Позднее Ctrl + ↑

Итоги прохождения курса по dbt

Время чтения текста – 4 минуты

Недавно прошёл курс по dbt от команды dbt. Курс классный, в нем много практики. Я использовал Google BigQuery и публичные датасеты от dbt для решения описанных примеров, а в обучающих материалах все построено на Snowflake.

В целом, узнал много нового и полезного о dbt, кратко summary:

  1. Во введении ребята объясняют роль Analytics Engineer, о котором так много разговоров и ссылаются на их пост блога
  2. Дается исчерпывающая информация о том, как подключить dbt к хранилищу и .git
  3. В dbt довольно тривиальными запросами реализовано тестирование данных на предмет уникальности и соответствия значениям. Это реально базовые SQL-запросы, которые проверяют наличие или отсутствие поля или значений. И тут интересно следующее: когда пишешь самостоятельно похожие запросы иногда думаешь, что во всем остальном мире так никто не делает, ну, к примеру, как в запросе ниже. А оказывается еще как делают, вот даже публично внутри dbt все эти тесты так и реализованы. И, кстати, крайне удобно, что SQL-код каждого теста можно изучить и скомпилировать.
SELECT sum(amount) FROM ... HAVING sum(amount) > 0
  1. Круто и удобно формируется документация и DAG (Directed Acyclic Graph), который показывает все шаги преобразований модели
  2. Поскольку dbt построен на Liquid и использовании Jinja (движок шаблонов в Python), то можно делать всякие невероятные вещи вроде написания внутреннего макроса (читай, условный операторы, циклы или создание функций) и применять этот макрос для автоматизации однотипных частей запроса. Это прям вау 🙂
  3. Многие вещи уже придуманы и разработаны коммьюнити, поэтому существует dbt hub, через который можно подключить интересующие пакеты и не изобретать велосипед.
  4. Отдельного упоминания достойны алгоритмы формирования инкрементального наполнения таблиц и создания снэпшотов. Для одного из проектов абсолютно такой же алгоритм по созданию снэпшотов с date_form / date_to мне доводилось проектировать самостоятельно.
    Было приятно увидеть, что у ребят из dbt это работает абсолютно аналогичным образом.
  1. Разумеется, используя Jinja и dbt, можно автоматизировать построение аналитических запросов, это так и называется Analyses. Скомпилированный код запроса, можно имплементировать в любимую BI-систему и наслаждаться результатами.

Общие впечатления очень положительные: dbt ждет большое будущее и развитие, ведь коммьюнити растет вместе с возможностями и ресурсами компании. Ждем коннекторов к другим СУБД помимо PostgreSQL, BigQuery, Snowflake, Redshift.

 Нет комментариев    35   3 мес   Analytics Engineering   dbt   sql

Строим Motion chart по индексу Биг Мака на Python

Время чтения текста – 14 минут

Одной из самых знаменитых визуализаций, конечно же, является работа Hans Rosling и его знаменитое выступление про изменение уровня экономики в странах. Посмотрите это видео, если вдруг еще не видели:

Иногда у экономистов возникает желание сравнить уровень жизни в разных странах. Одной из таких опций считается индекс Биг Мака, учёт которого журнал «The Economist» ведёт с 1986 года. Основная мысль — изучить паритет покупательской способности в разных странах, максимально учитывая стоимость внутреннего производства. В производстве Биг Мака участвует стандартный набор ингредиентов, одинаковый во всех странах: сыр, мясо, хлеб и овощи. Считается, что все эти ингредиенты произведены локально, а, значит, цена на Биг Мак позволяет сравнивать покупательскую способность в разных странах на данный товар. Помимо этого, McDonalds — глобальный бренд и его рестораны есть в огромном количестве стран, что обеспечивает широкий охват Биг Маком.

Сегодня при помощи библиотеки Plotly построим Motion Chart для индекса Биг Мака. Мы, следуя за Hann Rosling, хотим получить Motion Chart, где по оси X будет численность населения, по Y — ВВП на душу населения в долларах, а размер точек будет обозначать индекс Биг Мака в данной стране. Кроме того, цвет точки будет обозначать континент, на котором расположилась страна.

Подготовка данных

Хотя «The Economist» ведёт учёт уже более 30 лет и делится своими наблюдениями в интернете, датасет содержит множество пропусков по разным странам. В то же время в датасете журнала не представлены названия континентов, к которым принадлежат страны и численность населения. Поэтому мы дополним данные журнала тремя другими датасетами, представленными в нашем репозитории.

Начнём с импорта библиотек:

import pandas as pd
from pandas.errors import ParserError
import plotly.graph_objects as go
import numpy as np
import requests
import io

Прочитаем все 4 датасета прямо из GitHub. Для этого опишем функцию, которая отправляет GET-запрос к csv-файлу и формирует из него DataFrame. По двум датасетам может возникнуть ошибка ParseError из-за наличия подписи в заглавии: пропустим несколько строк, если это произошло.

def read_raw_file(link):
    raw_csv = requests.get(link).content
    try:
        df = pd.read_csv(io.StringIO(raw_csv.decode('utf-8')))
    except ParserError:
        df = pd.read_csv(io.StringIO(raw_csv.decode('utf-8')), skiprows=3)
    return df

bigmac_df = read_raw_file('https://github.com/valiotti/leftjoin/raw/master/motion-chart-big-mac/big-mac.csv')
population_df = read_raw_file('https://github.com/valiotti/leftjoin/raw/master/motion-chart-big-mac/population.csv')
dgp_df = read_raw_file('https://github.com/valiotti/leftjoin/raw/master/motion-chart-big-mac/gdp.csv')
continents_df = read_raw_file('https://github.com/valiotti/leftjoin/raw/master/motion-chart-big-mac/continents.csv')

От датасета «The Economist» оставим только название страны, местную цену, курс доллара, код страны и дату записи. После оставим строки, записанные между 2005 и 2020 годом: данные за этот период наиболее полные. Последним действием посчитаем цену на Биг Мак в долларах: для этого цену в местной валюте поделим на валютный курс.

bigmac_df = bigmac_df[['name', 'local_price', 'dollar_ex', 'iso_a3', 'date']]
bigmac_df = bigmac_df[bigmac_df['date'] >= '2005-01-01']
bigmac_df = bigmac_df[bigmac_df['date'] < '2020-01-01']
bigmac_df['date'] = pd.DatetimeIndex(bigmac_df['date']).year
bigmac_df = bigmac_df.drop_duplicates(['date', 'name'])
bigmac_df = bigmac_df.reset_index(drop=True)
bigmac_df['dollar_price'] = bigmac_df['local_price'] / bigmac_df['dollar_ex']

Взглянем на наш DataFrame:

У нас есть датасет с континентами и странами, и нужно к bigmac_df добавить колонку «continents». Для удобства оставим от continents_df только колонки с названием континента и трёхбуквенным кодом страны, а затем для каждой страны в bigmac_df найдём континент. В случае, например, с Россией или с Турцией может произойти ошибка, ведь нельзя однозначно сказать, Европа это или Азия, так что такие страны будем определять как европейские.

continents_df = continents_df[['Continent_Name', 'Three_Letter_Country_Code']]
continents_list = []
for country in bigmac_df['iso_a3']:
    try:
        continents_list.append(continents_df.loc[continents_df['Three_Letter_Country_Code'] == country]['Continent_Name'].item())
    except ValueError:
        continents_list.append('Europe')
bigmac_df['continent'] = continents_list

Удалим использованные колонки, отсортируем для удобства по названиям стран и дате, переведём дату в числовой тип и снова взглянем на промежуточный результат:

bigmac_df = bigmac_df.drop(['local_price', 'iso_a3', 'dollar_ex'], axis=1)
bigmac_df = bigmac_df.sort_values(by=['name', 'date'])
bigmac_df['date'] = bigmac_df['date'].astype(int)

Заполним пробелы: по тем годам, где нет данных и установим цену в 0 долларов. Ещё придётся удалить Китайскую Республику — Тайвань: это частично признанное государство отсутствует в датасетах World Bank. А Арабские Эмираты повторяются дважды, с этим тоже могут возникнуть проблемы.

countries_list = list(bigmac_df['name'].unique())
years_set = {i for i in range(2005, 2020)}
for country in countries_list:
    if len(bigmac_df[bigmac_df['name'] == country]) < 15:
        this_continent = bigmac_df[bigmac_df['name'] == country].continent.iloc[0]
        years_of_country = set(bigmac_df[bigmac_df['name'] == country]['date'])
        diff = years_set - years_of_country
        dict_to_df = pd.DataFrame({
                      'name':[country] * len(diff),
                      'date':list(diff),
                      'dollar_price':[0] * len(diff),
                      'continent': [this_continent] * len(diff)
                     })
        bigmac_df = bigmac_df.append(dict_to_df)
bigmac_df = bigmac_df[bigmac_df['name'] != 'Taiwan']
bigmac_df = bigmac_df[bigmac_df['name'] != 'United Arab Emirates']

Осталось добавить ВВП на душу населения и численность населения из других датасетов. В обоих датасетах многие страны записаны иначе, поэтому пропишем словарь и переименуем все страны в обоих датасетах методом replace().

years = [str(i) for i in range(2005, 2020)]

countries_replace_dict = {
    'Russian Federation': 'Russia',
    'Egypt, Arab Rep.': 'Egypt',
    'Hong Kong SAR, China': 'Hong Kong',
    'United Kingdom': 'Britain',
    'Korea, Rep.': 'South Korea',
    'United Arab Emirates': 'UAE',
    'Venezuela, RB': 'Venezuela'
}
for key, value in countries_replace_dict.items():
    population_df['Country Name'] = population_df['Country Name'].replace(key, value)
    gdp_df['Country Name'] = gdp_df['Country Name'].replace(key, value)

Наконец, соберём данные по численности и ВВП за нужные года и добавим в основной DataFrame:

countries_list = list(bigmac_df['name'].unique())

population_list = []
gdp_list = []
for country in countries_list:
    population_for_country_df = population_df[population_df['Country Name'] == country][years]
    population_list.extend(list(population_for_country_df.values[0]))
    gdp_for_country_df = gdp_df[gdp_df['Country Name'] == country][years]
    gdp_list.extend(list(gdp_for_country_df.values[0]))
    
bigmac_df['population'] = population_list
bigmac_df['gdp'] = gdp_list
bigmac_df['gdp_per_capita'] = bigmac_df['gdp'] / bigmac_df['population']

В итоге получили такой датасет:

Формируем график в plotly

Логарифмируем значения по оси X. В Китае и Индии, например, население в 10 раз больше, чем в среднем в других странах: из-за этого получим сложно интерпретируемую визуализацию, в которой у нас будет много наблюдений около оси и несколько наблюдений справа. Логарифмирование — часто используемый экономистами прием для учета эффекта масштаба в данных.

fig_dict = {
    "data": [],
    "layout": {},
    "frames": []
}

fig_dict["layout"]["xaxis"] = {"title": "Численность населения", "type": "log"}
fig_dict["layout"]["yaxis"] = {"title": "ВВП на душу населения (в $)", "range":[-10000, 120000]}
fig_dict["layout"]["hovermode"] = "closest"
fig_dict["layout"]["updatemenus"] = [
    {
        "buttons": [
            {
                "args": [None, {"frame": {"duration": 500, "redraw": False},
                                "fromcurrent": True, "transition": {"duration": 300,
                                                                    "easing": "quadratic-in-out"}}],
                "label": "Play",
                "method": "animate"
            },
            {
                "args": [[None], {"frame": {"duration": 0, "redraw": False},
                                  "mode": "immediate",
                                  "transition": {"duration": 0}}],
                "label": "Pause",
                "method": "animate"
            }
        ],
        "direction": "left",
        "pad": {"r": 10, "t": 87},
        "showactive": False,
        "type": "buttons",
        "x": 0.1,
        "xanchor": "right",
        "y": 0,
        "yanchor": "top"
    }
]

Помимо кнопок у нас будет Slider, позволяющий получать данные за определённый год:

sliders_dict = {
    "active": 0,
    "yanchor": "top",
    "xanchor": "left",
    "currentvalue": {
        "font": {"size": 20},
        "prefix": "Год: ",
        "visible": True,
        "xanchor": "right"
    },
    "transition": {"duration": 300, "easing": "cubic-in-out"},
    "pad": {"b": 10, "t": 50},
    "len": 0.9,
    "x": 0.1,
    "y": 0,
    "steps": []
}

Для статичного графика до нажатия на кнопку «Start» возьмём данные за 2005 год и заполним ими поле data фигуры.

continents_list_from_df = list(bigmac_df['continent'].unique())
year = 2005
for continent in continents_list_from_df:
    dataset_by_year = bigmac_df[bigmac_df["date"] == year]
    dataset_by_year_and_cont = dataset_by_year[dataset_by_year["continent"] == continent]
    
    data_dict = {
        "x": dataset_by_year_and_cont["population"],
        "y": dataset_by_year_and_cont["gdp_per_capita"],
        "mode": "markers",
        "text": dataset_by_year_and_cont["name"],
        "marker": {
            "sizemode": "area",
            "sizeref": 200000,
            "size":  np.array(dataset_by_year_and_cont["dollar_price"]) * 20000000
        },
        "name": continent,
        "customdata": np.array(dataset_by_year_and_cont["dollar_price"]).round(1),
        "hovertemplate": '<b>%{text}</b>' + '<br>' +
                         'ВВП на душу населения: %{y}' + '<br>' +
                         'Численность населения: %{x}' + '<br>' +
                         'Стоимость Биг Мака: %{customdata}$' +
                         '<extra></extra>'
    }
    fig_dict["data"].append(data_dict)

А для анимации заполним поле frames. Каждый frame — данные за год с 2005 по 2019.

for year in years:
    frame = {"data": [], "name": str(year)}
    for continent in continents_list_from_df:
        dataset_by_year = bigmac_df[bigmac_df["date"] == int(year)]
        dataset_by_year_and_cont = dataset_by_year[dataset_by_year["continent"] == continent]

        data_dict = {
            "x": list(dataset_by_year_and_cont["population"]),
            "y": list(dataset_by_year_and_cont["gdp_per_capita"]),
            "mode": "markers",
            "text": list(dataset_by_year_and_cont["name"]),
            "marker": {
                "sizemode": "area",
                "sizeref": 200000,
                "size": np.array(dataset_by_year_and_cont["dollar_price"]) * 20000000
            },
            "name": continent,
            "customdata": np.array(dataset_by_year_and_cont["dollar_price"]).round(1),
            "hovertemplate": '<b>%{text}</b>' + '<br>' +
                             'ВВП на душу населения: %{y}' + '<br>' +
                             'Численность населения: %{x}' + '<br>' +
                             'Стоимость Биг Мака: %{customdata}$' +
                             '<extra></extra>'
        }
        frame["data"].append(data_dict)

    fig_dict["frames"].append(frame)
    slider_step = {"args": [
        [year],
        {"frame": {"duration": 300, "redraw": False},
         "mode": "immediate",
         "transition": {"duration": 300}}
    ],
        "label": year,
        "method": "animate"}
    sliders_dict["steps"].append(slider_step)

Наконец, создадим объект графика, поправим цвета, шрифты и добавим описание.

fig_dict["layout"]["sliders"] = [sliders_dict]

fig = go.Figure(fig_dict)

fig.update_layout(
    title = 
        {'text':'<b>Motion chart</b><br><span style="color:#666666"> Биг Мака для стран мира с 2005 по 2019 год </span>'},
    font={
        'family':'Open Sans, light',
        'color':'black',
        'size':14
    },
    plot_bgcolor='rgba(0,0,0,0)'
)
fig.update_yaxes(nticks=4)
fig.update_xaxes(tickfont=dict(family='Open Sans, light', color='black', size=12), nticks=4, gridcolor='lightgray', gridwidth=0.5)
fig.update_yaxes(tickfont=dict(family='Open Sans, light', color='black', size=12), nticks=4, gridcolor='lightgray', gridwidth=0.5)

fig.show()

В итоге получаем такой Motion Chart:

Полный код проекта доступен на GitHub

 Нет комментариев    97   4 мес   Analytics Engineering   Data Analytics   plotly

Собираем топ-10 аккаунтов Instagram по теме аналитики и машинного обучения

Время чтения текста – 11 минут

В некоторых телеграм-каналах (раз, два) уже говорилось про другие интересные паблики в телеграме, однако по Instagram такого топа пока не было. Вероятно, это не самая популярная сеть для контента в нашей индустрии, тем не менее, можно проверить эту гипотезу, используя Python и данные. В этом материале рассказываем, как собрать данные по аккаунтам Instagram без API.

Метод сбора данных
Instagram API не позволит вам просто так собирать данные о других пользователях, но есть и другой метод. Можно отправить такой request-запрос:

https://instagram.com/leftjoin/?__a=1

И получить в ответе JSON-объект со всей информацией о пользователе, которую можно посмотреть самому: имя аккаунта, количество постов, подписок и подписчиков, а также первые десять постов с информацией про них: количество лайков, комментарии и прочее. Именно на таких request-запросах устроена библиотека pyInstagram.

Схема данных
Будем собирать данные в три таблицы Clickhouse: пользователи, посты и комментарии. В таблицу пользователей собираем всю информацию о них: идентификатор, наименование аккаунта, имя и фамилия человека, описание профиля, количество подписок и подписчиков, количество постов, суммарное количество комментариев и лайков, наличие верификации, география пользователя и ссылки на аватарку и Facebook.

CREATE TABLE instagram.users
(
    `added_at` DateTime,
    `user_id` UInt64,
    `user_name` String,
    `full_name` String,
    `base_url` String,
    `biography` String,
    `followers_count` UInt64,
    `follows_count` UInt64,
    `media_count` UInt64,
    `total_comments` UInt64,
    `total_likes` UInt64,
    `is_verified` UInt8,
    `country_block` UInt8,
    `profile_pic_url` Nullable(String),
    `profile_pic_url_hd` Nullable(String),
    `fb_page` Nullable(String)
)
ENGINE = ReplacingMergeTree
ORDER BY added_at

В таблицу с постами сохраняем автора поста, идентификатор записи, текст, количество комментариев и прочее. is_ad, is_album и is_video — поля, проверяющие, является ли запись рекламной, «каруселью» изображений или видеозаписью.

CREATE TABLE instagram.posts
(
    `added_at` DateTime,
    `owner` String,
    `post_id` UInt64,
    `caption` Nullable(String),
    `code` String,
    `comments_count` UInt64,
    `comments_disabled` UInt8,
    `created_at` DateTime,
    `display_url` String,
    `is_ad` UInt8,
    `is_album` UInt8,
    `is_video` UInt8,
    `likes_count` UInt64,
    `location` Nullable(String),
    `recources` Array(String),
    `video_url` Nullable(String)
)
ENGINE = ReplacingMergeTree
ORDER BY added_at

В таблице с комментариями храним отдельно каждый комментарий к записи с автором и текстом.

CREATE TABLE instagram.comments
(
    `added_at` DateTime,
    `comment_id` UInt64,
    `post_id` UInt64,
    `comment_owner` String,
    `comment_text` String
)
ENGINE = ReplacingMergeTree
ORDER BY added_at

Скрипт
Из библиотеки pyInstagram нам понадобятся классы Account, Media, WebAgent и Comment.

from instagram import Account, Media, WebAgent, Comment
from datetime import datetime
from clickhouse_driver import Client
import requests
import pandas as pd

Создаем экземпляр класса WebAgent — он необходим для вызова некоторых методов и обновления аккаунтов. В начале нам нужно иметь хотя бы названия профилей пользователей, информацию о которых мы хотим собрать, поэтому отправим другой request-запрос для поиска пользователей по ключевым словам, их список ниже в фрагменте кода. В выдаче будут аккаунты, у которых название или описание профиля совпало с ключевым словом.

agent = WebAgent()
queries_list = ['machine learning', 'data science', 'data analytics', 'analytics', 'business intelligence',
                'data engineering', 'computer science', 'big data', 'artificial intelligence',
                'deep learning', 'data scientist','machine learning engineer', 'data engineer']
client = Client(host='12.34.56.789', user='default', password='', port='9000', database='instagram')
url = 'https://www.instagram.com/web/search/topsearch/?context=user&count=0'

Проходим по всем ключевым словам и собираем все аккаунты. Так как в списке могли образоваться дубликаты, переведём список в множество и обратно в список.

response_list = []
for query in queries_list:
    response = requests.get(url, params={
        'query': query
    }).json()
    response_list.extend(response['users'])
instagram_pages_list = []
for item in response_list:
    instagram_pages_list.append(item['user']['username'])
instagram_pages_list = list(set(instagram_pages_list))

Теперь проходим по списку аккаунтов, и если аккаунта с таким наименованием ещё не было в базе, то получаем расширенную информацию о нём. Для этого пробуем создать экземпляр класса Account, передав username параметром. После при помощи объекта agent обновляем информацию об аккаунте. Будем собирать только первые 100 постов, чтобы сбор не задерживался. Создадим список media_list — он при помощи метода get_media будет хранить код каждого поста, который затем можно будет получить при помощи класса Media.


Сбор медиа аккаунта

all_posts_list = []
username_count = 0
for username in instagram_pages_list:
    if client.execute(f"SELECT count(1) FROM users WHERE user_name='{username}'")[0][0] == 0:
        print('username:', username_count, '/', len(instagram_pages_list))
        username_count += 1
        account_total_likes = 0
        account_total_comments = 0
        try:
            account = Account(username)
        except Exception as E:
            print(E)
            continue
        try:
            agent.update(account)
        except Exception as E:
            print(E)
            continue
        if account.media_count < 100:
            post_count = account.media_count
        else:
            post_count = 100
        print(account, post_count)
        media_list, _ = agent.get_media(account, count=post_count, delay=1)
        count = 0

Мы начинаем с постов и комментариев, потому что для занесения в базу нового пользователя нам нужно подсчитать сперва суммарное количество комментариев и лайков в его аккаунте. Практически все интересующие поля являются атрибутами класса Media.


Сбор постов пользователя

for media_code in media_list:
            if client.execute(f"SELECT count(1) FROM posts WHERE code='{media_code}'")[0][0] == 0:
                print('posts:', count, '/', len(media_list))
                count += 1

                post_insert_list = []
                post = Media(media_code)
                agent.update(post)
                post_insert_list.append(datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
                post_insert_list.append(str(post.owner))
                post_insert_list.append(post.id)
                if post.caption is not None:
                    post_insert_list.append(post.caption.replace("'","").replace('"', ''))
                else:
                    post_insert_list.append("")
                post_insert_list.append(post.code)
                post_insert_list.append(post.comments_count)
                post_insert_list.append(int(post.comments_disabled))
                post_insert_list.append(datetime.fromtimestamp(post.date).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
                post_insert_list.append(post.display_url)
                try:
                    post_insert_list.append(int(post.is_ad))
                except TypeError:
                    post_insert_list.append('cast(Null as Nullable(UInt8))')
                post_insert_list.append(int(post.is_album))
                post_insert_list.append(int(post.is_video))
                post_insert_list.append(post.likes_count)
                if post.location is not None:
                    post_insert_list.append(post.location)
                else:
                    post_insert_list.append('')
                post_insert_list.append(post.resources)
                if post.video_url is not None:
                    post_insert_list.append(post.video_url)
                else:
                    post_insert_list.append('')
                account_total_likes += post.likes_count
                account_total_comments += post.comments_count
                try:
                    client.execute(f'''
                        INSERT INTO posts VALUES {tuple(post_insert_list)}
                    ''')
                except Exception as E:
                    print('posts:')
                    print(E)
                    print(post_insert_list)

Чтобы собрать комментарии необходимо вызвать метод get_comments и передать параметром экземпляр класса Media.


Сбор комментариев из поста

comments = agent.get_comments(media=post)
                for comment_id in comments[0]:
                    comment_insert_list = []
                    comment = Comment(comment_id)
                    comment_insert_list.append(datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
                    comment_insert_list.append(comment.id)
                    comment_insert_list.append(post.id)
                    comment_insert_list.append(str(comment.owner))
                    comment_insert_list.append(comment.text.replace("'","").replace('"', ''))
                    try:
                        client.execute(f'''
                            INSERT INTO comments VALUES {tuple(comment_insert_list)}
                        ''')
                    except Exception as E:
                        print('comments:')
                        print(E)
                        print(comment_insert_list)


Наконец, когда все посты и комментарии пройдены, можем занести информацию о пользователе.

Сбор информации о пользователе

user_insert_list = []
        user_insert_list.append(datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
        user_insert_list.append(account.id)
        user_insert_list.append(account.username)
        user_insert_list.append(account.full_name)
        user_insert_list.append(account.base_url)
        user_insert_list.append(account.biography)
        user_insert_list.append(account.followers_count)
        user_insert_list.append(account.follows_count)
        user_insert_list.append(account.media_count)
        user_insert_list.append(account_total_comments)
        user_insert_list.append(account_total_likes)
        user_insert_list.append(int(account.is_verified))
        user_insert_list.append(int(account.country_block))
        user_insert_list.append(account.profile_pic_url)
        user_insert_list.append(account.profile_pic_url_hd)
        if account.fb_page is not None:
            user_insert_list.append(account.fb_page)
        else:
            user_insert_list.append('')
        try:
            client.execute(f'''
                INSERT INTO users VALUES {tuple(user_insert_list)}
            ''')
        except Exception as E:
            print('users:')
            print(E)
            print(user_insert_list)

Результаты
Таким методом нам удалось собрать 500 пользователей, 20 тысяч постов и 40 тысяч комментариев. Теперь можем написать простой запрос к базе и получить топ-10 Instagram-аккаунтов по теме аналитики и машинного обучения за последнее время:

SELECT *
FROM users
ORDER BY followers_count DESC
LIMIT 10

А вот и приятный бонус, для тех, кто искал на какие аккаунты в Instagram подписаться по релевантной тематике:

  1. @ai_machine_learning
  2. @neuralnine
  3. @datascienceinfo
  4. @compscistuff
  5. @computersciencelife
  6. @welcome.ai
  7. @papa_programmer
  8. @data_science_learn
  9. @neuralnet.ai
  10. @techno_thinkers

Полный код проекта доступен на GitHub

 Нет комментариев    132   5 мес   Analytics Engineering   clickhouse   Data Analytics   instagram   python

Анализ рынка вакансий аналитики и BI: дашборд в Tableau

Время чтения текста – 16 минут

По данным рейтинга SimilarWeb, hh.ru — третий по популярности сайт о трудоустройстве в мире. В одном из разговоров с Ромой Буниным у нас появилась идея сделать совместный проект: собрать данные из открытого HeadHunter API и визуализировать их при помощи Tableau Public. Нам захотелось понять, как меняется зарплата в зависимости от указанных в вакансии навыков, наименования позиции и сравнить, как обстоят дела в Москве, Санкт-Петербурге и регионах.

Как мы собирали данные?

Схема данных основана на коротком представлении вакансии, которую возвращает метод GET /vacancies. Из представления собираются следующие поля: тип вакансии, идентификатор, премиальность вакансии, необходимость прохождения тестирования, адрес компании, информация о зарплате, график работы и другие. Соответствующий CREATE-запрос для таблицы:


Запрос создания таблицы vacancies_short

CREATE TABLE headhunter.vacancies_short
(
    `added_at` DateTime,
    `query_string` String,
    `type` String,
    `level` String,
    `direction` String,
    `vacancy_id` UInt64,
    `premium` UInt8,
    `has_test` UInt8,
    `response_url` String,
    `address_city` String,
    `address_street` String,
    `address_building` String,
    `address_description` String,
    `address_lat` String,
    `address_lng` String,
    `address_raw` String,
    `address_metro_stations` String,
    `alternate_url` String,
    `apply_alternate_url` String,
    `department_id` String,
    `department_name` String,
    `salary_from` Nullable(Float64),
    `salary_to` Nullable(Float64),
    `salary_currency` String,
    `salary_gross` Nullable(UInt8),
    `name` String,
    `insider_interview_id` Nullable(UInt64),
    `insider_interview_url` String,
    `area_url` String,
    `area_id` UInt64,
    `area_name` String,
    `url` String,
    `published_at` DateTime,
    `employer_url` String,
    `employer_alternate_url` String,
    `employer_logo_urls_90` String,
    `employer_logo_urls_240` String,
    `employer_logo_urls_original` String,
    `employer_name` String,
    `employer_id` UInt64,
    `response_letter_required` UInt8,
    `type_id` String,
    `type_name` String,
    `archived` UInt8,
    `schedule_id` Nullable(String)
)
ENGINE = ReplacingMergeTree
ORDER BY vacancy_id

Первый скрипт собирает данные с HeadHunter по API и отправляет их в Clickhouse. Он использует следующие библиотеки:

import requests
from clickhouse_driver import Client
from datetime import datetime
import pandas as pd
import re

Далее загружаем таблицу с запросами и подключаемся к CH:

queries = pd.read_csv('hh_data.csv')
client = Client(host='1.234.567.890', user='default', password='', port='9000', database='headhunter')

Таблица queries хранит список поисковых запросов. Она содержит следующие колонки: тип запроса, уровень вакансии для поиска, направление вакансии и саму поисковую фразу. В строку с запросом можно помещать логические операторы: например, чтобы найти вакансии, в которых должны присутствовать ключевые слова «Python», «data» и «анализ» между ними можно указать логическое «И».

Не всегда вакансии в выдаче соответствуют ожиданиям: случайно в базу могут попасть повара, маркетологи и администраторы магазина. Чтобы этого не произошло, опишем функцию check_name(name) — она будет принимать наименование вакансии и возвращать True в случае, если вакансия не подошла по названию.

def check_name(name):
    bad_names = [r'курьер', r'грузчик', r'врач', r'менеджер по закупу',
           r'менеджер по продажам', r'оператор', r'повар', r'продавец',
          r'директор магазина', r'директор по продажам', r'директор по маркетингу',
          r'кабельщик', r'начальник отдела продаж', r'заместитель', r'администратор магазина', 
          r'категорийный', r'аудитор', r'юрист', r'контент', r'супервайзер', r'стажер-ученик', 
          r'су-шеф', r'маркетолог$', r'региональный', r'ревизор', r'экономист', r'ветеринар', 
          r'торговый', r'клиентский', r'начальник цеха', r'территориальный', r'переводчик', 
          r'маркетолог /', r'маркетолог по']
    for item in bad_names:
        if re.match(item, name):
            return True

Затем объявляем бесконечный цикл — мы собираем данные без перерыва. Идём по DataFrame queries и сразу забираем оттуда тип вакансии, уровень, направление и поисковый запрос в отдельные переменные. Сначала по ключевому слову отправляем один запрос к методу /GET vacancies и получаем количество страниц. После идём от нулевой до последней страницы, отправляем те же запросы и заполняем список vacancies_from_response с полученными в выдаче короткими представлениями всех вакансий. В параметрах указываем 10 вакансий на страницу — больше ограничения HH API получить не позволяют. Так как мы не указали параметр area, API возвращает вакансии по всему миру.

while True:
   for query_type, level, direction, query_string in zip(queries['Тип'], queries['Уровень'], queries['Направление'], queries['Ключевое слово']):
           print(f'ключевое слово: {query_string}')
           url = 'https://api.hh.ru/vacancies'
           par = {'text': query_string, 'per_page':'10', 'page':0}
           r = requests.get(url, params=par).json()
           added_at = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
           pages = r['pages']
           found = r['found']
           vacancies_from_response = []

           for i in range(0, pages + 1):
               par = {'text': query_string, 'per_page':'10', 'page':i}
               r = requests.get(url, params=par).json()
               try:
                   vacancies_from_response.append(r['items'])
               except Exception as E:
                   continue

Теперь проходим по каждой вакансии на каждой странице двойным итератором. Сперва отправим запрос к Clickhouse и проверим, нет ли уже в базе вакансии с таким идентификатором и таким поисковым запросом. Если проверка пройдена — проверяем название вакансии. В случае неудачи переходим к следующей.

for item in vacancies_from_response:
               for vacancy in item:
                   if client.execute(f"SELECT count(1) FROM vacancies_short WHERE vacancy_id={vacancy['id']} AND query_string='{query_string}'")[0][0] == 0:
                       name = vacancy['name'].replace("'","").replace('"','')
                       if check_name(name):
                           continue

Теперь проходим по вакансии и собираем все нужные поля. В случае отсутствия некоторых данных будем отправлять пустые строки:


Код для сбора данных о вакансии

vacancy_id = vacancy['id']
                       is_premium = int(vacancy['premium'])
                       has_test = int(vacancy['has_test'])
                       response_url = vacancy['response_url']
                       try:
                           address_city = vacancy['address']['city']
                           address_street = vacancy['address']['street']
                           address_building = vacancy['address']['building']
                           address_description = vacancy['address']['description']
                           address_lat = vacancy['address']['lat']
                           address_lng = vacancy['address']['lng']
                           address_raw = vacancy['address']['raw']
                           address_metro_stations = str(vacancy['address']['metro_stations']).replace("'",'"')
                       except TypeError:
                           address_city = ""
                           address_street = ""
                           address_building = ""
                           address_description = ""
                           address_lat = ""
                           address_lng = ""
                           address_raw = ""
                           address_metro_stations = ""
                       alternate_url = vacancy['alternate_url']
                       apply_alternate_url = vacancy['apply_alternate_url']
                       try:
                           department_id = vacancy['department']['id']
                       except TypeError as E:
                           department_id = ""
                       try:
                           department_name = vacancy['department']['name']
                       except TypeError as E:
                           department_name = ""
                       try:
                           salary_from = vacancy['salary']['from']
                       except TypeError as E:
                           salary_from = "cast(Null as Nullable(UInt64))"
                       try:
                           salary_to = vacancy['salary']['to']
                       except TypeError as E:
                           salary_to = "cast(Null as Nullable(UInt64))"
                       try:
                           salary_currency = vacancy['salary']['currency']
                       except TypeError as E:
                           salary_currency = ""
                       try:
                           salary_gross = int(vacancy['salary']['gross'])
                       except TypeError as E:
                           salary_gross = "cast(Null as Nullable(UInt8))"
                       try:
                           insider_interview_id = vacancy['insider_interview']['id']
                       except TypeError:
                           insider_interview_id = "cast(Null as Nullable(UInt64))"
                       try:
                           insider_interview_url = vacancy['insider_interview']['url']
                       except TypeError:
                           insider_interview_url = ""
                       area_url = vacancy['area']['url']
                       area_id = vacancy['area']['id']
                       area_name = vacancy['area']['name']
                       url = vacancy['url']
                       published_at = vacancy['published_at']
                       published_at = datetime.strptime(published_at,'%Y-%m-%dT%H:%M:%S%z').strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
                       try:
                           employer_url = vacancy['employer']['url']
                       except Exception as E:
                           print(E)
                           employer_url = ""
                       try:
                           employer_alternate_url = vacancy['employer']['alternate_url']
                       except Exception as E:
                           print(E)
                           employer_alternate_url = ""
                       try:
                           employer_logo_urls_90 = vacancy['employer']['logo_urls']['90']
                           employer_logo_urls_240 = vacancy['employer']['logo_urls']['240']
                           employer_logo_urls_original = vacancy['employer']['logo_urls']['original']
                       except Exception as E:
                           print(E)
                           employer_logo_urls_90 = ""
                           employer_logo_urls_240 = ""
                           employer_logo_urls_original = ""
                       employer_name = vacancy['employer']['name'].replace("'","").replace('"','')
                       try:
                           employer_id = vacancy['employer']['id']
                       except Exception as E:
                           print(E)
                       response_letter_required = int(vacancy['response_letter_required'])
                       type_id = vacancy['type']['id']
                       type_name = vacancy['type']['name']
                       is_archived = int(vacancy['archived'])

Последнее поле — график работы. В случае, если вакансия подразумевает вахтовый метод работы она нам точно не подходит.

try:
    schedule = vacancy['schedule']['id']
except Exception as E:
    print(E)
    schedule = ''"
if schedule == 'flyInFlyOut':
    continue

Теперь формируем список из полученных переменных, заменяем в нём None-значения на пустые строки во избежании конфликтов с Clickhouse и вставляем строку в таблицу.

vacancies_short_list = [added_at, query_string, query_type, level, direction, vacancy_id, is_premium, has_test, response_url, address_city, address_street, address_building, address_description, address_lat, address_lng, address_raw, address_metro_stations, alternate_url, apply_alternate_url, department_id, department_name,
salary_from, salary_to, salary_currency, salary_gross, insider_interview_id, insider_interview_url, area_url, area_name, url, published_at, employer_url, employer_logo_urls_90, employer_logo_urls_240,  employer_name, employer_id, response_letter_required, type_id, type_name, is_archived, schedule]
for index, item in enumerate(vacancies_short_list):
    if item is None:
        vacancies_short_list[index] = ""
tuple_to_insert = tuple(vacancies_short_list)
print(tuple_to_insert)
client.execute(f'INSERT INTO vacancies_short VALUES {tuple_to_insert}')

Как подключили Tableau к данным?

Tableau Public не умеет работать с базами данных, поэтому мы написали коннектор Clickhouse к Google Sheets. Он использует библиотеки gspread и oauth2client для авторизации в Google Spreadsheets API и библиотеку schedule для ежедневной работы по графику.

Работа с Google Spreadseets API подробно разобрана в материале «Собираем данные по рекламным кампаниям ВКонтакте»

import schedule
from clickhouse_driver import Client
import gspread
import pandas as pd
from oauth2client.service_account import ServiceAccountCredentials
from datetime import datetime

scope = ['https://spreadsheets.google.com/feeds', 'https://www.googleapis.com/auth/drive']
client = Client(host='54.227.137.142', user='default', password='', port='9000', database='headhunter')
creds = ServiceAccountCredentials.from_json_keyfile_name('credentials.json', scope)
gc = gspread.authorize(creds)

Опишем функцию update_sheet() — она будет брать все данные из Clickhouse и вставлять их в таблицу Google Docs.

def update_sheet():
   print('Updating cell at', datetime.now())
   columns = []
   for item in client.execute('describe table headhunter.vacancies_short'):
       columns.append(item[0])
   vacancies = client.execute('SELECT * FROM headhunter.vacancies_short')
   df_vacancies = pd.DataFrame(vacancies, columns=columns)
   df_vacancies.to_csv('vacancies_short.csv', index=False)
   content = open('vacancies_short.csv', 'r').read()
   gc.import_csv('1ZWS2kqraPa4i72hzp0noU02SrYVo0teD7KZ0c3hl-UI', content.encode('utf-8'))

Чтобы скрипт запускался в 16:00 по МСК каждый день используем библиотеку schedule:

schedule.every().day.at("13:00").do(update_sheet)
while True:
   schedule.run_pending()

А что в результате?

Рома построил на полученных данных дашборд.

И в youtube-ролике рассказывает о том, как эффективно использовать дашборд

Инсайты, которые можно извлечь из дашборда

  1. Аналитики с навыком бизнес-аналитики востребованы на рынке больше всего: по такому запросу нашлось больше всего вакансий. Тем не менее, средняя зарплата выше у продуктовых аналитиков и аналитиков BI.
  2. В Москве средние зарплаты выше на 10-30 тысяч рублей, чем в Санкт-Петербурге и на 30-40 тысячи рублей, чем в регионах. Там же работы нашлось больше всего в России.
  3. Самые высокооплачиваемые должности: руководитель отдела аналитики (в среднем, 110 тыс. руб. в месяц), инженер баз данных (138 тыс. руб. в месяц) и директор по машинному обучению (250 тыс. руб. в месяц).
  4. Самые полезные навыки на рынке — владение Python c библиотеками pandas и numpy, Tableau, Power BI, Etl и Spark. Вакансий с такими требованиями больше и зарплаты в них указаны выше прочих. Для Python-программистов знание matplotlib ценится на рынке выше, чем владение plotly.

Полный код проекта доступен на GitHub

 2 комментария    1661   5 мес   Analytics Engineering   bi   BI-инструменты   clickhouse   Data Analytics   headhunter

Семантический анализ мнений о поправках к Конституции на основе данных ВКонтакте

Время чтения текста – 14 минут

Сегодня поработаем с открытыми данными из ВКонтакте и получим семантическую оценку на популярное и актуальное событие — поправки к Конституции Российской Федерации.

Обзор методов API

Воспользуемся методом newsfeed.search: он позволяет получить до тысячи последних постов из новостной ленты по ключевому слову. В результате приходит много полей: среди них идентификаторы записи и пользователя или сообщества, текст поста, количество лайков, комментарии, приложения, геопозиция и прочее. Нас интересуют только идентификаторы и текст.
Для аналитики пригодится расширенная информация об авторе поста: его город, пол и возраст можно получить методом users.get, причём в запросе будем отправлять сразу до тысячи пользователей.

Создаём таблицы в Clickhouse

Данные нужно будет где-то хранить, в качестве СУБД подойдёт Clickhouse. Создадим две таблицы: для постов и для пользователей. В первой будем хранить идентификаторы и текст поста, во второй — данные о пользователе: его id, пол, возраст и город. Движок ReplacingMergeTree() будет удалять дубликаты.

Мы уже писали о том, как установить Clickhouse на бесплатную машину AWS, создавать в нём внешние словари и материализованные представления

CREATE TABLE vk_posts(
   post_id UInt64,
   post_date DateTime,
   owner_id UInt64,
   from_id UInt64,
   text String
) ENGINE ReplacingMergeTree()
ORDER BY post_date

CREATE TABLE vk_users(
   user_id UInt64,
   user_sex Nullable(UInt8),
   user_city String,
   user_age Nullable(UInt16)
) ENGINE ReplacingMergeTree()
ORDER BY user_id

Сбор постов через API ВКонтакте

Перейдём к написанию скрипта. Импортируем библиотеки и задаём несколько константных значений:

В материале «Собираем данные по рекламным кампаниям ВКонтакте» подробно описан процесс получения токена пользователя для VK API

from clickhouse_driver import Client
from datetime import datetime
import requests
import pandas as pd
import time

token = 'your_token'
version = 5.103
client = Client(host='ec1-23-456-789-1011.us-east-2.compute.amazonaws.com', user='default', password='', port='9000', database='default')      
data_list = []
start_from = 0
query_string = 'конституция'

Опишем функцию get_and_insert_info_by_user — она будет принимать список идентификаторов пользователей, получать расширенную информацию о них и отправлять в таблицу vk_users. Так как параметр user_ids метода принимает список как строку, переводим структуру в тип str и отсекаем квадратные скобки. Многие пользователи скрывают пол, возраст или город — в таком случае вставляет Nullable значения. Для получения возраста берём текущий год и вычитаем год из даты рождения, если он представлен — проверку делаем регулярным выражением по четырём цифрам.


Функция get_and_insert_info_by_user

def get_and_insert_info_by_user(users):
    try:
        r = requests.get('https://api.vk.com/method/users.get', params={
            'access_token':token,
            'v':version,
            'user_ids':str(users)[1:-2],
            'fields':'sex, city, bdate'
        }).json()['response']
        for user in r:
            user_list = []
            user_list.append(user['id'])
            if client.execute(f"SELECT count(1) FROM vk_users where user_id={user['id']}")[0][0] == 0:
                print(user['id'])
                try:
                    user_list.append(user['sex'])
                except Exception:
                    user_list.append('cast(Null as Nullable(UInt8))')
                try:
                    user_list.append(user['city']['title'])
                except Exception:
                    user_list.append('')
                try:
                    now = datetime.now()
    			    year = item.split('.')[-1]
    			    if re.match(r'\d\d\d\d', year):
        		        age = now.year - int(year)
			    	   user_list.append(age)
                except Exception:
                    user_list.append('cast(Null as Nullable(UInt16))')
                user_insert_tuple = tuple(user_list)
                client.execute(f'INSERT INTO vk_users VALUES {user_insert_tuple}')
    except KeyError:
        pass


Наш скрипт будет работать в вечном цикле, чтобы постоянно добирать новые данные, ведь мы можем получать только тысячу последних. Метод newsfeed.search за раз возвращает двести постов, так что нужно вызывать его пять раз подряд и собирать все ответы.


Цикл сбора новых постов

while True:
    for i in range(5):
        r = requests.get('https://api.vk.com/method/newsfeed.search', params={
            'access_token':token,
            'v':version,
            'q':query_string,
            'count':200,
            'start_from': start_from
        })
        data_list.append(r.json()['response'])
        try:
            start_from = r.json()['response']['next_from']
        except KeyError:
            pass

Полученные в ответе данные можно распарсить. В ВКонтакте у пользователей id всегда положительный, а у сообществ идёт со знаком минус. Чтобы получить данные только от пользователей, будем собирать только те, где from_id больше нуля. Следующая проверка — на отсутствие текста в посте, такие нам тоже не нужны. Наконец, будем собирать данные только если таких ещё нет — для этого обращаемся к таблице vk_posts по текущему id. В конце приостановим скрипт на 180 секунд, чтобы дождаться новых постов и не столкнуться с ограничениями по запросам VK API.


Занесение новых данных в Clickhouse

user_ids = []
    for data in data_list:
        for data_item in data['items']:
            if data_item['from_id'] > 0:
                post_list = []
                if not data_item['text']:
                    continue
                if client.execute(f"SELECT count(1) FROM vk_posts WHERE post_id={data_item['id']} AND from_id={data_item['from_id']}")[0][0] == 0:
                    user_ids.append(data_item['from_id'])
                    date = datetime.fromtimestamp(data_item['date'])
                    date = datetime.strftime(date, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
                    post_list.append(date)
                    post_list.append(data_item['id'])
                    post_list.append(data_item['owner_id'])
                    post_list.append(data_item['from_id'])
post_list.append(data_item['text'].replace("'","").replace('"','').replace("\n",""))
                    post_list.append(query_string)
                    post_tuple = tuple(post_list)
                    print(post_list)
                    try:
                        client.execute(f'INSERT INTO vk_posts VALUES {post_tuple}')
                    except Exception as E:
                        print('!!!!! try to insert into vk_post but got', E)
    try:
        get_and_insert_info_by_user(user_ids)
    except Exception as E:
        print("Try to insert user list:", user_ids, "but got:", E)
    time.sleep(180)

Анализ постов через Dostoevsky

Этот скрипт мы оставили работать на неделю: за это время он набрал почти 20000 постов из ВКонтакте, в которых упоминается ключевое слово «конституция». Напишем второй скрипт — для аналитики и визуализации данных. Для начала соберём данные из таблицы, сформируем DataFrame и для каждого поста получим значения тональности: насколько он положителен, отрицателен и нейтрален. Для оценки тональности текста будем использовать библиотеку Dostoevsky.

from dostoevsky.tokenization import RegexTokenizer
from dostoevsky.models import FastTextSocialNetworkModel
from clickhouse_driver import Client
import pandas as pd
client = Client(host='ec1-23-456-789-1011.us-east-2.compute.amazonaws.com', user='default', password='', port='9000', database='default')

Простым запросом содержимое всей таблицы с постами занесём в переменную vk_posts. Пройдём все посты, выберем те посты, где есть текст помимо пробелов и положим их в DataFrame.

vk_posts = client.execute('SELECT * FROM vk_posts')
list_of_posts = []
list_of_ids = []
for post in vk_posts:
    if str(post[-2]).replace(" ", ""):
        list_of_posts.append(str(post[-2]).replace("\n",""))
        list_of_ids.append(int(post[2]))
df_posts = pd.DataFrame()
df_posts['post'] = list_of_posts
df_posts['id'] = list_of_ids

Обходим моделью весь список постов с текстом и получаем к оценку тональности для каждой записи.

tokenizer = RegexTokenizer()
model = FastTextSocialNetworkModel(tokenizer=tokenizer)
sentiment_list = []
results = model.predict(list_of_posts, k=2)
for sentiment in results:
    sentiment_list.append(sentiment)

Для каждой строки в DataFrame заведём ещё три колонки: насколько запись положительна, отрицательна и нейтральна. В случае, если по одному из трёх параметров ничего не вернулось, будем заносить ноль.

neutral_list = []
negative_list = []
positive_list = []
speech_list = []
skip_list = []
for sentiment in sentiment_list:
    neutral = sentiment.get('neutral')
    negative = sentiment.get('negative')
    positive = sentiment.get('positive')
    if neutral is None:
        neutral_list.append(0)
    else:
        neutral_list.append(sentiment.get('neutral'))
    if negative is None:
        negative_list.append(0)
    else:
        negative_list.append(sentiment.get('negative'))
    if positive is None:
        positive_list.append(0)
    else:
        positive_list.append(sentiment.get('positive'))
df_posts['neutral'] = neutral_list
df_posts['negative'] = negative_list
df_posts['positive'] = positive_list

Посмотрим, как выглядит наш DataFrame теперь:

Можем посмотреть примеры самых негативных постов:

df_posts[df_posts.negative > 0.9]

Нашей таблице не хватает данных об авторах постов. Возьмём их из таблицы vk_users и сольём обе таблицы по полю «id».

vk_users = client.execute('SELECT * FROM vk_users')
vk_user_ids_list = []
vk_user_sex_list = []
vk_user_city_list = []
vk_user_age_list = []
for user in vk_users:
    vk_user_ids_list.append(user[0])
    vk_user_sex_list.append(user[1])
    vk_user_city_list.append(user[2])
    vk_user_age_list.append(user[3])
df_users = pd.DataFrame()
df_users['id'] = vk_user_ids_list
df_users['sex'] = vk_user_sex_list
df_users['city'] = vk_user_city_list
df_users['age'] = vk_user_age_list
df = df_posts.merge(df_users, on='id')

Теперь таблица выглядит так:

Анализируем графики от plotly

В материале «Как построить красивый waterfall chart в Python?» мы уже строили графики библиотекой plotly

Для начала посчитаем процентное соотношение постов с положительной, отрицательной и нейтральной тональностью: пройдём все три столбца и подсчитаем для каждого случая строки, отличные от нуля. Затем проделаем то же самое для разных возрастных категорий и половых принадлежностей.

Из графика следует, что 46% постов по запросу «конституция» за последнюю неделю имеют негативный окрас. Другие 52% высказываются нейтрально. Чуть позже узнаем, насколько мнения в интернете совпадают с официальными результатами голосования.

Заметно, что доля положительных постов среди мужской аудитории составляет 2%, среди женской — вдвое больше, 4%. Впрочем, негативных постов в обоих группах практически поровну: 47% среди мужской и 44% среди женской.

Наконец, оценка постов по возрастным группам: больше всего доля позитивного текста наблюдается в группе 18 — 25 лет, это 3%. Меньше всего позитивных постов в группе до 18 лет, но это может происходить и в связи с тем, что многие пользователи моложе 18 лет предпочитают скрывать возраст, и точные данные по такой группе получить не удастся. Негативных постов во всех группах кроме 18 — 25 поровну: 46%.
Заметно, что на всех трёх графиках данные распределены приблизительно одинаково. Это говорит о том, что за последнюю неделю практически половина всех постов по ключевому слову «конституция» в новостной ленте ВКонтакте имела негативный окрас.

 Нет комментариев    872   8 мес   Analytics Engineering   Data Analytics   plotly
Ранее Ctrl + ↓