前言

在大數據時代，數據已成為一個公司的核心競爭力。采集數據并對數據進行分析以獲得有價值的信息，已成為現代企業生產和戰略決策的重要組成部分。

隨著互聯網的發展壯大，網絡數據呈爆炸式增長，傳統搜索引擎已經不能滿足人們獲取數據的需求，網絡爬蟲技術和網絡爬蟲工程師崗位應運而生。借助網絡爬蟲從互聯網上采集數據已成為現代企業和研究人員在生產和研究中的重要內容。

然而，通過爬蟲直接從互聯網上獲取的數據往往并不能滿足用戶的需求，這時候就需要對這些數據進行整理分析，這正是數據分析人員工作的價值所在。

采集或獲取數據、整理和分析數據、進行數據的可視化，是數據處理的一個完整的流程，其中涉及的知識點很多，也有大量成熟的工具及其操作技巧需要我們去了解和掌握。對于初學者來說，沿著一條有效的路線學習才能事半功倍。

本書旨在幫助初學者學習和掌握網絡爬蟲和數據分析技術，提供一個實用的操作指南，從而讓有夢想成為數據分析工程師的人員通過本書的學習達成所愿。

主要內容

本書共13章，各章內容概述如下：

第1章介紹Python基礎語法，世界上80%的網絡爬蟲都是基于Python開發的，對于未接觸過編程語言的讀者，Python更易于上手，是首選的編程語言。

第2～4章，介紹Python的3個數據分析工具，包括NumPy、Pandas、Matplotlib，這3個工具在Python當今的數據分析中應用十分廣泛，已成為數據分析人員的必備技能。

第5章和第6章介紹網絡爬蟲的原理和常用工具的使用，包括Urllib庫、BeautifulSoup庫、正則表達式和Scrapy在網絡爬蟲中的應用，通過這兩章的學習，讀者可以輕松地編寫一個復雜的網絡爬蟲。

第7章介紹Python數據預處理與數據分析方法，包括基于Python的數據預處理、Python與MySQL數據庫的交互、描述性統計、概率分析方法與推斷統計、基于時間序列的統計方法等內容。

第8章和第9章介紹中文數據的處理技巧，包括中文文本處理概述、基于結巴庫的文本處理、引入自定義信息、基于NLTK庫的文本處理以及基于Gensim的文本向量化分析等內容。

第10章介紹基于機器學習的分析方法，包括線性回歸、嶺回歸、Lasso回歸、SVM、KNN、基于手寫體數字識別的分類范例等內容。

第11章和第12章通過兩個較為完整的項目案例介紹從爬蟲到數據分析的全流程，旨在使讀者將所學的技能應用在實際工作中。

第13章介紹通過電子郵件發送數據分析結果的技巧。

本書特點

本書是甘肅省自然科學基金項目：大數據中用于個性化推薦的信息傳播算法研究（項目編號：21JR11RA056）的研究成果之一，具有以下特點：

●　涉及內容廣泛：本書從初學者的視角出發，系統地講述了基于各類爬蟲框架的爬蟲技能、基于NumPy、Pandas和Matplotlib的數據分析技能，以及中文文本分析方法和機器學習算法在數據分析中的實戰技能。

●　拒絕紙上談兵：以實操為主，所有知識點均提供示例演示，讀者可以邊學邊練，快速上手。

●　代碼詳盡剖析：所有示例及項目代碼均進行詳盡剖析，旨在使讀者易于理解并能夠舉一反三。

配書資源

本書提供了案例源代碼和PPT課件，可以掃描以下二維碼下載：

若下載有問題，請發送電子郵件至booksaga@126.com，郵件主題為“Python網絡爬蟲與數據分析從入門到實踐”。

讀者對象

本書適合以下讀者閱讀：

●　網絡爬蟲和數據分析初學者。

●　數據分析工程師、辦公人員及科研技術人員。

●　培訓機構和高校的學生。

本書由蘭州文理學院的馬國俊執筆，雖然筆者盡心竭力，但限于水平，書中難免存在不妥之處，懇請廣大讀者批評指正。

著者

2023年1月