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Python数据分析视频教程

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  • 更新程度: 更新完成
  • 主要技术: python
  • 用到技术: python
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课程描述

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Python数据分析视频教程


 

 

简介:

 

    由于python是一种解释性语言,大部分编译型语言都要比python代码运行速度快,有些同学就因此鄙视python。但是小编认为,python是一门高级语言,其生产效率更高,程序员的时间通常比CPU的时间值钱,因此为了权衡利弊,考虑用python是值得的。

   在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面,相对于R、MATLAB、SAS、Stata等工具,Python都有其优势。近年来,由于Python库的不断发展(如pandas),使其在数据挖掘领域崭露头角。结合其在通用编程方面的强大实力,我们完全可以只使用Python这一种语言去构建以数据为中心的应用程序。

 

课程大纲:


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

 

python数据分析视频教程部分截图:

 

 

 

 

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