通过Betalist 分析近年创业项目

基于ruby 的正则化，机器学习，matplotlib对betalist 进行对数据进行可视化处理并进行分析。

本文通过Dyson Web数据采集器实现对Betalist的网络数据爬取，并通过简单的统计分类，对近年来发布在Betalist的创业项目进行了统计分析。

目标：对https://betalist.com/markets（Betalist该网页上的数据进行分析

1.对数据进行采集并处理

使用工具：Ruby & Atom
(1)网站信息的采集(command+A/command+C/command+V)到atom的页面中

(2)正则化删除前面的图标

（3）通过正则化对其进行排版的处理(换行处理)

（4）更改成为字典的形式（在英文单词前后添加引号，数字和英文）

(5)至此，成功转化为字典的形式，下一步对整个字典进行排序，获得top 30
工具：python&pycharm

（6）提取top 30 字典中的value，形成新的列表（list）

2.对数据进行可视化处理并进行分析
使用工具：python & matplotlib & pycharm

综上可得分析：

互联网&IT领域（Apps，productivity software, mobile，Saas）,商业领域(businesses productivity)占据所有行业的领先位置
从横向条形图中仍可以发现Saas软件服务创业量占据领军位置的同时，远超top30中其余行业创业数量许多，以此预判Saas“软件暨服务”理念会引领软件行业的应用模式。
由二维图，三维图可知，top30行业的创业公司数量大多在200-400范围内，与top5的创业公司数量差距较大，以此判断，top5以外的行业竞争激烈，需找寻突破口。