Python 数据分析与应用

『课程目录』:
1.1 数据分析概述
1.2 熟悉 Python 数据分析的工具
1 E5 I# N5 p( R# d1 |
1.3 安装 Python 的 Anaconda发行版
1.4 掌握 Jupyter NoteBook常用功能
2.1 掌握 Numpy 数组对象 ndarray
% d& k, n; A/ i- ^, ?4 |. @
2.2 掌握 Numpy 矩阵与通用函数
2.3 利用 Numpy 进行统计分析
, [$ ~' ^) P$ C; V
3.1 掌握绘图基础语法与常用参数
0 s( [+ l- o3 e% a; v* ^. O5 M
3.2 分析特征间关系
# H9 H) l; ?6 |, ?# x. I# v
3.3 分析特征内部数据分布与分散情况
4.1 读写不同数据源的数据
4.2 掌握 DataFrame 的常用操作
0 ]" C# d& O8 x2 q
4.3 转换与处理时间序列数据
( D3 V: E0 I5 M8 ~$ F$ f2 e0 \9 Y
4.4 使用分组聚合进行组内计算
4.5 创建透视表与交叉表
5.1 合并数据
5.2 清洗数据
5.3 标准化数据
5.4 转换数据
6.1 使用 sklearn转换器处理数据
! _- u  c! Z* B! j
6.2 构建并评估聚类模型
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6.3 构建并评估分类模型
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6.4 构建并评估回归模型

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