提示：在文末.
完整的python分析可视化展示是什么样的？
例如，我想知道用户的学历，是985吗？ 我想知道最引人注目的话题是什么。 高端的人喜欢读什么样的书？ “人在XX。 你刚下飞机吗？ ”这句话出现的频率是多少？
最快的方法是使用python爬虫进行BI可视化分析！ python爬行动物只需几步就能完成：
找到网页的URL，查看HTML代码，在HTML代码中找到想要提取的数据并写入python，进行网页请求和保存数据的解析，用Excel导出
于是我用10000秒的时间写了5000行代码，得到了我知道的5646个话题和回答。 10W用户和我预想的结果完全不同。
我们可以放下一部分代码，完全在句末看到评论~
最后采集了约60W的数据，接下来进行数字可视化的分析。
我们想通过数据知道什么？
你知道每人985吗？ 最引人注目的话题是什么？ 这些话题的关系图怎么样？ 你知道的大人物最推荐的书是什么？ 你知道的娱乐栏最受关注的是什么？ 在分析之前，必须选择数据可视化工具。 有人问：“为什么不用python呢？ 因为python处理数据可能很好，但其实并不简单，很难分析。 SQL语句、Pandas、Matplotlib等非常复杂，一般人也做不到。
所以，如果有现成的数据，选择可以直接连接数据源的工具就好了。 我想到了BI的领导FineBI。 轻便灵活的数据分析能力，可在浏览器中直接操作，而且能够迅速响应大数据量，直接拖动生成可视化。
主要是企业级的数据分析工具，个人也可以使用，而且是自由的，所以功能不会减少，是良心的。 许多企业仍然存在各种各样的数据问题。 IT-业务沟通困难，领导决策缺乏数据支持.
FineBI将从IT、业务和管理层三个方面解决问题。
借助自助数据集功能，普通业务人员可以进行数据的筛选、切割、排序、聚合等，在自助服务中灵活地实现期望的数据结果。
BI工具已经介绍到这里了，接下来我们来看看知乎的可视化分析吧。 以下全部来自FineBI。
你知道是否每人985人吗？
一看到这所学校，我就自卑了！ 每人985，211人，难怪很多回答看起来富有哲理。 果然，学历越高的人，见识越高，好好学习被认为果然越重要。 但是，没有人会说知道的学历比虎飞高而反对吧。
当然，这些数据的前提是基于你自己准确填写的。 大学填写哈佛也没用.
2、你知道最引人注目的话题是什么吗？
神勇之狼知道，会浏览什么问题呢？ 从数据领域来说，这两个关系图可以说是最完整的。 如果你想从0-1开始进入数据行业，这是一个很好的基础学习方向。
3、你认识的伟大的人最推荐的书是什么？
读万卷书，走万里路，没有知识怎么会知道呢？
我爬了所有关于文学书籍推荐的问题，统计上这十本书排名靠前。 很遗憾，我只读过一本书.
4、在娱乐类别中，你认识的人喜欢关注什么？
其实和微博一样，知乎也是获取知识的平台，现在越来越多的人把知乎当成微博来看，评论区的智商会高很多(没有别的意思)。
微博用前脚在做什么，用后脚在刮什么……是真实的！
总结
知道的分析到此为止。 可见python finebi真是一个很棒的组合。 无论是数据处理，还是数据展示，到底想分析什么，都触手可及。
最后，如果以上分析有不足的话，请告诉我！