大家今天跟大家聊聊我最近折腾的002116股分析，这可不是啥高深莫测的炒股秘籍，就是我这几天瞎琢磨的一些小玩意，跟大家分享分享，图个乐呵！
我就是好奇，这002116股里，大家都在聊些是真有人能从里面捞到干货，还是纯粹的吹水聊天？我就想着，能不能自己动手，把里面的数据扒拉下来，看看能不能分析出点啥门道。
说干就干！第一步，当然是找工具。我寻思着，用Python爬虫应该能搞定。之前也用过requests和BeautifulSoup，算是有点基础。我就打开电脑，新建了一个Python文件，开始吭哧吭哧地写代码。
一开始爬的时候，还挺顺利的。 但是，没过多久，就遇到了反爬机制。网站不让爬了，提示各种错误。这可咋办？我赶紧上网查资料，发现可以设置请求头，模拟浏览器访问。于是我就把User-Agent改成了浏览器的，再试一次，成了！
就是解析网页内容了。股里的帖子，主要就是标题、作者、发布时间、内容这些信息。我用BeautifulSoup把这些信息提取出来，然后存到了一个列表里。
数据有了，下一步就是分析了。 我想着可以统计一下大家都在讨论什么话题。于是我就用jieba分词，把帖子内容分成了词语，然后统计了每个词语出现的频率。
结果出来一看，好家伙，全是些“涨”、“跌”、“买”、“卖”之类的词。看来，大家还是挺关心股票的涨跌的。不过也有一些其他词语，比如“公司”、“业绩”、“政策”之类的，说明大家也会关注公司的基本面和政策变化。
除了词频统计，我还尝试着分析了一下帖子的情感。 我用了一个现成的情感分析库，可以判断帖子是积极的、消极的还是中性的。结果发现，消极的帖子好像稍微多一些。这也能理解，毕竟股票跌了，大家肯定会抱怨几句嘛
我还做了一个简单的可视化。 我把词频统计的结果用词云展示出来，这样看起来更直观。我还把情感分析的结果用饼图展示出来，这样可以更清楚地看到积极、消极、中性帖子的比例。
这回002116股分析，虽然没有啥惊天动地的发现，但是也让我学到了不少东西。 我不仅巩固了Python爬虫和数据分析的技能，还对股票市场有了一些更深入的了解。最重要的是，我体会到了自己动手解决问题的乐趣！
不过也要提醒大家，股里的信息鱼龙混杂，不能全信。 还是要自己独立思考，做好风险控制，才能在股市里生存下去。好了，今天的分享就到这里，希望对大家有所帮助！
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