《用于數(shù)據(jù)分析的Python》百度網(wǎng)盤資源下載鏈接:提取代碼:e4n7簡介:Python是由荷蘭數(shù)學(xué)與計算機科學(xué)研究所的GuidovanRossum在90年代初設(shè)計的，作為一種叫做ABC的語言的替代品。WesMcKinney使用Python進行數(shù)據(jù)分析。epub百度網(wǎng)盤免費下載:鏈接:提取代碼:r77v。

文本挖掘常用工具:Python擴展知識:文本挖掘是從非結(jié)構(gòu)化的文本信息中獲取有趣的或有用的模式的過程。文本挖掘的主要目的是從非結(jié)構(gòu)化的文本文檔中提取有趣和重要的模式和知識。它可以看作是基于數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)挖掘或知識發(fā)現(xiàn)的延伸。文本挖掘是從數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展而來的，所以它的定義類似于眾所周知的數(shù)據(jù)挖掘的定義。

在數(shù)據(jù)分析對比方面，我認為R的優(yōu)勢如下:1。學(xué)習(xí)先易后難，不會嚇到小白們；2.數(shù)據(jù)科學(xué)里面有很多包。3.可視化有很多缺點:1。r更新頻繁，之前安裝的包更新后往往不支持；我電腦里裝了10個版本的R，一直切換2個。R語言中的包和函數(shù)都是隨便命名的。我不知道這些名字有什么用，也不記得如何讓小白使用它們。3.R語言社區(qū)人少，只能自己解決問題。4.即使有RStudio，寫代碼也不方便。先說python的優(yōu)點:1。它是一種能被理解和說的語言。

文本分析是指從表面深入到文本內(nèi)部，從而發(fā)現(xiàn)普通閱讀無法把握的深層含義。有以下幾種方法:1?！靶屡u”的方法很基本，但也很實用，就是從文本中讀出那些語言的非日常使用。2、符號學(xué)分析符號學(xué)其實是一個相當(dāng)寬泛的概念，我這里只指最經(jīng)典、最常用的符號學(xué)分析方法。3.敘事分析法主要是故事分析法。包括故事順序分析、故事類型分析等。，敘事視角分析包括敘述者的人稱、立場和可信度；

文本分析法的步驟:1 .分類必須完整、徹底，能夠適用于所有的分析材料，使所有的分析單元都歸入相應(yīng)的類別，不能有無處可去的地方。2.在分類時，應(yīng)使用相同的分類標(biāo)準(zhǔn)，即只能選擇一個屬性作為分類依據(jù)。3、分類層次必須明確，循序漸進，不得越級和層次混淆。4.在做具體的評估記錄之前，必須事先確定分析類別(維度)。

交易數(shù)據(jù)、人工數(shù)據(jù)、移動數(shù)據(jù)、機器和傳感器數(shù)據(jù)。1.首先是交易數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)平臺可以獲得時間跨度更大、體量更大的結(jié)構(gòu)化交易數(shù)據(jù)，從而可以分析更廣泛的交易數(shù)據(jù)類型，不僅包括POS或電商購物數(shù)據(jù)，還包括行為交易數(shù)據(jù)，如Web服務(wù)器記錄的互聯(lián)網(wǎng)點擊流數(shù)據(jù)日志。2.其次，人工數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)廣泛存在于電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻以及通過博客、維基，尤其是社交媒體生成的數(shù)據(jù)流中。

3.然后移動數(shù)據(jù)，有上網(wǎng)功能的智能手機和平板電腦越來越普遍。這些移動設(shè)備上的應(yīng)用程序可以跟蹤和交流無數(shù)的事件，從應(yīng)用程序中的交易數(shù)據(jù)(如搜索產(chǎn)品的記錄事件)到個人信息或狀態(tài)報告事件(如位置變化時報告新的地理編碼)。4.最后是機器和傳感器數(shù)據(jù)，包括功能設(shè)備創(chuàng)建或生成的數(shù)據(jù)，如智能電表、智能溫度控制器、工廠機器和連接到互聯(lián)網(wǎng)的家用電器。

1。通用大數(shù)據(jù)可視化分析2。關(guān)系分析:關(guān)系分析是大數(shù)據(jù)環(huán)境下(如信息傳播圖譜、社交網(wǎng)絡(luò)等)的新熱點。)，而它的本質(zhì)就是計算點與點之間的關(guān)系。在相關(guān)工具中，有一些可視化的、輕量級的桌面工具適合數(shù)據(jù)研究者。3.時空數(shù)據(jù)分析:適用于小規(guī)模(萬級)可視化展示分析，很少支持不同粒度的快速聚集探索。4.文本/非結(jié)構(gòu)化分析:基于自然語言處理(NLP)的文本分析在非結(jié)構(gòu)化內(nèi)容(如互聯(lián)網(wǎng)/社交媒體/電子商務(wù)評論)和大數(shù)據(jù)(甚至是調(diào)查和開放問題的結(jié)果分析)的分析中發(fā)揮著重要作用。

將它們從一個非結(jié)構(gòu)化的原始文本轉(zhuǎn)化為計算機可以識別和處理的結(jié)構(gòu)化信息，即對文本進行科學(xué)抽象，并建立其數(shù)學(xué)模型來描述和替代文本。這樣計算機就可以通過這個模型的計算和運算來識別文本。由于文本是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，要想從大量的文本中挖掘出有用的信息，首先要把文本轉(zhuǎn)換成可管理的結(jié)構(gòu)化形式。目前，人們通常使用向量空間模型來描述文本向量，

那么這個向量的維數(shù)會非常大。這種未經(jīng)處理的文本向量不僅給后續(xù)工作帶來了巨大的計算開銷，使得整個處理過程效率非常低，而且損害了分類和聚類算法的準(zhǔn)確性，從而使得得到的結(jié)果不盡人意，因此，需要在保證原意的基礎(chǔ)上，進一步凈化文本向量，找出最有代表性的文本特征。為了解決這個問題，最有效的方法就是通過特征選擇來降低維數(shù)。