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1、第二章数据采集和大数据L数据采集的步骤有哪些？(1)确定数据采集源和方法；(2)开发或选择采集程序或工具；(3)运行采集程序或工具进行数据采集；(4)对采集到的数据进行清洗和预处理。2、ETL的作用是什么？ETL (Extract-Transform-Load)是指将数据从源系统抽取、经过清洗和转换，最后加 载到目标系统的过程。ETL的作用是整合、清洗和准备数据用于分析和决策。3、网络爬虫程序解决什么问题？网络爬虫程序解决的问题是从互联网上抓取和提取所需的数据。通过网络爬虫程序，可 以自动访问网页并提取其中的文本、图片、链接等信息、。4、数据采集的常用工具有哪些？(1) WebScraper；
2、(2) BeautifulSoup；(3) Selenium；(4) Scrapyo5、学会常见数据采集工具的使用。学习数据采集工具的使用可以通过阅读官方文档、教程或者参加培训课程来学习。6、学习数据分析常用库pandas库的使用总结pandas的两大数据结构Series 和DataFrame的异同？Pandas库是Python中常用的数据分析库，它提供了两种主要的数据结构：Series和 DataFrameo(1) Series是一种一维的标记数组，可以存储任何数据类型。(2) DataFrame是二维的表格型数据结构，它由多个Series组成，每个Series表示 一个列。Series和D
3、ataFrame的主耍区别在于维度和结构。7、根据Python的列表数据类型的截取使用方法，练习NumPy数组的索 引和切片？NumPy是Python中用于科学计算的一个重耍库，它提供了高效的多维数组对象和对数组运算的支持。在NumPy中，可以使用索引和切片来访问和操作数组中的元素。8、结合NumPy库np.linspace ()函数及其实例,绘制标准正态分布的概率密 度函数图。Numpy. 1 inspace函数用于在指定的间隔内返回均匀间隔的数字。通过指定一个范围和 一个数字，可以创建一个等差数列。绘制标准正态分布的概率密度函数图可以使用matplotlib库来完成。9、掌握 Python
4、 常用的一种编程工具,如 PyCharms Jupyter Notebook, Spyder 等。PyCharm Jupyter Notebook 和 Spyder 都是 Python 的常用编程工具。PyCharm是一个集成开发环境(IDE),提供了一套功能齐全的工具，用于开发和调试 Python 程序。Jupyter Notebook是一个交互式计算环境，可以在一个网页中编写和运行代码。Spyder是一个科学计算集成开发环境，提供了一套专业的科学计算工具和调试功能。10、与大数据相关的Python库有哪些?描述这些Pthon库的主要功能,以及 它们之间的关系。(1) Pandas：用于数据
5、处理和分析。(2) NumPy：用于高性能的数值运算和数组操作。(3) Spark：用于分布式数据处理和分析。(4) Hadoop：用于分布式存储和处理大数据。(5) Scikit-learn：用于机器学习和数据挖掘这些库可以相互配合使用，构建完整的大数据处理和分析系统。11、了解 Requests 库、Beautifulsoup 库、Selenium 库等网络爬虫库。(1 Requests库用于发送HTTP请求和处理HTTP响应，是一个简单易用的网络爬虫库。(2) Beautifulsoup库是一个解析HTML和XML文档的库，用于从网页中提取数据。(3) Selenium库是一个Web自动化测试工具，可以模拟用户在浏览器中的操作，也可 以用于网页数据的抓取。这些库在网络爬虫中可以相互配合使用，实现不同的功能和需求。