活该?清白?用数据可视化告诉你,3400多万人眼中的孙杨

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上周五,孙杨一案的初审结果出来了,结果令人惊讶:被禁赛8年,这是一个冰冷冷的数字。

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孙杨本人对于该次判决的回应

人生能有几个8年?对于运动员来说,不用8年,就是4年不参加大赛,职业生涯基本上就废了。

可以说,如果这事最后没有反转,那孙杨再也回不到他喜欢的泳池了。

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我翻到一条孙杨15年的微博,这些数字让人动容:已经游了4755万米,平均每天3000米,至少训练了5000天,地球1圈多....这数据还是5年前的,现在应该涨了30%左右,你可以看到他是一个多么热爱游泳的人。

我写这篇文章,不是为了评判网上的争论:孙杨到底应该还是不应该?这个判罚到底有没有错?

这个我说不准,你也说不准,但是对于这么一个为中国拿过很多金牌的运动员来说,你能做的只有尊敬。在捍卫祖国荣誉上,他比屏幕前、键盘前的你我都强不是吗?

我今天想用数据可视化给大家分析一下孙杨的历史成就,哪怕他以后再也不能游了,这些也可以给后面的游泳健儿作为激励。

我通过网上的数据,自己整理并且汇总,得到了孙杨过去历届大赛的荣誉与成绩、年收入、微博粉丝等不同方面的数据。一开始,我是想用Excel处理数据并做出数据可视化的,后来发现Excel根本不能满足我大数据处理的要求。

经常使用Excel的朋友应该都发现过这个问题,当Excel的数据量过大的时候,其查询和计算速度会有明显的下降,这对于工作来说实在是不可接受的。同时,跨平台性太低和不能实时更新数据,这也算是其最大的劣势了。

因此,就需要使用专业的数据分析工具,如商业智能,也就是BI。

传统BI就目前的形势来讲,无论是技术架构还是应用方式,早就已经不适合现代企业使用了。随着新型BI,也就是敏捷BI的出现,当它被赋予了更多“大数据”的时代潜能,更新换代就是迟早的事情了。

正如下图架构所示,BI架设在大数据应用层,抽取etl后或者Hive来的数据又可作通用类的业务分析,既满足了海量实时数据分析,也满足了决策型的业务分析。

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企业现在对于BI还是很青睐,或者说意识到了数据的重要性。就拿FineBI来说吧,自带的ETL、几种模式连接数据仓库、OLAP分析技术、制作可视化报表技术都处于BI领域的顶尖,同时解决了传统数据分析不能处理海量数据的问题,在帮助企业构建自己的大数据平台方面做出了至关重要的一步。

什么是FineBI?

FineBI 是定位于自助大数据分析的BI工具,能够帮助企业的业务人员和数据分析师,开展以问题导向的探索式分析,也就是敏捷BI。

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以前做可视化报表处理数据的方式,要么是技术人员用代码写,遇到数据有问题需要一遍遍的改,费时费力;要么是业务人员用Excel处理到天昏地暗,效率极低,现在这种方式已经不复存在了,因为FineBI自带ETL。

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再来说说FineBI的数据可视化吧,这可能也是各位管理层、CIO极其看重的点。

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拖拖拽拽即可生成可视化

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就不多介绍了,大家自己去体会吧,下面是我用FineBI进行数据分析实操。

关于孙杨的数据分析

1、世界大赛排名第一的次数和奖牌数

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孙杨擅长中长距离自由泳,这是他一直训练的东西,但在这一领域,不乏菲尔普斯等强劲对手。

可是根据世界大赛上的数据分析,孙杨一共获得了16次的中长距离自由泳第一,排名世界第一,而菲尔普斯仅仅才9次。再来看看金牌数,考虑到队友的实力、别的选手基本上都没有金牌,孙杨的成绩确实值得称赞。

2、微博对于孙杨的评价

孙杨的微博粉丝从2.28到现在涨了近200万,话题在微博上的热度也是一直高居不下。

我通过python,抓取了网上对于孙杨事件的评论,累计3400万人参加评论,话题的热度早就达到了上亿。并且通过FineBI,做出了可视化分析:

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FineBI做的词云图

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“抗检”处于词云图的中心,代表着受到的关注是最高的。很多不支持孙杨的人,就抓着这个点不放:你为什么暴力抗检?是不是心里有鬼?过去100多次你都没有怕过,为什么这次就怕了?

直到孙杨发布了这条微博:

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又有人会说,血样呢?听说你砸血样?孙杨也给出了自己的回应:

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这些东西还不够吗?你们就想看见一个为国争光的运动员从此再也不能进入泳池吗?

当然,人均百万的知乎对此也有不同的看法:

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孙杨活该还是清白?他的3400万微博粉丝都可以各抒己见,一千个读者就有一千个哈姆雷特。希望上面的词云图里,并不是每个人对孙杨的看法。

伴随着谩骂声,应该还有赞美与骄傲。

其实,说再多不如交给时间和孙杨自己去给大家答案。如果对这件事或者以后的热点事件有兴趣的朋友,不如学习一下FineBI,以后遇事就可以用数据来说话了~

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