网络数据爬取及分析项目
网络数据爬取及分析项目：项目背景 网络数据爬取和分析是当今大数据时代的一项重要技术，它可以帮助我们更好地理解网络世界，发现新的商业机会，以及提升用户体验。
以下是使用八爪鱼采集器进行网页数据爬取的步骤： 打开八爪鱼采集器，并创建一个新的采集任务。 在任务设置中，输入要爬取的网址作为采集的起始网址。 配置采集规则。
拿爬取网站数据分析：用浏览器开发者工具的Network功能分析对应的数据接口或者查看源代码写出相应的正则表达式去匹配相关数据 将步骤一分析出来的结果或者正则用脚本语言模拟请求，提取关键数据。
基于无头浏览器的数据采集：无头浏览器是一种无界面的浏览器，它可以模拟用户在浏览器中的行为，包括页面加载、点击事件等。网络爬虫可以使用无头浏览器来模拟用户在Web页面中的操作，以获取数据。
数据爬取（Data Crawling）又称为数据采集、网络蜘蛛、网络爬虫、Web Spider、Web Crawler、Screen Scraping等，是指通过编写程序自动的从互联网上收集各种信息的一种技术手段。
然后就是解压缩数据：多线程并发抓取 单线程太慢的话，就需要多线程了，这里给个简单的线程池模板 这个程序只是简单地打印了1-10，但是可以看出是并发的。
python数据分析要学哪些东西
建模分析Scikit-learn从事数据分析建模必学的包，提供及汇总了当前数据分析领域常见的算法及解决问题，如分类问题、回归问题、聚类问题、降维、模型选择、特征工程。
Python 做基本数据计算和预处理的库，包括numpy ，scipy，pandas 这三个用得最多。 数据分析和挖掘库，主要是sklearn，Statsmodels。前者是最广泛的机器学习库，后者是侧重于统计分析的库。
python数据分析要学4点：熟练地使用数据分析主流工具。数据库、数据采集核心技能。数据分析高级框架。实际业务能力与商业分析。自然智能，指人通过大脑的运算和决策产生有价值的行为。
第一步：Python开发基础 Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
Python基础知识：作为入门数据分析的工具，首先需要掌握Python的基本语法和数据结构，如变量、列表、字典、循环和条件语句等。这些基础知识是后续数据分析的基石。
第三阶段数据分析+人工智能。这部分主要是学习爬虫相关的知识点，你需要掌握数据抓取、数据提取、数据存储、爬虫并发、动态网页抓取、scrapy框架、分布式爬虫、爬虫攻防、数据结构、算法等知识。
员工离职原因数据分析|python
与分布分析一致，离职员工的受教育水平有极低也有极高的。离职员工的受教育水平相差较大，整体而言受教育程度偏高，反映出该企业优秀人才流失较为严重。
主动离职 生活与工作的冲突。一是个人健康原因影响到工作；二是本人生活习惯和工作性质冲突，如：需要熬夜、出差、喝酒、陪客等；三是家庭生活和工作冲突，比如：配偶出国、家里有人需要自己陪护等。 个人与企业的冲突。
公司周边的交通情况、居民房的房价、物价的总体水平等都影响着人的职业岗位的选择，职场人士在多加考虑到这些因素的情况下，也有可能做出离职的选择。
Python数据分析(八):农粮组织数据集探索性分析(EDA)
1、探索性数据分析（EDA）是数据分析过程的第一步。在这里，可以了解拥有的数据，然后找出想要问的问题以及如何构建它们，以及如何最好地操纵可用数据源以获得所需的答案。
2、探索性数据分析（exploratory data analysis， EDA）：使用可视化方法和数据转换来系统化地探索数据。EDA 是一个可迭代的循环过程，具有以下作用：(1) 对数据提出问题。(2) 对数据进行可视化、转换和建模，进而找出问题的答案。
3、InteractiveShell.ast_node_interactivity = last_expr 使用i选项运行python脚本 从命令行运行python脚本的典型方法是：python hello.py。但是，如果在运行相同的脚本时添加-i，例如python -i hello.py，就能提供更多优势。
4、之前说到在模型选择方面没有银弹，那么如何确定最合适的模型提出假设，探索性数据分析（EDA）是一个必不可少的环节。
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