
在Excel中要获取网络上数据,有以下三分方式
1Excel自带的“导入外部数据功能”
2WebSerivce函数(Office2013及以下支持)
3VBA方式:通过获取源码再返回对应数据到表格(原理上和方式相同)
方法一 *** 作:下面我以Excel自带的“导入外部数据功能”功能做个 从网络上获取天气数据 示范:
1数据→导入外部数据→新建Web查询
2。输入我网络地址并转到
3点击导入后,就可返回数据到表格了(如下图),如键列表中的元素可以增加或者删除对应的数据。
我这个是一个非常非常简单的例子,为方便示范所以选择的是一个无框架的网络页面。对于比较复杂的数据 *** 作方法也一样的,第二步时,进行必要的选择(就截图中那个**的箭头)就可以了。
方法二示范:用函数方式。
因为今天休息,方法二我这个电脑 *** 作不了。就上我U盘里存的一个截图吧, 这个是从有道翻译上获取翻译结果的例子。可以百度“WebSerivce函数”百度经验里也有这个例子的详细 *** 作方法。
方法三:VBA代码 获取数据。
同样以获取天气为例吧。因为代码有网址就不直接上代码了(代码我以附件上传),如截图所示,原理和方法二类似。都通过获取源码再通过关键字截取对应的我们所需要的内容。VBA方式对Html语言要有一定的了解,
第一个过程labWeather的点击事件是调用函数,下面几个过程是对源码的处理,这里就一一解释了,建议了解下相关内容。因为这个并不是固定的,需要按照网络返回源码的对应数据而进行修改。
这几种方式:本人建议使用第一种方式, *** 作上比较简单。
1
打开Excel,找到“DIY工具箱”,前提是需要安装方方格子。
2
点开“更多”按钮下的“查IP归属地(在线)”。
3
选择IP地址所在区域,这里是G2:G5,。
4
选择存放地址,也就是你要把结果放在哪儿,小编放在H2单元格。
5
选好位置后点确定即可。
powerquery可以,我看到有人用vba也实现了。
就我自己使用powerquery爬网站内容体验而言,数据很少,没啥反爬措施的,可以用用;如果要爬取的数据很多,有反爬措施,那么用powerquery就有点坑爹。
股票网站应该都有提供api?用powerquery调用api应该很好获取数据。
至于您说的选取股票名称,这些用powerquery倒是很好办。
打开Chrome,在拉勾网搜索深圳市的“数据分析”职位,使用检查功能查看网页源代码,发现拉勾网有反爬虫机制,职位信息并不在源代码里,而是保存在JSON的文件里,因此我们直接下载JSON,并使用字典方法直接读取数据。
抓取网页时,需要加上头部信息,才能获取所需的数据。
在搜索结果的第一页,我们可以从JSON里读取总职位数,按照每页15个职位,获得要爬取的页数。再使用循环按页爬取,将职位信息汇总,输出为CSV格式。
程序运行如图:
抓取结果如图:
数据清洗占数据分析工作量的大头。在拉勾网搜索深圳市的“数据分析”职位,结果得到369个职位。查看职位名称时,发现有4个实习岗位。由于我们研究的是全职岗位,所以先将实习岗位剔除。由于工作经验和工资都是字符串形式的区间,我们先用正则表达式提取数值,输出列表形式。工作经验取均值,工资取区间的四分位数值,比较接近现实。
4 词云
我们将职位福利这一列的数据汇总,生成一个字符串,按照词频生成词云实现python可视化。以下是原图和词云的对比图,可见五险一金在职位福利里出现的频率最高,平台、福利、发展空间、d性工作次之。
5 描述统计
可知,数据分析师的均值在146K,中位数在125K,算是较有前途的职业。数据分析散布在各个行业,但在高级层面上涉及到数据挖掘和机器学习,在IT业有长足的发展。
我们再来看工资的分布,这对于求职来讲是重要的参考:
工资在10-15K的职位最多,在15-20K的职位其次。个人愚见,10-15K的职位以建模为主,20K以上的职位以数据挖掘、大数据架构为主。
我们再来看职位在各区的分布:
数据分析职位有629%在南山区,有258%在福田区,剩下少数分布在龙岗区、罗湖区、宝安区、龙华新区。我们以小窥大,可知南山区和福田区是深圳市科技业的中心。
我们希望获得工资与工作经验、学历的关系,由于学历分三类,需设置3个虚拟变量:大专、本科、硕士。多元回归结果如下:
在005的显著性水平下,F值为8253,说明回归关系是显著的。t检验和对应的P值都小于005表明,工作经验和3种学历在统计上都是显著的。另外,R-squared的值为041,说明工作经验和学历仅仅解释了工资变异性的41%。这点不难理解,即使职位都叫数据分析师,实际的工作内容差异比较大,有的只是用Excel做基本分析,有的用Python、R做数据挖掘。另外,各个公司的规模和它愿意开出的工资也不尽相同。而工作内容的差异和公司的大方程度是很难单凭招聘网页上的宣传而获得实际数据,导致了模型的拟合优度不是很好这一现实。
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