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Python大数据分析--以旅游数据分析为例
字数: 339
出版社: 清华大学
作者: 王小宁|责编:魏江江
商品条码: 9787302645115
版次: 1
开本: 16开
页数: 204
出版年份: 2023
印次: 1
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¥49.8
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内容简介
本书通过大型旅游数据 分析项目的开发案例,全面 展示了使用Python进行旅游 数据分析的过程和实践。全 书共9章。第1章介绍了大数 据的概念、发展及主要技术 ,第2章介绍了Python的基 础知识,第3章介绍了网络 公开数据的采集方法,第4 章介绍了数据解析方法,第 5章介绍了数据存取方法, 第6章介绍了数据处理与分 析方法,第7章介绍了数据 可视化方法,第8章设计了 两个旅游大数据综合案例, 第9章总结了本书的相关研 究。 本书以Windows和 PyCharm为平台,完整地对 数据分析过程进行系统论述 ,并介绍各个模块所需要的 基本技术及应用。书中所有 知识点均给出了实例代码, 并全部通过了程序验证。 本书可作为智慧旅游专 业及相关专业的教学用书, 也可作为感兴趣读者的自学 读物,还可供使用Python进 行旅游大数据分析的旅游从 业者参考。
目录
第1章 大数据 1.1 什么是数据 1.2 数据的管理 1.3 大数据的概念 1.4 大数据的发展 1.5 大数据的特点 1.6 大数据的主要技术 1.7 大数据的应用 第2章 Python语言基础 2.1 程序设计语言 2.1.1 程序设计语言的发展 2.1.2 常用的程序设计语言 2.2 Python开发环境配置 2.2.1 Python的安装 2.2.2 PyCharm的安装 2.3 基本语法 2.3.1 编写风格 2.3.2 注释方式 2.3.3 数据类型 2.3.4 表达式 2.4 程序结构 2.4.1 选择结构 2.4.2 循环结构 2.4.3 异常处理 2.5 函数与模块 2.5.1 函数 2.5.2 模块 2.6 序列数据 2.6.1 字符串 2.6.2 列表 2.6.3 元组 2.6.4 字典 2.7 面向对象 2.7.1 面向对象的概念 2.7.2 Python面向对象编程 2.8 文件操作 2.8.1 打开、读取文件 2.8.2 关闭文件 2.8.3 写文件 2.8.4 读文件的N个字符 2.8.5 读文件的一行或多行字符 2.8.6 不同编码 2.8.7 用指针改变读写位置 第3章 数据采集 3.1 爬虫概述 3.1.1 爬虫的基本概念 3.1.2 爬虫的合法性 3.2 网页与爬虫 3.2.1 URL 3.2.2 认识网页结构 3.2.3 爬虫实现过程 3.3 Requests库 3.3.1 Requests库的安装 3.3.2 Requests库的功能介绍 3.3.3 用Requests爬取旅游网站数据 3.4 Selenium抓取动态页面 3.4.1 Selenium概述 3.4.2 Selenium的安装 3.4.3 Selenium的基本用法 3.4.4 用Selenium爬取旅游网站数据 第4章 数据解析 4.1 数据解析技术 4.2 正则表达式 4.3 XPath 4.3.1 XPath概 4.3.2 Ixml库 4.3.3 应用案例 4.4 Beautiful Soup 4.4.1 Beautiful Soup概连 4.4.2 构建与输出 4.4.3 遍历文档树 4.4.4 搜索文档树 4.4.5 应用案例 4.5 综合爬取案例 第5章 数据存取 5.1 JSON 5.1.1 JSON概述 5.1.2 用JSON库存取JSON文件 5.1.3 用Pandas库存取JSON文件 5.2 CSV存取 5.2.1 用CSV库存取CSV文件 5.2.2 用Pandas库存取CSV文件 5.2.3 应用案例 5.3 XLSX存取 5.3.1 用xlrd库存取XLSX文件 5.3.2 用xlsxwriter库写入XLSX文件 5.3.3 用Openpyxl库读/写、修改XLSX文件 5.3.4 用Pandas库读/写XLSX文件 5.3.5 应用案例 5.4 数据库存取 5.4.1 数据模型 5.4.2 关系数据库的基本概念与运算 5.4.3 关系数据库设计 5.4.4 SQL语句 5.4.5 在Python中操作MySQL 5.4.6 应用案例 第6章 数据处理与分析 6.1 NumPy库 6.1.1 创建数组 6.1.2 数组的常用属性 6.1.3 数组计算 6.1.4 索引与切片 6.1.5 应用案例 6.2 Pandas库 6.2.1 Series类型结构 6.2.2 DataFrame类型结构 6.2.3 数据计算 6.2.4 数据清洗 6.2.5 应用案例 6.3 文本分析 6.3.1 中文字符 6.3.2 英文文本 6.3.3 词云图 6.4 游客点评数据分析 6.4.1 景点点评数量与景点热度之间的相关性分析 6.4.2 绘制欢乐谷点评的词云图 第7章 数据可视化 7.1 数据可视化概述 7.2 Matplotlib可视化 7.3 Pandas绘图 7.4 Pyecharts可视化 7.5 旅游数据分析结果可视化 第8章 旅游大数据综合案例 8.1 景点热度分析 8.1.1 需求分析 8.1.2 思路设计 8.1.3 编写各模块代码 8.1.4 编写主文档 8.1.5 结论 8.2 团购产品分析 8.2.1 需求分析 8.2.2 编写代码 8.2.3 分析结果 第9章 结论与展望 参考文献
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