就国内某个程序员问答网站的简单的分析

为什么80%的码农都做不了架构师？>>>

一、数据抓取

分析页面数据，设计数据表结构

数据只要包含投票、回答数、问题状态、最后谁回答过、浏览数、问题标题、标签，数据样例如下：
由于一开只打算爬问题标题，问题ID、问题详情也没有记录下来，最后谁回答过也不算很重要。
最后使用python的urllib2抓取数据，BeautifulSoup对数据进行数据解析，mysql存取数据
写好代码就开始跑，由于页面没有限制，几分钟就全部抓完，或许是问题比较少，2011至今总有3.8W问题，这个还是有点失望的。

二、数据分析

数据只有那么几项，到底能分析出什么呢？

Excel作图，下表为数据说明：

变量	answers	views	question_count	solved	votes
含义	回答数	浏览量	问题数量	解决	投票量

1.问题投票分布

不出意外的正太分布，似乎程序猿并不喜欢对问题进行投票，除非遇到自己特别认可或者特别厌恶的。比起stackoverflow上的情况似乎是要差点。

2.问题回答数量分布

从上图看以看出，回答数量集中在0-3个；而0-3个占总量的70%+。

3.问题浏览分布

比较神奇的是0-1000浏览量的问题数非常少，问题的排列使用的是：提问时间+最后有人回答过（贴吧式），这样做，只要有人回答问题沉下去就会继续顶起来。那么部分经典问题就会不断被浏览到；而有少数问题质量比较差，马上就会沉下去，如图中X轴200左右处。比较好奇的是：从整体上看，0-1000内浏览量的问题数相当少，1000左右处出现一个陡坡。

4.回答数量与浏览数量关系

首先需要说明的是上图X轴每个点样例数不一样（不同回答数的问题数量不一样），Y轴为平均views数；从图中看出回答数量和浏览量整体是成正比（（X>5的样例比较少）

5.问题解决情况

6.大家都在关注什么

最后使用jieba分词对问题进行简单的分析，上面标签云为部分英文单词，并不区分大小。发现一个结论是‍‍英文中PHP词频排第一。 ‍‍ 额，好吧，我叶良辰也是服了。‍

三、最后

根据已有的数据，还可以挖掘一些数据，诸如：

什么样的问题容易有更多人回答？

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什么的问题容易被人厌恶？

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PHP表单提交到数据库并查询 插入出错，
各位大牛，新手遇到个问题怎么解决啊

等等，不过还是想再吐槽一次，问题总数量实在太少了。

最后的最后，提一下我发现的一个BUG，就有几个问题的回答数量为0，但问题已经解决，我试点开某个BUG问题看看情况，结果如下：

逗我玩呢？！

转载于:https://my.oschina.net/toil/blog/521507