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分类: 数据学院 数据分析

发布: 2018-08-23 09:21:19

更新: 2018-08-23 09:21:19

难度: 入门

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Python数据分析进阶熟练班目录

第一章:Python基础

第一节--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
第二节--了解Python流程控制--条件、循环语句与其他语句
第三节--常用函数--函数的定义与使用方法、主要内置函数的介绍
第四节--NumPy基础--数组的创建、组合与分割

第二章:数据准备

第五节--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
第六节--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;
第七节--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
第八节--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

第三章:数据分析初探

第九节--假设检验--常用假设检验与实例分析
第十节--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
第十一节-- logistic回归--logistic回归模型讲解;实例--电信客户流失分析
第十二节--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

第四章:深入数据分析

第十三节--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
第十四节--聚类算法--k-means算法介绍;实例--通信基站聚类分析
第十五节--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

 

  • oli***

    8月前oli***

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