数据自动爬取 海量数据分析 中文文本分词 大数据可视化
揭秘Python爬虫在行业实战中的应用讲解大数据分析与可视化的典型技术
| 书 名: | 零基础学python爬虫、数据分析与可视化从入门到精通 |
| 图书定价: | 89.8元 |
| 作 者: | |
| 出 版 社: | 机械工业出版社 |
| 出版日期: | 2020-11-26 |
| ISBN 号: | 9787111668992 |
| 开 本: | 16开 |
| 页 数: | 376 |
| 版 次: | 1-1 |
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在这个数据为王的时代，无论是从事何种行业，每天都会与海量的且类型多样的数据打交道，如何从这些数据中获取需要的信息，并进行相应的分析和可视化展示，是很多程序员和职场人士非常关心的一个问题。本书以功能强大且容易上手操作Python语言为基础，全面讲解了数据的获取、处理、分析及可视化的呈现。
全书共17章，内容涉及Python基础知识、Python数据处理和分析的实用模块、数据分析、数据爬虫技术、数据可视化等方面。还对数据分析中的几大经典算法，数据决策树、关联规则、聚类与分群也进行了详细的介绍。为了便于读者对Python知识的掌握，本书还提供了大量的编程代码以及实战案例。
本书适合各行各业的数据分析从业人员学习，也适合想要提高工作效率的职场人士，对于Python编程感兴趣的读者，本书也是一本不错的参考读物。 |
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第1章 Python编程环境搭建
1.1 为什么用Python进行大数据分析和可视化
1.2 安装和配置anaconda
1.3 安装和配置Jupyter Notebook
1.4 模块的安装与导入
1.4.1 常规导入法
1.4.2 from语句导入法
第2章 Python的基础语法
2.1 变量与编码基本规范
2.1.1 变量的命名与赋值
2.1.2 缩进
2.1.3 注释
2.2 数据类型
2.2.1 数字
2.2.2 字符串
2.2.3 列表
2.2.4 字典
2.3 运算符
2.3.1 算术运算符
2.3.2 比较运算符
2.3.3 赋值运算符
2.3.4 逻辑运算符
2.4 Python语句
2.4.1 if条件语句
2.4.2 for循环语句
2.4.3 while循环语句
2.4.4 嵌套语句
2.4.5 break、countinue、pass、else语句
2.5 Python函数
2.5.1 内置函数
2.5.2 自定义函数
第3章 数组计算的数学模块——Nmupy
3.1 Ndarray对象
3.1.1 创建ndarray数组
3.1.2 ndarray数组的基本属性
3.2 数组的索引与切片
3.2.1 一维数组的索引和切片
3.2.2 多维数组的索引和切片
3.3 数组重塑
3.3.1 一维数组的重塑
3.3.2 多维数组的重塑
3.3.3 数组的转置
3.4 数组的处理
3.4.1 数组类型的转换
3.4.2 处理缺失值、重复值
3.4.3 数组的拆分与合并
3.5 数组的运算
第4章 数据导入和整理模块——pandas
4.1 pandas数据结构
4.1.1 series数据结构
4.1.2 dataframe数据结构
4.2 数据的读取、查看与导出
4.2.1 导入外部数据（导入xlsx、csv等）
4.2.2 查看部分数据
4.2.3 数据文件导出格式和路径的设置（导出为xlsx，csv等）
4.3 数据类型的转换
4.4 数据的替换和查找
4.4.1 一对一替换
4.4.2 多对一替换
4.4.3 多对多替换
4.4.4 数值查找
4.5 数据的处理
4.5.1 处理空值、缺失值、重复值和异常值
4.5.3 数据的筛选
4.5.4 数据的排序
4.5.5 数据的删除
4.5.6 数据的分组与分列
4.5.7 数据的合并
4.5.8 数据透视表
4.6 数据表的处理
4.6.1 查看数据表的大小
4.6.2 行列互换
4.6.2 长宽表的转换
4.6.2 数据表的拼接
4.7 索引设置
4.7.1 添加索引
4.7.2 重新设置索引
4.7.3 重命名索引
4.7.4 重置索引
4.8 数据的运算
4.8.1 数据的汇总
4.8.3 数值分布情况（均值、值）
第5章 使用Python进行基本的数据分析
5.1 相关性分析
5.2 方差分析
5.3 描述统计
5.4 线性回归分析
5.4.1 一元线性回归分析
5.4.2 多元线性回归
5.5 逻辑回归
5.6 预测分析
5.5.1 指数平滑
5.5.2 移动平均
5.6 假设检验
第6章 爬虫基础
6.1 网页结构初步认识
6.2 requests库使用：
6.3 案例
6.4 正则表达式详解
6.5 BeautifulSoup解析
6.6 数据乱码处理方法
6.7 综合案例
第7章 复杂爬虫与反爬虫
7.1 Selenium基础
7.2 Selenium进阶
7.3 综合案例
7.4 IP反爬
7.5 Cookie池模拟登陆反爬
第8章 爬虫数据结构化与数据存储
8.1 表格类数据的快速获取
8.2 数据结构化
8.3 数据库存与读取
8.4 综合案例
第9章 中文数据处理
9.1 jieba模块概述
9.2 读取文本内容并进行分词
9.3 提取特定长度的分词
9.4 统计高频词汇的词频
9.5 实战案例
第10章 线性与逻辑回归
10.1 线性回归概念
10.2一元线性回归
10.1.2 一元线性回归编程实践
10.2.1 一元线性回归模型与
10.3多元线性回归
10.3.1 多元线性回归模型与
10.3.2 多元线性回归编程实践
10.4 逻辑回归
10.4.1 逻辑回归概念与模型
10.4.2 逻辑回归编程实践
第11章 决策树模型与分析
11.1 决策树模型概述
11.2 ID3算法
11.2.1 特征选择——信息增益
11.2.2 ID3决策树的构造
11.2.3 ID3决策树的剪枝
11.3 其他树模型
11.3.1 C4.5算法
11.3.2 CART算法
第12章 数据聚类与分群分析
12.1 聚类分析概述
12.2 Kmeans算法
12.2.1 Kmeans算法的原理
12.2.2 Kmeans算法的代码实现
12.3 DBSCAN算法
12.3.1 DBSCAN算法的原理
12.3.2 DBSCAN算法的代码实现
第13章 关联规则分析
13.1 关联分析概述
13.2 Apriori算法
13.2.1 Apriori算法的数学模型
13.2.2 Apriori算法的代码实现
13.3 FP-Growth算法
13.3.1 FP-Growth算法的数学模型
13.3.2 FP-Growth算法代码实现
第14章 数据可视化模块——Matplotlib
14.1 绘制简单的图表
14.1.1柱形图和条形图
14.1.2折线图和面积图
14.1.3散点图和气泡图
14.1.4 饼图和圆环图
14.1.5 组合图
14.2 添加和设置图表元素
14.2.1添加图表标题和坐标轴标题
14.2.2设置图例和数据系列
14.2.3调整刻度范围和数据标签
14.2.4设置坐标轴的刻度样式
14.3 绘制特殊图表
14.3.1雷达图
14.3.2箱型图
14.3.3热力图
14.3.4旭日图
14.4 图表的绘制技巧
14.4.1 同画布上绘制多个图表
14.4.2 给不同段的线设置不同的颜色
14.4.3 为图表添加描述或注释
14.4.4添加拟合曲线
第15章 数据可视化模块——Pyecharts
15.1三维柱形图
15.2玫瑰饼图
15.3漏斗图
15.4 云图
15.5雷达图
15.6仪表盘
15.7水球图
15.8 3D图表
第16章 综合案例：图书销售信息获取与分析
16.1 项目分析
16.2 数据爬取
16.3 数据清洗
16.3 数据分析
16.4 数据可视化
第17章 综合案例：股票信息获取与分析
17.1 项目分析
17.2 数据爬取
17.3 数据清洗
17.3 数据分析
17.4 数据可视化 |
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