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Python数据分析进阶熟练班视频

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课程目录

第一部分. Python基础

第一课:Python的概览——Python的基本介绍、安装与基本语法、变量类型与运算符

第二课:了解Python流程控制——条件、循环语句与其他语句

第三课:常用函数——函数的定义与使用方法、主要内置函数的介绍

第四课:NumPy基础——数组的创建、组合与分割

第二部分 数据分析的准备

第五课:了解数据——数据加载、储存与文件格式;异常值的清理与缺失值处理

第六课:数据清洗与初步分析——数据清理、转换、合并与重塑;数据汇总与描述统计;

第七课:绘图与可视化——基本绘图命令与图形概览、图形元素设定与实例:地震危机数据的可视化

第八课:数据聚合与分组处理——数据聚合、分组运算与转换、透视表与交叉表

第三部分 数据分析初探

第九课:假设检验——常用假设检验与实例分析

第十课:线性回归——线性回归模型、分析结果呈现与解读;实例:商品价格预测

第十一课: logistic回归——logistic回归模型讲解;实例:电信客户流失分析

第十二课:时间序列分析——时间序列基本处理、时间序列模型构建与结果解读;实例:未来股票价格预测

第四部分 深入数据分析

第十三课:分类算法——knn、决策树、贝叶斯分类器等算法介绍;实例:网页注册用户预测

第十四课:聚类算法——k-means算法介绍;实例:通信基站聚类分析

第十五课:降维方法——主成分分析与因子分析算法介绍;实例:地区经济指标评分

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