API是获得Web数据的重要途径之一。想不想了解如何用R调用API，提取和整理你需要的免费Web数据呢？本文一步步为你详尽展示操作流程。 权衡 俗话说“巧妇难为无米之炊”。即便你已经掌握了数据分析的十八般武艺，没有数据也是苦恼的事情。“拔剑四顾心茫然”说的大概就是这种情境吧。 数据的来源有很多。Web数据是其中数量庞大，且相对容易获得的类型。更妙的是，许多的Web数据，都是免费的。

如果你一直想学Python，但是不知道如何入手，那就别犹豫了。这篇文章就是为你写的。 疑问 随着数据科学概念的普及，Python这门并不算新的语言火得一塌糊涂。 因为写了几篇用Python做数据分析的文章，经常有读者和学生在留言区问我，想学习Python，该如何入手？ 我经常需要根据他们的不同情况，提出对应的建议。这样针对性虽强，但效率不高。这个问题，我还是写出来，让更多的人一同看到吧。

想知道一部没看过的影视剧能否符合自己口味，却又怕被剧透？没关系，我们可以用情绪分析来了解故事情节是否足够跌宕起伏。本文一步步教你如何用Python和R轻松愉快完成文本情绪分析。一起来试试吧。 烦恼 追剧是个令人苦恼的事情。 就拿刚刚播完第7季的《权力的游戏》来说，每周等的时候那叫一个煎熬，就盼着周一能提早到来。 可是最后一集播完，你紧张、兴奋、激动和过瘾之后呢？是不是又觉得很失落？ 因为——下面我该看什么剧啊？

如何批量处理评论信息情感分析，并且在时间轴上可视化呈现？舆情分析并不难，让我们用Python来实现它吧。 痛点 你是一家连锁火锅店的区域经理，很注重顾客对餐厅的评价。从前，你苦恼的是顾客不爱写评价。最近因为餐厅火了，分店越来越多，写评论的顾客也多了起来，于是你新的痛苦来了——评论太多了，读不过来。 从我这儿，你了解到了情感分析这个好用的自动化工具，一下子觉得见到了曙光。

你在工作、学习中是否曾因信息过载叫苦不迭？有一种方法能够替你读海量文章，并将不同的主题和对应的关键词抽取出来，让你谈笑间观其大略。本文使用Python对超过1000条文本做主题抽取，一步步带你体会非监督机器学习LDA方法的魅力。想不想试试呢？ 淹没 每个现代人，几乎都体会过信息过载的痛苦。文章读不过来，音乐听不过来，视频看不过来。可是现实的压力，使你又不能轻易放弃掉。

耳闻目睹了机器学习的诸般神奇，有没有冲动打算自己尝试一下？本文我们通过一个贷款风险评估的案例，用最通俗的语言向你介绍机器学习的基础招式，一步步帮助你用Python完成自己的第一个机器学习项目。试过之后你会发现，机器学习真的不难。 任务 祝贺你，成功进入了一家金融公司实习。 第一天上班，你还处在兴奋中。这时主管把你叫过去，给你看了一个文件。 文件内容是这个样子的：

如何用Python做情感分析？ 商品评论挖掘、电影推荐、股市预测……情感分析大有用武之地。本文帮助你一步步用Python做出自己的情感分析结果，难道你不想试试看？ 需求 如果你关注数据科学研究或是商业实践，“情感分析”(sentiment analysis)这个词你应该不陌生吧？ 维基百科上，情感分析的定义是：

打算绘制中文词云图？那你得先学会如何做中文文本分词。跟着我们的教程，一步步用Python来动手实践吧。 需求 在《如何用Python做词云》一文中，我们介绍了英文文本的词云制作方法。大家玩儿得可还高兴？ 文中提过，选择英文文本作为示例，是因为处理起来最简单。但是很快就有读者尝试用中文文本做词云了。按照前文的方法，你成功了吗？ 估计是不成功的。因为这里面缺了一个重要的步骤。

临渊羡鱼，不如退而结网。我们步步为营，从头开始帮助你用Python做出第一张词云图来。欢迎尝试哦！ 需求 在大数据时代，你经常可以在媒体或者网站上看到一些非常漂亮的信息图。 例如这个样子。 或是这个样子的。 看过之后你有什么感觉？想不想自己做一张出来？