使用 Java+Elasticsearch+Kibana 爬取了知乎 60 萬用戶數據，做了簡單的可視化分析。

項目源碼 GitHub – webporter

動機

在知乎上看到有個叫 @路人甲 的大神每隔一段時間就爬爬豆瓣/B站等等網站，做了很多有意思的分析，加上之前因為實驗室項目接觸過 Nutch，淺嘗輒止了，所以一直想好好玩玩爬蟲。

網上 Python 的爬蟲教程很多，而自己的主語言是 Java，本著宣傳 Java，以練促學的目的，我使用 Java 爬取了知乎 60 萬用戶信息，主要想看看知乎上妹子多不多啊/是不是都是基佬啊，標配常青藤/年薪百萬是不是真的啊，等等。

思路

為了保證數據的質量，避免爬到一些僵尸號什么的，我選擇爬取關注列表而非粉絲列表。我隨機挑選了一位粉絲過千的優秀回答者作為起始，爬取他的關注列表，再對列表中的每個人爬取其關注列表，以此類推……

下載了大概 7 個小時，爬了 40 多萬用戶的關注列表，拿到了 10G 的數據，如圖所示：

理論上有 800 多萬用戶，可惜有很多重復的，去重后將數據導入 Elasticsearch，得到 60+ 萬用戶數據:

數據驗證

接下來簡單看看下載下來的數據靠不靠譜，隨手在知乎和我的 Kibana 分別搜了下輪子哥 @vczh

可以看到，連同名的都搜出來是一樣的，數據沒啥問題。

關心的數據

然后使用 Elastichearch 的聚合查詢配合 Kibana 對數據進行可視化展示，我主要分析了下面幾個問題：

1. 性別分布
2. 粉絲最多的用戶top10
3. 員工最多的公司top10
4. 校友最多的學校top10
5. 人數最多的地方top10
6. top10行業分布
7. top10職業分布

圖中涉及性別的， 1 表示男，0 表示女，-1 表示不男不女

性別分布

可以看到知乎男性人數過半了，比女性和未知性別加起來都多。

粉絲最多的用戶top10

粉絲數前 10 的依次是 @張佳瑋，@李開復，@黃繼新，@周源，@yolfilm，@張亮，@張小北，@李淼，@葛巾，@采銅。最多的 120 萬粉絲，第十也過 60 萬了。不過前十里好幾個都是知乎員工，有黑幕的嫌疑吧?

員工最多的公司top10

可以看到 BAT 全部上榜了(亂入了一個學生什么鬼?)，僅接著是網易,華為,谷歌,微軟,美團。都是牛逼哄哄的互聯網相關企業，看來國企和實體企業比較低調，不在知乎填公司信息啊。

另外華為的男女比簡直不能看啊，妹子那么少，想去華為的單身狗們需要好好考慮一下了。

校友最多的學校top10

差強人意，校友人數排名前十的全特么是 985 啊，清北復交浙全部上榜，儼然中國大學排行榜。看來知乎標配不是常青藤，而是 985 嘛。另外可以看到，我科(倒數第三個)的男女比在這幾個里面確實感人，難怪我現在還單身…

人數最多的地方top10

北京獨領風騷，上海緊隨其后。另外知乎居然把深圳和廣州根據有沒有“市”標記為了兩個城市，簡直坑爹，我也懶得二次處理了。綜合來看，北上廣深杭，主要集中在這五個城市，基本也是我國互聯網企業分布最多的幾個城市。

top10行業分布

可以看到，互聯網和計算機軟件兩個加起來就占了半數以上，要是算上電子商務和電子游戲等基本是程序員的天下了，所以知乎上程序員偏多，IT 從業者占主流啊。

另外互聯網的男女比大概 2:1 的樣子吧，法律，信息傳媒和創意藝術的男女比比較均衡，大概五五開。

top10職業分布

將近四分之一是產品經理，創始人和 CEO 也不少，比工程師還多，學生也占一定比例。另外除了運營和編輯的男女比差不多，其它都是男多女少啊。

結語

從這 60 萬用戶數據可以看出，知乎的主要群體是程序員和學生，平均學歷 985 不是黑，是真的!雖然知乎用戶遠不止 60 萬，這些數據分析出來的結果可能有些偏差，但應該也能說明一些問題吧。

***按照國際慣例，附上源碼，GitHub – webporter