姓名数据挖掘偏好选字分析

迷南。 2023-06-11 15:29 126阅读 0赞

### 分析方向：姓名影响力数据挖掘分析 ###

##### 数据字段选择 #####

高校，地区，姓名

##### 数据分析目的 #####

1.名字伴随人的一生，很多人无法自我选择，而名字也是父母给予子女的一个定位，也是父母对子女一生之中最大的期望。男性多用什么字定名频数最高？女性多用什么字定名频数最高？

2.中国父母对子女的爱有多深？以姓名可窥见，如平,龙，静，好，成等字，这些无不表大父母期望子女是求事事平和，亦或是求事业有成，更或是求一生顺意，这些从每个人的姓名就能看出。

3.生物演化，层次递进，历史的底蕴，将影响现今的生活。而名字又侧面反映父母的文化水平和父母的情感，可是子女是否达到了期望？以学校定义或薪资定义

4.姓名暗示和成功心理学，人常说字如其人，可不也说声名显赫吗？如成龙，卫国，等等，那这样，比较不同的大学，褒义词，励志词。期盼词中在不同高校的占比情况，看是否名字激励也伴随着不同的人。

5.90后，00后，父母对其期盼心理变化，也伴随名字取名的变化。不同的取名的变化，意味着不同时代的父母观念的一种变化，例如70父母，80父母对生活的转变。

6.取名的风水变化，是否包含金木水火土阴阳及风雷雨雪，等等，这些也从另一个角度暗示中国的迷信色彩渐渐趋于了一个常态，开始变得较为平和。

7.名字倾向，前鼻音和后鼻音，顺口偏好选择的分析。

#### 姓名数据挖掘 ####

好的名字，将伴随人的一生。一个人的姓氏很难改变，但名却又有很多相同，红楼梦尚有贾史王薛，百家姓尚有整合。那关于一个人的名，是否有什么意义探究呢？为此选择一些数据进行姓名的名偏好进行分析，看大家取名的偏好如何，是否天生丽质，婷婷静好？

选择数据如下所示：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RhbmRlbGlu_size_16_color_FFFFFF_t_70]

#### 第一步：分割数据 ####

library(readxl)  
library(data.table)  
data=read\_excel(“C:\\Users\\Lenovo\\Desktop\\namefreqbyse.xlsx”)  
str(data)  
data=data.table(data)

#### 第二步：提取名字符 ####

\#\#找出数据中，名字是1个字，2个字，3个字，4个字的数据，命名为data1,data2,data3,data4

data1=data\[nchar(data f n a m e ) = = 1 , \] ; h e a d ( d a t a 1 ) d a t a 2 = d a t a \[ n c h a r ( d a t a fname)==1,\];head(data1) data2=data\[nchar(data fname)==1,\];head(data1)data2=data\[nchar(datafname)==2,\];head(data2)  
data3=data\[nchar(data f n a m e ) = = 3 , \] ; h e a d ( d a t a 3 ) d a t a 4 = d a t a \[ n c h a r ( d a t a fname)==3,\];head(data3) data4=data\[nchar(data fname)==3,\];head(data3)data4=data\[nchar(datafname)==4,\];head(data4)

#### 第三步：分别拆分名字这列的数据字符 ####

n1=lengths(data1\[,1\])\#判断数据1的所有个数,得到27条数据  
print(n1)  
n2=lengths(data2\[,1\])\#判断数据2的所有个数,得到76条数据  
print(n2)  
n3=lengths(data3\[,1\])\#判断数据3的所有个数，个数为0  
print(n3)  
n4=lengths(data4\[,1\])\#判断数据4的所有个数，个数为0  
print(n4)

#### 第四步：根据数据个数进行字段拆分 ####

\#\#\#ma1=data1\[,c(“长度”) := tstrsplit(dataKaTeX parse error: Expected 'EOF', got '\#' at position 47: …)\]\[rep(1:27)\] \#̲\#ma3=data3\[,"长度…fname\[rep(1:65)\],"", fixed=TRUE)\]\[rep(1:65)\]  
\#\#ma4=data4\[,“长度”) := tstrsplit(data$fname\[rep(1:15)\],"", fixed=TRUE)\]\[rep(1:15)\]

ma2=data2\[,c(“type1”,“type2”) := tstrsplit(data$fname\[rep(1:76)\],"", fixed=TRUE)\]\[rep(1:76)\]  
ma2\_1<-ma2\[,c(“type1”,“maleN”,“femaleN”)\]  
ma2\_1\[,“type”\]<-ma2\_1\[,“type1”\];head(ma2\_1)  
m1data<-ma2\_1\[,c(“type”,“maleN”,“femaleN”)\]  
ma2\_2<-ma2\[,c(“type2”,“maleN”,“femaleN”)\];head(ma2\_2)  
ma2\_2\[,“type”\]<-ma2\_2\[,“type2”\];head(ma2\_2)  
m2data<-ma2\_2\[,c(“type”,“maleN”,“femaleN”)\]

#### 第五步：合并数据 ####

\#单独提取字符数据拼接

dx=rbind(m1data,m2data)\# 合并2个名字的最终数据  
dx\[,“fname”\]<-dx\[,“type”\]  
end\_dx<-dx\[,c(“fname”,“maleN”,“femaleN”)\]  
cdata<-rbind(end\_dx,data1)  
result<-cdata

#### 第六步：求和数据 ####

result f n a m e < − f a c t o r ( r e s u l t fname<-factor(result fname<−factor(resultfname);  
z1=tapply(result f e m a l e N , r e s u l t femaleN,result femaleN,resultfname,sum) \#女性名字求和  
z1=tapply(result f e m a l e N , r e s u l t femaleN,result femaleN,resultfname,sum) \#男性名字求和

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RhbmRlbGlu_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
由字词展示分析得，父母希望男孩望子成龙，一生平安，俊俏明理，心想事成。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RhbmRlbGlu_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

由字词展示分析得，父母希望女孩聪慧芳香，丽质静好，倩影美丽。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RhbmRlbGlu_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

察微小之事，研数据之秘。  
做分析挖掘：微信：tan1525859926

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