大数据总监python可视化分析30W数据后，找到了抹黑我们的原因
真利益相关，人在国内，刚下…算了，在办公室。
我不知道是谁在推特上抹黑我们，我也不想知道他们为什么这么对待我们，作为大数据行业的一员，我觉得什么东西都得有数据来证明对吧，如果靠嘴的话，那对面早就赢了…
为此，我们主要从以下3个方面用数据来分析：
为什么外国网友对我们不待见？
他们的情况到底有多糟糕？
我们这些“后浪”能做些什么？
数据怎么来？那肯定是用python，要说获取数据，python说第二，谁敢说第一？主要是简单且易用，因为代码数量太大，所以这里就不给大家展示了，文末有，最后的数据大概在30W左右。
现在数据有了，那就要对它进行可视化分析了，python其实是不适合做可视化的，它的库大概就是pandas，numpy两个，更适合有编程基础的人。
而且根据上面的角度，可以预见想要分析的角度很多，我稍微看了看源数据，重复且脏乱的数据不在少数，所以数据处理是必须的。由此可见，最简单快速出可视化的方法自然是用BI工具，来对数据做简单清洗加工，并呈现可视化。
BI能应付绝大多数场景的数据分析，尤其擅长多维数据切片，不需要建模；甚至数据清洗环节也能放在前端，通过过滤筛选、新建计算公式等来解决。
所以我选择用FineBI来做这样一份分析，直接拖拽就能生成可视化，无需任何代码！什么是可视化强于python的FineBI，看下面就懂了。
1、为什么外国网友对我们不待见？
还记得我们援助意大利吗？在我们看来这是一件非常棒的事情，可是在他们看来并不是这样。0为没有感情倾向，＜0为负面，＞0为正面。
60%的外国网友对于我们表现出了中立的情感，13.5%的外国网友表现出负面情感，仅有26.4%的外国网友表现出了正向的情感（对我们的援助表示肯定）。
这是为什么呢？还得从一些媒体机构说起，这是他们的风向标。
跟我们相关的新闻里，好坏的比例如下：
近墨者黑，完全可以解释这个现象了。
图片来自于AIfred实验室
与此同时，那个“谁能比我更懂的人”，还在推特上发布一些毫无依据、让人笑死的言论：
2、他们到底有多糟糕？
各位应该懂我说的“他们”是谁吧，其实已经不能用糟糕来形容了，前段时间的“我不能呼吸”那件事，在各大平台都是热点中的热点。
人，都是要活着的，但是很明显，“他们”做不到。
每年死于暴力执法的人们
而且，一个比较寒心的数据是，97%的人最后都会被释放，没有任何惩罚的措施。
这可能就是美丽的风景线吧。
3、我们这些后浪能做什么？
前段时间爆火的《后浪》，也是获得了褒贬不一的赞赏。
我们获取了该视频下的30527条评论，和上面一样，进行了一次情感性的分析：
其实可以看出来，正向的评论还是占大多数，毕竟生活需要正能量，对于那些“这只是毒鸡汤，你还是买不起房”的评论，虽然说的也有道理，但是也不能这么扎心…毕竟要有梦想。
微博上的评论和B站的差不多，作为国内比较大的青年人用户社区，这些样本具有代表性。
我们也应该不断地充满希望不是吗？
以上就是这次可视化数据分析的全过程，如果有什么问题，欢迎指出。
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