数据分析之爬虫实例（获取天气AQI数据）附Python代码

数据分析与数据挖掘的步骤流程 ：

1、明确目标 。在开展分析工作前，需要深入了解所处的业务环境，只有在掌握相关背景的前提下，才能准确界定分析目的。例如，在研究电商业务 中流量与转化率之间的关联时，需探讨广告业务 如何通过调整单次点击竞价来提升点击率和有效访问率；针对产品业务 ，则需基于PV（页面浏览量）、UV（独立访客数）以及用户留存情况来推动ARPU（每用户平均收入）的增长；而在涉及供应链业务 的场景中，如工厂或饭店的订货量预测，则需关注实际需求波动；此外，在开展营销业务 时，还需结合已有数据探索如何优化ROI（投资回报率），同时在金融行业加强风险控制等。

2、数据搜集 。明确影响问题结果的关键因素后，接下来需要收集相关的数据资源。这些数据可能来源于网络公开信息、通过爬虫技术抓取的数据或调用API接口获取的信息。

3、数据清洗 。对原始数据进行质量评估是必不可少的环节。其中包括识别并处理存在的空值问题、发现并修正异常数值，并确保不同来源的数据具有一致性。此外，还需消除因单位差异带来的影响，并保证各组数据的时间节点一致。

4、构建模型 。常用的建模方法包括回归预测、分类和聚类等类型。具体而言，可以采用线性回归、逻辑回归、决策树、SVM（支持向量机）、GBDT（梯度提升决策树）、贝叶斯算法以及神经