Python数据采集处理分析挖掘可视化应用实例

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一、安装
1.1Python安装
1.2Pycharm安装及虚拟环境配置
1.3Pip安装依赖库
Python数据分析及可视化之python安装​
1.4 Python基础
Python数据分析及可视化实例之基本语法​

二、初级篇一条土木狗撸python的跨界之路​
从三通一平开始进场Python​
Python对象类型之数字​
Python对象类型之数字​
Python对象类型之字符串​
Python对象类型之索引与切片​
Python对象类型之列表​
Python对象类型之元组​
Python对象类型之字典​
Python对象类型之集合​
Python对象类型之判断​
Python对象类型之循环​
Python对象类型之列表推导式​
Python必备之函数​
面向过程升级为面向对象（Class）...
三、中级篇第1章  安装（已前置）
第2章  数据采集
2.1数据采集简介
Python数据分析之数据采集获取技能树（爬虫）​
2.2 Re正则
Python数据分析及可视化实例之正则Re​
2.3 Request、BeautifulSoup
Python数据分析及可视化实例之Request、BeautifulSoup​
Python数据分析及可视化实例之爬虫源码（01）​
Python数据分析及可视化实例之爬虫源码（02）​
Python数据分析及可视化实例之爬虫源码（03）​
Python数据分析及可视化实例之爬虫源码（04）​
2.4 Selenium、PantomJS
Python数据分析及可视化实例之Selenium、PantomJS​
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
Python数据分析及可视化实例之多线程、进程​
2.6 Pyspider、Scrapy简介
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
Python数据分析及可视化实例之存储方式简介​
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
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
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
Python数据分析及可视化实例之MongoDB备份迁移​
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
Python数据分析及可视化实例之Anaconda、Jupyter简介​
4.2 Numpy
Python数据分析及可视化实例之Numpy​
4.3 Scipy
Python数据分析及可视化实例之Scipy​
4.4 Pandas
Python数据分析及可视化实例之Pandas函数速查表​

Python数据分析及可视化实例之Pandas十分钟入门​

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
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
Python数据分析及可视化实例之Bokeh与Jupyter生成可视化图表（8）​
在玩Bokeh和Flask、mongoDB交互的可以直接加微信nemoon
Bokeh数据动态可视化（安装）​
Bokeh快速入门​
Bokeh用基本符号绘图（核心）​
Bokeh视觉属性（核心）​
Bokeh数据标签​
Bokeh图表布局​
Bokeh处理分类数据​
5.3 文本类词频统计生成自定义词云
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
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
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
同上，与Bokeh交互，还是有不少的小坑
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
即便是个人开发者，也有必要做一下小程序
5.6 CentOS中Flask标准化部署流程
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​

四、高级篇第6章  Sklearn数据挖掘
6.1机器学习简介
Python数据分析及可视化实例之机器学习简介​
Python数据分析及可视化实例之Sklearn基础​
Python 数据分析与挖掘的学习路径​
6.2 基本理论
Python计算协方差、相关系数​
数据挖掘之训练集、测试集​
数据挖掘之交叉验证​
数据挖掘之贝叶斯分类（垃圾邮件）​
数据挖掘之k-Means分类​
数据挖掘之决策树分类​
数据挖掘之SVM分类​
数据挖掘之协同过滤（1）​
数据挖掘之协同过滤（2）​
数据挖掘之KNN​
数据挖掘之PCA降维​
关注微信公众号：，所有源码将发布在该微信公众号：
6.3 其他示例
Python数据分析及可视化实例之车辆MPG数据（21）​
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）​
Python数据分析及可视化实例之疾病预测（分类）​
Python数据分析及可视化实例之泰坦尼克号存活预测（23）​
Python数据分析及可视化实例之银行信用卡违约预测（24）​
Python数据分析及可视化实例之披萨饼价格预测（25）​
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
Python数据分析及可视化实例之手写体数字识别​
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
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
Python数据分析及可视化实例之词袋word2bow（28）​
6.7.3文本相似度
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
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
一整套的理论体系五、参考资料A.  视频教材：天善智能+麦子学院+网易微课+慕课
B.  PDF教材：

        B.1.机器学习实战（主要是用Python实现基本的算法，理解算法原理）
        B.2.Python数据分析与挖掘实战-机械-张良均（系统化机器学习的框架）
        B.3.Python机器学习及实践-清华-范淼（系统化Sklearn包）
        B.4.机器学习Python实践（集成算法）
        B.5.知乎文章（XGboost算法及实践）

C.  深度学习：

        Pytorch或Tensorflow都是很好的库，前者更适合于Sklearn调包的用户。
        但，不是所有项目需要用GPU加速或更高的准确度。


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