基于R语言的自动数据收集：网络抓取和文本挖掘实用指南 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[德] 西蒙·蒙策尔特 等 著，吴今朝 译

图书标签:

• R语言
• 数据收集
• 网络抓取
• 文本挖掘
• 数据分析
• 自动化
• 实用指南
• 网络数据
• 数据科学
• 信息提取

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111527503

版次：1

商品编码：11892134

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 数据科学与工程技术丛书

开本：16开

出版时间：2016-03-01

用纸：胶版纸

页数：366

编辑推荐

　　

本书重点阐释自动化数据抓取和分析技术，适用于初中级用户。作者以简洁的代码、详细的讲解以及真实的案例，分析了大数据在社会科学领域的运用。作者尽可能回避晦涩的术语和高深的理论，通过非常实用的组件探讨很多有趣的实际问题。这种深入浅出的讲解方式有利于我们快速上手，在循序渐进中学习，并能把学到的技术应用到实际研究项目中。
　　
　　本书特色：
　　提供关于网络抓取和文本挖掘的实用指南，既适合R的初学者，也适合有经验的用户。
　　讲解互联网上通信、交换、保存和显示信息的基础技术（如HTTP、HTML、XML、JSON、AJAX、SQL等）。
　　探索查询网络文档和数据集的基本技术（XPath及正则表达式），以及从动态HTML采集信息的技术。
　　提出数据抓取和管理的实用工作流，包括从选择正确的方法到优化代码以及维护抓取程序。
　　以案例分析为特色，每种技术都辅以详细的案例解析。
　　提供大量练习题，帮助读者深入学习与总结每项技术。

内容简介

　　

本书由资深社会科学家撰写，从社会科学研究角度系统且深入阐释利用R语言进行自动化数据抓取和分析的工具、方法、原则和实践。作者深入剖析自动化数据抓取和分析各个层面的问题，从网络和数据技术到网络抓取和文本挖掘的实用工具箱，重点阐释利用R语言进行自动化数据抓取和分析，能为社会科学研究者与开发人员设计、开发、维护和优化自动化数据抓取和分析提供有效指导。
　　本书共17章，第1章是概述，阐述数据挖掘的意义与实际应用。第2~8章介绍网络和数据技术基础知识，内容涉及互联网上通信、交换、保存和显示信息的基础技术（如HTTP、HTML、XML、JSON、AJAX、SQL等），并讲解用于查询网络文档和数据集的基本技术（XPath和正则表达式）。第9~11章介绍网络抓取和文本挖掘的实用工具箱，其中第9章讲解多种网络抓取技术，涉及正则表达式的使用、XPath、各类API接口、其他数据类型以及开源社区相关的技术；第10章深入介绍用于统计性文本处理的技术；第11章给出关于用R管理数据的项目中常见问题的一些见解。第12~17章介绍实际案例分析，涉及美国参议院里的合作网络、从半结构化文档解析信息、利用Twitter预测2014年奥斯卡奖、绘制姓氏地理分布图、采集关于手机的数据、分析产品评论里的情绪等。这些案例分析针对日常的数据抓取和文本处理的工作流程、真实环境数据中的陷阱以及规避它们的方法等问题提供一些实用的见解。

目录

译者序
前 言
第1章概述
1.1案例研究：濒危世界遗产地
1.2有关网络数据质量的一些讨论
1.3传播、提取和保存网络数据的技术
1.3.1在网络上传播内容的技术
1.3.2从Web文档中提取信息的
技术
1.3.3 数据保存的技术
1.4本书的结构
第一部分网络和数据技术入门
第2章HTML
2.1浏览器显示及源代码
2.2语法规则
2.2.1标签、元素和属性
2.2.2树形结构
2.2.3注释
2.2.4保留字符和特殊字符
2.2.5文档类型定义
2.2.6 空格和换行
2.3标签和属性
2.3.1 锚标签

2.3.6 标题标签、

、

等
2.3.7 通过

、
和


列举内容
2.3.8组织型标签和

2.3.9 标签及其同伴
2.3.10 外部脚本标签

前言/序言

深入探索数据海洋：从零开始构建强大的数据采集与分析能力 在这个信息爆炸的时代，数据早已成为驱动决策、创新突破的核心引擎。然而，数据的获取与提炼并非易事，往往隐藏在海量文本、动态网页的深处，等待着我们去发现与驾驭。本书旨在为广大对数据科学充满热情，渴望掌握一手数据采集与分析技能的读者提供一份详尽而实用的指南。我们将带领您穿越网络世界的层层帷幕，揭示自动数据收集的奥秘，并教会您如何运用强大的文本挖掘技术，从非结构化数据中提取有价值的洞察。 第一部分：网络爬虫的艺术——让数据主动来到你身边 想象一下，您不再需要费时费力地复制粘贴，也不再受限于网站提供的有限数据接口。本书的第一部分将带您走进网络爬虫的世界，学习如何编写程序自动浏览网页、提取信息，并将这些数据转化为可供分析的结构化格式。 从基础到精通：理解网络世界的运作机制 我们将从最基础的网络协议（HTTP/HTTPS）和网页结构（HTML、CSS、JavaScript）入手，帮助您建立起对网络数据如何传输和展示的深刻理解。这就像是学习一门新的语言，只有掌握了语法和词汇，才能更有效地与之沟通。 您将了解不同的网页类型，包括静态页面、动态页面以及单页应用（SPA），并学习针对不同类型网页的抓取策略。静态页面的直接解析和动态页面的AJAX请求处理，都将是我们的重点。 我们将深入探讨爬虫的伦理与法律边界，强调负责任的数据收集行为，避免对网站服务器造成过大负担，并遵守robots.txt协议等规范。 构建您的第一个爬虫：循序渐进的实践 本书将以清晰、易懂的语言，引导您使用流行的Python语言和强大的库（如`requests`、`BeautifulSoup`、`Scrapy`）来构建您的第一个网络爬虫。 从简单的页面内容提取，到更复杂的表格、列表数据的解析，再到处理分页、跳转、验证码等挑战，我们将提供大量的代码示例和练习，让您在实践中不断巩固所学。 您将学会如何使用CSS选择器和XPath等强大的定位技术，精准地从HTML文档中提取目标数据，如同外科手术般精确。 更进一步，我们将介绍如何利用Scrapy框架构建大型、可扩展的分布式爬虫系统，应对海量数据的抓取需求，并学习如何管理爬虫的调度、中间件、item pipeline等核心组件。 应对挑战：攻克抓取难题 网络抓取并非一路坦途，您可能会遇到各种各样的难题。本书将一一为您剖析这些挑战，并提供解决方案。 动态内容的抓取： 许多现代网站采用JavaScript动态加载内容。我们将介绍如何使用`Selenium`等自动化浏览器工具，模拟用户操作，抓取经过JavaScript渲染后的页面内容。 反爬虫机制的应对： 网站为了保护数据，常常会设置各种反爬虫机制，例如IP封锁、用户代理检测、验证码等。本书将详细讲解如何识别这些机制，并提供有效的应对策略，例如使用代理IP池、设置随机请求头、验证码识别等。 数据存储与管理： 抓取到的数据需要妥善存储。我们将讨论不同的数据存储方案，包括CSV文件、JSON文件、数据库（如SQLite、MySQL、MongoDB），并讲解如何根据数据量和需求选择最合适的存储方式。 异常处理与容错机制： 网络环境复杂多变，抓取过程中难免会遇到各种错误。我们将强调异常处理的重要性，教授您如何编写健壮的爬虫代码，能够优雅地处理网络错误、解析错误等，确保数据抓取的稳定性和完整性。 第二部分：文本挖掘的智慧——从海量文字中提炼真知 在获取了结构化的数据之后，非结构化的文本数据往往蕴藏着更丰富、更深层次的信息。本书的第二部分将聚焦于文本挖掘技术，帮助您解锁海量文本数据中的隐藏价值。 文本预处理：为分析打下坚实基础 原始文本数据往往充斥着噪声，例如标点符号、特殊字符、停用词、重复词语等。我们将详细介绍一系列文本预处理技术，包括： 分词（Tokenization）： 将连续的文本切分成有意义的词语或短语。 去除停用词（Stop Word Removal）： 移除那些对文本含义影响不大的常用词汇（如“的”、“是”、“在”）。 词干提取（Stemming）与词形还原（Lemmatization）： 将单词还原为其基本形式，例如将“running”、“ran”、“runs”都还原为“run”。 大小写转换、标点符号去除、数字处理 等。 这些预处理步骤对于后续的文本分析至关重要，能够显著提高分析的准确性和效率。 文本特征提取：将文本转化为机器可读的表示 计算机无法直接理解文字的含义，需要将文本转化为数值表示。我们将介绍几种主流的文本特征提取方法： 词袋模型（Bag-of-Words, BoW）： 将文本视为一个词语的集合，忽略词语的顺序，只关注词语出现的频率。 TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）： 一种衡量词语在文档中重要性的指标，能够突出那些在特定文档中常见但在整个语料库中不常见的词语。 词向量（Word Embeddings）： 如Word2Vec、GloVe等，它们能够将词语映射到低维度的向量空间，捕捉词语之间的语义关系，使具有相似含义的词语在向量空间中距离更近。 N-gram模型： 考虑词语的组合，能够捕捉到短语和上下文信息。 文本挖掘的核心技术：洞察文本背后的故事 文本分类（Text Classification）： 将文本分配到预定义的类别中。例如，对邮件进行垃圾邮件分类，对新闻文章进行主题分类。我们将介绍常用的算法，如朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、逻辑回归等。 情感分析（Sentiment Analysis）： 识别文本中所表达的情感极性（正面、负面、中性）或更细致的情感倾向。这在品牌声誉监测、用户反馈分析等方面具有广泛应用。 主题建模（Topic Modeling）： 从大量文档中发现隐藏的主题结构。我们将介绍Latent Dirichlet Allocation (LDA) 等流行算法，帮助您发现文本集合中探讨的主要话题。 关键词提取（Keyword Extraction）： 自动识别文本中最能代表其核心内容的词语或短语。 文本摘要（Text Summarization）： 自动生成文本的简短摘要，帮助用户快速了解长篇文章的核心内容。 实体识别（Named Entity Recognition, NER）： 识别文本中的命名实体，如人名、地名、组织机构名、日期等。 实践案例：将理论应用于实际场景 本书将贯穿大量的实际应用案例，让您能够将所学的知识应用于真实世界的问题。例如： 分析社交媒体数据，洞察公众对某产品或事件的看法。 抓取电商评论，了解用户对商品的满意度和关注点。 从新闻报道中挖掘趋势信息，预测市场动态。 分析学术文献，发现研究热点和前沿趋势。 构建舆情监测系统，实时掌握网络舆论风向。 本书的目标读者 数据分析师与数据科学家： 希望拓展数据来源，掌握更全面的数据采集与分析能力。 市场研究人员： 需要从海量线上信息中获取消费者洞察和市场趋势。 内容创作者与编辑： 寻求高效的信息收集方法，优化内容创作。 学生与学术研究者： 需要掌握实用的数据采集和文本分析技能，以支持学术研究。 对数据科学感兴趣的初学者： 希望从零开始，系统学习网络抓取和文本挖掘的理论与实践。 学习本书，您将获得 扎实的理论基础： 深入理解网络抓取和文本挖掘的原理与方法。 强大的实践技能： 能够独立编写网络爬虫，并运用各种文本挖掘技术进行数据分析。 解决实际问题的能力： 能够将所学知识应用于各种真实场景，从数据中发现有价值的洞察。 持续学习的信心： 掌握了核心技能，您将能够自信地应对未来数据领域的更多挑战。 在这个数据驱动的时代，掌握数据的获取与分析能力，就如同拥有了开启未来之门的钥匙。本书将是您踏上这段数据探索之旅的理想伴侣，带您从数据的海洋中，驶向智慧的彼岸。

评分☆☆☆☆☆

作为一名渴望提升自己数据分析技能的在校研究生，我一直在寻找一本能够帮助我快速入门网络抓取和文本挖掘的书籍。我对R语言已经有一些基础了解，能够进行一些基本的数据处理和统计分析，但每次面对需要从互联网上搜集大量数据进行研究时，都感到力不从心。手动复制粘贴效率太低，而且容易出错，这极大地影响了我的研究进度。而“基于R语言的自动数据收集：网络抓取和文本挖掘实用指南”这个书名，让我眼前一亮。它精准地戳中了我的学习需求。我非常好奇这本书会如何将R语言这门强大的工具应用到这两个看似复杂的领域。我希望这本书能从零开始，详细讲解如何使用R语言的各种包来实现网络抓取，比如如何发送HTTP请求，如何解析HTML、XML等网页结构，以及如何处理各种复杂的网页布局和动态加载的内容。更重要的是，我期待书中能够深入探讨文本挖掘的各个环节，包括如何进行文本的清洗、预处理，如中文分词、词性标注、停用词去除、词形还原等，以及如何使用R语言的强大文本挖掘包来构建词频矩阵、进行TF-IDF计算、实现情感分析、主题建模（如LDA）、关键词提取等。如果书中能提供丰富的实战案例，例如分析微博评论的情感倾向，或者从新闻报道中提取热门话题，那就再好不过了。我希望这本书能够让我掌握一套完整的工作流程，从而独立完成更具挑战性的数据研究项目。

评分☆☆☆☆☆

我是一名初入职场的数据分析师，虽然在工作中接触了R语言，也完成了一些基础的数据报表和可视化工作，但总觉得自己的技能还不够全面，尤其是在处理非结构化数据方面存在明显的短板。很多时候，我们需要从各种新闻网站、论坛、社交媒体等渠道获取信息，而这些信息往往以文本的形式存在，并且需要通过网络抓取才能获得。我一直想学习如何高效地从这些渠道自动收集数据，并利用文本挖掘技术来提炼有价值的信息。这本书的标题“基于R语言的自动数据收集：网络抓取和文本挖掘实用指南”正是我所急需的。我希望这本书能够提供一种系统性的学习路径，让我能够理解网络抓取的原理，并掌握如何使用R语言中的常用库，例如`rvest`、`RCurl`等，来实现网页数据的爬取。同时，我也希望书中能够详细介绍文本挖掘的核心概念和技术，比如如何进行文本预处理（包括中文分词、去停用词、词干提取等），以及如何应用NLP（自然语言处理）技术，如情感分析、主题模型、实体识别等，来挖掘文本中的深层含义。如果书中能提供一些贴近实际业务场景的案例，例如分析用户评价来改进产品，或者追踪舆情来把握市场动态，那就更好了。我希望通过这本书的学习，能够显著提升我处理和分析非结构化数据的能力，为我的职业发展打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

长久以来，我都对互联网上的海量信息充满好奇，但受限于自身的技术能力，很多时候只能望洋兴叹。我深知，在当今大数据时代，能够高效地从网络中获取数据并对其进行深度分析，是一项极其重要的技能。而“基于R语言的自动数据收集：网络抓取和文本挖掘实用指南”这个书名，无疑为我打开了一扇新的大门。我希望这本书能够提供一套完整且易于理解的R语言解决方案，来解决我在数据收集和分析过程中遇到的瓶颈。我期待书中能够详细阐述如何使用R语言构建健壮的网络爬虫，包括如何应对动态网页、API接口以及反爬机制等常见挑战。更重要的是，我希望它能深入讲解文本挖掘的核心技术，例如如何利用R语言进行文本预处理（分词、词性标注、去除噪声等），如何进行情感分析、主题建模、关键词提取等，以及如何将这些技术应用于实际问题解决。我渴望通过这本书的学习，能够掌握一套完整的自动化数据收集和文本分析流程，从而能够独立完成一些有价值的研究项目，例如分析用户对某个产品的评价趋势，或者挖掘社交媒体上的热门话题。如果书中能够提供一些循序渐进的练习和实际案例，能够让我边学边练，巩固所学知识，那将是极大的帮助。我希望这本书能够成为我通往数据分析领域的一块坚实基石。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，一本好的技术书籍，其价值不仅仅在于传授知识，更在于能够激发读者的学习兴趣，并帮助他们建立起解决实际问题的能力。“基于R语言的自动数据收集：网络抓取和文本挖掘实用指南”这个书名，传递了一种实用主义和技术导向的信号，这让我对它充满了期待。我之前也接触过一些关于网络抓取和文本挖掘的书籍，但很多要么过于理论化，要么案例不够贴切，导致学习过程枯燥乏味，难以转化为实际操作。我希望这本书能够以一种更加生动、易懂的方式来讲解这些内容。比如，在讲解网络抓取时，能否用一些生动的比喻来解释HTTP请求、HTML解析等概念？在介绍文本挖掘时，能否通过有趣的案例来展示其强大的应用潜力？我非常看重书籍的“实用性”，希望它能提供可以直接拿来就用的代码示例，并且能够解释这些代码的逻辑和原理，让读者知其然也知其所以然。同时，我也希望这本书能够涵盖一些进阶的内容，比如如何构建更复杂的爬虫，如何处理大规模数据，以及如何结合机器学习模型来进行更深入的文本分析。如果书中还能给出一些关于数据伦理和隐私保护的提示，那就更显人性化和专业了。总而言之，我期待这本书能够成为我手中一份宝贵的参考工具，指引我在这两个热门领域不断探索和成长。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名非常吸引人，“基于R语言的自动数据收集：网络抓取和文本挖掘实用指南”。一看到这个名字，我作为一名在数据分析领域摸爬滚打多年的老兵，就深感共鸣。在我刚接触数据分析的时候，手动收集数据是多么耗费时间和精力的事情，简直是一场噩梦。我记得有一次为了收集一个特定的行业报告，我翻遍了各种网站，复制粘贴，手动整理，耗费了整整一周的时间，而且数据质量参差不齐，错误百出。那时候我就在想，有没有一种方法可以自动化这个过程，让我能把更多的时间投入到更有价值的分析和洞察中。而这本书的书名恰恰点出了我一直以来追求的痛点和解决方案。R语言本身就是数据科学领域的利器，强大的统计分析能力和丰富的可视化库，早已为我所熟知。如果能将R语言与网络抓取和文本挖掘结合起来，那将是如虎添翼。我迫切地希望这本书能够提供一套系统性的方法论，从最基础的网络爬虫搭建，到如何从抓取到的海量非结构化文本中提取有用的信息，再到如何利用R语言的强大功能对这些信息进行分析和解读，都能有详细的讲解和实用的案例。我期待能够学习到如何优雅地处理各种网络数据源，如何应对反爬机制，如何进行文本预处理（分词、去停用词、词干提取等），以及如何运用各种文本挖掘技术（情感分析、主题模型、关键词提取等）来发现数据背后的故事。这本书如果能做到这一点，那绝对是数据从业者的福音。

评分☆☆☆☆☆

背数据科学，最近比较感兴趣，嗯，这套书也非常好，我很喜欢这套书这本书还没来得及看，相信是一本好书

评分☆☆☆☆☆

内容比较全面，基本上知识点都讲到了。

评分☆☆☆☆☆

非常好，正是我想要的

评分☆☆☆☆☆

书很好，快递小哥辛苦啦！

评分☆☆☆☆☆

书美滋滋，学习了

评分☆☆☆☆☆

还可以422466866566

评分☆☆☆☆☆

只能说66666

评分☆☆☆☆☆

感觉还不错的样子

评分☆☆☆☆☆

书的质量不错，纸张很有质感，感觉应该是正版。618活动刚开始时犹豫了一下，后来优惠力度没那么大了，多花了不少钱。开始240可以买8本，后来只能买4本，呜呜……不过还是比平时实惠