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施工計畫與管理 附光碟、監工要領手冊(修訂)

為了解決docx檔的問題，作者廖基全 這樣論述：

　　施工計畫從何著手？ 　　監工要領如何掌握？ 　　－「計畫」、「管理」，營建現場一體兩面心法盡在本書 　　談管理者職掌－ 　　對工程管理者應有的修養及職掌範疇有清楚定義，是為營建管理入門基本功。 　　談計畫擬定－ 　　對各項施工圖表、進度排程及建管作業皆有詳盡說明，是決定工程進度與執行效率的首要準則。 　　談施工要領－ 　　為各項工程擬定施工要領，詳述工法施行常見之問題與對策，是解決工地現場難題的必備工具。 　　談品質提昇－ 　　特錄監工要領手冊，確保工程缺失不再重複發生，為工程管理人員精進專業素養、更上一層樓的要訣。 　　作者累積40多年的建築工程經驗成書，為針對工地現場管

理人員的需求而寫，惟求實務可行，不談理論假設。對於工程內外業的管理實務皆有詳論細說，無論是營建現場人員或管理者都可從中獲益；本書亦可視為營建內部控制與稽核管理的入門，透過管理技巧的提升，工程缺失、行政弊端皆無所遁形。增修版隨書附贈光碟，內含《實用管理表格》、《施工圖範例》、《施工計畫葵花寶典》、《監工要領手冊》等工具。另附小本《監工要領手冊》方便讀者攜帶，在工地現場亦能輕鬆掌握品管重點。  

Python金融大數據挖掘與分析全流程詳解

為了解決docx檔的問題，作者王宇韜房宇亮肖金鑫 這樣論述：

金融從業者每天都要與海量的資料打交道，如何從這些資料中挖掘出需要的資訊，並進行相應的分析，是很多金融從業者非常關心的內容。本書以功能強大且較易上手的Python語言為程式設計環境，全面講解了金融資料的獲取、處理、分析及結果呈現。   全書共16章，內容涉及Python基礎知識、網路資料爬蟲技術、資料庫存取、資料清洗、資料視覺化、資料相關性分析、IP代理、流覽器類比操控、郵件發送、定時任務、檔讀寫、雲端部署、機器學習等，可以實現輿情監控、智慧投顧、量化金融、大資料風控、金融反欺詐模型等多種金融應用。無論是程式設計知識還是金融相關知識，本書都力求從易到難、循序漸進地講解，並輔以商業實戰案例來加深印

象。   本書定位為一本金融科技入門讀物，但書中的資料採擷與分析思想對其他行業來說也具備較高的參考價值。本書又是一個金融科技工具箱，裡面的代碼可以方便地速查速用，解決實際工作中的問題。   本書適合金融行業的從業人員學習。對於大中專院校金融、財會等專業的師生，以及具備一定電腦程式設計基礎，又希望投身金融行業的讀者，本書也是不錯的參考讀物。 王宇韜：華能貴誠信託金融科技實驗室發起人，賓夕法尼亞大學碩士，上海交通大學學士，兩年內通過CFA 3級、FRM 2級、AQF，在華能貴誠信託自主研發了輿情監控系統、資金雷達、流程自動化AI系統、機器視頻面試系統等，專注于科技在金融領域的應用

。   房宇亮：依圖科技高級演算法工程師，加州大學洛杉磯分校（UCLA）碩士，南京大學學士，擅長電腦視覺、圖像識別、語音辨識等人工智慧演算法。   肖金鑫：本碩均就讀于國防科技大學，專攻資料安全方向，在資料爬取與反爬取領域有較深的造詣，曾參加多個重點資料安全科研專案。 第1章　Python基礎 1.1　Python安裝與第一個Python程式 1.1.1　安裝Python 1.1.2　編寫第一個Python程式 1.1.3　PyCharm的安裝與使用 1.2　Python基礎知識 1.2.1　變數、行、縮進與注釋 1.2.2　資料類型：數位與字串 1.2.3　資料類型：清單

與字典、元組與集合 1.2.4　運運算元 1.3　Python語句 1.3.1　if條件陳述式 1.3.2　for迴圈語句 1.3.3　while迴圈語句 1.3.4　try/except異常處理語句 1.4　函數與庫 1.4.1　函數的定義與調用 1.4.2　函數的返回值與作用域 1.4.3　常用基本函數介紹 1.4.4　庫 第2章　金融資料採擷之爬蟲技術基礎 2.1　爬蟲技術基礎1—網頁結構基礎 2.1.1　查看網頁原始程式碼—F12鍵 2.1.2　查看網頁原始程式碼—右鍵菜單 2.1.3　網址構成及http與https協定 2.1.4　網頁結構初步瞭解 2.2　爬蟲技術基礎2—網頁結構

進階 2.2.1　HTML基礎知識1—我的第一個網頁 2.2.2　HTML基礎知識2—基礎結構 2.2.3　HTML基礎知識3—標題、段落、連結 2.2.4　HTML基礎知識4—區塊 2.2.5　HTML基礎知識5—類與id 2.3　初步實戰—百度新聞原始程式碼獲取 2.3.1　獲取網頁原始程式碼 2.3.2　分析網頁原始程式碼資訊 2.4　爬蟲技術基礎3—規則運算式 2.4.1　規則運算式基礎1—findall()函數 2.4.2　規則運算式基礎2—非貪婪匹配之(.*?) 2.4.3　規則運算式基礎3—非貪婪匹配之.*? 2.4.4　規則運算式基礎4—自動考慮換行的修飾符re.S 2.4.5

　規則運算式基礎5—知識點補充 第3章　金融資料採擷案例實戰1 3.1　提取百度新聞標題、網址、日期及來源 3.1.1　獲取網頁原始程式碼 3.1.2　編寫規則運算式提取新聞資訊 3.1.3　資料清洗並列印輸出 3.2　批量獲取多家公司的百度新聞並生成資料包告 3.2.1　批量爬取多家公司的百度新聞 3.2.2　自動生成輿情資料包告文字檔 3.3　異常處理及24小時即時資料挖掘實戰 3.3.1　異常處理實戰 3.3.2　24小時即時爬取實戰 3.4　按時間順序爬取及批量爬取多頁內容 3.4.1　按時間順序爬取百度新聞 3.4.2　一次性批量爬取多頁內容 3.5　搜狗新聞與新浪財經資料採擷實戰

3.5.1　搜狗新聞資料採擷實戰 3.5.2　新浪財經資料採擷實戰 第4章　資料庫詳解及實戰 4.1　MySQL資料庫簡介及安裝 4.2　MySQL資料庫基礎 4.2.1　MySQL資料庫管理平臺phpMyAdmin介紹 4.2.2　創建資料庫及資料表 4.2.3　資料表基本操作 4.3　Python與MySQL資料庫的交互 4.3.1　安裝PyMySQL庫 4.3.2　用Python連接資料庫 4.3.3　用Python存儲資料到資料庫 4.3.4　用Python在資料庫中查找並提取資料 4.3.5　用Python從資料庫中刪除資料 4.4　案例實戰：把金融資料存入資料庫 第5章 資料

清洗優化及資料評分系統搭建 5.1　深度分析—資料去重及清洗優化 5.1.1　數據去重 5.1.2　常見的資料清洗手段及日期格式統一 5.1.3　文本內容深度過濾—剔除雜訊資料 5.2　資料亂碼的處理 5.2.1　編碼分析 5.2.2　重新編碼及解碼 5.2.3　解決亂碼問題的經驗方法 5.3　輿情資料評分系統搭建 5.3.1　輿情資料評分系統版本1—根據標題評分 5.3.2　輿情資料評分系統版本2—根據正文內容評分 5.3.3　輿情資料評分系統版本3—解決亂碼問題 5.3.4　輿情資料評分系統版本4—處理非相關資訊 5.4　完整的百度新聞資料採擷系統搭建 5.4.1　將輿情資料評分存入資料庫

5.4.2　百度新聞資料採擷系統代碼整合 5.4.3　從資料庫匯總每日評分 第6章 資料分析利器：NumPy與pandas庫 6.1　NumPy庫基礎 6.1.1　NumPy庫與陣列 6.1.2　創建陣列的幾種方式 6.2　pandas庫基礎 6.2.1　二維資料表格DataFrame的創建與索引的修改 6.2.2　Excel工作簿等文件的讀取和寫入 6.2.3　資料的讀取與編輯 6.2.4　資料表的拼接 6.3　利用pandas庫匯出輿情資料評分 6.3.1　匯總輿情資料評分 6.3.2　匯出輿情資料評分表格 第7章 資料視覺化與資料相關性分析 7.1　用Tushare庫調取股價數據

7.1.1　Tushare庫的基本用法 7.1.2　匹配輿情資料評分與股價資料 7.2　輿情資料評分與股價資料的視覺化 7.2.1　資料視覺化基礎 7.2.2　數據視覺化實戰 7.3　輿情資料評分與股價資料相關性分析 7.3.1　皮爾遜相關係數 7.3.2　相關性分析實戰 第8章 金融資料採擷之爬蟲技術進階 8.1　爬蟲技術進階1—IP代理簡介 8.1.1　IP代理的工作原理 8.1.2　IP代理的使用方法 8.2　爬蟲技術進階2—Selenium庫詳解 8.2.1　網路資料採擷的難點 8.2.2　模擬流覽器ChromeDriver的下載與安裝 8.2.3　Selenium庫的安裝 8.2.

4　Selenium庫的使用 第9章 金融資料採擷案例實戰2 9.1　新浪財經股票即時資料挖掘實戰 9.1.1　獲取網頁原始程式碼 9.1.2　資料提取 9.2　東方財富網資料採擷實戰 9.2.1　獲取網頁原始程式碼 9.2.2　編寫規則運算式提取資料 9.2.3　資料清洗及列印輸出 9.2.4　函式定義及調用 9.3　裁判文書網資料採擷實戰 9.4　巨潮資訊網資料採擷實戰 9.4.1　獲取網頁原始程式碼 9.4.2　編寫規則運算式提取資料 9.4.3　資料清洗及列印輸出 9.4.4　函式定義及調用 第10章 通過PDF文本解析上市公司理財公告 10.1　PDF檔批量下載實戰 10.1.1

　爬取多頁內容 10.1.2　自動篩選所需內容 10.1.3　理財公告PDF檔的自動批量下載 10.2　PDF文本解析基礎 10.2.1　用pdfplumber庫提取文本內容 10.2.2　用pdfplumber庫提取表格內容 10.3　PDF文本解析實戰—尋找合適的理財公告 10.3.1　遍歷資料夾裡所有的PDF檔 10.3.2　批量解析每一個PDF檔 10.3.3　將合格的PDF檔自動歸檔 第11章　郵件提醒系統搭建 11.1　用Python自動發送郵件 11.1.1　通過騰訊QQ郵箱發送郵件 11.1.2　通過網易163郵箱發送郵件 11.1.3　發送HTML格式的郵件 11.1.4　

發送郵件附件 11.2　案例實戰：定時發送資料分析報告 11.2.1　用Python提取資料並發送資料分析報告郵件 11.2.2　用Python實現每天定時發送郵件 第12章　基於評級報告的投資決策分析 12.1　獲取券商研報網站的表格資料 12.1.1　表格資料的常規獲取方法 12.1.2　用Selenium庫爬取和訊研報網表格資料 12.2　pandas庫的高階用法 12.2.1　重複值和缺失值處理 12.2.2　用groupby()函數分組匯總資料 12.2.3　用pandas庫進行批量處理 12.3　評估券商分析師預測準確度 12.3.1　讀取分析師評級報告資料進行資料預處理 12.

3.2　用Tushare庫計算股票收益率 12.3.3　計算平均收益率並進行分析師預測準確度排名 12.4　策略延伸 12.4.1　漲停板的考慮 12.4.2　按分析師查看每檔股票的收益率 12.4.3　計算多階段股票收益率 第13章　用Python生成Word文檔 13.1　用Python創建Word文檔的基礎知識 13.1.1　初識python-docx庫 13.1.2　python-docx庫的基本操作 13.2　用Python創建Word文檔的進階知識 13.2.1　設置中文字體 13.2.2　在段落中新增文字 13.2.3　設置字體大小及顏色 13.2.4　設置段落格式 13.2.

5　設置表格樣式 13.2.6　設置圖片樣式 13.3　案例實戰：自動生成資料分析報告Word文檔 第14章　基於股票資訊及其衍生變數的資料分析 14.1　策略基本思路 14.2　獲取股票基本資訊及衍生變數資料 14.2.1　獲取股票基本資訊資料 14.2.2　獲取股票衍生變數資料 14.2.3　通過相關性分析選取合適的衍生變數 14.2.4　資料表優化及代碼匯總 14.3　數據視覺化呈現 14.4　用xlwings庫生成Excel工作簿 14.4.1　xlwings庫的基本用法 14.4.2　案例實戰：自動生成Excel工作簿報告 14.5　策略深化思路 第15章　雲伺服器部署實戰 15

.1　雲伺服器的購買與配置 15.2　程式的雲端部署 15.2.1　安裝運行程式所需的軟體 15.2.2　實現程式24小時不間斷運行 第16章　機器學習之客戶違約預測模型搭建 16.1　機器學習在金融領域的應用 16.2　決策樹模型的基本原理 16.2.1　決策樹模型簡介 16.2.2　決策樹模型的建樹依據 16.3　案例實戰：客戶違約預測模型搭建 16.3.1　模型搭建 16.3.2　模型預測及評估 16.3.3　模型視覺化呈現