Python|Python爬取2万条相亲数据！看看中国单身男女都在挑什么( 二 ) excel

BI可视化分析
有了数据之后，我们下一步就是进行数据可视化分析了，这里我们把清洗好的数据导入到FineBI当中，在FineBI的主页创建Excel数据集，位置我们可以放在任意的一个业务包里：
下一步为了能够在不改变源数据表的情况下进行数据加工和编辑，因此使用自助数据集的方式，将excel表当中的所有指标全部添加：
在FineBI当中，我们可以对数据进行很多加工操作，比如过滤、分组汇总、新增列、排序、合并等等：
因为我们已经在excel当中清洗过数据了，所以这次就不用进行加工处理了，直接选择创建一个可视化组件，命名为“相亲”：
然后我们就进入了可视化操作页面，我们只需要将指标和维度拖入到横纵坐标轴上，选择对应的图表类型，比如这里选择了“柱状图” ，就能自动展示出图表：
当然我们也可以对指标和维度进行编辑，比如排序、分组、过滤等等：
然后可以对图表进行一些优化，比如颜色、大小、标签等等，一个基础的可视化图表组件就完成了：
结论分析1、单身男女的学历情况分析
整体上看高学历的人数占比是很小的，大多数是大专和本科毕业，但是其中硕士的单身比例也非常高，因为一般来说，学历越高婚姻率越低；下面我们再看一下不同性别的学历情况：
整体上看，女性的学历程度比起男性要低一些，大专以下的女性比例高，本科以上的男性比例高，这个也可能跟高学历的人数有关；
2、单身男女的婚姻状况
没想到，占比最大的婚姻状况竟然是离异，说明相亲网站上市场最大的对象是离异男女，占到了50%的比例；
我们再用性别维度进行拆解，发现整体比例是差不多的，但是男性的丧偶比例要高一下，未婚比例要比女性要低很多，说明相亲市场中未婚的还是以女性为主。
3、单身男女的年龄、身高情况
首先是年龄情况，可以看到相亲网站上用户的整体年龄偏大，主要的群体以30-40岁为主，但是男性的年龄分布出现了明显的断层， 40岁-50岁的比例是很小的，但是55岁以上的比例又远超女性，看起来大龄剩男都是因为离异或者丧偶；
而女性在55岁之前的单身比例都比较高， 55岁之后就断崖式下降了，看起来单身女性是个在各个年龄段都存在的问题啊。
下面我们再来看一下单身男女的身高情况：
很显然，单身女性在“160cm”、“165cm”出现了两次高峰，单身男性在“170cm”、“175cm”出现了两次高峰。
据说女性不过160、男性不过175都很难找对象，看起来大家在填资料的时候，都或多或少往这两个数值上靠，整体上能看出来，个子不高确实不太好找对象。
【Python|Python爬取2万条相亲数据！看看中国单身男女都在挑什么】为了更明显地看出男女身高与年龄的情况，我特意做了张分布图：
4、单身男女的择偶观分析
这张图横坐标代表个人的年龄，纵坐标代表着择偶对象的心仪年龄高，基本上男女都呈现正相关的线性关系，但是男性明显对比自己年龄低的更喜欢，而女性则相反。
我们再来看一下单身男女对于未来配偶的条件分析：
果然有房有车才是大家最关心的条件，这也不能说错，因为单身年龄越大，对于生活的要求是偏高的；
5、单身男女的城市分布分析
为了方便看出分布情况，我采用了热力地图，实际上从数据上可以看出单身数量最多的城市都是一线城市，包括：上海、成都、广州、北京、天津等地。
因为爬取的信息有限，因此分析结论不是非常深入，仅供大家娱乐，祝大家早日找到心仪对象，明年七夕不单身！