Python資料分析與挖掘實戰（開發流程及常用庫安裝）

本人新書《玩轉Python網路爬蟲》，可在天貓、京東等商城搜尋查閱或通過右側圖書連結購買，專案深入淺出，適合爬蟲初學者或者是已經有一些網路爬蟲編寫經驗，但希望更加全面、深入理解Python爬蟲的開發人員。

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作業系統：Windows
Python：3.5
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Python資料分析與挖掘主要流程如圖：

基本上做一個資料分析，大致的流程都是這樣的。最後根據模型說明進行相關的事務決策。

這裡簡單說一下資料採集，如果資料來源是來自於資料庫，直接獲取資料庫資料即可。如果是源於網站上的資料，這個可以實現爬蟲方式爬取資料。基本上資料採集來源都是這2部分的比較多。這裡就不做詳細的說明。
後續會詳細解說後面的流程。

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這裡用到的庫有：numpy，scipy，scikit_learn，statsmodels，pandas，matplotlib，gensim
這個用圖片說明作用：

這裡就不安裝Keras了，這個在Windows下體驗不理想。

常用庫的安裝就比較簡單，直接用pip install 安裝即可完成。安裝順序最好安裝上面的順序，其中一定要安裝numpy再安裝scipy。

pandas需要頻繁的寫入和寫出，這裡還需要安裝
pip install xlrd #讀取excel功能
pip install xlwt #寫入excel功能

其中還有其他庫的延伸，比如圖片處理的Pillow，視訊的處理opencv，高精度運算GMPY2。