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视频介绍 [复制本页地址介绍给朋友~]
第一单元 Python数据分析基础
1.1 认识数据分析及其应用场景
1.2 安装Python的Anaconda发行版和Jupyter Notebook的使用
1.3 章节测验
科学计算库NumPy
2.1 认识NumPy模块
2.2 NumPy数组对象ndarray及其创建
2.3 ndarray对象的数据类型
2.4 数组运算及数组的索引和切片
2.5 数组的转置和轴对称
2.6 利用Numpy进行数据处理
2.7 章节测验
数据分析工具Pandas
3.1 Series数据及常用操作
3.2 DataFrame数据及常用操作
3.3 算术运算与数据对齐
3.4 数据排序
3.5 统计计算与描述
3.6 层级索引
3.7 pandas读写数据操作
3.8 案例：北京高考分数线统计
3.9 章节测验
数据预处理
4.1 数据清洗
4.2 数据合并和重塑
4.3 数据转换
4.4 案例-2016年北京地区和天津地区数据信息
4.5 章节测验
数据聚合与分组运算
5.1 数据分组
5.2 聚合运算
5.3 分组级运算
5.4 综合案例-运动员信息的分组
5.5 章节测验
数据可视化
6.1 数据可视化概述
6.2 Matplotlib-绘制图表
6.3 seaborn数据可视化
6.4 Bokeh-交互式可视化库
6.5 案例-画图分析某年旅游景点数据
6.6 章节测验
时间序列分析
7.1 时间序列的基本操作
7.2 固定频率的时间序列
7.3 时间周期及计算
7.4 重采样
7.5 数据统计-滑动窗口
7.6 时序模型-ARIMA
7.7 案例--股票收盘价分析
文本数据分析
8.1 文本数据分析工具
8.2 文本预处理
8.3 文本情感分析
8.4 文本相似度
8.5 文本分类
8.6 案例--商品评价分析
Python数据分析课程设计
9.1 实践项目任务书
9.2 课程设计说明书撰写要求
9.3 参考文档
9.4 在线产品数据分析
9.5 北京租房数据统计分析
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