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执行这段代码,我们可以得到以下的词云:
可以看到,网友们对于陈老师的这种无端端撕B的行为,一致认为是“你,的,不,是”。(DT君吐槽:这图真心有点吃藕!)
港东银最关心陈老湿
陈老师,看到后,也回复了网友的关心:
好了,大家的态度,陈老师收到了,你们喜欢或者是不喜欢,陈老师还是当年的陈老师,粉丝量还是上两千万的陈老师。
好,接着我们来分析一下网友们的特征。
genderTable<- prop.table(table(d$gender))
女网友竟然占比达到65%,好惊讶,是因为志玲姐姐男女通吃,还是陈老师魅力不减当年,还有一堆的女性摄影爱好者粉丝呢……
接着我们来看看网友们的地区分布:
locationTable<- prop.table(table(d[, "1"][d[, "1"]!="其他"]))
这个就不出所料了,港东银占据了榜首,不愧是和陈老师发源地比较近。
接着,我们看看用户是否都是加V的。
verifiedTable<- prop.table(table(d$verified))
看来陈老师号召力很强,竟然有1.5%的加V用户转发它了。
最后,我们来看看用户的微博等级:
hist(d$urank, main = "用户等级",xlab = "用户等级", freq = FALSE, ylab = "占比")
我们可以看到,用户的等级竟然也是就接近正态分布,证明这个话题的水军比较少呢,陈老师果然是实力派,出来混,是不需要带是水军的。
PS:笔者微博等级才14级,因为懒得关注太多的人,所以卡在了14级,所以12到14级人多是很正常的。