包邮Python数据分析实战;数据采集、分析及可视化;微课视频版

第1章 Python数据分析概述1.1 什么是数据分析聞1.1.1 数据分析的重要性1.1.2 数据分析的内容1.2 数据分析的基本流程1.3 数据分析的常用工具1.4 数据分析的常用类库1.5 数据分析的开发环境1.5.1 Anaconda的下载和安装1.5.2 JupyterNotebook的使用1.5.3 Spyder的使用本章小结题1第2章 Python爬虫基础2.1 认识爬虫2.1.1 爬虫的概念2.1.2 爬虫的原理与类型2.1.3 爬虫的合法性和robots协议2.2 爬虫的组成及反爬虫措施2.2.1 网络爬虫的组成2.2.2 网站反爬虫策略2.2.3 爬取策略的制定2.3 模拟请求爬取数据2.3.1 Chrome工具2.3.2 认识HTTP2.3.3 认识requests库2.4 解析数据2.4.1 网页的组成2.4.2 BeautifulSoup库2.4.3 文档树的遍历2.4.4 文档树的搜索2.4.5 CSS选择器查找本章小结题2第3章 Python爬虫实战3.1 实战：中国A股上市公司相关数据的获取3.1.1 目标网站分析3.1.2 表格数据的爬取和解析3.1.3 模块化程序的编写3.2 解析数据的存取3.2.1 文本文件的存取3.2.2 CSV文件的存取3.2.3 JSON文件的存取鸭3.3 实战：豆瓣读书Top250的数据的获取3.3.1 目标网站分析聞3.3.2 半结构化数据的爬取、解析和存储3.3.3 模块化程序的编写3.4 正则表达式3.4.1 正则表达式基础兴3.4.2 正则表达式的用法3.4.3 用正则表达式提取豆瓣读书排行榜网页数据的实战案例3.5 实战：网科技类新闻的获取3.5.1 目标网站分析3.5.2 科技新闻列表的获取与存储3.5.3 新闻的获取与存储本章小结题3第4章 pandas和numpy基础4.1 pandas及其数据结构4.1.1 Series数据结构及其创建问4.1.2 DataFrame数据结构及其创建4.2 使用pandas导入和导出数据4.2.1 导人外数据典4.2.2 导出外数据4.3 numpy及其数据结构4.3.1 使用numpy创建数组对象4.3.2 ndarray类的常用属性及基本作本章小结题4第5章 Python数据表分析5.1 数据概览及预处理5.1.1 数据概览分析5.1.2 数据清洗5.1.3 数据的抽取与合并5.1.4 数据的增、删、改5.1.5 数据转换5.2 数据的描述性统计分析5.2.1 数据排序和排名5.2.2 常见的数据计算方法5.3 分组统计5.3.1 数据分组5.3.2 分组聚合5.4 实战：豆瓣读书Top250的数据表分析5.4.1 数据预处理5.4.2 数据分析本章小结题5第6章 可视化分析6.1 可视化分析概述6.1.1 图表类型及选择6.1.2 图表的基本组成6.2 图表的常用设置6.2.1 基本plot绘图函数6.2.2 图的属性设置6.2.3 图的类型设置6.2.4 其他设置6.3 图表的绘制6.3.1 折线图的绘制6.3.2 柱形图的绘制6.3.3 直方图的绘制6.3.4 饼形图的绘制6.3.5 散点图的绘制6.3.6 雷达图的绘制6.4 实战：豆瓣读书Top250的可视化分析6.4.1 豆瓣读书排行榜的评分值分析6.4.2 评分值Top5排行榜分析6.4.3 出版社Top10占比分析6.4.4 Top100图书的格分布本章小结题6第7章 数据分析实战7.1 对比分析及实战案例7.1.1 对比分析7.1.2 对比分析实战案例7.2 趋势分析及实战案例7.2.1 趋势分析概述7.2.2 同比分析实战案例7.2.3 定比分析实战案例7.2.4 环比分析实战案例7.3 差异化分析及实战案例7.3.1 差异化分析概述7.3.2 差异化分析实战案例7.4 相关性分析及实战案例7.4.1 相关性分析概述7.4.2 相关性分析实战案例本章小结题7第8章 文本数据分析8.1 文本数据预处理8.1.1 去噪声”8.1.2 中文分词和添加用户词典8.1.3 去停用词8.1.4 构建词向量产8.2 文本数据分析方法8.2.1 高频词分析8.2.2 关键词分析8.2.3 词性分布分析8.3 生成词云图8.4 实战：携程网酒店文本数据分析本章小结题8