[Python] Python数据分析 从入门到精通 视频教程 教学视频

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课程名称:    Python数据分析 从入门到精通 视频教程 教学视频


课程简介:    

Python数据分析 从入门到精通 视频教程 教学视频

----------------------课程目录------------------------------


Python数据分析篇
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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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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落叶思华

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