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警务数据分析与Python

样章
作者：
主编 赵薇，副主编 赵娜 张春霞 张辉
定价：
56.00元
ISBN：
978-7-04-064734-1
版面字数：
600.00千字
开本：
16开
全书页数：
暂无
装帧形式：
平装
重点项目：
暂无
出版时间：
2025-12-04
物料号：
64734-00
读者对象：
高等职业教育
一级分类：
公安大类
暂无
  • 前辅文
  • 第一部分 基础篇
    • 第一章 Python基础
      • 第一节 Python简介和环境准备
        • 一、Python语言的特点
        • 二、Python的应用领域
        • 三、IDLE编程环境准备
        • 四、Anaconda+VSCode编程环境准备
      • 第二节 Python的基础概念
        • 一、变量和常量
        • 二、标识符
        • 三、关键字
        • 四、注释与续行
        • 五、模块
        • 六、库
        • 七、input()函数
        • 八、print()函数
      • 第三节 数据类型
        • 一、列表
        • 二、字符串
        • 三、字典
        • 四、元组
        • 五、集合
      • 第四节 流程控制
        • 一、分支结构
        • 二、循环结构
        • 三、循环结构的简写方式
      • 第五节 文件的基本操作
        • 一、文件的打开与关闭
        • 二、文件的读写
        • 三、文件的其他操作
      • 第六节 综合应用
        • 案例一：PDF文件取证—PDF文件元数据解析
        • 案例二：案件信息统计分析—以关键字搜索为例
        • 案例三：案件记录和嫌疑人信息整合
        • 案例四：口令破译—穷举法破解简单Wi-Fi密码
      • 习题
  • 第二部分 数据获取篇
    • 第二章 介质取证
      • 第一节 介质取证概述
        • 一、介质的概念
        • 二、介质取证的概念
        • 三、介质取证的应用领域
        • 四、介质取证的要求
        • 五、介质取证人员的素质要求
      • 第二节 介质取证原则与流程
        • 一、介质取证的原则
        • 二、介质取证的流程
      • 第三节 介质数据取证
        • 一、常用介质数据的获取
        • 二、介质数据分析方法
      • 第四节 案例实现
        • 一、案件背景
        • 二、遍历网站根目录
        • 三、分析网站访问日志
      • 习题
    • 第三章 信息获取
      • 第一节 案例导入
      • 第二节 知识准备
        • 一、初识网络爬虫
        • 二、Web相关技术
        • 三、静态网页爬取
        • 四、动态网页爬取
        • 五、模拟登录
      • 第三节 案例实现
        • 一、案例介绍
        • 二、爬虫代码实现
        • 三、案例总结
      • 习题
    • 第四章 证据固定
      • 第一节 案例导入
      • 第二节 知识准备
        • 一、函数
        • 二、哈希函数
        • 三、常见哈希算法实现
      • 第三节 案例实现
        • 一、案例背景
        • 二、功能实现
      • 第四节 MD5暴力破解
      • 习题
    • 第五章 数据预处理
      • 第一节 案例导入
      • 第二节 知识准备
        • 一、数据集成
        • 二、数据清洗
        • 三、数据标准化
        • 四、数据转换
      • 第三节 案例实现
        • 一、读入数据
        • 二、数据清洗
        • 三、案例小结
      • 习题
  • 第三部分 数据分析篇
    • 第六章 结构化数据分析
      • 第一节 案例导入
      • 第二节 知识准备
        • 一、基础函数
        • 二、聚合函数
        • 三、数据透视表
      • 第三节 数据分组与聚合
        • 一、数据分组
        • 二、数据聚合
      • 第四节 案例实现
        • 一、案件背景
        • 二、实现过程
      • 习题
    • 第七章 数据可视化
      • 第一节 案例导入
      • 第二节 知识准备
        • 一、Matplotlib
        • 二、基础图表绘制
        • 三、数据可视化面板
      • 第三节 案例实现
      • 习题
    • 第八章 文本分析
      • 第一节 案例导入
      • 第二节 分词及词频统计
        • 一、英文文本分词及词频统计
        • 二、中文文本分词与词频统计
      • 第三节 停用词的去除
        • 一、停用词的调取方式
        • 二、去除停用词
      • 第四节 TF-IDF算法
        • 一、TF-IDF算法原理
        • 二、TF-IDF算法的实现
      • 第五节 文本情感分析
        • 一、文本情感分析原理
        • 二、情感分析的实现
      • 第六节 案例实现
        • 一、案件背景
        • 二、实现过程
      • 习题
  • 第四部分 综合应用篇
    • 第九章 Scrapy框架—网站信息爬取
      • 第一节 案例导入和知识准备
        • 一、案例导入
        • 二、Scrapy爬虫框架
        • 三、安装Scrapy框架并新建项目
      • 第二节 案例实现
        • 一、案例任务分析
        • 二、静态网页信息的提取和保存
        • 三、异步网页信息的爬取
        • 四、详情页面内容的爬取
    • 第十章 ECharts—非法捕捞案件数据可视化展示
      • 第一节 案例导入和知识准备
        • 一、案例导入
        • 二、ECharts简介
        • 三、ECharts基础应用
      • 第二节 案例实现
        • 一、ECharts可视化展板设置
        • 二、展板标题容器实现
        • 三、主体容器实现
    • 第十一章 挖掘诈骗受害者的特征关联
      • 第一节 案例导入
      • 第二节 知识准备
        • 一、关联分析背景
        • 二、关联分析基本概念
        • 三、Apriori算法
        • 四、FP-Growth算法
      • 第三节 案例实现
        • 一、案例介绍
        • 二、数据集介绍
        • 三、数据清洗
        • 四、数据预处理
        • 五、寻找频繁项集
        • 六、关联规则挖掘
        • 七、结果分析
      • 第四节 结果可视化
        • 一、绘图
        • 二、代码
        • 三、散点图可视化结果
        • 四、可视化分析
  • 附录 相关法律法规
    • 一、中华人民共和国刑法（节录）
    • 二、中华人民共和国刑事诉讼法（节录）
    • 三、中华人民共和国数据安全法（节录）
    • 四、关于办理信息网络犯罪案件适用刑事诉讼程序若干问题的意见
    • 五、关于办理刑事案件收集提取和审查判断电子数据若干问题的规定（节录）
    • 六、公安机关办理刑事案件电子数据取证规则（节录）
  • 参考文献