Python數據分析與可視化項目實戰（簡體書）

《Python數據分析與可視化項目實戰》由淺入深地講解了使用Python語言實現大型商業案例項目數據分析的知識，幾乎覆蓋了當今主流的數據分析行業。全書共9章，分別講解了電影產業市場數據分析和可視化系統，電商客戶數據分析和可視化系統，房產信息數據分析和可視化系統，城市智能交通數據分析和可視化系統，NBA球星技術統計信息數據分析和可視化系統，股票數據分析和可視化系統，民宿信息數據分析和可視化系統，足球數據可視化分析和機器學習預測系統，網絡輿情數據分析和可視化系統等。 《Python數據分析與可視化項目實戰》適用於已經了解Python語言基礎語法，希望進一步提高自己Python開發水平的讀者，同時還可以作為大專院校相關專業的師生用書和培訓機構的教材。

王振麗，華中科技大學計算機碩士，資深Python開發工程師，熱衷於移動開底層系統架構、驅動開發、AI開發的研究和具體工作，對Python人工智能的架構設計和實現原理有非常深刻的認識和理解，應用開發經驗也十分豐富。

《Python數據分析與可視化項目實戰》專注於Python數據分析與可視化的實戰指導，打破了傳統的理論框架，注重實踐和項目實戰，適合有一定編程基礎、想要深入學習數據分析和可視化的讀者。
在內容設計上，採用了循序漸進的方式，逐步引導讀者掌握數據分析和可視化的技能。每章以一個具體的項目示例為主線，詳細講解相關的理論知識和基本技巧，並提供實用的代碼示例。讀者在閱讀過程中可以通過實際操作來加深對書中知識的理解和掌握。
書中每個項目案例都選取了具有代表性和實用性的主題，包括股票市場走勢預測、城市自行車共享需求預測、電商客戶數據分析等，這些項目案例不僅讓讀者理論與實踐相結合，更讓讀者從不同領域的數據問題中受益良多，將理論知識應用於實際項目中。

互聯網的飛速發展帶來了海量信息，而海量信息的背後對應的則是海量數據。如何從這些海量數據中獲取有價值的信息來供人們學習和工作使用，這就不得不用到大數據挖掘和分析技術。數據可視化分析作為大數據技術的核心一環，其重要性不言而喻。
隨著云時代的來臨，數據可視化分析技術將具有越來越重要的戰略意義。大數據已經滲透到每一個行業和業務領域，逐漸成為重要的生產要素，人們對於海量數據的運用預示著新一輪生產率增長浪潮的到來。數據可視化分析技術將幫助企業在合理時間內攫取、管理、處理、整理海量數據，為企業經營決策提供積極的幫助。數據可視化分析作為數據存儲和挖掘分析的前沿技術，已廣泛應用於物聯網、云計算、移動互聯網等戰略性新興產業。雖然數據可視化分析目前在國內還處於初級階段，但是其商業價值已經顯現出來，有實踐經驗的數據可視化分析人才更是成為各企業爭奪的物件。為了滿足對數據可視化分析人才日益增長的需求，很多大學開始嘗試開設數據可視化分析課程。
本書的特色
1．內容編排以實際項目為主導
本書以實際項目為基礎，通過一系列的數據分析和可視化項目，幫助讀者將理論知識轉化為實際應用。每個項目都提供了詳細的代碼和數據，讀者可以通過實際操作來鞏固所學的知識。
2．商業項目，新穎並具代表性
本書9個大型商業項目的實現過程，幾乎覆蓋了當今主流的應用領域，這些項目十分新穎，通過學習這幾個商業項目，可以幫助讀者探索自己的創新解決方案。
3．簡潔易懂的講解風格
本書通過直觀、易懂的案例來講解。讀者可以快速地掌握數據分析和可視化的基本概念和技術，並能夠應用於實際項目開發中。
4．二維碼布局全書，掃碼後可以觀看講解視頻
本書正文的每一個二級目錄都有一個二維碼，通過二維碼掃描可以觀看講解視頻，既包括實例講解也包括教程講解，幫助讀者快速掌握本書案例。
本書的讀者物件
軟件工程師；
Python初學者和自學者；
專業數據分析人員；
數據庫工程師和管理員；
研發工程師；
大學及中學教育工作者。
致謝
本書由王振麗編著，在編寫過程中，得到了清華大學出版社各位編輯的大力支持。正是各位專業人士的耐心和高效，才使本書能夠在這麼短的時間內出版。另外，也十分感謝我的家人給予的巨大支持。本人水平畢竟有限，書中存在紕漏之處在所難免，誠請讀者提出寶貴的意見或建議，以便修訂並使之更臻完善。
最後感謝您購買本書，希望本書能成為您編程路上的領航者，祝您閱讀快樂！

編 者

第1章 電影產業市場數據分析和可視化系統(Flask FastAPI Vue Echarts) 1
1.1 電影產業介紹 2
1.2 電影市場的需求分析 2
1.2.1 市場需要高質量作品 2
1.2.2 國內電影市場的變化 3
1.3 系統架構 3
1.4 準備數據 4
1.5 後端數據分析模塊 5
1.5.1 後端系統配置 5
1.5.2 注冊FastAPI訪問 6
1.5.3 URL錯誤處理 9
1.5.4 後端數據分析 11
1.5.5 後端主文件 15
1.5.6 日志處理 16
1.6 前端數據可視化模塊 18
1.6.1 前端系統配置 18
1.6.2 前臺主頁 19
1.6.3 電影時長占比圖 28
1.6.4 電影上映年份趨勢圖 33
1.6.5 各國及地區電影出產量統計圖 37
1.6.6 電影類別排行統計圖 41
1.6.7 電影語言使用統計圖 46
1.6.8 各國及地區電影評分展示統計圖 52
第2章 電商客戶數據分析和可視化系統(Jupyter Notebook Scikit-Learn Matplotlib Pandas) 59
2.1 電商行業發展介紹 60
2.1.1 國內電商市場現狀分析 60
2.1.2 電商行業發展趨勢介紹 60
2.2 需求分析 61
2.2.1 電商的商業模式 61
2.2.2 核心指標需求分析 62
2.2.3 指標體系需求分析 63
2.2.4 數據分析方法 65
2.2.5 電商平臺“人”的指標思維導圖 66
2.3 系統架構 66
2.4 準備數據 67
2.5 數據分析 68
2.5.1 數據清洗 68
2.5.2 數據分析 73
2.5.3 數據建模 78
第3章 房產信息數據分析和可視化系統(網絡爬蟲 MySQL pylab實現) 85
3.1 背景介紹 86
3.1.1 行業發展現狀 86
3.1.2 房地產行業市場調查 86
3.2 需求分析 87
3.3 系統架構 87
3.4 系統設置 88
3.4.1 選擇版本 88
3.4.2 保存日志信息 89
3.4.3 設置創建的文件名 89
3.4.4 設置爬取城市 91
3.4.5 處理區縣信息 93
3.4.6 處理日期和時間 95
3.5 破解反爬機制 95
3.5.1 定義爬蟲基類 96
3.5.2 瀏覽器用戶代理 97
3.5.3 在線IP代理 98
3.6 爬蟲爬取信息 99
3.6.1 設置解析元素 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 爬取小區信息 107
3.6.5 爬取租房信息 110
3.7 數據可視化 115
3.7.1 爬取數據並保存到數據庫 115
3.7.2 可視化濟南市房價最貴的4個小區 120
3.7.3 可視化濟南市主要地區的房價均價 121
3.7.4 可視化濟南市主要地區的房源數量 123
3.7.5 可視化濟南市各區的房源數量所占百分比 124
第4章 城市智能交通數據分析和可視化系統(Pandas Matplotlib Numpy) 127
4.1 背景介紹 128
4.2 需求分析 128
4.2.1 城市交通存在的問題 128
4.2.2 智能交通建設的必要性 129
4.2.3 項目目標 130
4.3 系統架構 131
4.4 從CSV文件讀取數據 132
4.4.1 讀取並顯示CSV文件中的前3條騎行數據 132
4.4.2 讀取並顯示CSV文件中指定列的數據 134
4.4.3 用統計圖可視化CSV文件中的數據 135
4.4.4 選擇指定數據 136
4.5 日期相關操作 142
4.5.1 統計每個月的騎行數據 142
4.5.2 展示某街道前5天的騎行數據信息 143
4.5.3 統計周一到周日每天的數據 145
4.5.4 使用Matplotlib圖表可視化展示統計數據 146
第5章 NBA球星技術統計信息數據分析和可視化系統(網絡爬蟲 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 系統架構 151
5.4 球員特徵可視化 152
5.4.1 爬取球員得分信息 152
5.4.2 球員數據聚類分析 155
5.5 球員數據可視化雷達圖 161
5.5.1 分析季後賽杜蘭特的數據 161
5.5.2 分析季後賽庫裡的數據 166
5.6 球星命中數據信息可視化 167
5.6.1 繪製籃球場 168
5.6.2 爬取球星庫裡的投籃信息：Referer反爬 171
5.6.3 庫裡投籃信息的可視化 174
5.6.4 杜蘭特投籃信息的可視化 175
第6章 股票數據分析和可視化系統(網絡爬蟲 Selenium TuShare Matplotlib Scikit-Learn) 177
6.1 背景介紹 178
6.2 需求分析 178
6.2.1 股票歷史數據分析的目的與意義 178
6.2.2 股票數據分析 179
6.3 系統架構 179
6.4 爬取股票實時漲幅榜信息 180
6.4.1 準備Selenium環境 180
6.4.2 爬取數據 181
6.4.3 獲取指定股票所屬行業信息 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股票數據保存到Excel文件 184
6.5 AI選股系統 186
6.5.1 準備TuShare 186
6.5.2 跟蹤熱點板塊 187
6.5.3 數據建模和評估分析 199
第7章 民宿信息數據分析和可視化系統(網絡爬蟲 Django Echarts可視化) 219
7.1 背景介紹 220
7.2 系統架構 221
7.3 爬蟲爬取信息 221
7.3.1 系統配置 221
7.3.2 Item處理 222
7.3.3 具體爬蟲 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 保存爬蟲信息 239
7.4 數據可視化 244
7.4.1 數據庫設計 244
7.4.2 登錄驗證表單 247
7.4.3 視圖顯示 248
第8章 足球數據可視化分析和機器學習預測系統(Matplotlib Pandas Seaborn Scikit-Learn實現) 259
8.1 歐洲足球五大聯賽 260
8.2 系統架構 261
8.3 準備數據 261
8.4 數據可視化分析 262
8.4.1 事件收集 262
8.4.2 射門數據可視化 266
8.4.3 球隊和球員數據可視化 268
8.4.4 聯賽數據可視化 275
8.4.5 巴塞羅那隊的進球數據百分比餅圖 279
8.4.6 紅牌和黃牌數據可視化 280
8.4.7 進球數據可視化 285
8.4.8 梅西和C羅的數據可視化 292
8.4.9 五大聯賽的球員數量可視化 295
8.5 比賽預測 296
8.5.1 讀取數據 296
8.5.2 清洗數據 299
8.5.3 邏輯回歸算法 300
8.5.4 梯度提升模型 301
8.5.5 隨機森林 302
8.5.6 深度學習 303
第9章 網絡輿情數據分析和可視化系統(Scikit-Learn Tornado Celery FastAPI Pandas Vue) 305
9.1 系統介紹 306
9.1.1 輿情數據分析的意義 306
9.1.2 輿情熱度分析 306
9.2 架構設計 307
9.2.1 模塊分析 307
9.2.2 系統架構 308
9.3 微博爬蟲 309
9.3.1 系統配置 309
9.3.2 批量帳號模擬登錄 309
9.3.3 爬取信息 311
9.4 系統後端 322
9.4.1 系統配置 322
9.4.2 數據結構設計 323
9.4.3 數據處理 327
9.4.4 微博話題分析 334
9.5 系統前端 341
9.5.1 API導航 341
9.5.2 博文詳情 342