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Python網路爬蟲：大數據擷取、清洗、儲存與分析 王者歸來(第二版)

為了解決App 程式 設計 PTT的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

Python網路爬蟲 大數據擷取、清洗、儲存與分析 王者歸來(第二版) ★★★本書第一版是【博客來2020年】【電腦書年度暢銷榜第3名】★★★ ★★★★★【26個主題】+【400個實例】★★★★★ ★★★★★從【零】開始的【網路爬蟲入門書籍】★★★★★ ★★★★★大數據【擷取】、【清洗】、【儲存與分析】★★★★★ ★★★★★【網路趨勢】+【了解輿情】★★★★★ 　　第二版和第一版做比較，增加下列內容： 　　★：全書增加約50個程式實例 　　★：網路趨勢，了解輿情 　　★：網路關鍵字查詢 　　★：YouBike資訊 　　★：國際金融資料查詢 　　★：博客來圖書排行榜 　　★：中央氣象局 　

　★：租屋網站 　　★：生活應用 　　下列是本書有關網路爬蟲知識的主要內容： 　　★：認識搜尋引擎與網路爬蟲 　　★：認識約定成俗的協議robots.txt 　　★：從零開始解析HTML網頁 　　★：認識與使用Chrome開發人員環境解析網頁 　　★：認識Python內建urllib、urllib2模組，同時介紹好用的requests模組 　　★：說明lxml模組 　　★：XPath方法解說 　　★：css定位網頁元素 　　★：Cookie觀念 　　★：自動填寫表單 　　★：使用IP代理服務與實作 　　★：偵測IP 　　★：更進一步解說更新的模組Requests-HTML 　　★：認識適用大

型爬蟲框架的Scrapy模組 　　在書籍內容，筆者設計爬蟲程式探索下列相關網站： 　　☆：國際與國內股市資訊 　　☆：基金資訊 　　☆：股市數據 　　☆：人力銀行 　　☆：維基網站 　　☆：主流媒體網站 　　☆：政府開放數據網站 　　☆：YouBike服務網站 　　☆：PTT網站 　　☆：電影網站 　　☆：星座網站 　　☆：小說網站 　　☆：博客來網站 　　☆：中央氣象局 　　☆：露天拍賣網站 　　☆：httpbin網站 　　☆：python.org網站 　　☆：github.com網站 　　☆：ipstack.com網站API實作 　　☆：Google API實作 　　☆：Facebook

API實作 　　探索網站成功後，筆者也說明下列如何下載或儲存不同資料格式的數據： 　　★：CSV檔案格式 　　★：JSON檔案格式 　　★：XML、Pickle 　　★：Excel 　　★：SQLite 　　在設計爬蟲階段我們可能會碰上一些技術問題，筆者也以實例解決下列相關問題： 　　☆：URL編碼與中文網址觀念 　　☆：將中文儲存在JSON格式檔案 　　☆：亂碼處理 　　☆：簡體中文在繁體中文Windows環境資料下載與儲存 　　☆：解析Ajax動態加載網頁，獲得更多頁次資料 　　☆：使用Chromium瀏覽器協助Ajax動態加載

App 程式 設計 PTT進入發燒排行的影片

應用機器學習預測目標客戶–以E公司為例

為了解決App 程式 設計 PTT的問題，作者彭季堯 這樣論述：

經理人如果能夠精準預測潛在目標客戶，代表企業可以快速並正確安排為了成交客戶的各項資源投入。但傳統透過業務人員判斷是否為目標客戶之銷售方式，因為不容易有共同的認定標準而無法在組織間推廣，也因為業務人員個性、背景、喜好不同，無從談起預測的一致性和準確性。本研究藉由E公司客戶關係管理系統中所記錄的近2年內商機資料，使用機器學習的方法進行資料分析，希望能夠在E公司B2B的商業模式下，建置高品質的潛在成交客戶預測模型。藉由適當的模型推薦潛在成交客戶來取代人為判斷，可幫助經理人對企業資源以及行銷活動加以合理運用及分配，能夠降低營運成本並增加企業獲利。本研究將E公司提供之商機樣本資料，經過資料前處理後，使

用隨機森林、羅吉斯迴歸、套索迴歸以及支援向量機等機器學習方法，以Python 程式語言建置機器學習模型並比較精確率、召回率、F1-分數等模型績效指標。本研究發現若E公司追求精確率以隨機森林模型績效較佳，若追求召回率則以支援向量機模型績效較佳。由套索迴歸係數顯示影響成交勝算的變數有「所在區域」、「上市櫃資訊」、「員工人數分箱」，所在區域結果顯示客戶為高雄市成交的勝算大於台北市、台北市成交的勝算大於台中市。上市櫃資訊結果顯示客戶為興櫃成交的勝算大於上櫃、上櫃成交的勝算大於一般企業。員工人數分箱結果顯示客戶公司是「員工人數2級」成交的勝算大於「員工人數1級」，「員工人數2級」和「員工人數3級」的客戶

成交勝算相近。 本研究成果顯示，E公司可以採用適當的機器學習模型，在新商機進入E公司客戶關係管理系統中時，第一時間識別潛在成交客戶，除幫助經理人優先投入銷售資源外，E公司更能以此成果為基礎，持續推動數位優化達成數位轉型，建立競爭對手難以模仿的數位優勢。

爬蟲在手 資料我有：7堂課學會高效率Scrapy爬蟲(iT邦幫忙鐵人賽系列書)

為了解決App 程式 設計 PTT的問題，作者簡學群 這樣論述：

由淺入深了解Scrapy爬蟲框架，讓你從零開始建立高效率爬蟲！ 　　◆自學網路爬蟲沒問題，手把手教學讓你無痛上手 　　◆完整的網路爬蟲和Scrapy知識，資料取得更輕鬆 　　◆學會各種套件和實作範例，讓你的爬蟲比別人更有效率 　　本書內容改編自第11屆iT邦幫忙鐵人賽的AI & Data組優選網路系列文章─《爬蟲在手、資料我有 - 30 天 Scrapy 爬蟲實戰》。在AI的大時代中，「資料來源」是基礎中的基礎，但網路上的資料豐富又繁雜，總不可能都靠人工來蒐集資料。這時就是爬蟲出場的時候了！本書會帶讀者了解爬蟲的基礎知識，克服爬蟲常見的問題，最後可以寫出維護成本低、執行效率高的

爬蟲程式。 四大重點 　　★初學者必備的爬蟲指南，大大降低你的學習門檻 　　網路爬蟲妙計已為你爬取完成！從安裝環境、認識架構、資料儲存、除錯到各類型網站實作，本書將一步步帶你學會網路爬蟲。 　　★全面解析各種知識，爬蟲能力再提升 　　不只教你如何進行網路爬蟲，還要帶你深入Scrapy架構，並特別介紹NoSQL、反反爬蟲。提升你的爬蟲技能，擁有越級打怪的神力。 　　★活用各種套件，打造高效率爬蟲 　　本書將手把手帶你活用各種套件，並從範例中學會撰寫精簡有效的程式碼，讓你克服問題、達成任務，邁向高效率的資料取得之路。 　　★爬取資料生活化，就像抓寶一樣好玩有趣！ 　　你會學到如何抓取PT

T、Mobile01、新聞網站、股市網站資料，你想要的各種資料都能輕鬆取得。 　　【下載範例程式檔案】 　　本書範例檔下載網址：github.com/rex-chien/ithome-scrapy  

以分析長照訪問資料建立友善聊天機器人之研究

為了解決App 程式 設計 PTT的問題，作者曹琮閔 這樣論述：

本研究為了排解長者心中的鬱悶及孤獨感，希望建置一個可以與長者持續對話的聊天機器人，而本研究至雲林地區訪問了若干位長者後，將這些訪問的資料進行預處理，接著藉由自然語言處理技術如Jieba斷詞、TF-IDF，分析長者在訪問內容中常提及的字詞，並使用Word2Vec技術把關鍵字詞與本研究所歸納的五大意圖進行相似性比較，最後依據上述分析結果，採用意圖式設計建置聊天機器人。而本研究選用Google提供的Dialogflow套件進行意圖式設計，希望讓聊天機器人能夠接收到長者對話中的意圖，進而做出對應的回話。本研究實驗因礙於隱私權及老人精神狀況等問題，本研究尋找了本校碩士同學3位，作為本研究的對話測試使用

者，模擬長者的用語和聊天機器人進行不含有代名詞語句的對話，於第四章展示以上測試的對話結果，提供未來欲設計相關聊天機器人的設計者參考。