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Python|Python爬取2万条相亲数据！看看中国单身男女都在挑什么( 二 )


BI可视化分析
有了数据之后 ， 我们下一步就是进行数据可视化分析了 ， 这里我们把清洗好的数据导入到FineBI当中 ， 在FineBI的主页创建Excel数据集 ， 位置我们可以放在任意的一个业务包里：
下一步为了能够在不改变源数据表的情况下进行数据加工和编辑 ， 因此使用自助数据集的方式 ， 将excel表当中的所有指标全部添加：
在FineBI当中 ， 我们可以对数据进行很多加工操作 ， 比如过滤、分组汇总、新增列、排序、合并等等：
因为我们已经在excel当中清洗过数据了 ， 所以这次就不用进行加工处理了 ， 直接选择创建一个可视化组件 ， 命名为“相亲”：
然后我们就进入了可视化操作页面 ， 我们只需要将指标和维度拖入到横纵坐标轴上 ， 选择对应的图表类型 ， 比如这里选择了“柱状图” ， 就能自动展示出图表：
当然我们也可以对指标和维度进行编辑 ， 比如排序、分组、过滤等等：
然后可以对图表进行一些优化 ， 比如颜色、大小、标签等等 ， 一个基础的可视化图表组件就完成了：
结论分析1、单身男女的学历情况分析
整体上看高学历的人数占比是很小的 ， 大多数是大专和本科毕业 ， 但是其中硕士的单身比例也非常高 ， 因为一般来说 ， 学历越高婚姻率越低；下面我们再看一下不同性别的学历情况：
整体上看 ， 女性的学历程度比起男性要低一些 ， 大专以下的女性比例高 ， 本科以上的男性比例高 ， 这个也可能跟高学历的人数有关；
2、单身男女的婚姻状况
没想到 ， 占比最大的婚姻状况竟然是离异 ， 说明相亲网站上市场最大的对象是离异男女 ， 占到了50%的比例；
我们再用性别维度进行拆解 ， 发现整体比例是差不多的 ， 但是男性的丧偶比例要高一下 ， 未婚比例要比女性要低很多 ， 说明相亲市场中未婚的还是以女性为主 。
3、单身男女的年龄、身高情况
首先是年龄情况 ， 可以看到相亲网站上用户的整体年龄偏大 ， 主要的群体以30-40岁为主 ， 但是男性的年龄分布出现了明显的断层 ， 40岁-50岁的比例是很小的 ， 但是55岁以上的比例又远超女性 ， 看起来大龄剩男都是因为离异或者丧偶；
而女性在55岁之前的单身比例都比较高 ， 55岁之后就断崖式下降了 ， 看起来单身女性是个在各个年龄段都存在的问题啊 。
下面我们再来看一下单身男女的身高情况：
很显然 ， 单身女性在“160cm”、“165cm”出现了两次高峰 ， 单身男性在“170cm”、“175cm”出现了两次高峰 。
据说女性不过160、男性不过175都很难找对象 ， 看起来大家在填资料的时候 ， 都或多或少往这两个数值上靠 ， 整体上能看出来 ， 个子不高确实不太好找对象 。
【Python|Python爬取2万条相亲数据！看看中国单身男女都在挑什么】为了更明显地看出男女身高与年龄的情况 ， 我特意做了张分布图：
4、单身男女的择偶观分析
这张图横坐标代表个人的年龄 ， 纵坐标代表着择偶对象的心仪年龄高 ， 基本上男女都呈现正相关的线性关系 ， 但是男性明显对比自己年龄低的更喜欢 ， 而女性则相反 。
我们再来看一下单身男女对于未来配偶的条件分析：
果然有房有车才是大家最关心的条件 ， 这也不能说错 ， 因为单身年龄越大 ， 对于生活的要求是偏高的；
5、单身男女的城市分布分析
为了方便看出分布情况 ， 我采用了热力地图 ， 实际上从数据上可以看出单身数量最多的城市都是一线城市 ， 包括：上海、成都、广州、北京、天津等地 。
因为爬取的信息有限 ， 因此分析结论不是非常深入 ， 仅供大家娱乐 ， 祝大家早日找到心仪对象 ， 明年七夕不单身！


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