Introduction¶
- 針對文字進行分析
- 以各種 Data Mining 方式來進行文件的文字資料分析，透過分析來找出文字間的關聯性
- 文字多屬半結構化或非結構資料
- 對文字進行前處理(Pre-Processing)
Note¶
In [1]:
import requests
In [2]:
token = ' '
Request¶
In [3]:
res = requests.get('https://graph.facebook.com/dlab.taiwan/posts?&access_token='+ token)
In [4]:
print(res.text)
{"data":[{"message":"\u3010\u6642\u9593\u975c\u6b6231\u5e74\uff0c\u9084\u8a18\u5f97\u8eca\u8afe\u6bd4\u4e8b\u4ef6\u55ce? \u3011\n31\u5e74\u524d\u7684\u4eca\u5929\u6b63\u662f\u707d\u96e3\u767c\u751f\u7684\u65e5\u5b50\uff0c\u8eca\u8afe\u6bd4\u6838\u96fb\u5ee04\u865f\u6a5f\u56e0\u70ba\u8f38\u51fa\u529f\u7387\u907d\u589e\u5c0e\u81f4\u7210\u5fc3\u7194\u6bc0\u5f15\u767c\u6c23\u7206\uff0c\u9020\u6210\u8f3b\u5c04\u7269\u8cea\u5916\u6d29\u3002\u7a7a\u6c23\u4e2d\u7030\u6f2b\u8457\u6bd4\u6b63\u5e38\u503c\u9ad8\u51fa1\u842c 5\u5343\u500d\u7684\u653e\u5c04\u6027\u7269\u8cea\uff0c\u5c0d\u7576\u5c45\u6c11\u8eab\u5fc3\u7686\u9020\u6210\u8afe\u5927\u7684\u5a01\u8105! 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[{'message': '【時間靜止31年，還記得車諾比事件嗎? 】\n31年前的今天正是災難發生的日子，車諾比核電廠4號機因為輸出功率遽增導致爐心熔毀引發氣爆，造成輻射物質外洩。空氣中瀰漫著比正常值高出1萬 5千倍的放射性物質，對當居民身心皆造成諾大的威脅! 藉由車諾比事件紀念日的來臨，我們該反思自己是否對環境上的能源運用夠了解?\n現在小編介紹這圖表來讓大家了解生活中能源數據統計的狀況!', 'story': '資料實驗室 DATA LAB added 3 new photos.', 'created_time': '2017-04-26T05:30:00+0000', 'id': '1074112909348159_1336840516408729'}, {'message': '【寶可夢熱潮已過 任天堂的下一步】\n自從寶可夢推出後，各大寶可夢棲地的公園往往人滿為患，新聞媒體也對此做出了許多的報導，此等的影響力足實為任天堂帶來大筆的收益與關注。\n\n藉由Statista網站所提供的圖表可發現，寶可夢一詞在去年的7月達到搜尋高峰，而此時任天堂的股價隨之水漲船高，直到年底寶可夢的熱潮漸漸消退，其股價卻沒有因此跌至谷底，原因便是之後推出的「超級瑪利歐酷跑」與今年推出的新遊戲主機「Switch」，使得其股價仍比寶可夢遊戲推出前高。\n\n想了解更多遊戲相關趨勢，可參考以下連結~', 'created_time': '2017-04-25T12:00:00+0000', 'id': '1074112909348159_1322804997812281'}, {'message': '【 地球還能活多久？你今天愛地球了嗎? 】\n我們生存的地球，由古至今經科學家推測已經有46億歲。但在人們過度開發、濫用資源的情況下，已經超過三分之一的土地面積被人類所更動過。\n根據美國能源資料協會(EIA)所提供的資料顯示，台灣的能源消耗所造成之二氧化碳排放量，從1990年的125百萬噸飆升到2013年的297百萬噸。\n地球能乘載的人口數、汙染、跟恢復速度都是有限的，但我們總是一昧地使用資源，不動的要珍惜，讓地球的狀況一天比一天嚴重。\n像是我們生活中很重要部份的塑膠製品，不管是早餐店、飲料店、菜市場等，我們都離不開塑膠。以在台灣的塑膠袋使用量為例，平均每人每天使用2.7個以上，年平均使用量782個\n藉著世界地球日，一起來反思我們一些日常生活的小習慣或是行為，有那些東西能減緩對地球傷害的，讓我們一起動手愛地球~\n\n藉著影片，了解愛地球的重要性吧:\nhttps://www.youtube.com/watch?v=-0pg7nAyUxc\nEIA網站:\nhttps://www.eia.gov/beta/\n\n#世界地球日 #一起愛地球 #跟著DLAB過節 #用數據了解世界', 'created_time': '2017-04-22T03:30:00+0000', 'id': '1074112909348159_1315346878558093'}, {'message': '大家知道前陣子非常火熱的一個話題:香港特首的選舉嗎? 人民在投票的時候，會根據哪些特別的因素而選擇不同的候選人呢? 香港的人民希望怎麼樣的一個 候選人能夠當選，中方又會對這個候選人信任與否? 讓我們看這篇文章來了解一下吧~~', 'created_time': '2017-04-21T12:15:00+0000', 'id': '1074112909348159_1316989861727128'}, {'message': '【科青魂再現 】\n《A.I 人工智慧》是個未來版的《木偶奇遇記》。人工智慧經過機器學習，不斷錯誤再修正，成為更加便利的工具。如果有一天，人類創造出擁有感情的人工智慧，機器人成為你生活不可或缺的一份子，面對現實的考驗，感情也能錯誤再修正嗎?我們的愛，能延續到機器人身上嗎? \n對人工智慧有興趣的你不妨看看這部電影，並且從中反思!', 'created_time': '2017-04-19T03:00:00+0000', 'id': '1074112909348159_1326300907462690'}, {'message': '【歷史上最羅曼蒂克的一個夜晚-鐵達尼號愛的故事】 鐵達尼號這部電影對大家來說應該都不陌生，但大家知道當時發生事故的時候，罹難人數竟然有1500人以上，如果能夠透過機器學習，得知如何降低落難人數，哪些乘客的生還機率更高，是不是會對這個社會帶來更美好的進步呢?', 'created_time': '2017-04-14T22:15:00+0000', 'id': '1074112909348159_1316987158394065'}, {'message': '俄羅斯 也就是大家熟知的前蘇聯，他們曾經在歷史的洪流中發展太空科技，甚至還跟美國大相逕庭。為了使自己的國家能在太空競賽下顯得更要與揚威，很多對人體與太空醫療的先關研究也順勢蓬勃發展。現在這些技術層面的技能可以用在現實的人體身上，能作為預防醫學的相關知識，其實這也是蒐集之前的臨床實證，來了解背後能誘發的疾病及身體狀況，有興趣的朋友們，我們一起來看看吧~', 'created_time': '2017-04-12T12:15:00+0000', 'id': '1074112909348159_1316988398393941'}, {'message': '【社群媒體力量大 影響的消費行為】\n對商家而言，網路是極具潛力的市場，而藉由社群媒體的口耳相傳及渲染，更能影響消費者的購買意願。\n\nStatista網站對於2016年「線上購物行為是如何受社群媒體影響」的調查中，發現高達78%的消費者會在線上購物時會受到社群媒體的影響，而其中有45%的人是因為閱讀了該產品在社群網站上的使用評論或留言後；30%的人則是在社群網站上看到了相關的廣告後，而影響其線上購物的行為。\n\n還有哪些在社群網站的因素會影響線上購物行為呢?\n請參閱以下連結~', 'created_time': '2017-04-11T12:00:00+0000', 'id': '1074112909348159_1322787951147319'}, {'message': '【關聯式資料庫到底跟我有什麼關聯？】\n小編上回解釋過資料庫＆資料管理系統之後，這次接著來詳細介紹資料庫的功能還有種類？\n其實現實生活中有許多東西都算是資料庫。例如對小編來說，平常使用的各種筆記本就是小編的「資料庫」，基本上也只有小編自己看得懂（絕對不是因為字太醜喔XD），所以也只有小編知道該怎麼按照前面的筆記方法還有邏輯，繼續寫筆記（也就是加入新的資料）。\n資料庫大抵上分成四種，但目前主流使用的就是Relational DataBase就是俗稱的關聯式資料庫，這類資料庫的優點在於可以藉由實體（Entity）之間的關聯進一步分析、整理，可以快速運算節省時間，大部分使用表格（table）進行資訊的表達，易於了解及使用呢！如果有任何問題，歡迎與小編聯繫喔！', 'created_time': '2017-04-09T08:00:00+0000', 'id': '1074112909348159_1315870771839037'}, {'message': '【手遊知多少，了解背後的數字】\n這是個人人都在滑手機的世代，手機遊戲的普及也是眾所皆知的事實，但大家知道背後的各項相關數據嗎? \n根據Statista所做的統計與預測顯示，2016年在手遊市場的全球產值約為256億美金，相當於7778億元台幣，並推估其數字將逐年上升，但營收的成長率卻會在近幾年呈現下降的走勢，代表其市場已漸達飽和。而從使用者的數量來觀察，能得知全球約有103億人是手遊的使用者，預測其人數與市場滲透率也將持續的擴張。\n想更了解有關手機遊戲的各項統計資料嗎，請點擊下方連結~', 'created_time': '2017-04-08T12:00:00+0000', 'id': '1074112909348159_1317662978326483'}, {'message': '【你今天快樂嗎? 抑鬱症有那麼可怕?!】\n工作繁忙的現代，抑鬱症是經常出現在生活周遭人身上的疾病，但你知道抑鬱症是什麼嗎?\n\n抑鬱症可能會造成心情持續悲傷、焦慮、躁動，對喜歡的活動失去興趣，嚴重的時候甚至會有自殘或自殺的念頭。\n每年的4月7日，是一年一度的世界衛生日。為了讓人們更注重健康及衛生領域認識，會圍繞一個主題進行宣傳及認識，今年的主題是抑鬱症，也可以稱為輕度憂鬱症。\n\n搭配節日，小編做了關於抑鬱症可能會造成的自殺人數統計~\n以台灣衛生部統計處最新資料2015年的資料做統計分析，當年度自殺人數共有4,063 人，佔總死亡人數的3%，而且自殺比率最高的年齡層在40-49歲占了20%，高達728人。再依據性別做資料剖析，男性的前十大死因就包含了自殺，且比率高出女性許多。\n\n藉著世界衛生日這天，一起來更了解抑鬱症吧：\nhttp://www.who.int/topics/depression/zh/\n\n#2017世界衛生日 #抑鬱症 #跟著DLAB過節 #用數據了解世界', 'created_time': '2017-04-07T12:00:00+0000', 'id': '1074112909348159_1315451731880941'}, {'message': '【你的呼吸道 健康嗎?】\n清明節來臨，人們焚香、燒金紙的機會增加，再加上中國霾害影響，空氣中的細懸浮微粒（PM2.5）都成為慢性阻塞性肺病(COPD)患者急性發作的危險因子。COPD患者肺功能遠不及正常人，呼吸道系統也處在慢性發炎狀態。為了讓大家了解空氣品質對身體狀況的影響，小編根據急性上呼吸道感染的人次統計做了分析來分享給大家!\n\n根據圖表，我們可以發現因為呼吸道感染就醫的人數高達2,844,670之多，大家真的要多注意空氣品質還有呼吸道健康!\n兩張圖表的數據是截取2008-2016年12-15週(約3/15-4/09)因呼吸道感染就醫的人次下去做統計與分析~\n而數據分析及圖表繪製，小編是利用Tableau來完成!\n若對圖表及Tableau運用技巧有疑惑的朋友歡迎與小編分享你的想法哦!\n\n(資料來源:http://data.gov.tw/node/14596)\n\n#數據視覺化 #Tableau #空氣汙染 #跟著DLAB過節 #用數據了解世界', 'story': '資料實驗室 DATA LAB added 2 new photos.', 'created_time': '2017-04-05T06:30:00+0000', 'id': '1074112909348159_1315379105221537'}, {'message': '【連假去哪玩?】\n清明連假很多家庭都會帶著小朋友去遊樂園玩，今天小編要帶大家來分析4月的時候哪一家遊樂園最受大家歡迎~\n首先讓我們來看看2014~2016年4月份的時候，各個遊樂園的入園人數統計吧！\n從圖表中可以看出在2014年時"劍湖山"是最受歡迎的遊樂園，但是自從2014年年底"兒童新樂園"開幕後，2015年"兒童新樂園"的人數竟能大大超過去"劍湖山"的人數，而在2016年，去"兒童新樂園"的人達到飽和，雖然人數還是比"劍湖山"多，但是有下降的趨勢，"劍湖山"則有上升的趨勢，由此可以得知，兒童新樂園跟劍湖山有點競爭關係存在。\n(資料來源：http://admin.taiwan.net.tw/statistics/month.aspx?no=135)\n#兒童節 #清明節 #遊樂園 #跟著DLAB過節 #用數據了解世界', 'story': '資料實驗室 DATA LAB added 2 new photos.', 'created_time': '2017-04-04T12:00:01+0000', 'id': '1074112909348159_1320171054742342'}, {'message': '【DB/DBMS傻傻分不清楚？】\n要進入數據領域前，先來搞懂網路世界裡的「大」數據到底是「大」在哪裡？首先我們先搞清楚DataBase是什麼，DBMS又是什麼？\n\n資訊世界裡的DB，指的是藉由任何輸入裝置所記錄下來的資料存放的處，而DBMS（DataBase Management System）簡單來說，就是拿來管理、控制資料庫的系統，因為資料沒有經由管理、分析前不具有利用價值，通常需要整理，尋找關聯，才能讓資料變成有價值的資訊（data →information），我們才能用資訊換到錢錢ㄛ\n\n這樣有讓各位水水網帥了解兩的差異嗎 ？如果有其他疑問歡迎私訊小編喔～', 'created_time': '2017-04-02T08:00:00+0000', 'id': '1074112909348159_1315867085172739'}, {'message': '【誰說愚人節可以告白?不要在4/1變成Fools】\n明天就是愚人節了，絕對不要傻傻在那天告白呀!讓最厲害的數據分析師 - 臉書大神 告訴你，在愚人節以開玩笑式的告白是如何讓你慘兮兮。\n根據臉書的統計，雖然戀愛指數（指「開始戀情」的數量減去「分手」的數量）排名第五的日子是愚人節，但在反過來，分手指數（指「分手」的數量減去「開始戀情」的數量）最高的一天， 就是 4 月 2 號 !\n告白前，記得打開電腦，先用數據算算，預測出哪天是最佳告白日再下手喔!\n\n#愚人節 #告白 #FB #臉書 #戀愛 #分手 #統計 #大數據 #數據分析師 #跟著DLAB過節 #用數據了解世界', 'created_time': '2017-03-31T06:00:00+0000', 'id': '1074112909348159_1315203561905758'}, {'message': '【Capacity Planning職涯分享- Bass Chorng from eBay, Inc.】\n你知道什麼是 Capacity Engineer?\n他是矽谷鮮為人知但卻是well rewarded talent的工作之一!\n小編今天要向大家推薦由Girls in tech - Taiwan 舉辦的Capacity Planning職涯分享，此次活動特別邀請到eBay Principal Database Capacity Engineer -Bass Chorng 分享他的工作內容。當你了解Capacity Engineer後，就能適當的將其部分技能應用於當前工作，並且擴大職業發展範圍和市場價值。\n想知道更多職涯發展的趨勢嗎?\n想知道更多現在職場上所需要的技能嗎?\n還等什麼?\n馬上報名參加:https://goo.gl/XMGqD4\n\n活動時間 : 3/26星期日18:30-21:30\n地點 : 台北市台北市市民大道三段2號11樓\n費用 : $300\n歡迎對多方面學習的朋友一起來參與喔~\n\n#Girlsintech #GirlsintechTaiwan\n#CapacityPlanning職涯分享 #capacityengineer #BassChorng #eBay\n#職場發展趨勢', 'story': "資料實驗室 DATA LAB shared Girls in Tech - Taiwan's event.", 'created_time': '2017-03-25T01:30:41+0000', 'id': '1074112909348159_1310737052352409'}, {'message': '【資料分析課程 －Data Analysis x Python 第一堂action!】\n這次很榮幸跟 資策會 借到場地，讓大家有寬敞舒適的教室進行學習~\n第一堂由 Kristen老師複習上學期的Python基礎技巧、並簡單介紹幾項往後資料分析將使用的套件。\n現場坐得滿滿滿，大家一起動起來吧~ Start!\n\n#資策會 #Dlab #Python #資料分析', 'story': '資料實驗室 DATA LAB was live.', 'created_time': '2017-03-17T11:10:32+0000', 'id': '1074112909348159_1303926326366815'}, {'message': '【資料分析課程 －Data Analysis x Python 倒數啦!】 \n朋友們，你們準備好了嗎??\n帶著你的筆電以及那顆充滿熱忱的心，\n我們明天不見不散!', 'created_time': '2017-03-16T14:43:12+0000', 'id': '1074112909348159_1303238656435582'}, {'message': '【DLab 快「抱」 - 白色情人節前夕之「戀愛乾麻醬」】 \n#現代婦女基金會 與 #DLab 合作的幫助Young世代練習愛情的網站「戀愛乾麻醬」正式上線記者會在2017/03/09舉行，此次 D Lab擔任專業資料科學家的角色，提供現代婦女基金會許多參考數據，讓大家能用智慧面對戀愛過程的困擾與挫折，減少戀愛暴力的發生。\n音樂鬼才 #盧廣仲 也以《愛情練習生》的身份出席此活動，並分享了他的愛情經歷。他表示如果決定和另一個人在一起，應該無條件去付出，不要求等量回饋、彼此互相尊重，但要愛人之前，應該先學會自愛，再付出愛，這樣才會有健康的戀愛關係。\n\n#戀愛乾麻醬 :http://lir.38.org.tw/\n\n#新聞特抱者: 想諮詢內容: 「單身如何過白色情人節!」\n#白色情人節\n#還好不是在白色情人節當天\n#說說你的戀愛經驗\n#大家一起來練習愛情吧!\n#戀愛幹嘛這樣~', 'created_time': '2017-03-13T13:34:35+0000', 'id': '1074112909348159_1300658393360275'}, {'message': '【資料分析課程 －Data Analysis x Python】\n當 資料分析 遇上 Python 會蹦出哪些新火花？\n不再是環繞著基礎程式概念，而是以更進階的資料解析思維來進行Python資料分析專案。\n歡迎點擊報名網址加入我們吧！\n\n報名網址:http://scu-bigdata-lab.kktix.cc/events/9e394c4d-48ee39', 'created_time': '2017-03-11T06:35:42+0000', 'id': '1074112909348159_1298147376944710'}, {'message': '【 🐓雞不可失 Python進階課程來了! 】\n\n準備開工玩資料了嗎?\n資料在手，工具要有\n若想要靈活運用Python處理數據\n就快加入我們DLab課程吧!', 'created_time': '2017-02-02T07:30:48+0000', 'id': '1074112909348159_1259700467456068'}, {'message': "人只有不斷挑戰與突破，才可成長\n你準備好接受下一回合Python挑戰了嗎?\n Say ' Yes ! '", 'created_time': '2017-01-24T13:30:25+0000', 'id': '1074112909348159_1248029581956490'}, {'message': '我們一起從0開始，經過一學期的堅持與努力，大家都成長了許多。\n多虧了 Pyladies Taiwan 以及 Ladies That UX 強大老師團隊們的耐心教導，加上同學們不厭其煩的debug每一次的程式碼。\n我們現在能驕傲的說：＂我會python，我驕傲＂\n這學期的課正式的告一段落，我們下學期再見！\n\n#Dlab #Dlabforbeginner', 'created_time': '2017-01-19T04:00:00+0000', 'id': '1074112909348159_1243519675740814'}, {'message': '【DLAB For Beginner Python v.s 使用者體驗設計】\n和往常不同，今天我們開始UI/UX的課程拉~\n來自 LTUX.Taipei 的小華老師派遣了任務，讓大家發揮自己的創意，讓我們對於UI/UX不只是空談!\n試著設計自己的使用者介面(User Interface)，利用互動性方式表達複雜的圖表，讓所呈現的資訊，符合使用者的需求，留下一個美好的使用者體驗(User Experience)。\n每一組都成員們都有令人意外的發想，原來UI/UX那麼有趣!\n#PyladiesTaiwan #LTUXTaipei #DLab資料實驗室 #DLabforbeginner', 'story': '資料實驗室 DATA LAB added 4 new photos.', 'created_time': '2016-12-01T13:37:45+0000', 'id': '1074112909348159_1185883724837743'}, {'message': '【DLAB For Beginner Python v.s 使用者體驗設計】\nPython課程邁入第二堂課啦!\n今天Mars老師教大家的是Python的For、While迴圈與Range的語法\n這些迴圈的結合，對於raw data的整理有很大的幫助，可以將資料整理乾淨以便於後面資料分析的運用。\n\n【Mars老師課堂小練習】\n題目1: 輸入10個不重複的數字，並印出其中為奇數的數字。\n題目2: 請判斷 "上海自來水來自海上" 是否為回文\n\n大家可以利用簡單的while與for迴圈或是range找出答案嗎??\n我們將會在10/30(日)晚上公布答案喔，大家一起動手試試看!\n我們也會再發佈題目給大家練習，大家可以多關注並作練習喔~\n\n #PyladiesTaiwan #LTUXTaipei #DLab資料實驗室 #DLabforbeginner \n#第二堂', 'created_time': '2016-10-27T13:51:20+0000', 'id': '1074112909348159_1141700665922716'}]
In [6]:
all_post_list = []
i = 1
while 'paging' in res.json():
for post in res.json()['data']:
if 'message' in post:
all_post_list.append([i,post['message']])
i += 1
res = requests.get(res.json()['paging']['next'])
In [7]:
print(all_post_list)
[[1, '【時間靜止31年，還記得車諾比事件嗎? 】\n31年前的今天正是災難發生的日子，車諾比核電廠4號機因為輸出功率遽增導致爐心熔毀引發氣爆，造成輻射物質外洩。空氣中瀰漫著比正常值高出1萬 5千倍的放射性物質，對當居民身心皆造成諾大的威脅! 藉由車諾比事件紀念日的來臨，我們該反思自己是否對環境上的能源運用夠了解?\n現在小編介紹這圖表來讓大家了解生活中能源數據統計的狀況!'], [2, '【寶可夢熱潮已過 任天堂的下一步】\n自從寶可夢推出後，各大寶可夢棲地的公園往往人滿為患，新聞媒體也對此做出了許多的報導，此等的影響力足實為任天堂帶來大筆的收益與關注。\n\n藉由Statista網站所提供的圖表可發現，寶可夢一詞在去年的7月達到搜尋高峰，而此時任天堂的股價隨之水漲船高，直到年底寶可夢的熱潮漸漸消退，其股價卻沒有因此跌至谷底，原因便是之後推出的「超級瑪利歐酷跑」與今年推出的新遊戲主機「Switch」，使得其股價仍比寶可夢遊戲推出前高。\n\n想了解更多遊戲相關趨勢，可參考以下連結~'], [3, '【 地球還能活多久？你今天愛地球了嗎? 】\n我們生存的地球，由古至今經科學家推測已經有46億歲。但在人們過度開發、濫用資源的情況下，已經超過三分之一的土地面積被人類所更動過。\n根據美國能源資料協會(EIA)所提供的資料顯示，台灣的能源消耗所造成之二氧化碳排放量，從1990年的125百萬噸飆升到2013年的297百萬噸。\n地球能乘載的人口數、汙染、跟恢復速度都是有限的，但我們總是一昧地使用資源，不動的要珍惜，讓地球的狀況一天比一天嚴重。\n像是我們生活中很重要部份的塑膠製品，不管是早餐店、飲料店、菜市場等，我們都離不開塑膠。以在台灣的塑膠袋使用量為例，平均每人每天使用2.7個以上，年平均使用量782個\n藉著世界地球日，一起來反思我們一些日常生活的小習慣或是行為，有那些東西能減緩對地球傷害的，讓我們一起動手愛地球~\n\n藉著影片，了解愛地球的重要性吧:\nhttps://www.youtube.com/watch?v=-0pg7nAyUxc\nEIA網站:\nhttps://www.eia.gov/beta/\n\n#世界地球日 #一起愛地球 #跟著DLAB過節 #用數據了解世界'], [4, '大家知道前陣子非常火熱的一個話題:香港特首的選舉嗎? 人民在投票的時候，會根據哪些特別的因素而選擇不同的候選人呢? 香港的人民希望怎麼樣的一個 候選人能夠當選，中方又會對這個候選人信任與否? 讓我們看這篇文章來了解一下吧~~'], [5, '【科青魂再現 】\n《A.I 人工智慧》是個未來版的《木偶奇遇記》。人工智慧經過機器學習，不斷錯誤再修正，成為更加便利的工具。如果有一天，人類創造出擁有感情的人工智慧，機器人成為你生活不可或缺的一份子，面對現實的考驗，感情也能錯誤再修正嗎?我們的愛，能延續到機器人身上嗎? \n對人工智慧有興趣的你不妨看看這部電影，並且從中反思!'], [6, '【歷史上最羅曼蒂克的一個夜晚-鐵達尼號愛的故事】 鐵達尼號這部電影對大家來說應該都不陌生，但大家知道當時發生事故的時候，罹難人數竟然有1500人以上，如果能夠透過機器學習，得知如何降低落難人數，哪些乘客的生還機率更高，是不是會對這個社會帶來更美好的進步呢?'], [7, '俄羅斯 也就是大家熟知的前蘇聯，他們曾經在歷史的洪流中發展太空科技，甚至還跟美國大相逕庭。為了使自己的國家能在太空競賽下顯得更要與揚威，很多對人體與太空醫療的先關研究也順勢蓬勃發展。現在這些技術層面的技能可以用在現實的人體身上，能作為預防醫學的相關知識，其實這也是蒐集之前的臨床實證，來了解背後能誘發的疾病及身體狀況，有興趣的朋友們，我們一起來看看吧~'], [8, '【社群媒體力量大 影響的消費行為】\n對商家而言，網路是極具潛力的市場，而藉由社群媒體的口耳相傳及渲染，更能影響消費者的購買意願。\n\nStatista網站對於2016年「線上購物行為是如何受社群媒體影響」的調查中，發現高達78%的消費者會在線上購物時會受到社群媒體的影響，而其中有45%的人是因為閱讀了該產品在社群網站上的使用評論或留言後；30%的人則是在社群網站上看到了相關的廣告後，而影響其線上購物的行為。\n\n還有哪些在社群網站的因素會影響線上購物行為呢?\n請參閱以下連結~'], [9, '【關聯式資料庫到底跟我有什麼關聯？】\n小編上回解釋過資料庫＆資料管理系統之後，這次接著來詳細介紹資料庫的功能還有種類？\n其實現實生活中有許多東西都算是資料庫。例如對小編來說，平常使用的各種筆記本就是小編的「資料庫」，基本上也只有小編自己看得懂（絕對不是因為字太醜喔XD），所以也只有小編知道該怎麼按照前面的筆記方法還有邏輯，繼續寫筆記（也就是加入新的資料）。\n資料庫大抵上分成四種，但目前主流使用的就是Relational DataBase就是俗稱的關聯式資料庫，這類資料庫的優點在於可以藉由實體（Entity）之間的關聯進一步分析、整理，可以快速運算節省時間，大部分使用表格（table）進行資訊的表達，易於了解及使用呢！如果有任何問題，歡迎與小編聯繫喔！'], [10, '【手遊知多少，了解背後的數字】\n這是個人人都在滑手機的世代，手機遊戲的普及也是眾所皆知的事實，但大家知道背後的各項相關數據嗎? \n根據Statista所做的統計與預測顯示，2016年在手遊市場的全球產值約為256億美金，相當於7778億元台幣，並推估其數字將逐年上升，但營收的成長率卻會在近幾年呈現下降的走勢，代表其市場已漸達飽和。而從使用者的數量來觀察，能得知全球約有103億人是手遊的使用者，預測其人數與市場滲透率也將持續的擴張。\n想更了解有關手機遊戲的各項統計資料嗎，請點擊下方連結~'], [11, '【你今天快樂嗎? 抑鬱症有那麼可怕?!】\n工作繁忙的現代，抑鬱症是經常出現在生活周遭人身上的疾病，但你知道抑鬱症是什麼嗎?\n\n抑鬱症可能會造成心情持續悲傷、焦慮、躁動，對喜歡的活動失去興趣，嚴重的時候甚至會有自殘或自殺的念頭。\n每年的4月7日，是一年一度的世界衛生日。為了讓人們更注重健康及衛生領域認識，會圍繞一個主題進行宣傳及認識，今年的主題是抑鬱症，也可以稱為輕度憂鬱症。\n\n搭配節日，小編做了關於抑鬱症可能會造成的自殺人數統計~\n以台灣衛生部統計處最新資料2015年的資料做統計分析，當年度自殺人數共有4,063 人，佔總死亡人數的3%，而且自殺比率最高的年齡層在40-49歲占了20%，高達728人。再依據性別做資料剖析，男性的前十大死因就包含了自殺，且比率高出女性許多。\n\n藉著世界衛生日這天，一起來更了解抑鬱症吧：\nhttp://www.who.int/topics/depression/zh/\n\n#2017世界衛生日 #抑鬱症 #跟著DLAB過節 #用數據了解世界'], [12, '【你的呼吸道 健康嗎?】\n清明節來臨，人們焚香、燒金紙的機會增加，再加上中國霾害影響，空氣中的細懸浮微粒（PM2.5）都成為慢性阻塞性肺病(COPD)患者急性發作的危險因子。COPD患者肺功能遠不及正常人，呼吸道系統也處在慢性發炎狀態。為了讓大家了解空氣品質對身體狀況的影響，小編根據急性上呼吸道感染的人次統計做了分析來分享給大家!\n\n根據圖表，我們可以發現因為呼吸道感染就醫的人數高達2,844,670之多，大家真的要多注意空氣品質還有呼吸道健康!\n兩張圖表的數據是截取2008-2016年12-15週(約3/15-4/09)因呼吸道感染就醫的人次下去做統計與分析~\n而數據分析及圖表繪製，小編是利用Tableau來完成!\n若對圖表及Tableau運用技巧有疑惑的朋友歡迎與小編分享你的想法哦!\n\n(資料來源:http://data.gov.tw/node/14596)\n\n#數據視覺化 #Tableau #空氣汙染 #跟著DLAB過節 #用數據了解世界'], [13, '【連假去哪玩?】\n清明連假很多家庭都會帶著小朋友去遊樂園玩，今天小編要帶大家來分析4月的時候哪一家遊樂園最受大家歡迎~\n首先讓我們來看看2014~2016年4月份的時候，各個遊樂園的入園人數統計吧！\n從圖表中可以看出在2014年時"劍湖山"是最受歡迎的遊樂園，但是自從2014年年底"兒童新樂園"開幕後，2015年"兒童新樂園"的人數竟能大大超過去"劍湖山"的人數，而在2016年，去"兒童新樂園"的人達到飽和，雖然人數還是比"劍湖山"多，但是有下降的趨勢，"劍湖山"則有上升的趨勢，由此可以得知，兒童新樂園跟劍湖山有點競爭關係存在。\n(資料來源：http://admin.taiwan.net.tw/statistics/month.aspx?no=135)\n#兒童節 #清明節 #遊樂園 #跟著DLAB過節 #用數據了解世界'], [14, '【DB/DBMS傻傻分不清楚？】\n要進入數據領域前，先來搞懂網路世界裡的「大」數據到底是「大」在哪裡？首先我們先搞清楚DataBase是什麼，DBMS又是什麼？\n\n資訊世界裡的DB，指的是藉由任何輸入裝置所記錄下來的資料存放的處，而DBMS（DataBase Management System）簡單來說，就是拿來管理、控制資料庫的系統，因為資料沒有經由管理、分析前不具有利用價值，通常需要整理，尋找關聯，才能讓資料變成有價值的資訊（data →information），我們才能用資訊換到錢錢ㄛ\n\n這樣有讓各位水水網帥了解兩的差異嗎 ？如果有其他疑問歡迎私訊小編喔～'], [15, '【誰說愚人節可以告白?不要在4/1變成Fools】\n明天就是愚人節了，絕對不要傻傻在那天告白呀!讓最厲害的數據分析師 - 臉書大神 告訴你，在愚人節以開玩笑式的告白是如何讓你慘兮兮。\n根據臉書的統計，雖然戀愛指數（指「開始戀情」的數量減去「分手」的數量）排名第五的日子是愚人節，但在反過來，分手指數（指「分手」的數量減去「開始戀情」的數量）最高的一天， 就是 4 月 2 號 !\n告白前，記得打開電腦，先用數據算算，預測出哪天是最佳告白日再下手喔!\n\n#愚人節 #告白 #FB #臉書 #戀愛 #分手 #統計 #大數據 #數據分析師 #跟著DLAB過節 #用數據了解世界'], [16, '【Capacity Planning職涯分享- Bass Chorng from eBay, Inc.】\n你知道什麼是 Capacity Engineer?\n他是矽谷鮮為人知但卻是well rewarded talent的工作之一!\n小編今天要向大家推薦由Girls in tech - Taiwan 舉辦的Capacity Planning職涯分享，此次活動特別邀請到eBay Principal Database Capacity Engineer -Bass Chorng 分享他的工作內容。當你了解Capacity Engineer後，就能適當的將其部分技能應用於當前工作，並且擴大職業發展範圍和市場價值。\n想知道更多職涯發展的趨勢嗎?\n想知道更多現在職場上所需要的技能嗎?\n還等什麼?\n馬上報名參加:https://goo.gl/XMGqD4\n\n活動時間 : 3/26星期日18:30-21:30\n地點 : 台北市台北市市民大道三段2號11樓\n費用 : $300\n歡迎對多方面學習的朋友一起來參與喔~\n\n#Girlsintech #GirlsintechTaiwan\n#CapacityPlanning職涯分享 #capacityengineer #BassChorng #eBay\n#職場發展趨勢'], [17, '【資料分析課程 －Data Analysis x Python 第一堂action!】\n這次很榮幸跟 資策會 借到場地，讓大家有寬敞舒適的教室進行學習~\n第一堂由 Kristen老師複習上學期的Python基礎技巧、並簡單介紹幾項往後資料分析將使用的套件。\n現場坐得滿滿滿，大家一起動起來吧~ Start!\n\n#資策會 #Dlab #Python #資料分析'], [18, '【資料分析課程 －Data Analysis x Python 倒數啦!】 \n朋友們，你們準備好了嗎??\n帶著你的筆電以及那顆充滿熱忱的心，\n我們明天不見不散!'], [19, '【DLab 快「抱」 - 白色情人節前夕之「戀愛乾麻醬」】 \n#現代婦女基金會 與 #DLab 合作的幫助Young世代練習愛情的網站「戀愛乾麻醬」正式上線記者會在2017/03/09舉行，此次 D Lab擔任專業資料科學家的角色，提供現代婦女基金會許多參考數據，讓大家能用智慧面對戀愛過程的困擾與挫折，減少戀愛暴力的發生。\n音樂鬼才 #盧廣仲 也以《愛情練習生》的身份出席此活動，並分享了他的愛情經歷。他表示如果決定和另一個人在一起，應該無條件去付出，不要求等量回饋、彼此互相尊重，但要愛人之前，應該先學會自愛，再付出愛，這樣才會有健康的戀愛關係。\n\n#戀愛乾麻醬 :http://lir.38.org.tw/\n\n#新聞特抱者: 想諮詢內容: 「單身如何過白色情人節!」\n#白色情人節\n#還好不是在白色情人節當天\n#說說你的戀愛經驗\n#大家一起來練習愛情吧!\n#戀愛幹嘛這樣~'], [20, '【資料分析課程 －Data Analysis x Python】\n當 資料分析 遇上 Python 會蹦出哪些新火花？\n不再是環繞著基礎程式概念，而是以更進階的資料解析思維來進行Python資料分析專案。\n歡迎點擊報名網址加入我們吧！\n\n報名網址:http://scu-bigdata-lab.kktix.cc/events/9e394c4d-48ee39'], [21, '【 🐓雞不可失 Python進階課程來了! 】\n\n準備開工玩資料了嗎?\n資料在手，工具要有\n若想要靈活運用Python處理數據\n就快加入我們DLab課程吧!'], [22, "人只有不斷挑戰與突破，才可成長\n你準備好接受下一回合Python挑戰了嗎?\n Say ' Yes ! '"], [23, '我們一起從0開始，經過一學期的堅持與努力，大家都成長了許多。\n多虧了 Pyladies Taiwan 以及 Ladies That UX 強大老師團隊們的耐心教導，加上同學們不厭其煩的debug每一次的程式碼。\n我們現在能驕傲的說：＂我會python，我驕傲＂\n這學期的課正式的告一段落，我們下學期再見！\n\n#Dlab #Dlabforbeginner'], [24, '【DLAB For Beginner Python v.s 使用者體驗設計】\n和往常不同，今天我們開始UI/UX的課程拉~\n來自 LTUX.Taipei 的小華老師派遣了任務，讓大家發揮自己的創意，讓我們對於UI/UX不只是空談!\n試著設計自己的使用者介面(User Interface)，利用互動性方式表達複雜的圖表，讓所呈現的資訊，符合使用者的需求，留下一個美好的使用者體驗(User Experience)。\n每一組都成員們都有令人意外的發想，原來UI/UX那麼有趣!\n#PyladiesTaiwan #LTUXTaipei #DLab資料實驗室 #DLabforbeginner'], [25, '【DLAB For Beginner Python v.s 使用者體驗設計】\nPython課程邁入第二堂課啦!\n今天Mars老師教大家的是Python的For、While迴圈與Range的語法\n這些迴圈的結合，對於raw data的整理有很大的幫助，可以將資料整理乾淨以便於後面資料分析的運用。\n\n【Mars老師課堂小練習】\n題目1: 輸入10個不重複的數字，並印出其中為奇數的數字。\n題目2: 請判斷 "上海自來水來自海上" 是否為回文\n\n大家可以利用簡單的while與for迴圈或是range找出答案嗎??\n我們將會在10/30(日)晚上公布答案喔，大家一起動手試試看!\n我們也會再發佈題目給大家練習，大家可以多關注並作練習喔~\n\n #PyladiesTaiwan #LTUXTaipei #DLab資料實驗室 #DLabforbeginner \n#第二堂'], [26, '【Are you a #DataWatcher or a #DataPlayer ?】\n\n今天DATA LAB在 2016全球大數據國際會議 有擺台! 很榮幸 巨資學院榮譽院長 #張善政 來到我們的擺臺攤位，給予了許多支持以及鼓勵!\n我們有精心準備小禮物，希望來參加的各位會喜歡,沒有報名會議的朋友們也可以來東吳大學參觀DLab的企業擺台哦！'], [27, '【DLAB For Beginner Python v.s 使用者體驗設計】\n資料實驗室 DATA LAB 第一次的課程順利結束!\n很謝謝 Pyladies Taiwan 和 LTUX.Taipei 老師與助教的幫忙，讓課程進行相當流暢\n現場75個座位滿滿滿，希望大家也都收穫滿滿~\n老師今天教了許多關於Python的基本概念，對於之後應用的部分是很重要的觀念喔!\n可愛的老師也出了回家作業&習題，大家要把握這一個星期的時間好好練習~\n我們大家下禮拜再見!\n#Dlab #Dlabforbeginner #LTUXTaipei #第一堂'], [28, '【DLAB For Beginner 上課事宜 及 報名截止公告】\n很高興大家對於我們課程的支持，目前現場75個名額已經全數額滿，故不再對外開放報名! 若有填寫表單但是沒有收到邀請碼的朋友，也很遺憾地要告訴您沒有名額了，Kktix報名系統也已經關閉報名。\n關於明天上課事宜，我們已經傳送課前通知事項至各位的信箱，還請有報名的朋友們多加留意，將上課所需環境先行做設定，以便課程的進行。\n明天上課的報到將以信箱收到的 成功訂購通知信 作為認證，請大家上課前要先行檢查是否都收到。\n有任何問題都歡迎發送訊息給我們，我們都很樂意為您解決!\n沒有報名到的朋友們也別氣餒，往後我們將開放更多課程，也會定期分享資料科學領域相關文章介紹 與 DLAB的企業合作經驗，支持我們的朋友可以在按讚的地方將粉絲專業設為”搶先看”，就不會錯過任何關於我們的消息囉~\n#Dlab #Dlabforbeginner'], [29, '【DLAB For Beginner Python v.s 使用者體驗設計】\n你是 Python 的初學者嗎?\n你對網站和資料分析有興趣，卻不知道該如何實作?\n想踏入 UI/UX 領域 嗎?\nDLAB資料實驗室的第一個課程出爐囉! 很榮幸這次邀請到 PyLadies 和 Ladies that UX 與我們合作。兩大Ladies 組織這次首開先例，只要是對 程式語言Python 和 UI/UX 有興趣的朋友，都能報名參加此課程!此外，考量到學生們的經濟狀況，我們特別推出限量的優惠方案，機會非常難得 !\n快來報名課程提升自己的實力吧!\n報名網址:http://scu-bigdata-lab.kktix.cc/events/9e394c4d\n邀請碼申請表單:https://goo.gl/forms/cNXvYu5LQlWN6nWv2\n【上課資訊】\n*上課時間 : 2016/10/20至2017/01/19\n每周四 19:30 -21:30 (共計 20小時、10堂課)\n#Dlab #Dlabforbeginner'], [30, '【邁向資料科學新航道 DLAB資料實驗室 正式成立】\n\n2016年10月7日，眾所矚望的DLAB資料實驗室 正式成立了!\n\n我們是一群對資料科學充滿熱情的夥伴，透過舉辦課程和講座提升自己的實力，並與企業合作以提升自己的實力技術，希望能和全球資料科學的組織有所交流! 也盼能讓大家了解現今生活中資料科學的重要性與運用，讓更多對資料分析有熱忱的人加入我們!\n\n很榮幸一開始就能邀請到 Pyladies 和 Ladies that UX 與我們合作 ! 我們近期將會舉辦一系列課程及活動，志同道合的朋友們千萬別錯過，也請大家多多支持!\n#Dlab #LTUXTaipei']]
In [8]:
import jieba
先安裝 jieba 套件
In [9]:
cut_word = jieba.cut("小明硕士毕业于北京清华大学", cut_all=False)
cut_word_full = jieba.cut("小明硕士毕业于北京清华大学", cut_all=True)
cut_word_search = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于北京清华大学")
print("Default Mode: " + "/ ".join(cut_word))
print("Full Mode: " + "/ ".join(cut_word_full))
print("Search Mode: " + "/ ".join(cut_word_search))
Building prefix dict from the default dictionary ... Loading model from cache /var/folders/hb/qyk2y1mj40ld_4fnqdfxjrf80000gn/T/jieba.cache Loading model cost 1.615 seconds. Prefix dict has been built succesfully.
Default Mode: 小明/ 硕士/ 毕业/ 于/ 北京/ 清华大学 Full Mode: 小/ 明/ 硕士/ 毕业/ 于/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学 Search Mode: 小明/ 硕士/ 毕业/ 于/ 北京/ 清华/ 华大/ 大学/ 清华大学
In [10]:
cut_word = jieba.cut("時間靜止31年，還記得車諾比事件嗎")
print("/ ".join(cut_word))
時間/ 靜止/ 31/ 年/ ，/ 還記/ 得/ 車諾/ 比/ 事件/ 嗎
匯入繁體中文詞庫¶
In [11]:
jieba.set_dictionary('dict.txt.big')
In [12]:
cut_word = jieba.cut("時間靜止31年，還記得車諾比事件嗎")
In [13]:
jieba.load_userdict("mydict.txt")
Building prefix dict from /Users/hsinyu/Desktop/Python資料分析/Slide/dict.txt.big ... Loading model from cache /var/folders/hb/qyk2y1mj40ld_4fnqdfxjrf80000gn/T/jieba.u1e0d05f994921c63fb28b906666c8a8e.cache Loading model cost 1.921 seconds. Prefix dict has been built succesfully.
In [14]:
cut_word = jieba.cut("時間靜止31年，還記得車諾比事件嗎")
print("/ ".join(cut_word))
時間/ 靜止/ 31/ 年/ ，/ 還/ 記得/ 車諾比/ 事件/ 嗎
In [15]:
with open('stop_words.txt') as f:
stopwords = f.read().splitlines()
也可使用 python 加入停止詞¶
In [16]:
stopwords.append("\n")
因為匯入的 stopwords 是 list
In [17]:
cut_word = jieba.cut("時間靜止31年，還記得車諾比事件嗎")
print("/ ".join([word for word in cut_word if word not in stopwords]))
時間/ 靜止/ 31/ 年/ 還/ 記得/ 車諾比/ 事件/ 嗎
In [18]:
cut_post = []
for post_i in all_post_list:
temp_cut = jieba.cut(post_i[1])
cut_post.append(" ".join([word for word in temp_cut if word not in stopwords]))
隨意抓一個 post 出來確認斷詞結果
In [19]:
cut_post[0]
Out[19]:
'時間 靜止 31 年 還 記得 車諾比 事件 嗎 31 年前 今天 正是 災難 發生 日子 車諾比 核電廠 4 號機 因為 輸出功率 遽 增 導致 爐心 熔毀 引發 氣爆 造成 輻射 物質 外洩 空氣 中 瀰漫 著比 正常值 高出 1 萬 5 千倍 放射性物質 對當 居民 身心 皆 造成 諾大 威脅 藉由 車諾比 事件 紀念日 來臨 該 反思 自己 對 環境 上 能源 運用 夠 了解 現在 小編 介紹 這 圖表 來 讓 大家 了解 生活 中 能源 數據 統計 狀況'
- TF : 某個文字在該文件中出現的頻率 $$ tf_{i,j} = \frac{n_{i,j}}{\sum_{i=k}{n_{k,j}} } = \frac{文字_i出現在文件_j的次數}{文件_j中總文字數} $$
Example : $ tf_{1,1} = \frac{15}{100}$
- IDF : 一個文字普遍重要性的度量 $$ idf_{i} = log(\frac{N}{df_i})= \frac{總文件數}{包含文字_i的文件數} $$
Example : $ idf_{1} = log(\frac{30}{5})$
In [20]:
from sklearn import feature_extraction
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
找出每個post 關鍵詞¶
In [21]:
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf = vectorizer.fit_transform(cut_post)
In [22]:
tfidf.shape
Out[22]:
(30, 1160)
In [23]:
words = vectorizer.get_feature_names()
for i in range(len(cut_post)):
print ("======== Post {0} ========".format(i+1))
for j in range(len(words)):
if tfidf[i,j] > 0.2:
print (words[j], tfidf[i,j])
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In [24]:
words = vectorizer.get_feature_names()
for i in range(len(cut_post)):
print ("======== Post {0} ========".format(i+1))
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print ([(words[x],l[x]) for x in (l*-1).argsort()][:5])
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TF - IDF¶
文件相似度 ( Example )¶
- 文件 a :日本 東京 迪士尼 富士山 河口湖
- 文件 b : 日本 東京 新宿 六本木 富士山
總文字集合 : 日本 東京 迪士尼 富士山 河口湖 新宿 六本木
以數字表示 :
- 文件向量 a : [5 ,3 ,2 ,1 ,1 ,0 ,0]
- 文件向量 b : [6 ,2 ,0 ,2 ,0 ,1 ,3]
- 計算相似度 : $$ cos(\theta) = \frac{5 \times 6 + 3 \times 2 + 2 \times 0 + 1 \times 2 + 1 \times 0 + 0 \times 1 + 0 \times 3} {\sqrt{ 5^2 + 3^2 + 2^2 + 1^2 + 1^2 + 0^2 + 0^2} \times \sqrt{ 6^2 + 2^2 + 0^2 + 2^2 + 0^2 + 1^2 +3^2} } = \frac{38}{\sqrt{40}\sqrt{54}} \approx 0.82 $$
Note¶
粉絲頁每個 post 的 like 人¶
In [25]:
res_like = requests.get('https://graph.facebook.com/dlab.taiwan/posts?fields=likes&access_token='+ token)
In [26]:
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Note¶
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