【内容特点】
（1）全面讲解大数据采集与预处理的相关理论和实操
（2）注重实战，案例丰富，代码注释详尽，微课视频。
（3）精选3个行业案例精细讲解。
【资源特点】配套PPT、教案、教学大纲、习题答案。
【服务特点】作者提供QQ服务群等支持。

  
\t本书详细介绍大数据领域数据采集与预处理的相关理论和技术，全面讲解数据采集与预处理的流程及其在多个领域的应用。本书共8章，包括数据采集与预处理概述、数据采集与存储、数据采集进阶、数据清洗、数据规整与分组聚合、豆瓣电影排行榜数据抓取与预处理、使用Scrapy框架与Selenium采集股市每日点评数据并可视化、房产数据预处理。



\t本书可作为高等院校大数据、人工智能、计算机等专业的教材，也可供相关从业人员参考。

第1章 数据采集与预处理概述
1.1数据采集简介
1.1.1数据采集工具
1.1.2爬虫的原理与分类
1.1.3网络爬虫实现的核心流程
1.1.4爬虫的应用场景
1.2数据预处理简介
1.2.1数据预处理的目的与意义
1.2.2数据预处理技术
1.2.3数据预处理工具
1.3 Python中关于数据采集与预处理的常用库
1.3.1请求库
1.3.2解析库
1.3.3数据存储库
1.3.4处理库
习题
第2章 数据采集与存储
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