前阵子，一条微博成功引起了我的注意：

没想到你竟是这样的虎扑！

正好我们也在做网站的数据分析案例，不如就用 Python 来分析下，虎扑你这个直男论坛到底是怎样的？

数据来源

这个案例我们几个月前就有计划了，所以数据是之前采集的。

时间：2019.3.16-2019.6.22

（虎扑论坛只显示近三个月的帖子）

数据：

板块内容：共 101.4w 个帖子的概要数据

帖子内容：回复数大于 200，浏览数大于 5w 的 4.4w 个帖子

用户页面：29.9w（详细帖子数据中发帖回帖用户），其中 10w 有效数据（剩余 17.6w 未填写，1.4w 填地球）

说明一下，我们这里不可能获取到虎扑的全部数据，但作为一个抽样统计已经足够。其中帖子的详细内容由于请求量很大，我们就选取了其中回复和浏览都比较高的那部分帖子作为分析样本。

接下来就让我们来看一看详细的数据情况：

板块

虽然虎扑名义上是个篮球论坛，但步行街（无主题闲聊区）的帖子占据了半壁江山。对比之下很悲凉的是中国足球论坛，基本没啥话题。

虽然主题数不如步行街，但看平均回帖数，篮球论坛还是名副其实。

发帖

看每天日间发帖时间的分布，两个高峰：上午10点（上班摸鱼）和晚上21点（吃过饭躺床上）。上午高峰还有个原因，就是NBA比赛都是这个时间段转播的。

这是3个月来每天发帖总数的变化趋势，看得出在稳步上升。知道曲线上为啥会有定期的波峰吗？通常都是精彩比赛场次的日子。图上3个峰值的日子分别对应：火箭vs勇士、猛龙vs勇士、勇士vs猛龙三场比赛。

热门帖子的浏览与回帖数分布。可以看出一个现象：浏览量大的贴，回帖数通常也很高；但回帖多的帖就未必都会有高浏览量（高回帖低浏览的基本都是抽奖贴）。

用户

尽管有一半以上的用户没有在资料里选择性别，但从填写的这部分用户来看，直男论坛实锤没跑了。

这是一张声望>8000的用户分布散点图（在交互版本上会看得更直观，文末有地址），比较突出的是 张佳玮·信陵（声望最高）、视频综合站（发帖最多）

而从这张注册/在线时长的用户分布图上可以看到，“视频综合站”的在线时长却是很少的，可见这应该不是一个真人号。

从用户注册时间上来看，每年的新增用户都在上涨，2014 和 2017 年是虎扑增长较快的两年。

另外我们统计了用户声望和等级的前50排行，声望最高：张佳玮·信陵，等级最高：登等瞪等凳。图略，可详见动态图表演示页面。

地区

东部和南部沿海省市 JRs 的数量比较多，另外就是北京和四川。

全球范围来看，美国要远高于其他国外地区。（这里为了国外区域显示效果而降低了颜色范围，实际美国的用户和国内差了2个数量级）

各地区用户的平均在线时长，上海 JRs 最能肝。不过，平均数是可能被一些个别用户把数据拉高的，所以我们还加了中位数的统计，可以看到湖南的233是最高。

等级中位数，又是湖南第一。

声望中位数，还是湖南。

发帖中位数，依然是湖南……

回帖中位数，不用我说，你们猜到是哪里了吧？

词云

最后，我们来看下虎扑 JRs 这三个月的帖子中频率最高的词汇是什么（可点击查看大图）：

项目介绍

回到技术层面，关于这个项目的实现，简单说下思路：

项目思路

分析虎扑论坛页面，评价可获取数据，确定分析目标；
使用了 requests 和 scrapy 抓取相应数据, 并使用 pymongo 保存；
使用可视化工具 pyecharts，对数据进行可视化处理。
整理分析。

运行环境

python 3.7
windows 10
jupyter notebook

运行依赖包

requests
pyecharts
pymongo
scrapy
jieba
wordcloud

关于项目的详细说明，我们放在了开发文档里，连同交互演示页面一起提交在了 github 上。需要源码的同学可在公众号（Crossin的编程教室）里回复关键字虎扑

原始数据因为较大，没有放在项目中，参与“码上行动”的同学如果想要拿来练习数据分析，可以在群里问助教索要。

查看交互演示页面也可把此地址复制到浏览器里访问，这是github在线渲染HTML页面的功能（数据量大，在线加载会有点慢，手机流量慎入）：

https://htmlpreview.github.io/?https://raw.githubusercontent.com/spiderbeg/hupu_data/master/hupu_html/one_piece_plates.html

对此类分析感兴趣还可看下之前的案例：

B站用户行为分析非官方报告

本文代码由实训生清风小筑完成

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