真利益相關，人在國內，剛下...算了，在辦公室。
我不知道是誰在推特上抹黑我們，我也不想知道他們爲什麼這麼對待我們，作爲大數據行業的一員，我覺得什麼東西都得有數據來證明對吧，如果靠嘴的話，那對面早就贏了...
爲此，我們主要從以下3個方面用數據來分析：
- 爲什麼外國網友對我們不待見？
- 他們的情況到底有多糟糕？
- 我們這些“後浪”能做些什麼？
數據怎麼來？那肯定是用python，要說獲取數據，python說第二，誰敢說第一？主要是簡單且易用，因爲代碼數量太大，所以這裏就不給大家展示了，文末有，最後的數據大概在30W左右。
現在數據有了，那就要對它進行可視化分析了，python其實是不適合做可視化的，它的庫大概就是pandas，numpy兩個，更適合有編程基礎的人。
而且根據上面的角度，可以預見想要分析的角度很多，我稍微看了看源數據，重複且髒亂的數據不在少數，所以數據處理是必須的。由此可見，最簡單快速出可視化的方法自然是用BI工具，來對數據做簡單清洗加工，並呈現可視化。
BI能應付絕大多數場景的數據分析，尤其擅長多維數據切片，不需要建模；甚至數據清洗環節也能放在前端，通過過濾篩選、新建計算公式等來解決。
所以我選擇用FineBI來做這樣一份分析，直接拖拽就能生成可視化，無需任何代碼！什麼是可視化強於python的FineBI，看下面就懂了。
1、爲什麼外國網友對我們不待見？
還記得我們援助意大利嗎？在我們看來這是一件非常棒的事情，可是在他們看來並不是這樣。0爲沒有感情傾向，＜0爲負面，＞0爲正面。
60%的外國網友對於我們表現出了中立的情感，13.5%的外國網友表現出負面情感，僅有26.4%的外國網友表現出了正向的情感（對我們的援助表示肯定）。
這是爲什麼呢？還得從一些媒體機構說起，這是他們的風向標。
跟我們相關的新聞裏，好壞的比例如下：
近墨者黑，完全可以解釋這個現象了。
圖片來自於AIfred實驗室
與此同時，那個“誰能比我更懂的人”，還在推特上發佈一些毫無依據、讓人笑死的言論：
2、他們到底有多糟糕？
各位應該懂我說的“他們”是誰吧，其實已經不能用糟糕來形容了，前段時間的“我不能呼吸”那件事，在各大平臺都是熱點中的熱點。
人，都是要活着的，但是很明顯，“他們”做不到。
每年死於暴力執法的人們
而且，一個比較寒心的數據是，97%的人最後都會被釋放，沒有任何懲罰的措施。
這可能就是美麗的風景線吧。
3、我們這些後浪能做什麼？
前段時間爆火的《後浪》，也是獲得了褒貶不一的讚賞。
我們獲取了該視頻下的30527條評論，和上面一樣，進行了一次情感性的分析：
其實可以看出來，正向的評論還是佔大多數，畢竟生活需要正能量，對於那些“這只是毒雞湯，你還是買不起房”的評論，雖然說的也有道理，但是也不能這麼扎心...畢竟要有夢想。
微博上的評論和B站的差不多，作爲國內比較大的青年人用戶社區，這些樣本具有代表性。
我們也應該不斷地充滿希望不是嗎？
以上就是這次可視化數據分析的全過程，如果有什麼問題，歡迎指出。