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大数据作业涉及Python MOOC网数据爬虫。

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简介：
为了顺利运行，请确保您的操作系统为Windows，并安装好Python编辑器以及与之兼容的Chrome浏览器。借助这些工具，您可以有效地抓取课程内容、用户评论、以及学生的相关信息，从而获取包含大数据作业的丰富数据。请注意，此资源仅供学习和研究目的使用，务必遵守相关法律法规，严禁将其用于任何非法活动。

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  • Python MOOC网大数据爬取作业
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    本项目为Python MOOC网上大数据爬取作业，旨在利用Python编写网络爬虫程序，自动化收集课程相关信息及用户评论数据，进行数据分析与挖掘。 运行环境为Windows，需要安装Python编辑器及合适版本的Chrome浏览器，以便爬取课程、评论和学生相关信息，适用于大数据作业。仅供参考，请勿用于非法用途。
     
  • Python爬虫与数据分析可视化大作业.zip
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    本压缩包包含一个利用Python进行数据抓取和分析可视化的综合项目，内含代码、数据集及报告文档。 使用Python编写爬虫程序，并将获取的数据进行可视化分析。数据可视化的类型包括饼图、柱状图、漏斗图和词云。此外，还提供源代码以及报告书。
     
  • Python爬虫与数据分析可视化的大作业.zip
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    本资料包为Python课程大作业资源，内含使用Python进行网页数据抓取、存储及数据分析可视化的项目代码和教程，适用于学习网络爬虫技术及数据可视化。 Python爬虫数据可视化分析大作业涵盖疫情大数据分析，涉及网络爬虫、可视化分析、GIS地图应用、情感与舆情分析、主题挖掘、威胁情报溯源以及知识图谱构建等，并结合了预测预警及AI和NLP技术的应用。
     
  • Python爬虫与数据可视化分析大作业含文档
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    本作品为Python爬虫技术及数据可视化分析的大作业项目，包含详细的项目文档和代码注释，旨在帮助学习者掌握网络数据抓取与数据分析技能。 Python 爬虫数据可视化分析大作业 项目概述： 本项目旨在使用Python爬虫技术从互联网获取数据，并对这些数据进行可视化分析。整个项目将分为以下几个步骤：数据获取、数据清洗、数据分析和数据可视化。最终，我们将生成一个详细的文档，展示整个过程和分析结果。 2. 数据获取 我们将使用Python的requests库和BeautifulSoup库来爬取数据。目标网站为某电商平台，我们将获取商品的价格、评价数量和评分等信息。
     
  • Python爬虫及数据可视化
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    本课程深入讲解使用Python进行网页抓取与数据分析的技术，涵盖从基础到高级的数据获取、解析和可视化的全过程。 为了访问前程无忧官网并搜索大数据职位的信息，可以使用开发者模式来模拟浏览器的行为。这需要设置请求头(Request Headers)以模仿真实用户行为，并防止网站封禁IP地址（尽管前程无忧通常不会这么做）。通过这种方式，我们可以编写一个函数，允许输入想要了解的职位信息后进行爬取。 除了获取页面上的基本信息外，代码还会抓取每个职位和公司的链接。这些数据随后会被存储在Excel文件中，虽然处理起来稍微复杂一些，但结果非常直观易读。 下面是实现这一功能的核心部分：通过使用嵌套循环来完成分页浏览以及逐行记录信息的任务。由于需要获取大量数据，程序会爬取多个页面的内容，并将所有相关信息保存下来以供后续分析和查看。
     
  • 关于天气数据的爬虫与Python数据分析报告（3000字大作业）
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    本项目通过编写Python爬虫程序获取实时天气数据，并利用Python进行数据分析和可视化处理，旨在掌握从网络抓取数据到生成分析报告的全流程技能。 每年春夏之交时节广东都会进入汛期。本次报告通过爬取天气网站的历史数据，搜集了广东佛山近10年6月份的天气信息（包括最高与最低气温、天气状况及风向），并进行了数据分析。利用这些历史数据作为输入，我们采用单变量线性回归和逻辑回归等方法对未来的气象情况进行关联分析与预测。 在本例中，通过逻辑回归分析以及绘制可视化图表的方式探讨了佛山6月份的最低气温是否与最高气温存在相关性。由于代码过长，在这里仅以伪代码的形式进行说明： 1. 导入必要的数据分析和机器学习库：包括Python的数据分析库pandas、绘图库matplotlib.pyplot、数值计算库numpy以及机器学习库sklearn。 2. 从数据集中读取并导入到pandas-dataframe框架中，接着对数据进行预处理。具体来说，首先移除温度值中的“°C”符号，并将这些数值更新为整型；然后针对日期字段，将其转换成1至347的序列形式（对应2011年6月1日至2022年6月17日），并存储在numpy数组中。 3. 利用sklearn库准备开始训练模型。采用lbfgs算法进行逻辑回归分析时，该方法通过利用损失函数的二阶导数矩阵（即海森矩阵）来进行迭代优化过程。
     
  • Python爬虫期末作业：抓取应届生招聘网数据
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    本项目为Python爬虫课程的期末作业，旨在通过编写爬虫程序来获取应届生招聘网的相关招聘信息，并进行数据分析和可视化。 本段落件仅供学习交流使用，请勿用于其他目的。
     
  • 大数据简历项目：涉及两例联通大数据案例及一项爬虫任务
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    本项目聚焦于运用联通大数据进行分析研究，包含两个实际应用案例与一次数据抓取实践，旨在探索大数据在通信行业的深度应用。 大数据简历包含三个项目： 项目一：联通大数据项目 项目名称：移动终端上网数据实时分析处理系统； 开发环境：IDEA、eclipse、maven、jdk； 系统架构：hadoop+zookeeper+flume+Spark+hive+mysql+sqoop+Oracle。 项目二：联通大数据项目 项目名称：信令数据实时分析处理系统； 开发环境：IDEA、eclipse、maven、jdk； 系统架构：hadoop+zookeeper+Spark+hive+mysql+sqoop+Oracle。 项目三：网络爬虫 项目名称：爬取电商网站商品信息； 开发环境：eclipse、mysql、maven、jdk、svn； 系统架构：hadoop+zookeeper+httpclient+htmlcleaner+hbase+redis+solr+flume+kafka+storm。