Python大数据特训班：资料自动化收集、整理、分析、储存与应用实战(附近300分钟影音教学／范例程式) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　国内Python最畅销作者团队重磅力作！

　　迅速掌握资料处理要领，深入各式专案主题
　　立即体验Python的大数据超强实战力！

　　面对大数据资料
　　如何爬取？如何整理？
　　如何呈现？最后要如何保留？
　　就用生活化的专题实战全面解密

　　每天的股票交易量、政府的公开资料、社群网站上传的图片与影音量，以及店家或网路商店的销售数据…等，都让资料量快速爆增。大数据时代来临，不仅科技业重视，就连传统的零售业、金融业、制造业、旅游业，以及政府都争相投入，无不希望能运用数据分析与预测来协助决策方向，也让新兴的数据分析师、资料分析师、资料科学家成为热门职业。

　　Python堪称是大数据与AI时代的第一程式语言，在资料处理上有着非常重要的地位。本书以生活化的专题进行实战，只要能掌握资料爬取分析、视觉化呈现，以及储存交换应用的关键技术，就能掌控大数据的应用。

　　■快速建置便利的Python开发环境，一次学会资料科学的实用模组。
　　■完整学习Python资料处理的三大观念与技术：撷取分析、视觉化呈现与储存应用。
　　■全面深入不同应用面向，如：网路爬虫、资料正规化、资料视觉化、资料储存与读取(CSV、Excel、Google试算表…)、批次档案下载、公开资料应用、API建立、验证码辨识….
　　■以国内热门实例进行大数据专案实作，如：运动相簿下载、股票市场个股分析统计图、用LINE传送即时股价、新书排行榜、取得米其林餐厅资讯、乡镇市区天气预报及建立API，以及自动化订票…
　　■针对专案实战提供影音辅助教学，加速学习效率。

　　书附超值光碟：范例程式档/近300分钟专案实战影音教学
 

数据驱动时代的个人与专业效率革命：从基础到实践的系统指南 在信息爆炸的今天，我们无时无刻不被海量数据所包围。如何有效地从这些“信息洪流”中提取出有价值的洞察，并将其转化为实际的生产力，是衡量个人和企业竞争力的关键指标。本书聚焦于一套完整的、可操作的数据处理与应用工作流，旨在帮助读者构建一套强大而高效的自动化体系，覆盖从原始数据采集到最终应用落地的全流程。 本书的核心理念是：数据获取不应是瓶颈，数据处理应是服务于洞察，数据应用才是价值的最终体现。 我们将完全避开任何特定的、与您提供的书名中明确提及的“Python大数据特训班”学习内容（如特定的数据采集库、特定的大数据处理框架或特定的编程语言讲解）相关的细节。相反，我们将构建一个更具普适性、面向流程优化的知识体系。 --- 第一部分：基础认知与高效的数据思维构建 本部分致力于奠定坚实的数据素养基础，帮助读者建立正确的“数据驱动”心态，理解数据在现代工作流中的战略地位。 1. 数据的价值链与工作流解耦： 我们将深入探讨数据的生命周期，从数据源的识别、收集策略的制定、到清洗、分析、可视化以及最终的系统集成。强调将整个流程分解为可独立优化和维护的模块，避免“一锅烩”式的复杂系统。重点讲解如何识别流程中的效率洼地和潜在的数据质量风险点。 2. 结构化思维与元数据的力量： 分析数据之前，必须先理解数据。本章将介绍如何通过元数据（描述数据的数据）来高效地组织和理解非结构化或半结构化信息流。学习如何设计清晰的数据字典和分类标准，确保数据的可检索性、可维护性和跨部门的通用性。这部分内容侧重于流程设计和文档规范，而非任何具体的编程实现。 3. 隐私、合规与数据伦理基础： 在处理任何信息时，合规性是不可逾越的红线。本章将介绍数据使用的基本法律框架和行业标准（如数据匿名化、访问控制的基本原则），确保所有后续的操作都在合法、合规的框架内进行。我们将探讨数据治理的初步概念，即如何确保持续的数据质量和可信度。 --- 第二部分：自动化流程的策略设计与工具选择（非特定语言或库） 本部分关注于如何设计一个健壮的自动化流程，重点在于策略和架构选择，而不是具体的代码实现细节。 1. 多源数据整合的挑战与模型： 现代业务往往需要整合来自不同平台（如CRM、ERP、市场工具、日志系统）的数据。本章将介绍几种经典的数据集成模型（如ETL/ELT的宏观区别），重点在于如何设计一个统一的数据接口层，屏蔽底层数据源的技术差异。讨论如何处理数据模式（Schema）的不一致性问题。 2. 流程编排与调度机制概述： 自动化流程的有效性依赖于精确的调度。我们将讨论时间驱动、事件驱动和混合驱动的调度策略。介绍不同类型的流程编排工具（如工作流管理系统WMS的概念模型），重点在于理解依赖关系管理、重试机制和故障报警的必要性。 3. 效率提升的“无代码/低代码”初步探索： 对于非核心技术团队，快速实现自动化需求至关重要。本章将概述现有市场上的通用自动化平台的能力边界，以及何时应选择使用现成的图形化工具来快速搭建信息管道，而非从头开始构建。侧重于评估这些工具的扩展性和锁定风险。 --- 第三部分：数据清洗、转换与质量保障体系 数据的原始状态往往是混乱的。本部分将聚焦于如何系统性地清理、转换数据，并建立起一套持续监控数据质量的机制。 1. 数据异常检测与鲁棒性处理： 如何识别缺失值、重复记录、边界值错误？本章将详细介绍一套通用的异常值识别流程，包括基于统计学的方法（如IQR法则、Z-Score的理念）和基于业务规则的校验。重点在于如何设计自动化的“隔离区”（Quarantine Zone），将无法自动处理的脏数据标记出来供人工复核。 2. 数据的规范化与维度建模： 为后续的分析和报告做准备，数据必须被规范化。本章介绍如何将分散的数据点聚合到清晰的维度和事实表中（数据仓库的基本思想），确保分析口径的一致性。探讨数据转换中的数据脱敏和聚合策略，以平衡数据可用性和安全性。 3. 持续质量监控框架的建立： 数据质量不是一次性任务，而是持续的维护。我们将设计一套数据质量检查仪表板的概念模型，用于实时或定时监控关键指标（如完整性率、时效性、准确性），并建立自动化的预警系统，确保流程中的任何退化都能被迅速发现。 --- 第四部分：信息洞察的展现与业务集成应用 最终，数据处理的目的是驱动决策和优化业务。本部分将探讨如何将处理好的数据转化为可操作的业务洞察。 1. 报告与仪表板的设计原则： 好的可视化应能讲述清晰的故事。本章将讨论如何根据不同的受众（高管、分析师、一线操作员）设计定制化的信息展示界面。重点在于选择正确的图表类型来传达关键信息，以及如何设计交互式元素以支持深度探索。 2. 数据驱动的反馈循环： 如何将分析结果反哺给业务系统？本章介绍将计算出的指标（如客户评分、库存预测）自动推送回CRM或ERP系统的基本架构概念。讨论数据应用层需要满足的性能和实时性要求。 3. 流程优化与自动化效果评估： 流程的自动化不仅仅是省去了手动操作，更重要的是提升了决策质量。本章指导读者如何量化自动化带来的实际收益（例如，报告生成时间缩短百分比、决策错误率下降），并利用这些数据来指导下一轮的流程迭代和优化。 --- 本书适合的读者群体： 本书面向所有希望系统性提升信息处理效率的专业人士，无论您是 IT 架构师、业务分析师、数据运营人员、还是希望优化个人工作流的高级用户。它提供的是一套方法论和架构蓝图，帮助您理解如何构建一套稳定、可靠且可扩展的数据自动化体系，以应对日益增长的信息处理需求。本书旨在传授的是“如何思考数据流程”的通用技能，而非特定工具的语法细节。

作者简介

文渊阁工作室

　　一个致力于资讯图书创作二十余载的工作团队，擅长用轻松诙谐的笔触，深入浅出介绍难懂的 IT 技术，并以范例带领读者学习电脑应用的大小事。

　　我们不卖弄深奥的专有名辞，奋力坚持吸收新知的态度，诚恳地与读者分享在学习路上的点点滴滴，让软体成为每个人改善生活应用、提昇工作效率的工具。

　　举凡程式开发、文书处理、美工动画、摄影修片、网页制作，都是我们专注的重点，而不同领域有各自专业的作者组成，以进行书籍的规划与编写。一直以来，感谢许多读者与学校老师的支持，选定为自修用书或授课教材。衷心期待能尽我们的心力，帮助每一位读者燃烧心中的小宇宙，用学习的成果在自己的领域里发光发热！

　　我们期待自己能在每一本创作中注入快快乐乐的心情来分享， 也期待读者能在这样的氛围下快快乐乐的学习。

　　官方网站：www.e-happy.com.tw
　　FB粉丝团：www.facebook.com/ehappytw
 

CH01 建置Python开发环境
Python可在多种平台开发执行，本书以Windows系统做为开发平台。

CH02 大数据资料爬取与分析
大数据的时代来临，存在于网路中的巨量资料就成为收集时的重要来源。Python程式能透过低成本、自动化的方式由网路中爬取大量而有效的资料，对于资料科学家来说是相当重要的技巧。

CH03 数据资料视觉化
视觉化的图表可以将复杂的数据简化成为易于吸收的内容，也加快了人们对于数据理解、消化与决策
的时间。

CH04 数据资料储存与读取
跨入大数据领域时除了要加强撷取资料的技巧，面对大量资料的储存与读取，更是应用时重要的关键。在本章中将介绍Python在资料储存与读取时不能错过的选择：档案、CSV、Excel、SQLite、MySQL，以及Google试算表。

CH05 实战：批次下载YouTube影片
许多人会将相同主题或是有关联的影片整理在一个播放清单中，因为影片的数量众多，如果一个一个下载，将耗费相当多时间。本专题的重点即是在分析网页清单中的影片网址后，完成批次下载所有清单中影片的工作。

CH06 实战：运动相簿下载
我们希望在运动赛事的网站上下载某项活动相簿里的大量照片储存在本机中。在过程中除了要精准分析网页中的所需要的资料，也要突破网站为了主机的效能，以分批载入图片的方式，对自动化下载资料所造成的阻碍。

CH07 实战：台湾股票市场个股分析统计图
股票市场强调公开、透明，几乎所有股票资讯皆可在台湾证券交易所取得。但是，有许多资料提供的方式或格式，并不一定符合每个人的需求。如何在撷取资料后进行收集分析，最后再执行资料视觉化的动作，是许多人关心的话题。本专题将撷取台湾证券交易所日成交资料，先以单月的资料绘制统计图，最后再集合全年12个月的资料后，绘制全年统计图。

CH08 实战：用LINE传送即时股价
本专题设计的重点是利用程式在规定的间隔时间重复读取指定股票的价格，当股价到达设定价钱时会自动以LINE的讯息通知使用者。如此一来，投资人只要设定好交易的价格，程式即会自动帮忙检查，即使不看盘也不会错过交易的最佳时机。

CH09 实战：网路书店新书排行榜
本专题的对象是网路书店的每日新书排行榜，因为书籍有不同的目录分类，所以排行榜在呈现上是分散在不同的页面上，本专题的重点是利用程式在多分类、多页面的架构下，逐一读取每一个分页中的相关书籍资讯进行整理，并将结果储存到Excel档案中。

CH10 实战：米其林餐厅指南下载
本专题的重点就是希望能应用Python程式先由主页面进行基本资料的爬取，再逐一进入每间餐厅的详细页面中取得详细资料，最后再将取得的资料储存到云端的Google试算表中。

CH11 实战：乡镇市区天气预报及建立API
本专题的第一个重点是如何撷取气象局乡镇地区的气象资讯，并在整理后储存于自行架设的MySQL资料库中，如此一来使用者就能利用到自己的系统上。另外，为了使储存资料能再让其他平台使用，第二个重点即是利用免费伺服器资源将资料以API的方式以JSON的格式发佈在网路上，让其他人可以串接进行利用。

CH12 实战：高铁订票快手
网路订票已渐渐成为生活的一部份，无论是演唱会门票或是交通的车票，许多人都喜欢利用网路即时
又方便的特性，来完成购买动作。不过一旦遇到特别的时刻或购买的人数众多，常会造成网路塞车，就无法顺利购票。本专题中的重点，就是要利用Python程式自动操作电脑，完成网路订票的动作。因为网路订票的流程中会有相当多人工操作的部份，如表单资料的填写，按钮的点选，以及验证图片的识别，对于Python自动化的操作，是难度相当高的挑战。
 

序

　　这是个四处充满了数据资料的年代，「资料科学家」成为一个新兴的职业，目前不仅科技产业在持续招聘相关人员，连传统的零售业、银行业、制造业、旅游业，甚至政府单位都相继成立资料科学部门，试着利用数据分析与预测来提供决策方向，期待能增加效率与营收。

　　这本书在规划时，作者群特别针对Python这个程式语法在大数据学习上的三大方向进行分析，分别是：资料撷取分析、数据视觉化呈现，以及资料储存与应用，只要对Python程式设计有基础的读者，也能够快速学会使用程式做资料分析，并且能运用推荐的模组进行操作，迅速应用在工作以及报告中。

　　我们更细心挑选了许多有趣又实用的专题，让学习能就由日常的细节取材，由生活的内容下手，带领读者掌握Python资料科学的实用模组，以贴近生活的热门专题实战，期待让读者能快速提升实作功力，应用无时差！

　　读者除了可以根据书上的内容与说明进行练习，我们针对每个实战的专题都录制了操作的教学影片，除了对于许多文字不易理解的细节，能够利用影片来介绍说明，让读者可以在阅读操作的当下，得到立即的帮助。

　　Python在资料爬取、数据分析的强大技能绝对可以大大增强你在学业、工作及职场上的竞争力，只要掌握关键技术搞定资料爬取分析，视觉化呈现以及储存交换应用，Python将成为你晋升数据分析师或资料科学家的敲门砖，一起进入Python大数据的世界吧！
 

评分☆☆☆☆☆

这本《Python大数据特训班》真的是太扎实了！我原本以为这种书只会讲理论，没想到它从头到尾都是满满的实战，而且还是从最基础的资料自动化收集开始，这对我这种想要开始接触大数据但又不知道从何下手的人来说，简直是救星。书里的例子都非常贴近实际应用，像是爬取网路资讯、处理各种格式的档案，都一步一步地教得很清楚。尤其让我惊喜的是，它还附带了将近300分钟的影音教学，这下子我不用担心看书看不懂，可以直接跟着影片一步步操作，感觉就像请了一位私人教练在旁边指导一样。从资料的收集、整理，到后来的分析和储存，整套流程都讲得很完整，特别是资料整理的部分，那些常用的技巧和函式都讲解得非常到位，让我不再害怕面对杂乱无章的数据。而且，范例程式也很有参考价值，我可以直接套用到自己的项目里，大大节省了摸索的时间。这本书真的让我对大数据不再感到遥不可及，而是觉得很有信心可以自己动手处理。

评分☆☆☆☆☆

我对于《Python大数据特训班》这本书的整体感受是非常“接地气”。它不像很多书那样，只会罗列一堆理论概念，而是从最实际的需求出发，教你如何一步步解决问题。特别是资料收集的部分，它教的爬虫技术，不只是停留在表面，而是深入到如何应对各种反爬虫机制，这对于需要从网络上抓取大量数据的我来说，真的太重要了。然后是资料整理，这部分的内容让我觉得非常有成就感，因为我过去常常在这边卡住，花了大量时间做重复劳动。这本书提供了很多高效的处理方法，让我能够快速地将原始数据变得整洁有序。影片教学的部分，我更是爱不释手，很多抽象的概念，通过影片的演示，立刻就变得清晰起来。这本书的范例程式也非常实用，我可以直接复制粘贴，稍作修改就能应用到我的项目中，大大提高了我的工作效率。

评分☆☆☆☆☆

《Python大数据特训班》这本书的价值，对我来说体现在其“由浅入深、体系化”的学习路径。作为一个刚开始接触大数据领域的学习者，我最怕的就是知识点零散，不成体系。但这本书从最基础的资料收集，到资料的清洗、整理、储存，再到最后的数据分析与应用，整个过程都循序渐进，逻辑清晰，让我能够建立起一个完整的知识框架。它不仅仅是教你某个工具的使用，更是告诉你如何将这些工具融会贯通，解决实际问题。我尤其欣赏的是，它在资料整理的部分，提供了非常多实用的技巧和函数，让我能够高效地处理各种类型的数据。附带的影音教学，更是将学习的门槛降低了不少，我可以根据自己的节奏来学习，遇到不理解的地方，可以反复观看，直到弄懂为止。这本书让我感觉，学完之后，真的有能力去处理和分析大数据了，而不是仅仅停留在理论层面。

评分☆☆☆☆☆

老实说，一开始拿到《Python大数据特训班》的时候，我有点担心它会不会太专业，我一个不是科班出身的，会不会看不懂。结果完全出乎我的意料！作者的讲解方式非常浅显易懂，而且循序渐进，就像在讲故事一样，把我带进了Python大数据处理的世界。从收集资料开始，就讲到很多实用的爬虫技巧，例如如何处理动态网页、如何避免被网站封锁，这些都是我在网路上找不到的宝贵经验。然后是资料整理，这部分简直是我的救星，因为我平常处理的数据总是乱七八糟的，有了这本书，我学会了如何用Python来清洗、转换、合并各种格式的数据，再也不用花好几个小时手动整理了。影片教学更是锦上添花，每次遇到卡关的地方，看看影片就能立刻豁然开朗。最让我印象深刻的是，它还教了如何将处理好的数据储存起来，并进行初步的应用分析，这让我看到了大数据真正的价值。这本书不仅是一本技术手册，更像是一本指导我如何将想法变成实际应用的攻略。

评分☆☆☆☆☆

《Python大数据特训班》这本书的特色在于它的“全方位实战”。市面上有很多讲Python的书，但很少有能像它一样，将资料的生命周期，从收集到应用，都做到如此细致的讲解。我特别喜欢它在资料收集部分，不仅教了如何使用requests和BeautifulSoup，还触及了selenium等工具，这让我能够应对各种不同复杂度的网页爬取需求。紧接着的资料整理，更是让我眼前一亮，书中提到的Pandas库的各种技巧，无论是数据框的创建、索引、筛选，还是缺失值处理、数据合并，都讲解得非常深入且实用，让我在面对海量数据时，不再手足无措。而影片教学的加入，更是大大提升了学习的效率，我可以在通勤的时候听，或者在电脑前跟着一步步操作，这比单纯看书更能加深印象。最后，书中关于资料储存和初步应用分析的部分，也为我打开了新的思路，让我知道如何将收集整理好的数据转化为有价值的洞察。