天气数据分析

天气数据的爬虫代码，写得比较清爽，运行也比较稳当。用的是Python的爬虫库，逻辑不复杂，适合你快速上手搞点天气数据来练练手，或者做个数据可视化小项目也挺方便。 代码结构清晰，带注释，基本照着跑就能出结果。还用到了requests和BeautifulSoup来搞定网页求和数据解析，挺经典的组合，学起来也不难。你用requests.get()拉网页，用soup.select()挑元素，顺手。 如果你想采集个几年内的天气情况，还可以顺手看看这些： 爬虫获取近五年天气数据 2020 年 1-3 月全国天气数据集 南昌市 2017 至 2019 年天气数据 十年天气数据集 2009-2020 ，这

搜狗日志数据分析：使用 MapReduce 和 Hive 对搜狗日志数据进行清洗和查询。 用户基站停留数据统计：基于运营商提供的用户基站停留数据进行统计分析。 气象数据温度统计：根据气象数据中心的数据对温度信息进行统计。

获取近五年天气数据

这是一份包含南京机场过去四年天气详细数据的数据挖掘数据集，适用于微软商业解决方案。

MapReduce 的天气统计案例，是那种上手挺快但能学到不少东西的项目。专注在用MapReduce框架天气数据，不需要你有多深的分布式背景，照着例子走一遍，流程和原理都能搞明白。Map 阶段主要做预，比如把每天的天气记录拆成键值对，键是日期，值是温度和湿度。代码不复杂，重点在于你怎么提取这些字段。Mapper类里边写写逻辑，读数据、拆字段、丢出去。响应也快，调试也方便。到了Shuffle 和 Sort阶段，系统自动把相同日期的记录聚一起，给到Reducer。这里可以做平均、最大值、最小值统计，用IntWritable这类 Hadoop 封装好的数据类型就行。文件名一般像WeatherMapp

利用通信CDR数据库进行后台操作和数据分析，便于深入了解通信行为模式和优化网络性能。

数据总是让人觉得有点复杂，不过像这个【某瓣读书数据】的案例还是蛮简单易懂的。它不仅展示了如何从多个维度对数据进行深度，还带了不少实际应用场景。你可以看到数据清洗、数据可视化等操作的细节，学习起来轻松。而且，通过这个案例，能看到实际开发中常遇到的数据问题，适合新手或者想要进阶的开发者。嗯，如果你正好有兴趣，也可以看看相关的其他案例，像是【某商超销售数据】和【气象数据 CSV 文件案例】这些都挺不错的哦。

标题“全国天气信息.zip”指出这是一个压缩文件，内含2020年1-3月的中国各地气象数据。数据量超过20万条，涵盖风向、空气质量等多维天气信息，并计划后续更新。压缩包包含“城市天气信息.sql”和“全国城市天气信息.xlsx”两个文件，分别提供SQL数据库格式和Excel表格格式，方便数据分析与处理。

使用pandas进行Python数据分析是非常有效的。

随着用户行为的变化，网站访问数据分析变得至关重要。