一直以来，我们都会有一个直观的想法：休息日要比工作日更快乐些，因为不上班嘛，比如下面互联网界流行的一周和一天表情分布图：
这个想法很自然，但如果非要一根筋的找到些证据来佐证这个观点，最好是数据，是否可以做到？ 还别说，真能办到！关键点是 — 通过社会化媒体上的数据！ 早在2011年，斯科特·戈尔德（Scott Golder）和迈克尔·梅西（Michael Macy）就在论文 《不同文化背景下的工作、睡眠和白天的情绪分布存在差异，白天和季节性的情绪分布也不同》中展示了社会化媒体对大规模人群的深度洞察。 本文算是他们论文结论在某种程度上的复现，使用情绪分析模型对一定时间段的朋友圈消息进行分析，并按小时、工作日等时间跨度呈现变化。结果发现，人们总是在周末发布更多的积极正向的朋友圈内容，而在深夜发布更多的负面讯息。 在这个本次分析中，有如下分析目标：
- Python数据科学实操，包括dataframes、数据可视化和统计分析
- Simpson’s Paradox， 其中出现在聚合数据中的结果不会出现在细分数据中
- 多元回归，可确定多个预测因子对结果变量的影响
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