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微博数据分析及可视化展示系统的设计与实现的中期报告
为了更好地了解和掌握微博数据的特征和规律，以及为用户提供更加丰富和直观的数据分析和可视化方法，本文设计并实现了一款针对微博数据的分析系统。该系统主要包括数据爬取、数据预处理、数据存储和数据可视化四个部分。本文的中期报告主要对数据爬取和数据预处理两个方面进行详细介绍。
一、数据爬取
为了获取更加准确和全面的微博数据，本文使用了Python的微博爬虫框架weibo-crawler，该框架可以通过搜索关键词、爬取指定用户等方式获取微博数据。在实际操作中，本文主要通过关键词搜索的方式获取数据，并使用多线程技术提高爬取效率。
二、数据预处理
为了更好地展示和分析微博数据，对于爬取得到的原始数据需要进行一定的预处理。具体来说，本文进行了以下预处理工作：
1.清除HTML标签
由于微博数据中包含大量的HTML标签，为了更好地提取微博文本信息，本文使用了Python的正则表达式库re对微博文本进行了清洗，去掉了所有的HTML标签。
2.去除重复数据
在爬取微博数据的过程中，可能会出现重复数据的情况。为了避免影响数据分析的结果，本文使用了Python的set数据结构对微博数据进行了去重操作。
3.分词和词频统计
分词是中文文本分析的基础，而在微博数据分析中，分词还可以用来获取微博中的关键词，从而更好地了解微博的话题和用户兴趣点。为此，本文使用了Python的分词库jieba对微博文本进行了分词和词频统计操作。经过对数据的初步处理，可以提取出微博中的关键词并进行频率统计。
通过数据爬取和数据预处理，本文成功地获取了微博数据并进行了初步的清洗和分析，为后续的数据存储和可视化工作奠定了基础。