Python數(shù)據(jù)分析與可視化項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

第1章  電影產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)數(shù)據(jù)分析和可視化系統(tǒng)(Flask FastAPI Vue Echarts) 1
1.1  電影產(chǎn)業(yè)介紹 2
1.2  電影市場(chǎng)的需求分析 2
1.2.1  市場(chǎng)需要高質(zhì)量作品 2
1.2.2  國(guó)內(nèi)電影市場(chǎng)的變化 3
1.3  系統(tǒng)架構(gòu) 3
1.4  準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 4
1.5  后端數(shù)據(jù)分析模塊 5
1.5.1  后端系統(tǒng)配置 5
1.5.2  注冊(cè)FastAPI訪問(wèn) 6
1.5.3  URL錯(cuò)誤處理 9
1.5.4  后端數(shù)據(jù)分析 11
1.5.5  后端主文件 15
1.5.6  日志處理 16
1.6  前端數(shù)據(jù)可視化模塊 18
1.6.1  前端系統(tǒng)配置 18
1.6.2  前臺(tái)主頁(yè) 19
1.6.3  電影時(shí)長(zhǎng)占比圖 28
1.6.4  電影上映年份趨勢(shì)圖 33
1.6.5  各國(guó)及地區(qū)電影出產(chǎn)量統(tǒng)計(jì)圖 37
1.6.6  電影類別排行統(tǒng)計(jì)圖 41
1.6.7  電影語(yǔ)言使用統(tǒng)計(jì)圖 46
1.6.8  各國(guó)及地區(qū)電影評(píng)分展示統(tǒng)計(jì)圖 52
第2章  電商客戶數(shù)據(jù)分析和可視化系統(tǒng)(Jupyter Notebook Scikit-Learn Matplotlib Pandas) 59
2.1  電商行業(yè)發(fā)展介紹 60
2.1.1  國(guó)內(nèi)電商市場(chǎng)現(xiàn)狀分析 60
2.1.2  電商行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)介紹 60
2.2  需求分析 61
2.2.1  電商的商業(yè)模式 61
2.2.2  核心指標(biāo)需求分析 62
2.2.3  指標(biāo)體系需求分析 63
2.2.4  數(shù)據(jù)分析方法 65
2.2.5  電商平臺(tái)“人”的指標(biāo)思維導(dǎo)圖 66
2.3  系統(tǒng)架構(gòu) 66
2.4  準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 67
2.5  數(shù)據(jù)分析 68
2.5.1  數(shù)據(jù)清洗 68
2.5.2  數(shù)據(jù)分析 73
2.5.3  數(shù)據(jù)建模 78
第3章  房產(chǎn)信息數(shù)據(jù)分析和可視化系統(tǒng)(網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng) MySQL pylab實(shí)現(xiàn)) 85
3.1  背景介紹 86
3.1.1  行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀 86
3.1.2  房地產(chǎn)行業(yè)市場(chǎng)調(diào)查 86
3.2  需求分析 87
3.3  系統(tǒng)架構(gòu) 87
3.4  系統(tǒng)設(shè)置 88
3.4.1  選擇版本 88
3.4.2  保存日志信息 89
3.4.3  設(shè)置創(chuàng)建的文件名 89
3.4.4  設(shè)置爬取城市 91
3.4.5  處理區(qū)縣信息 93
3.4.6  處理日期和時(shí)間 95
3.5  破解反爬機(jī)制 95
3.5.1  定義爬蟲(chóng)基類 96
3.5.2  瀏覽器用戶代理 97
3.5.3  在線IP代理 98
3.6  爬蟲(chóng)爬取信息 99
3.6.1  設(shè)置解析元素 99
3.6.2  爬取二手房信息 99
3.6.3  爬取樓盤信息 103
3.6.4  爬取小區(qū)信息 107
3.6.5  爬取租房信息 110
3.7  數(shù)據(jù)可視化 115
3.7.1  爬取數(shù)據(jù)并保存到數(shù)據(jù)庫(kù) 115
3.7.2  可視化濟(jì)南市房?jī)r(jià)最貴的4個(gè)小區(qū) 120
3.7.3  可視化濟(jì)南市主要地區(qū)的房?jī)r(jià)均價(jià) 121
3.7.4  可視化濟(jì)南市主要地區(qū)的房源數(shù)量 123
3.7.5  可視化濟(jì)南市各區(qū)的房源數(shù)量所占百分比 124
第4章  城市智能交通數(shù)據(jù)分析和可視化系統(tǒng)(Pandas Matplotlib Numpy) 127
4.1  背景介紹 128
4.2  需求分析 128
4.2.1  城市交通存在的問(wèn)題 128
4.2.2  智能交通建設(shè)的必要性 129
4.2.3  項(xiàng)目目標(biāo) 130
4.3  系統(tǒng)架構(gòu) 131
4.4  從CSV文件讀取數(shù)據(jù) 132
4.4.1  讀取并顯示CSV文件中的前3條騎行數(shù)據(jù) 132
4.4.2  讀取并顯示CSV文件中指定列的數(shù)據(jù) 134
4.4.3  用統(tǒng)計(jì)圖可視化CSV文件中的數(shù)據(jù) 135
4.4.4  選擇指定數(shù)據(jù) 136
4.5  日期相關(guān)操作 142
4.5.1  統(tǒng)計(jì)每個(gè)月的騎行數(shù)據(jù) 142
4.5.2  展示某街道前5天的騎行數(shù)據(jù)信息 143
4.5.3  統(tǒng)計(jì)周一到周日每天的數(shù)據(jù) 145
4.5.4  使用Matplotlib圖表可視化展示統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù) 146
第5章  NBA球星技術(shù)統(tǒng)計(jì)信息數(shù)據(jù)分析和可視化系統(tǒng)(網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng) Referer反爬 JSON Matplotlib Pandas) 149
5.1  背景介紹 150
5.1.1  NBA介紹 150
5.1.2  NBA的全球化 150
5.2  需求分析 151
5.3  系統(tǒng)架構(gòu) 151
5.4  球員特征可視化 152
5.4.1  爬取球員得分信息 152
5.4.2  球員數(shù)據(jù)聚類分析 155
5.5  球員數(shù)據(jù)可視化雷達(dá)圖 161
5.5.1  分析季后賽杜蘭特的數(shù)據(jù) 161
5.5.2  分析季后賽庫(kù)里的數(shù)據(jù) 166
5.6  球星命中數(shù)據(jù)信息可視化 167
5.6.1  繪制籃球場(chǎng) 168
5.6.2  爬取球星庫(kù)里的投籃信息：Referer反爬 171
5.6.3  庫(kù)里投籃信息的可視化 174
5.6.4  杜蘭特投籃信息的可視化 175
第6章  股票數(shù)據(jù)分析和可視化系統(tǒng)(網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng) Selenium TuShare Matplotlib Scikit-Learn) 177
6.1  背景介紹 178
6.2  需求分析 178
6.2.1  股票歷史數(shù)據(jù)分析的目的與意義 178
6.2.2  股票數(shù)據(jù)分析 179
6.3  系統(tǒng)架構(gòu) 179
6.4  爬取股票實(shí)時(shí)漲幅榜信息 180
6.4.1  準(zhǔn)備Selenium環(huán)境 180
6.4.2  爬取數(shù)據(jù) 181
6.4.3  獲取指定股票所屬行業(yè)信息 182
6.4.4  獲取漲幅榜和跌幅榜信息 183
6.4.5  將漲幅榜前10和跌幅榜前10股票數(shù)據(jù)保存到Excel文件 184
6.5  AI選股系統(tǒng) 186
6.5.1  準(zhǔn)備TuShare 186
6.5.2  跟蹤熱點(diǎn)板塊 187
6.5.3  數(shù)據(jù)建模和評(píng)估分析 199
第7章  民宿信息數(shù)據(jù)分析和可視化系統(tǒng)(網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng) Django Echarts可視化) 219
7.1  背景介紹 220
7.2  系統(tǒng)架構(gòu) 221
7.3  爬蟲(chóng)爬取信息 221
7.3.1  系統(tǒng)配置 221
7.3.2  Item處理 222
7.3.3  具體爬蟲(chóng) 223
7.3.4  破解反爬字體加密 232
7.3.5  下載器中間件 235
7.3.6  保存爬蟲(chóng)信息 239
7.4  數(shù)據(jù)可視化 244
7.4.1  數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì) 244
7.4.2  登錄驗(yàn)證表單 247
7.4.3  視圖顯示 248
第8章  足球數(shù)據(jù)可視化分析和機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)系統(tǒng)(Matplotlib Pandas Seaborn Scikit-Learn實(shí)現(xiàn)) 259
8.1  歐洲足球五大聯(lián)賽 260
8.2  系統(tǒng)架構(gòu) 261
8.3  準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 261
8.4  數(shù)據(jù)可視化分析 262
8.4.1  事件收集 262
8.4.2  射門數(shù)據(jù)可視化 266
8.4.3  球隊(duì)和球員數(shù)據(jù)可視化 268
8.4.4  聯(lián)賽數(shù)據(jù)可視化 275
8.4.5  巴塞羅那隊(duì)的進(jìn)球數(shù)據(jù)百分比餅圖 279
8.4.6  紅牌和黃牌數(shù)據(jù)可視化 280
8.4.7  進(jìn)球數(shù)據(jù)可視化 285
8.4.8  梅西和C羅的數(shù)據(jù)可視化 292
8.4.9  五大聯(lián)賽的球員數(shù)量可視化 295
8.5  比賽預(yù)測(cè) 296
8.5.1  讀取數(shù)據(jù) 296
8.5.2  清洗數(shù)據(jù) 299
8.5.3  邏輯回歸算法 300
8.5.4  梯度提升模型 301
8.5.5  隨機(jī)森林 302
8.5.6  深度學(xué)習(xí) 303
第9章  網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)分析和可視化系統(tǒng)(Scikit-Learn Tornado Celery FastAPI Pandas Vue) 305
9.1  系統(tǒng)介紹 306
9.1.1  輿情數(shù)據(jù)分析的意義 306
9.1.2  輿情熱度分析 306
9.2  架構(gòu)設(shè)計(jì) 307
9.2.1  模塊分析 307
9.2.2  系統(tǒng)架構(gòu) 308
9.3  微博爬蟲(chóng) 309
9.3.1  系統(tǒng)配置 309
9.3.2  批量賬號(hào)模擬登錄 309
9.3.3  爬取信息 311
9.4  系統(tǒng)后端 322
9.4.1  系統(tǒng)配置 322
9.4.2  數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 323
9.4.3  數(shù)據(jù)處理 327
9.4.4  微博話題分析 334
9.5  系統(tǒng)前端 341
9.5.1  API導(dǎo)航 341
9.5.2  博文詳情 342