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课程目录
t* [% G# {0 d6 b) X1 - 简介
$ _9 W# l2 k' T) T2 - 数据分析师解决的问题 : f4 h' k* {2 G! v3 Q
3 - 数据分析过程
` W% M! D6 E( M, l4 - CSV 简介
) }8 J) H. G! @. X5 - Python 中的 CSV & h/ a! l3 A: U4 Z) d7 {7 v
6 - Python 中的 CSV Solution 0 W+ g# i; X7 v0 u6 |
7 - 修正数据类型
* U5 M7 f6 T2 h% r) v1 X. B2 Y8 - 有关学员数据的疑问 4 p4 `1 i% c5 y' w6 p1 ]" I
9 - 有关学员数据的疑问 Solution 3 b1 S. W' W; k& ~5 P* [& f
10 - 调查数据 Solution # `* T0 u D+ H3 d
11 - 数据中的问题 + m$ o' C5 i" D: q6 M* C; [
12 - 数据中的问题 Solution ( G9 _% l( w( ?5 Q
13 - 缺失的参与记录 8 |7 { m* D D0 G }% }9 U
14 - 缺失的参与记录 Solution
5 A7 W% I! v# \# ]/ x2 C15 - 核查更多问题记录
1 A, E" D8 [. h8 e16 - 核查更多问题记录 Solution
) ^$ L8 s/ k, g7 x2 A17 - 找到剩余问题
8 m5 e6 e+ ?8 t+ W" e6 K6 Z4 j: [18 - 提炼问题
* U: T' }# Z& O: v1 ^1 W' {3 ~19 - 提炼问题 Solution 2 b3 A4 `% m2 P
20 - 获取第一周数据 7 M( Y- e4 g* \
21 - 获取第一周数据 Solution
9 q9 K4 z0 f' N3 q22 - 满足好奇心 5 K7 N' e/ N3 g9 N
23 - 探索学员参与度
% @* h. m5 L6 }. p24 - 调试数据分析代码
1 | Z8 Z( h1 ]) w: X) V25 - 调试数据分析代码 Solution # M" A" P3 S. w% d1 S% V
26 - 第一周完成的课程
& }/ \9 X4 a" v) I27 - 第一周完成的课程 Solution
# G% ~# ?8 B9 B9 f28 - 第一周的访问数 ! J4 H6 V! w1 L
29 - 第一周的访问数 Solution 8 \& n T; c! ^5 j
30 - 划分及格学员
) {/ T) D% w! J/ H31 - 划分及格学员 Solution
j }7 N$ N; N) _32 - 比较两组学员 / c. S/ ~+ b4 u' r8 i
33 - 比较两组学员 Solution 0 r0 f0 |3 {3 |
34 - 创建直方图 Solution ) @0 R2 T9 X- O& b1 \5 R( A# j, p, T4 ?8 l
35 - 你的结果只是噪音吗？ 4 F& f4 a, f2 r7 ^. y- g
36 - 相关性不表明因果关系 0 C( N% l* t& [/ X1 T: ?' v
37 - 基于众多特征进行预测 % B2 R- d- Q4 b [
38 - 沟通 6 I) e" s- S: D7 m0 K) V) _
39 - 改善图形，分享心得 Solution " I3 w. w ^" `8 ?4 P/ ]
40 - 数据分析与相关术语 % P( O# `4 R4 S0 j0 _: A2 {
41 - 结论 ( ^2 p+ b* \. x1 g3 O* X
42 - 简介 # D7 J0 O$ ]" [6 D
43 - Gapminder 数据 * l( l& _- @5 E$ z* _. r9 L
44 - Gapminder 数据 Solution 4 Y Q& d9 [* y" }
45 - NumPy 和 Pandas 中的一维数据 , O9 D9 X/ O, U0 e4 K- M
46 - NumPy 数组 3 d; g' P# U5 V3 ^' y% `. r) ~
47 - NumPy 数组 Solution 0 s- w9 G ^4 J0 P$ O* m( A
48 - 向量化运算
/ `7 G$ u3 b3 m! A7 I% Z9 y49 - 向量化运算 Solution
! ~( h; U/ U* i) k' y8 P7 \2 [50 - 乘以标量 2 B7 `" ?, P @, K- ?0 s ^6 [
51 - 乘以标量 Solution x" j7 R, |$ h# t8 t* i. e. g
52 - 计算整体完成率 9 B/ j0 m. y% ^; n- G, n
53 - 计算整体完成率 Solution 1 Y5 h9 z" ?2 U0 J
54 - 归一化数据 * _+ M$ f) [8 g* a2 [
55 - 归一化数据 Solution ' Y' h" z# H( J% e
56 - NumPy 索引数组
& z, H8 b: A2 Z* m1 y* _6 p7 m- l57 - NumPy 索引数组 Solution $ }- e# c8 _# u8 U( }$ ~
58 - + 与 +=
: N% Y- e) `( g2 j, r: |) x59 - + 与 += Solution & X! S- G7 a! t' C( [6 k. w, D/ H
60 - 原地与非原地
; J/ m6 n) G1 g/ x) i$ `61 - 原地与非原地 Solution
' S9 ~0 `; q" P9 p3 i! Y62 - Pandas Series
3 K# l5 b! R1 M8 ]% G63 - Pandas Series Solution ( j2 J& L9 W: {( [4 A
64 - Series 索引 3 [4 m1 E/ Q! E
65 - Series 索引 Solution
9 U; { d+ j/ h* T+ s66 - 向量化运算和 Series 索引 5 t7 N; q& C, o/ U
67 - 向量化运算和 Series 索引 Solution
! i. _0 g, ?; N3 `# Y& g68 - 填充缺失值 @) T3 j, }7 Y4 A3 ]9 p: N
69 - 填充缺失值 Solution # S+ n+ n _9 Z0 B( T4 x
70 - Pandas Series apply()
) c( I3 G7 r8 a$ D$ a71 - Pandas Series apply() Solution
x; l' H6 H; w: S; t- s72 - 在 Pandas 中绘图 Solution - j: w/ R$ y* A6 F! e- _
73 - 结论 0 ?2 f/ M8 }* g7 ~: b
74 - 简介 . a& n) |3 {: a' D6 x" b
75 - 地铁数据 ( t. v# W7 i' o {; U9 D
76 - 地铁数据 Solution
1 d: O4 _. V! {3 s. ^" X77 - 二维 NumPy 数组 + _# E. e! a: G/ N4 h' m
78 - 二维 NumPy 数组 Solution , S. l" D: B6 @$ O3 n8 C
79 - NumPy 轴 7 b% @/ D+ N$ s, s. h
80 - NumPy 轴 Solution
0 N6 F S# o- s2 x9 T4 _/ Z7 r% z81 - NumPy 和 Pandas 数据类型
6 o i. g: a: |7 I. H) ~7 C82 - 访问 DataFrame 元素
- j0 a6 y9 h; L' U# f5 j83 - 访问 DataFrame 元素 Solution
1 |+ A6 \- g; g% X3 I$ t5 b84 - 将数据加载到 DataFrame 中
1 J+ D* A( h& w- s9 q+ g" [85 - 计算相关性
6 F1 i# Y7 {0 N86 - 计算相关性 Solution
" b* I; y; E, Z; R87 - Pandas 轴名
4 O% H5 O- h2 E" `. h88 - DataFrame 向量化运算
9 [7 K3 y* O q; ?3 Q89 - DataFrame 向量化运算 Solution
1 Y. s% B5 b0 t, E1 |& ^90 - DataFrame applymap() # Q6 K! R! p1 t m$ I
91 - DataFrame applymap() Solution 4 l8 d/ [5 ]/ a+ Q0 J' w
92 - DataFrame apply()
1 T' O E; E# j) @& z93 - DataFrame apply() Solution - {% {* x0 N% ^; `, M2 ]+ w, H8 P" j3 k
94 - DataFrame apply() 使用案例 2 9 P: {: T( n! F, O' {0 T9 H
95 - DataFrame apply() 使用案例 2 Solution
, G: q1 }. v2 U. O& e96 - 向 Series 添加 DataFrame
; e) {( B/ v0 `0 C. O97 - 向 Series 添加 DataFrame Solution
1 Y, H" o# a: Y4 B98 - 再次归一化每一列
0 z% b1 X) u" j6 i# a' J99 - 再次归一化每一列 Solution
# U! z0 P V4 o# U/ m) Q& U100 - Pandas groupby()
4 G* i7 d4 V: u8 c1 w/ @7 K101 - Pandas groupby() Solution
8 {7 Y H" O- C4 {$ i* A% S/ u102 - 每小时入站和出站数 Solution $ N# B+ Q3 K; o6 ~- P$ V% z5 z5 v( R
103 - 合并 Pandas DataFrame % n2 o+ y' D& \- o& ^$ F
104 - 合并 Pandas DataFrame Solution 8 e j. M3 v) j8 K! ?, P( O3 w
105 - 使用 DataFrame 绘制图形 Solution 7 M; x9 y' a; J6 W d; O$ G- C
106 - 结论3 Q. K0 w4 p+ r
! ~8 v F7 o- C/ b! ~
. b9 d% t5 ~8 R5 z
5 |; O$ ^% c& I5 _( _5 R5 P6 r; z
* ` l% N7 v2 A# I: d$ X
" g, u$ l* g0 Y5 B* j6 f1 j! @ i+ |0 J! `5 J0 J( \6 W
资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见
. P, n6 H, L" E* h* K$ i% s$ r" _% I) D! ~ X0 A
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发表于 2022-6-25 20:54:01
