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大数据分析：(x��)Python爬虫、数据清�z�和数据可视�?黄源 PDF 下蝲

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资料��介：(x��)
本书的编写目的是向读者介�l�大数据分析的基本概念和相应的技术应用。全书共10章，分别介绍大数据概�q�、爬虫和大数据相��x��术、Scrapy爬虫、Python与MySQL数据库连接与查询、数据可视化基础与应用、大数据存储与清�z�、数据格式与�~�码技术、数据抽取与采集、pandas数据分析与清�z�以�?qi��ng)综合实训。本书将理论与实跉|��作相�l�合�Q�通过大量的案例帮助读者快速了解和应用大数据分析相��x��术，�q�对书中重要的、核心的知识点加大练�?f��n)的比例�Q�以辑ֈ�熟练应用的目的�?本书可作为高�{�院校大数据专业、�h工智能专业、��Y件技术专业、云计算专业、计��机�|�络专业的专业课教材�Q�也可作为大数据爱好者的参考书�?/span>

资料目录�Q?/strong>

�W?章大数据

1.1大数据概�q?/strong>

1.1.1大数据介�l?/strong>

1.1.2大数据的特征

1.1.3大数据技术基��

1.1.4大数据应�?/strong>

1.2大数据的意义

1.2.1大数据的国家战略意义

1.2.2大数据的企业意义

1.2.3我国大数据市场的预测

1.3大数据的产业铑ֈ��?/strong>

1.3.1技术分�?/strong>

1.3.2�q�营分析

1.4本章��结

1.5实训

�?f��n)�?/strong>

�W?章爬虫与大数�?/strong>

2.1爬虫概述

2.1.1爬虫介绍

2.1.2爬虫的地位与作用

2.2Python介绍

2.2.1Python开发环境的搭徏

2.2.2�~�写Python�E�序

2.2.3Python数据�c�d��

2.3爬虫相关知识

2.3.1了解�|�页�l�构

2.3.2Python与爬�?/strong>

2.3.3基础爬虫框架

2.3.4正则表达�?/strong>

2.4利用爬虫抓取�|�页内容

2.4.1观察与分析页�?/strong>

2.4.2抓取�q�程分析

2.4.3获取��面内容

2.5本章��结

2.6实训

�?f��n)�?/strong>

�W?章Scrapy爬虫

3.1Scrapy爬虫概述

3.2Scrapy原理

3.2.1Scrapy框架的架�?/strong>

3.2.2Request对象和Response对象

3.2.3Select对象

3.2.4Spider开发流�E?/strong>

3.3Scrapy的开发与实现

3.3.1Scrapy爬虫的开发流�E?/strong>

3.3.2创徏Scrapy��目�q�查看结�?/strong>

3.3.3�~�写代码�q�运行爬�?/strong>

3.4本章��结

3.5实训

�?f��n)�?/strong>

�W?章数据库�q�接与查�?/strong>

4.1数据�?/strong>

4.1.1数据库概�q?/strong>

4.1.2关系数据库设�?/strong>

4.2MySQL数据�?/strong>

4.2.1MySQL数据库概�q?/strong>

4.2.2MySQL数据库的下蝲、安装与�q�行

4.2.3MySQL数据库命令行入门

4.3使用Python操作MySQL数据�?/strong>

4.3.1pymysql的安装与使用

4.3.2使用Python�q�接MySQL数据�?/strong>

4.4本章��结

4.5实训

�?f��n)�?/strong>

�W?章数据可视化基础与应�?/strong>

5.1数据可视�?/strong>

5.1.1数据可视化概�q?/strong>

5.1.2数据可视化工�?/strong>

5.1.3数据可视化图�?/strong>

5.2matplotlib可视化基��

5.2.1numpy�?/strong>

5.2.2matplotlib的认识与安装

5.2.3matplotlib��试

5.2.4matplotlib.pyplot�?/strong>

5.3matplotlib可视化绘�?/strong>

5.3.1�l�制�U�性图�?/strong>

5.3.2�l�制��q��?/strong>

5.3.3�l�制直方�?/strong>

5.3.4�l�制散点�?/strong>

5.3.5�l�制极坐标图

5.3.6�l�制饼图

5.4pyecharts可视化应�?/strong>

5.5本章��结

5.6实训

�?f��n)�?/strong>

�W?章大数据存储与清�z?/strong>

6.1大数据存�?/strong>

6.2数据清洗

6.2.1数据清洗概述

6.2.2数据清洗的原�?/strong>

6.2.3数据清洗的流�E?/strong>

6.2.4数据清洗的工�?/strong>

6.3数据标准�?/strong>

6.3.1数据标准化的概念

6.3.2数据标准化的�Ҏ(gu��)��

6.3.3数据标准化的实例

6.4本章��结

6.5实训

�?f��n)�?/strong>

�W?章数据格式与�~�码技�?/strong>

7.1文�g格式

7.2数据�c�d��与编�?/strong>

7.2.1数据�c�d��概述

7.2.2字符�~�码

7.2.3数据转换

7.3Kettle数据清洗与�{换工��L(f��ng)��使用

7.3.1Kettle概述

7.3.2Kettle的安装与使用

7.4CSV格式的数据�{�?/strong>

7.4.1CSV格式概述

7.4.2CSV与JSON文�g的�{�?/strong>

7.5本章��结

7.6实训

�?f��n)�?/strong>

�W?章数据抽取与采集

8.1数据抽取

8.2文本抽取与实�?/strong>

8.2.1文本文�g的抽�?/strong>

8.2.2CSV文�g的抽�?/strong>

8.2.3JSON文�g的抽�?/strong>

8.3�|�页数据抽取与实�?/strong>

8.3.1�|�页数据抽取

8.3.2Excel抽取�|�页数据

8.3.3Kettle抽取�|�页数据

8.4数据采集与实�?/strong>

8.5本章��结

8.6实训

�?f��n)�?/strong>

�W?章pandas数据分析与清�z?/strong>

9.1认识pandas

9.2pandas的语法与使用

9.3pandas��d��与清�z�数�?/strong>

9.3.1数据准备

9.3.2从CSV中读取数�?/strong>

9.3.3pandas数据清洗

9.4pandas数据可视�?/strong>

9.4.1pandas�l�图概述

9.4.2pandas�l�图�Ҏ(gu��)��

9.5本章��结

9.6实训

�?f��n)�?/strong>

�W?0章综合实�?/strong>

10.1数据清洗实训

10.1.1使用Kettle对生成的随机数实现字�D�选择

10.1.2使用Kettle�q�接不同的数据表

10.1.3使用Kettle�q��o(h��)数据�?/strong>

10.1.4使用Kettle�q�接MySQL数据库�ƈ输出查询�l�果

10.2数据分析实训

10.3本章��结

�?f��n)�?/strong>

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