天津理工大学数据分析与网页爬取实验教程

资源摘要信息:"天津理工大学数据分析实验" 知识点一：鸢尾花数据集分析 鸢尾花数据集（Iris dataset）是机器学习和统计学习中常用的一个数据分析实例。该数据集由Fisher在1936年收集整理，包含150个数据样本，这些样本分别属于3个不同的鸢尾花种类，每个种类有50个样本。每个样本都有4个特征，分别是花萼的长度和宽度以及花瓣的长度和宽度，单位为厘米。 在数据分析实验中，鸢尾花数据集通常被用来进行分类任务。常用的方法包括K近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）、决策树分类器、支持向量机（Support Vector Machine, SVM）等。通过这些算法，可以训练出一个模型，用于预测新的鸢尾花样本属于哪个种类。 在天津理工大学的数据分析实验中，学生可能会被要求使用Python编程语言和相应的数据科学库，例如scikit-learn，来加载鸢尾花数据集，对数据进行预处理，划分训练集和测试集，训练分类模型，并最终评估模型的性能。 知识点二：网页爬取数据保存到表格 网页爬取是指使用程序从互联网上自动获取网页内容的过程，它是网络数据采集的一种方式。爬虫程序可以通过发送HTTP请求获取网页的HTML源代码，然后解析这些代码，提取出所需的信息，并保存到本地文件或数据库中。 在本实验中，学生需要编写一个爬虫程序，其主要任务是访问一个或多个网页，抓取特定的数据，并将这些数据整理成表格形式保存。在Python中，常用的网页爬取库有requests用于网络请求，BeautifulSoup或lxml用于HTML文档的解析。 保存到表格的数据通常会使用pandas库中的DataFrame对象进行管理。pandas是Python中强大的数据分析工具，能够方便地进行数据清洗、合并、统计分析等工作，并且支持多种格式的数据导出，比如CSV、Excel、JSON等。 知识点三：Python编程语言 Python是一种广泛使用的高级编程语言，它拥有简洁明了的语法和强大的数据处理能力。Python在数据分析、机器学习、网络爬虫、自动化脚本等领域都有广泛的应用。 在数据分析实验中，Python作为主要的编程语言，需要完成数据的加载、处理、分析和可视化等任务。Python的数据分析生态十分丰富，有着众多的第三方库，如NumPy用于数值计算，pandas用于数据处理，matplotlib和seaborn用于数据可视化，scikit-learn用于机器学习等。 知识点四：scikit-learn库 scikit-learn是Python中用于数据分析的一个重要库，它提供了简单易用的工具，用于数据挖掘和数据分析。scikit-learn基于NumPy、SciPy等基础数学库构建，支持包括分类、回归、聚类、降维等多种机器学习算法。 在天津理工大学的数据分析实验中，学生可能会使用scikit-learn进行模型的训练和评估，尤其是对于鸢尾花数据集的分类问题。该库提供了标准的数据集接口，鸢尾花数据集就是其中的一个示例。 知识点五：网络爬虫（爬虫） 网络爬虫，又称为网络蜘蛛或网络机器人，是一种自动化程序，其主要目的是通过网络进行信息采集。在互联网中，爬虫通过模拟人类用户的行为，访问网页并抓取需要的数据。 编写一个网络爬虫通常需要遵循以下步骤：首先确定爬取目标和需求，然后设计爬虫程序的架构，接着进行网页请求和响应的处理，最后对抓取到的数据进行解析和存储。 在编写爬虫程序时，需要注意遵守网站的robots.txt文件的规定，该文件指明了哪些内容允许被爬取，哪些不允许。同时，合理地控制爬取速度和频率，避免对目标网站服务器造成过大压力。 综合以上知识点，天津理工大学数据分析实验旨在通过两个具体的实践任务：一是对鸢尾花数据集进行分析，二是通过爬虫技术从网页中爬取数据并保存到表格中，教授学生如何运用Python语言以及相关数据处理和网络爬虫的库，来解决实际的数据分析问题。通过这样的实践学习，学生能够掌握数据分析的基本方法和技能，为日后的专业工作打下坚实的基础。