內容簡介
國內Python最暢銷作者團隊重磅力作！
迅速掌握資料處理要領，深入各式專案主題
立即體驗Python的大數據超強實戰力！
面對大數據資料
如何爬取？如何整理？
如何呈現？最後要如何保留？
就用生活化的專題實戰全面解密
每天的股票交易量、政府的公開資料、社群網站上傳的圖片與影音量，以及店家或網路商店的銷售數據…等，都讓資料量快速爆增。大數據時代來臨，不僅科技業重視，就連傳統的零售業、金融業、製造業、旅遊業，以及政府都爭相投入，無不希望能運用數據分析與預測來協助決策方向，也讓新興的數據分析師、資料分析師、資料科學家成為熱門職業。
Python堪稱是大數據與AI時代的第一程式語言，在資料處理上有著非常重要的地位。本書以生活化的專題進行實戰，只要能掌握資料爬取分析、視覺化呈現，以及儲存交換應用的關鍵技術，就能掌控大數據的應用。
■快速建置便利的Python開發環境，一次學會資料科學的實用模組。
■完整學習Python資料處理的三大觀念與技術：擷取分析、視覺化呈現與儲存應用。
■全面深入不同應用面向，如：網路爬蟲、資料正規化、資料視覺化、資料儲存與讀取(CSV、Excel、Google試算表…)、批次檔案下載、公開資料應用、API建立、驗證碼辨識….
■以國內熱門實例進行大數據專案實作，如：運動相簿下載、股票市場個股分析統計圖、用LINE傳送即時股價、新書排行榜、取得米其林餐廳資訊、鄉鎮市區天氣預報及建立API，以及自動化訂票…
■針對專案實戰提供影音輔助教學，加速學習效率。
- Chapter 01 建置 Python 開發環境(第1-1頁)
- 1.1 Python 程式語言簡介(第1-2頁)
- 1.2 建置 Anaconda 開發環境(第1-4頁)
- 1.3 Spyder 編輯器(第1-14頁)
- 1.4 Jupyter Notebook 編輯器(第1-19頁)
- Chapter 02 大數據資料爬取與分析(第2-1頁)
- 2.1 requests 模組(第2-2頁)
- 2.2 BeautifulSoup 模組：網頁解析(第2-7頁)
- 2.3 正規表示式的使用(第2-11頁)
- 2.4 Selenium 模組：瀏覽器自動化操作(第2-17頁)
- 2.5 Pandas 模組：資料存取(第2-23頁)
- Chapter 03 數據資料視覺化(第3-1頁)
- 3.1 Matplotlib 模組(第3-2頁)
- 3.2 Pandas 模組：繪圖應用(第3-12頁)
- 3.3 Plotly 模組(第3-15頁)
- Chapter 04 數據資料儲存與讀取(第4-1頁)
- 4.1 檔案資料的儲存與讀取(第4-2頁)
- 4.2 csv 資料的儲存與讀取(第4-9頁)
- 4.3 Excel 資料儲存與讀取(第4-12頁)
- 4.4 SQLite 資料庫(第4-15頁)
- 4.5 MySQL 資料庫(第4-20頁)
- 4.6 Google 試算表儲存與讀取(第4-26頁)
- Chapter 05 實戰：批次下載 YouTube 影片(第5-1頁)
- 5.1 專題方向(第5-2頁)
- 5.2 關鍵技術(第5-3頁)
- 5.3 實戰：批次下載 YouTube 播放清單影片(第5-10頁)
- Chapter 06 實戰：運動相簿下載(第6-1頁)
- 6.1 專題方向(第6-2頁)
- 6.2 關鍵技術(第6-4頁)
- 6.3 實戰：運動相簿下載(第6-8頁)
- Chapter 07 實戰：台灣股票市場個股分析統計圖(第7-1頁)
- 7.1 專題方向(第7-2頁)
- 7.2 關鍵技術(第7-4頁)
- 7.3 實戰：個股單月與年度統計圖(第7-8頁)
- Chapter 08 實戰：用 LINE 傳送即時股價(第8-1頁)
- 8.1 專題方向(第8-2頁)
- 8.2 關鍵技術：twstock 模組及 IFTTT 服務(第8-3頁)
- 8.3 實戰：用 LINE 傳送即時股價(第8-11頁)
- Chapter 09 實戰：網路書店新書排行榜(第9-1頁)
- 9.1 專題方向(第9-2頁)
- 9.2 關鍵技術(第9-5頁)
- 9.3 實戰：博客來新書排行榜(第9-10頁)
- Chapter 10 實戰：米其林餐廳指南下載(第10-1頁)
- 10.1 專題方向(第10-2頁)
- 10.2 關鍵技術(第10-5頁)
- 10.3 實戰：米其林餐廳指南下載(第10-9頁)
- Chapter 11 實戰：鄉鎮市區天氣預報及建立 API(第11-1頁)
- 11.1 專題方向(第11-2頁)
- 11.2 關鍵技術(第11-4頁)
- 11.3 實戰：擷取天氣資料及建立 API(第11-10頁)
- Chapter 12 實戰：高鐵訂票快手(第12-1頁)
- 12.1 專題方向(第12-2頁)
- 12.2 關鍵技術(第12-4頁)
- 12.3 實戰：高鐵訂票快手(第12-14頁)
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