Python數據分析及可視化實例目錄

1.前言

擼Python已經快三年了，

是時候做個階段性小結：

本主認知內形成一個系統的框架，

適合於有一定基礎的Pythoner，

系列文章力求簡潔，部分搬磚，

遇到任何問題請自行搜索解決。

2.計劃

第1章 安裝

1.1Python安裝

1.2Pycharm安裝及虛擬環境配置

1.3Pip安裝依賴庫

【2017.09.20】Python數據分析及可視化之python安裝

1.4 Python基礎

【2017.09.23】Python數據分析及可視化實例之基本語法

第2章 數據採集

2.1數據採集簡介

【2017.09.21】Python數據分析之數據採集獲取技能樹（爬蟲）

2.2 Re正則

【2017.09.24】Python數據分析及可視化實例之正則Re

2.3 Request、BeautifulSoup

【2017.09.25】Python數據分析及可視化實例之Request、BeautifulSoup

【2017.09.26】Python數據分析及可視化實例之爬蟲源碼（01）

【2017.09.26】Python數據分析及可視化實例之爬蟲源碼（02）

【2017.09.27】Python數據分析及可視化實例之爬蟲源碼（03）

【2017.9.27】Python數據分析及可視化實例之爬蟲源碼（04）

2.4 Selenium、PantomJS

【2017.09.27】Python數據分析及可視化實例之Selenium、PantomJS

【2017.09.28】Python數據分析及可視化實例之爬蟲源碼（05）

2.5 多線程，多進程

【2017.09.30】Python數據分析及可視化實例之多線程、進程

2.6 Pyspider、Scrapy簡介

【2017.10.01】Python數據分析及可視化實例之Pyspider、Scrapy簡介

第3章 數據存儲與讀取

3.1 存儲方式簡介

【2017.10.01】Python數據分析及可視化實例之存儲方式簡介

【2017.01.01】Python數據分析及可視化實例之CentOS7.2+MongoDB V3.4 安裝

3.2 常規存儲txt、csv、xls

【2017.10.02】Python數據分析及可視化實例之常規存儲txt、csv、xls

3.3 存儲至資料庫MongoDB

【2017.10.03】Python數據分析及可視化實例之MongoDB增刪改查

3.4 資料庫備份及遷移

【2017.10.04】Python數據分析及可視化實例之MongoDB備份遷移

【2017.10.05】Python數據分析及可視化實例之期中考試源碼（06）

第4章 Pandas數據分析

4.1 Anaconda、Jupyter簡介

【2017.10.06】Python數據分析及可視化實例之Anaconda、Jupyter簡介

4.2 Numpy

【2017.10.07】Python數據分析及可視化實例之Numpy

4.3 Scipy

【2017.10.08】Python數據分析及可視化實例之Scipy

4.4 Pandas

【2017.10.09】Python數據分析及可視化實例之Pandas函數速查表

【2017.10.09】Python數據分析及可視化實例之Pandas十分鐘入門（中文）

【2017.10.10】Python數據分析及可視化實例之西安某小區房價初探源碼（7）

第5章 數據可視化

5.1 可視化圖表應用簡介

【2017.10.11】Python數據分析及可視化實例之可視化圖表應用簡介

5.2 Bokeh與Pycharm、Jupyter交互生成本地常規圖表

【2017.10.12】Python數據分析及可視化實例之Bokeh與Jupyter生成可視化圖表（8）

5.3 文本類詞頻統計生成自定義詞雲

【2017.10.13】Python數據分析及可視化實例之詞雲（9）

5.4 地理坐標顯示生成熱力雲圖

【2017.10.14】Python數據分析及可視化實例之熱力雲圖

5.5 數據在線動態可視化

5.5.1 Flask Web開發

【2017.10.15】Python數據分析及可視化實例之Flask Web開發

5.5.2 Flask Web開發在線數據展示頁面

【沒有點贊便沒有了動力更新，怎麼破？】

5.5.3 Restful API介面開發

5.5.4 微信小程序開發在線數據展示頁面

5.6 CentOS中Flask標準化部署流程

【2017.01.01】Python數據分析及可視化實例之CentOS7.2+Python3x+Flask部署標準化配置流程

第6章 Sklearn數據分析

6.1機器學習簡介

【2017.07.07】Python數據分析及可視化實例之機器學習簡介

【2017.07.11】Python數據分析及可視化實例之Sklearn基礎

6.2 數據探索

【2017.07.12】Python數據分析及可視化實例之車輛MPG數據（21）

【2017.07.15】Python數據分析及可視化實例之基礎-交叉驗證及預測（波士頓房價）（22）

【2017.11.11】Python數據分析及可視化實例之疾病預測（分類）

6.3 模型訓練

【2017.07.16】Python數據分析及可視化實例之泰坦尼克號存活預測（23）

6.4回歸分析預測

【2017.07.19】Python數據分析及可視化實例之銀行信用卡違約預測（24）

【2017.07.22】Python數據分析及可視化實例之披薩餅價格預測（25）

6.5 時間序列預測

【2017.07.23】Python數據分析及可視化實例之個股走勢預測（26）

6.6 驗證碼識別

【沒有點贊便沒有了動力更新，怎麼破？】

6.6.1 驗證碼圖片採集

6.6.2 驗證碼圖片二值化、切割

6.6.3 聚類模型訓練及測試

【2017.11.11】Python數據分析及可視化實例之手寫體數字識別

【2017.11.13】Python數據分析及可視化實例之SKlearn訓練結果持久化保存

6.7自然語言處理

6.7.1詞頻統計

【2017.08.01】Python數據分析及可視化實例之文本處理詞頻統計（27）

6.7.2停用詞處理形成詞袋

【2017.08.05】Python數據分析及可視化實例之詞袋word2bow（28）

6.7.3文本相似度

【2017.08.10】Python數據分析及可視化實例之文本處理文本相似度（29）

6.7.4抽取文本主題

【2017.08.11】Python數據分析及可視化實例之抽取文本主題（30）

6.7.5情感分析

【沒有點贊便沒有了動力更新，怎麼破？】

3.尾聲

上面已經提供了菜單，

自學能力強的可以超前。

當然，本主水平有限，

免不了有很多紕漏和不足，

望看客多多包涵。

【綜合實踐案例】

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