数据技术应用概论
第一章 绪论
数据素质培养意义
数据技术
数据科学应用体系框架
第二章 计算机信息系统
计算机信息系统的构成
计算机信息系统技术路线
第三章 抽样技术
抽样技术概述
网络调查和社会调查
抽样学习
抽样技术的基本概念
第四章 网络爬虫与文本数据生成
网络爬虫概述
网络爬虫技术操作
文本数据生成
第五章 数据库技术
数据库技术概述
数据库系统开发
关系数据库
数据仓库
第六章 SQL语言
SQL概述
SQL关系定义
SQL查询基本结构
数据库修改
视图
第七章 数据预处理技术
数据预处理概述
数据清理
数据集成
数据规约
数据变换
第八章 回归模型
回归模型的基础知识
最小二乘法
其他常用回归模型
第九章 Logistic建模技术
基础知识
梯度上升算法
第十章 关联规则挖掘
关联规则挖掘的基础知识
关联规则挖掘的 Apriori 算法
其它常用关联规则挖掘算法
第十一章 决策树分类规则
决策树分类规则的基础知识
决策树分类规则挖掘的ID3算法
几种常用的决策树
第十二章 K-平均聚类
基础知识
基于划分的K‐平均聚类算法
其他常用的聚类
第十三章 神经网络模型
神经网络模型的基础知识
误差逆传播算法
其他常用的神经网络算法
第十四章 支持向量机
支持向量机的基础知识
支持向量机的SMO算法
其他常用的支持向量机算法
第十五章 集成学习算法
集成学习算法的基础知识
随机森林算法
其他常用的集成学习算法
第十六章 数据可视化
数据可视化的基础知识
可视化设计基础
数据可视化工具
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第四章 网络爬虫与文本数据生成
```mindmap # 网络爬虫与文本数据生成 ### 网络爬虫概述 ### 网络爬虫技术操作 ### 文本数据生成 ``` ------------ **网络爬虫概述：** `网络爬虫`是一种`自动化`的软件程序，它按照一定的算法在互联网上浏览和抓取网页内容。其主要目标是收集数据，供搜索引擎索引、市场研究、数据挖掘或其他分析用途。网络爬虫的基本工作流程包括发送请求、接收响应、解析内容、提取信息和存储数据。 网络爬虫技术操作： 1. 目标确定：明确爬虫需要抓取的网站和数据类型。 2. 遵守规则：尊重目标网站的robots.txt文件，遵循其爬取规则。 3. 请求发送：向目标网页发送HTTP请求，获取网页内容。 4. 内容解析：使用HTML解析器或正则表达式等工具解析网页内容，提取链接和所需数据。 5. 数据存储：将提取的数据存储到数据库或文件系统中，以便于后续处理和分析。 6. 异常处理：编写错误处理机制，以应对网络请求失败、数据格式变化等问题。 7. 性能优化：通过多线程或分布式爬虫提高爬取效率，同时避免对目标网站造成过大负载。 **文本数据生成：** 文本数据生成是将原始数据转换成可读、可分析的文本格式的过程，它包括以下几个关键步骤： 1. 数据清洗：去除数据中的无关信息，如HTML标签、广告内容等。 2. 格式转换：将数据从原始格式（如JSON、XML）转换为纯文本格式。 3. 数据标注：为文本数据添加标签，以支持机器学习模型的训练和评估。 4. 数据增强：通过技术手段增加数据集的多样性，提高模型的泛化能力。 5. 自动化文本生成：利用自然语言处理技术自动生成文本内容，如新闻报道、社交媒体帖子等。
张龙
2024年8月14日 16:29
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