Python数据采集处理分析挖掘可视化应用实例

本文来源吾爱破解论坛

本帖最后由 易一辅助 于 2017-11-23 08:25 编辑

距离上一次发Python的技术贴已经过去两年了，
这两年大法出成，并在知乎谢了相关技术专栏。
现在搬运如下，均为原创，转载需注明出处哦！

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第1章  安装
1.1Python安装
1.2Pycharm安装及虚拟环境配置
1.3Pip安装依赖库
【2017.09.20】Python数据分析及可视化之python安装
1.4 Python基础
【2017.09.23】Python数据分析及可视化实例之基本语法

第2章  数据采集
2.1数据采集简介
【2017.09.21】Python数据分析之数据采集获取技能树（爬虫）
2.2 Re正则
【2017.09.24】Python数据分析及可视化实例之正则Re
2.3 Request、BeautifulSoup
【2017.09.25】Python数据分析及可视化实例之Request、BeautifulSoup
【2017.09.26】Python数据分析及可视化实例之爬虫源码（01）
【2017.09.26】Python数据分析及可视化实例之爬虫源码（02）
【2017.09.27】Python数据分析及可视化实例之爬虫源码（03）
【2017.9.27】Python数据分析及可视化实例之爬虫源码（04）
2.4 Selenium、PantomJS
【2017.09.27】Python数据分析及可视化实例之Selenium、PantomJS
【2017.09.28】Python数据分析及可视化实例之爬虫源码（05）
2.5 多线程，多进程
【2017.09.30】Python数据分析及可视化实例之多线程、进程
2.6 Pyspider、Scrapy简介
【2017.10.01】Python数据分析及可视化实例之Pyspider、Scrapy简介

第3章  数据存储与读取
3.1 存储方式简介
【2017.10.01】Python数据分析及可视化实例之存储方式简介
【2017.01.01】Python数据分析及可视化实例之CentOS7.2+MongoDB V3.4 安装
3.2 常规存储txt、csv、xls
【2017.10.02】Python数据分析及可视化实例之常规存储txt、csv、xls
3.3 存储至数据库MongoDB
【2017.10.03】Python数据分析及可视化实例之MongoDB增删改查
3.4 数据库备份及迁移
【2017.10.04】Python数据分析及可视化实例之MongoDB备份迁移
【2017.10.05】Python数据分析及可视化实例之期中考试源码（06）

第4章  Pandas数据分析
4.1 Anaconda、Jupyter简介
【2017.10.06】Python数据分析及可视化实例之Anaconda、Jupyter简介
4.2 Numpy
【2017.10.07】Python数据分析及可视化实例之Numpy
4.3 Scipy
【2017.10.08】Python数据分析及可视化实例之Scipy
4.4 Pandas
【2017.10.09】Python数据分析及可视化实例之Pandas函数速查表
【2017.10.09】Python数据分析及可视化实例之Pandas十分钟入门（中文）
【2017.10.10】Python数据分析及可视化实例之西安某小区房价初探源码（7）

第5章  数据可视化
5.1 可视化图表应用简介
【2017.10.11】Python数据分析及可视化实例之可视化图表应用简介
5.2 Bokeh与Pycharm、Jupyter交互生成本地常规图表
【2017.10.12】Python数据分析及可视化实例之Bokeh与Jupyter生成可视化图表（8）
5.3 文本类词频统计生成自定义词云
【2017.10.13】Python数据分析及可视化实例之词云（9）
5.4 地理坐标显示生成热力云图
【2017.10.14】Python数据分析及可视化实例之热力云图
5.5 数据在线动态可视化
5.5.1 Flask Web开发
【2017.10.15】Python数据分析及可视化实例之Flask Web开发
5.5.2 Flask Web开发在线数据展示页面

5.5.3 Restful API接口开发
5.5.4 微信小程序开发在线数据展示页面

5.6 CentOS中Flask标准化部署流程
【2017.01.01】Python数据分析及可视化实例之CentOS7.2+Python3x+Flask部署标准化配置流程

第6章  Sklearn数据分析
6.1机器学习简介
【2017.07.07】Python数据分析及可视化实例之机器学习简介
【2017.07.11】Python数据分析及可视化实例之Sklearn基础
6.2 数据探索
【2017.07.12】Python数据分析及可视化实例之车辆MPG数据（21）
【2017.07.15】Python数据分析及可视化实例之基础-交叉验证及预测（波士顿房价）（22）
【2017.11.11】Python数据分析及可视化实例之疾病预测（分类）
6.3 模型训练
【2017.07.16】Python数据分析及可视化实例之泰坦尼克号存活预测（23）
6.4回归分析预测
【2017.07.19】Python数据分析及可视化实例之银行信用卡违约预测（24）
【2017.07.22】Python数据分析及可视化实例之披萨饼价格预测（25）
6.5 时间序列预测
【2017.07.23】Python数据分析及可视化实例之个股走势预测（26）

6.6 验证码识别
6.6.1 验证码图片采集
6.6.2 验证码图片二值化、切割
6.6.3 聚类模型训练及测试
【2017.11.11】Python数据分析及可视化实例之手写体数字识别
【2017.11.13】Python数据分析及可视化实例之SKlearn训练结果持久化保存

6.7自然语言处理
6.7.1词频统计
【2017.08.01】Python数据分析及可视化实例之文本处理词频统计（27）
6.7.2停用词处理形成词袋
【2017.08.05】Python数据分析及可视化实例之词袋word2bow（28）
6.7.3文本相似度
【2017.08.10】Python数据分析及可视化实例之文本处理文本相似度（29）
6.7.4抽取文本主题
【2017.08.11】Python数据分析及可视化实例之抽取文本主题（30）
6.7.5情感分析




当然，本主水平有限，
免不了有很多纰漏和不足，
望看客多多包涵。

【综合实践案例】

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