Python數據採集處理分析挖掘可視化應用實例

距離上一次發Python的技術貼已通過去兩年了,
這兩年大法初成,並在知乎謝了相關技術專欄。
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第1章  安裝
1.1Python安裝
1.2Pycharm安裝及虛擬環境配置
1.3Pip安裝依賴庫
【2017.09.20】Python數據分析及可視化之python安裝
1.4 Python基礎
【2017.09.23】Python數據分析及可視化實例之基本語法

第2章  數據採集
2.1數據採集簡介
【2017.09.21】Python數據分析之數據採集獲取技能樹(爬蟲)
2.2 Re正則
【2017.09.24】Python數據分析及可視化實例之正則Re
2.3 Request、BeautifulSoup
【2017.09.25】Python數據分析及可視化實例之Request、BeautifulSoup
【2017.09.26】Python數據分析及可視化實例之爬蟲源碼(01)
【2017.09.26】Python數據分析及可視化實例之爬蟲源碼(02)
【2017.09.27】Python數據分析及可視化實例之爬蟲源碼(03)
【2017.9.27】Python數據分析及可視化實例之爬蟲源碼(04)
2.4 Selenium、PantomJS
【2017.09.27】Python數據分析及可視化實例之Selenium、PantomJS
【2017.09.28】Python數據分析及可視化實例之爬蟲源碼(05)
2.5 多線程,多進程
【2017.09.30】Python數據分析及可視化實例之多線程、進程
2.6 Pyspider、Scrapy簡介
【2017.10.01】Python數據分析及可視化實例之Pyspider、Scrapy簡介

第3章  數據存儲與讀取
3.1 存儲方式簡介
【2017.10.01】Python數據分析及可視化實例之存儲方式簡介
【2017.01.01】Python數據分析及可視化實例之CentOS7.2+MongoDB V3.4 安裝
3.2 常規存儲txt、csv、xls
【2017.10.02】Python數據分析及可視化實例之常規存儲txt、csv、xls
3.3 存儲至數據庫MongoDB
【2017.10.03】Python數據分析及可視化實例之MongoDB增刪改查
3.4 數據庫備份及遷移
【2017.10.04】Python數據分析及可視化實例之MongoDB備份遷移
【2017.10.05】Python數據分析及可視化實例之期中考試源碼(06)

第4章  Pandas數據分析
4.1 Anaconda、Jupyter簡介
【2017.10.06】Python數據分析及可視化實例之Anaconda、Jupyter簡介
4.2 Numpy
【2017.10.07】Python數據分析及可視化實例之Numpy
4.3 Scipy
【2017.10.08】Python數據分析及可視化實例之Scipy
4.4 Pandas
【2017.10.09】Python數據分析及可視化實例之Pandas函數速查表
【2017.10.09】Python數據分析及可視化實例之Pandas十分鐘入門(中文)
【2017.10.10】Python數據分析及可視化實例之西安某小區房價初探源碼(7)

第5章  數據可視化
5.1 可視化圖表應用簡介
【2017.10.11】Python數據分析及可視化實例之可視化圖表應用簡介
5.2 Bokeh與Pycharm、Jupyter交互生成本地常規圖表
【2017.10.12】Python數據分析及可視化實例之Bokeh與Jupyter生成可視化圖表(8)
5.3 文本類詞頻統計生成自定義詞雲
【2017.10.13】Python數據分析及可視化實例之詞雲(9)
5.4 地理座標顯示生成熱力雲圖
【2017.10.14】Python數據分析及可視化實例之熱力雲圖
5.5 數據在線動態可視化
5.5.1 Flask Web開發
【2017.10.15】Python數據分析及可視化實例之Flask Web開發
5.5.2 Flask Web開發在線數據展現頁面

5.5.3 Restful API接口開發
5.5.4 微信小程序開發在線數據展現頁面

5.6 CentOS中Flask標準化部署流程
【2017.01.01】Python數據分析及可視化實例之CentOS7.2+Python3x+Flask部署標準化配置流程

第6章  Sklearn數據分析
6.1機器學習簡介
【2017.07.07】Python數據分析及可視化實例之機器學習簡介
【2017.07.11】Python數據分析及可視化實例之Sklearn基礎
6.2 數據探索
【2017.07.12】Python數據分析及可視化實例之車輛MPG數據(21)
【2017.07.15】Python數據分析及可視化實例之基礎-交叉驗證及預測(波士頓房價)(22)
【2017.11.11】Python數據分析及可視化實例之疾病預測(分類)
6.3 模型訓練
【2017.07.16】Python數據分析及可視化實例之泰坦尼克號存活預測(23)
6.4迴歸分析預測
【2017.07.19】Python數據分析及可視化實例之銀行信用卡違約預測(24)
【2017.07.22】Python數據分析及可視化實例之披薩餅價格預測(25)
6.5 時間序列預測
【2017.07.23】Python數據分析及可視化實例之個股走勢預測(26)

6.6 驗證碼識別
6.6.1 驗證碼圖片採集
6.6.2 驗證碼圖片二值化、切割
6.6.3 聚類模型訓練及測試
【2017.11.11】Python數據分析及可視化實例之手寫體數字識別
【2017.11.13】Python數據分析及可視化實例之SKlearn訓練結果持久化保存

6.7天然語言處理
6.7.1詞頻統計
【2017.08.01】Python數據分析及可視化實例之文本處理詞頻統計(27)
6.7.2停用詞處理造成詞袋
【2017.08.05】Python數據分析及可視化實例之詞袋word2bow(28)
6.7.3文本類似度
【2017.08.10】Python數據分析及可視化實例之文本處理文本類似度(29)
6.7.4抽取文本主題
【2017.08.11】Python數據分析及可視化實例之抽取文本主題(30)
6.7.5情感分析




固然,本主水平有限,
免不了有不少紕漏和不足,
望看客多多包涵。

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