出版社：中国青年出版社—北京中青雄狮数码传媒科技有限公司
大数据时代，用Python快速分析挖掘更有价值的信息！
一个以大数据与人工智能技术为核心的新的工业革命时代已经来临，大数据在企业决策中扮演着越来越重要的角色，数据经过高效的智能数据分析与挖掘等人工智能技术处理后，可以产生巨大价值，创造智能，方便生活。现在“统计分析和数据挖掘”已跻身最受欢迎的求职技能行列，数据分析师的薪酬待遇也远远超过平均薪资水平。
《Python文本数据分析与挖掘》数据分析师初学者必备，书中用简单明快的例子演示应用效果，并配有视频展示，下载资料包即可获取视频和二维码，不会让你感觉枯燥摸不到头脑。
本书特点
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内容简介
《Python文本数据分析与挖掘》将自然语言处理技术和统计处理技术视为工具，不会涉及到其繁琐的原理、数学定理等。书中利用操作简便的Python程序包来处理文本数据，探索文本挖掘可以帮我们做到的事情，而非用尖端的技术进行程序设计。书中用简单明快的例子演示应用效果，并配有视频展示，下载资料包即可获取视频和案例二维码！
本书通过5个章节介绍相关知识，第1章介绍文本挖掘的整体印象；在第2章中概括介绍了本书后面用到的Python的必要知识；第3章中介绍文本处理相关的基本概念和观点；第4章中利用Python学习作为基础处理的频率分析方法和其能得到的结果；最后，在第5章中介绍文本挖掘需要用到的各种具体方法以及在Python中的处理步骤。
作者简介
【日】山内长承：1975年毕业于东京大学工学部电子工学专业。1977年完成工学专业课程硕士课程。1978年进入斯坦福大学电气工学专业，1984年退出博士课程，进入日本艾比·艾姆东京基础研究所工作。2000年加入到东邦大学理学部情报科学科，任东邦大学理学部情报科学科教授。
精彩文摘
1.1 什么是文本挖掘
文本挖掘是指从文本数据中把信息挖掘出来，如同从大量沙土中找出被掩埋的宝贵钻石，文本挖掘是从大量文本数据中找出被掩埋的“有意义的信息”。
通过使用自然语言处理技术和统计学工具，从大量的文本数据中提取出压缩后有意义的信息。在这里，我们分别使用“文本数据”和“信息”这两个词。先说文本数据，比如各种各样的文件、在社交平台上发布的信息、关于产品或服务的问卷调查结果，这些数据的产生都有原本的目的。也就是说，我们是为了写文件、为了在社交平台上发布信息、为了评价产品或服务等目的，才去写作各种文本，而这些文本就是我们输入的“数据”。文本挖掘，就是从这些数据入手，比如从社交平台中提取出最近的流行趋势，从问卷调查中提取出对某种商品或服务的整体评价和出现的问题（图1-1）。而上面说的从社交平台上提取的流行趋势、通过问卷得到的评价和问题，和原来的文本数据相比，被大幅度地压缩了。我们把压缩后得到的东西称为“信息”。
2.4.3 图表、图形绘制库Matplotlib
Matplotlib主要是绘制二维图表、图形、图像的库。Matplotlib不仅可以绘制画面，还可以直接在文件中输出画面。Matplotlib有很多功能，其中辅助函数pyplot是可以绘制简单图表的程序包，本书也会使用这个功能来绘制图表，下面我们先来看一下绘制点的简单制图程序（例2.3）。
Matplotlib除了可以绘制点，还可以绘制直线图、折线图、柱状图等图形。接下来我们来看一下使用Matplotlib绘制的折线图（例2.4）。
执行程序后可以看到图2-5中的折线图效果。
在之后的数据分析中，我们也可以通过柱形图分析有效信息。使用Matplotlib绘制柱形图的方法如例2.5所示。
可以看到如图2-6所示的效果。
内页展示
目录
前言
第1章文本挖掘的概要
1.1什么是文本挖掘
1.2应用实例
第2章Python概要和实验准备
2.1什么是Python
2.2编写、运行程序的环境
2.3Python的语法规则
2.4可用于文本挖掘的程序包
2.5数据的准备
第3章文本分割和数据分析的方法
3.1文本的构成元素
3.2统计分析、数据挖掘的基本方法
3.3文本挖掘特有的方法
第4章频率统计的实际应用
4.1文字单位的出现频率分析
4.2单词的出现频率分析
第5章文本挖掘的各种处理示例
5.1连续·N-gram的分析和利用
5.2词的重要性和TF-IDF分析
5.3基于KWIC的检索
5.4基于单词属性的积极消极分析
5.5基于WordNet的同义词检索
5.6句法分析和关联分析的实际操作
5.7语义分析和Word2Vec
附录Python编程环境的简单安装
A.1什么是开发环境
A.2在Windows10上的安装
A.3开始使用Jupyter Notebook
A.4作业结果的保存和Jupyter Notebook的结束
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