大數據分析：Python爬蟲、數據清洗和數據可視化（第2版·微課視頻版）

本書的編寫目的是向讀者介紹大資料分析的基本概念和相應的技術應用。全書共10章，分別介紹大資料概述、爬蟲和大資料相關技術、Scrapy爬蟲、Python與MySQL資料庫連接與查詢、資料視覺化基礎與應用、大資料存儲與清洗、資料格式與編碼技術、資料抽取與採集、pandas資料分析與清洗以及綜合實訓。
 
本書將理論與實踐操作相結合，通過大量的案例幫助讀者快速瞭解和應用大資料分析相關技術，並對書中重要的、核心的知識點加大練習的比例，以達到熟練應用的目的。
 
本書可作為高等院校大資料專業、人工智慧專業、軟體技術專業、雲計算專業、電腦網路專業的專業課教材，也可作為大資料愛好者的參考書。

第1章 大數據
1.1 大數據概述
1.1.1 大資料介紹
1.1.2 大資料的特徵
1.1.3 大資料技術基礎
1.1.4 大資料應用
1.2 大資料的意義
1.2.1 大資料的 戰略意義
1.2.2 大資料的企業意義
1.2.3 我國大資料市場的預測
1.3 大資料的產業鏈分析
1.3.1 技術分析
1.3.2 運營分析
1.4 本章小結
1.5 實訓e
習題

第2章 爬蟲與大數據
2.1 爬蟲概述
2.1.1 爬蟲介紹
2.1.2 爬蟲的地位與作用
2.2 Python介紹
2.2.1 Python開發環境的搭建
2.2.2 編寫Python程式
2.2.3 Python資料類型
2.3 爬蟲相關知識
2.3.1 瞭解網頁結構
2.3.2 Python與爬蟲
2.3.3 基礎爬蟲框架
2.3.4 規則運算式
2.4 利用爬蟲抓取網頁內容
2.4.1 觀察與分析頁面
2.4.2 抓取過程分析
2.4.3 獲取頁面內容
2.5 本章小結
2.6 實訓
習題

第3章 Scrapy爬蟲
3.1 Scrapy爬蟲概述9
3.2 Scrapy原理
3.2.1 Scrapy框架的架構
3.2.2 Request物件和Response物件
3.2.3 Select對象
3.2.4 Spider開發流程
3.3 Scrapy的開發與實現
3.3.1 Scrapy爬蟲的開發流程
3.3.2 創建Scrapy專案並查看結構
3.3.3 編寫代碼並運行爬蟲
3.4 本章小結
3.5 實訓
習題