在过去的两年间，Python一路高歌猛进，成功窜上“最火编程语言”的宝座。惊奇的是使用Python最多的人群其实不是程序员，而是数据科学家，尤其是社会科学家，涵盖的学科有
经济学、管理学、会计学、社会学、传播学、新闻学
等等。
大数据时代到来，网络数据正成为潜在宝藏，大量商业信息、社会信息以文本等非结构化、异构型数据格式存储于网页中。非计算机专业背景的人也可借助机器学习、人工智能等方法进行研究。使用网络世界数据进行研究，面临两大难点：
数据获取需要借助Python编程语言设计网络爬虫，而获得的数据中有相当比例数据是非结构化数据，这就需要文本数据分析技术。
本次课程参照已发表的社科类的文章，希望帮助大家解决文本分析这最难的两大难点。
课程设计的初衷是用最少的时间让大家学到最有用的知识点，降低学习难度。希望学习完本课程后能让各位结合研究需要对自己学科内的文本分析有一个全面深刻的了解，方便各位开展后续研究。
python跟英语一样也是一种语言
环境配置
jupyter notebook使用方法
数据类型-list、str、dict、tuple、set
for循环、if逻辑
try-except
常用函数
常用库
pip安装问题解决办法
常见错误
网络爬虫原理
开发者工具使用
数据抓包
requests库
pyquery库
元素（数据）定位
数据存储（txt，csv）
案例1：天涯论坛
案例2：大众点评
案例3：BOSS直聘
案例4：百度企业信用
案例5：京东评论
文本分析应用场景
txt、pdf、word等类型文件的数据读取
中文分词-jieba库
可视化-pyecharts库
英文通用情感词库-Harvard-IV4
英文金融会计领域情感词库Loughran&MCdonald
常见的中文情感词典
中文情感词典的构建及使用
数据分析-pandas库
案例1-词频统计
案例2-制作词云图
案例3-海量公司年报文本分析
案例4-使用情感词典进行情感计算
什么是机器学习
监督学习与非监督学习
使用机器学习进行文本分析的步骤
表达文本数据信息的方式（独热编码、词袋法、TF-IDF）
文本可读性计算
公司年报信息含量(标准信息与特有信息)计算思路
理解特征矩阵、语料、文档、特征
机器学习库-sklearn语法学习
了解协同过滤-推荐系统
案例1-在线评论情感分析
案例2-文本分类
案例3-LDA话题模型
案例4-计算消费者异质性信息
