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课程介绍：课程将从Python的基本使用方法开始，一步步讲解，从ETL到各种数据分析方法的使用，并结合实例，让学员能从中借鉴学习。
# _3 `1 a+ d, J/ m$ M适用人群：对数据分析感兴趣的、对Python感兴趣的学员；想要学习Python的基础数据分析方法的学员。课程目录：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/ j, ^2 q# @! u+ ?$ ?9 @
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
3 c l+ E9 |' @9 [/ s! w% |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) \& ^5 H% j/ G& J* n5 }
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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发表于 2022-6-22 08:27:01
