Hot Database

一般来说，使用 Python 分析 Telegram 数据库会涉及以下几个关键步骤：

数据获取:

定位数据库文件: 首先需要找到 Telegram 存储在本地设备上的数据库文件。具体路径可能因操作系统和 Telegram 版本而异。
连接数据库: 使用 sqlite3 库建立与数据库文件的连接。
数据提取:

理解数据库结构: 需要了解 Telegram 数据库中的表结构和字段含义，才能编写正确的 SQL 查询语句。
编写 SQL 查询: 根据分析目标，编写 SQL 查询语句来提取所需的数据，以色列电报电话号码列表例如特定聊天记录、特定时间段的消息、特定用户的活动等。
执行查询: 使用 sqlite3 库执行 SQL 查询，并将结果fetchall()等方法获取。
数据处理和清洗:

加载到 Pandas DataFrame: 将提取的数据加载到 Pandas DataFrame 中，方便后续处理。
数据清洗: 处理缺失值、重复值、异常值等，确保数据的质量。
数据转换: 根据分析需求，进行数据类型转换、格式化、创建新特征等操作。例如，将时间戳转换为日期时间格式。
数据分析:

描述性统计: 计算数据的基本统计量，如平均值、中位数、标准差等，了解数据的整体分布。
时间序列分析: 分析聊天记录随时间的变化趋势，例如每日、每周或每月的消息数量。
文本分析: 对聊天消息内容进行关键词提取、情感分析、主题建模等。
社交网络分析: 构建用户之间的互动网络，分析中心性、社区结构等。