通过QQ导出的QQ群聊天记录进行一定的分析。

just a toy.

• QQ群聊天记录的数据清洗
• 构建简单用户画像
• 简单分析与统计
• 部分数据可视化

python版本：3.6

系统平台：windows

需要的第三方库：pymongo,pandas,jieba,seaborn,numpy

以上均可通过pip install 安装

需要的软件：MongoDB

• DataClean.py

  对导出的.txt聊天记录文件进行数据清洗。

  注意：腾讯导出的聊天记录是UTF-8+bom的 需改成 -bom

  清洗后的数据存入mongo数据库中，具体数据如下：

  数据项	说明
  time	消息发送时间
  ID	QQ号或邮箱
  name	发送该消息时所使用的马甲
  text	发送消息的内容

  ​

• UserProfile.py

  通过清洗好的数据构建用户画像，并保存到mongo数据库中。

  用户基本画像数据如下：

  数据项	说明
  ID	QQ号或邮箱
  name_list	可统计得到的所有马甲
  speak_num	发言次数
  word_num	发言字数
  photos_num	发送图片数
  week_online	记录着周一到周日每天每小时的活跃数据
  ban_time	被禁言时间(有待改进)

• CutWord.py

  通过jieba分词工具将文本进行分析，统计词频并去停用词后保存。

• chinese_stopword.txt

  停用词典。

  ​

• Individual.py

  个人数据统计，分析发言次数最多，发送字数最多，发送图片最多，被禁言时长最长的用户。

• Collecticity.py

  总体数据分析，分析群活跃时间。

• Interesting.py

  因吹斯听的分析。

  • 马甲最长的聚聚
  • 改名次数最多的聚聚
  • 群内队形（+1）次数最多的内容，即使局部打断也可统计。

• Conten.py

  对聊天内容进行分析，由于所用分析数据是一个技（chui）术（bi）群，仅分析了群内常提起的编程语言。

• Charts.py

  将部分数据可视化。如下：

  用户活跃时间heatmap,横轴为一天0-24时,纵轴为周一到周日。颜色越深的方块活跃程度越高。

  

  用户发言数TOP10及发表图片所占比例。

  

• Wordclound.py

  构建词云。分析群内常用词及部分话题，如下：

  针对所有信息进行词云

  • 构建词长度大于0:

  

  • 词长度大于1:

  

  • 词长度大于3：

  

  针对群聊天记录构建的词云：

  因为测试数据为技（zhuang）术（bi）群，所以本项不具有通用性。具体实现在此处

  • 针对经常谈论的公司：

    

  • 针对谈论的编程语言：

    

    ​

0.clone本项目到本地。

1.手动从QQ消息管理器中导出消息，注意改为UTF-8-BOM。并将其命名为chatlog.txt放置于./run/路径下。

2.开启mongodb服务，运行./run/run.py

3.易于修改的参数有：

• 群等级标签：DataClean.py line83:根据不同群等级标签修改。不改无妨，影响用户名称显示
• 词云样式及背景图片：Wordcloud
• 词云屏蔽词：Wordcloud line45:此处已经屏蔽‘图片’，‘表情’，‘说’

API设计有些不合理，代码写得有点丑

just a toy

此坑慢慢填。