大数据透视《西游记》之妖怪分布

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
简介: 在《西游记》中,唐僧师徒四人历经九九八十一难,途中遭遇各路妖怪,有上仙的坐骑,有“倒插门”的女婿,有自行修炼成精的……,具体妖怪的统计从唐僧收了孙悟空之后(既第十四回以后)算起,人类的强盗不计算在内。

在《西游记》中,唐僧师徒四人历经九九八十一难,途中遭遇各路妖怪,有上仙的坐骑,有“倒插门”的女婿,有自行修炼成精的……,具体妖怪的统计从唐僧收了孙悟空之后(既第十四回以后)算起,人类的强盗不计算在内。只计算各难中的主要Boss及其配偶。第六十四回中的几个树精也不计算在内,因为都是植物成精,并且无甚戏剧冲突。


1)妖怪背景
西游记

西游记
据统计:主要妖怪共计44个,死亡21个,活命23个。详细情况如下:

灵山背景妖怪9个,死1个;灵山及政府背景妖怪1个,被李天王捉回;道家及政府背景妖怪8个;无背景妖怪26个,其中活6个(其中4个皈依佛教),死20个。从背景中,您看到了什么?

2)性别统计

雌性14个,死12个;雄性30个,死9个。其中:蟒蛇精未交待性别,以雄性处理。罗刹女为人类,不计入妖精之内。

3)女妖伤亡情况及背景分析

女妖的死亡率达到了85.7%之高。

a:出场序对比

熊罴怪为第一个出场的男性妖怪,白骨夫人为第一个出场的女妖怪。下场却是:熊罴怪被观音收作守山大神,而白骨夫人却被悟空一棒打死(甚至可以认为是被打死三次)。

b:夫妻对比。

没有背景的妖怪中,有玉面公主(牛魔王二妻);万圣公主及其丈夫九头驸马。值得注意的一点是,这两对妖怪都是八戒所谓的‘倒插门’。事实上,八戒也是倒插门,并且两次(一次是卵二姐,一次是高翠兰)。下场却是:玉面公主死,牛魔王活;万圣公主死,九头驸马活。而且这两个女妖都死于倒插门专业户——八戒的钉耙之下。

c:师兄妹对比。

黄花观主多目怪与盘丝洞七位女妖。这八人同门学艺,本为师兄妹。下场却是:七位蜘蛛精尽皆被悟空打死,而多目怪被毗蓝婆菩萨收回洞里,看守门户。由此可以看出,影响妖怪是否被打死的因素,性别为第一因素,有无背景只能放在第二位考虑。

西游记

4)男妖伤亡情况统计及背景分析

死去的9个男妖分别为虎力大仙、鹿力大仙、羊力大仙、假行者六耳猕猴、蟒蛇精、南山大王、及辟寒大王、辟暑大王、辟尘大王。其中,蟒蛇精未修成人形,不予讨论。其余八个妖的共同点是——他们身上的强盗气场很弱甚至没有,而骗子的本质则都很明显。如:车迟国的三位大仙是打着道家的旗号行骗,最后的三位辟寒辟暑辟尘三怪则是打着佛家的旗号行骗,假行者打着的旗号是谁的就自不必说了。

可见,数据分析无处不在,您也想像了解妖怪情况那样掌握APP的发展趋势吗?

转载自:36大数据

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
目录
相关文章
|
10月前
|
分布式计算 数据可视化 数据挖掘
对maxcompute的数据进行临时分析 比如数据分布什么的 用什么工具比较好?
对maxcompute的数据进行临时分析 比如数据分布什么的 用什么工具比较好?
74 3
|
算法 大数据 定位技术
2016大数据创新大赛——机场客流量的时空分布预测模型解析
在大数据创新大赛上,来自浙江大学的SeaSide团队带来了关于机场客流量的时空分布预测的解决方案。SeaSide团队主要从时序模型、乘机流程、事件驱动、维度灾难四个方面介绍了团队的算法设计。
9426 0
|
分布式计算 大数据 Hadoop
好程序员大数据教程Hadoop全分布安装(非HA)
   机器名称 启动服务  linux11 namenode secondrynamenode datanode  linux12 datanode  linux13 datanode  第一步:更改主机名,临时修改+永久修改  临时修改:hostname linux11  永久修改: vi /e.
1213 0
|
存储 分布式计算 算法
|
存储 分布式计算 算法
|
SQL 大数据 关系型数据库
|
SQL 分布式计算 资源调度
阿里云大数据MaxCompute计算资源分布以及LogView分析优化
MaxCompute(原ODPS)的概念 海量数据处理平台,服务于批量结构化数据的存储和计算,提供海量数据仓库的解决方案以及针对大数据的分析建模服务.(官方文档有这里就不多做介绍了)官方文档链接 优势 用户不必关心分布式计算细节,从而达到分析大数据的目的。
6540 0
|
1月前
|
存储 大数据 数据挖掘
【数据新纪元】Apache Doris:重塑实时分析性能,解锁大数据处理新速度,引爆数据价值潜能!
【9月更文挑战第5天】Apache Doris以其卓越的性能、灵活的架构和高效的数据处理能力,正在重塑实时分析的性能极限,解锁大数据处理的新速度,引爆数据价值的无限潜能。在未来的发展中,我们有理由相信Apache Doris将继续引领数据处理的潮流,为企业提供更快速、更准确、更智能的数据洞察和决策支持。让我们携手并进,共同探索数据新纪元的无限可能!
87 11
|
2月前
|
存储 分布式计算 大数据
MaxCompute 数据分区与生命周期管理
【8月更文第31天】随着大数据分析需求的增长,如何高效地管理和组织数据变得至关重要。阿里云的 MaxCompute(原名 ODPS)是一个专为海量数据设计的计算服务,它提供了丰富的功能来帮助用户管理和优化数据。本文将重点讨论 MaxCompute 中的数据分区策略和生命周期管理方法,并通过具体的代码示例来展示如何实施这些策略。
109 1

热门文章

最新文章