你用 Python 做过什么有趣的数据挖掘项目？

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• 各应用商店：获取 App 的下载量及评论

• 大众点评及美团网：餐饮及各类线下门店消费及评价情况

• 汽车之家及易车：汽车的相关数据

• 58 及搜房；房屋租售数据

• 新浪微博：用户的各种发言及舆论

• 财经数据：雪球及各类财经网站

• 宏观数据网站：天气、12306 火车、机票网站

最初的产品纯粹是为基金服务。下图是在各个维度找出最有价值的 App，各种量级范围内在 30 天 /7 天增长最快及评价最好榜单。（顺便吹一下牛，我们这个榜单很早就发现小红书 App 的快速增长趋势以及在年轻人中的极佳口碑）

下图是对某个 App 的下载量跟踪，帮着基金做尽职调查。

下图是某上市公司的门店变化情况，帮着基金跟踪 TA 的增长情况。

下图是国内各个机场的实时流量，帮着基金跟踪国内出行的实时情况，或许能从一个侧面反映经济是否正在走入下行通道。

第二步：扩展思路，开源和分享

为基金服务，虽然给钱爽快，但是也让方向越走越窄。首先，基金希望信息是独享的和封闭的，投资就是投资人之间的零和博弈，公开的信息就迅速会一钱不值，基金最在乎的就是信息的独享及提前量，所以各个基金都希望我们呈现的数据及分析结果能够独家。这样迅速让我们的方向收窄以及工作的趣味性降低，其次，毕竟对于基金而言，能分析的投资对象及方向是非常有限的。而且现阶段，大部分对冲基金里面的分析员的数据分析能力其实很弱：这些分析员里面能用 VBA 或者能在 Excel 里面使用矩阵及向量乘法的人几乎可以惊为天人；能写 offset 函数的人，就应该直接提拔了；大部分人停留在一个个数网页找数据的阶段。所以和他们起来十分费劲，除了提供一些粗暴的数据，并不能产生太有价值的结果。

在这段迷茫期，本来充满激情的数据分析工作，让大家味如爵蜡，感觉自己变成了一个外包公司。不过互联网大法好，做技术做互联网的核心思路是分享和开源，我们很快回归到这一点。并且这一点最终让我们做出了改变。有些分析虽然基金不买单，但是对一般的老百姓、对一般的媒体是有价值的，于是我们试着把这些数据分析及结果写出来，发布到知乎上供大家参考。

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