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课程目录
$ |+ ]9 N% R8 {1 |/ w0 j# q1 - 简介 5 N x% l O* E. o) g$ |6 B
2 - 数据分析师解决的问题
% w/ }1 m7 C+ J9 s3 - 数据分析过程
. |# `5 e3 d- a/ u. ^; x, v; b$ x4 - CSV 简介
& U% x" K' y8 W4 A6 d* S+ \5 - Python 中的 CSV * M& j4 K' m4 w* L
6 - Python 中的 CSV Solution
# b8 @) c' m9 G2 N4 ^7 - 修正数据类型 : H5 w3 U0 \+ Y" H8 W( I
8 - 有关学员数据的疑问
# r" X- K* ~ f: ?" W$ O9 - 有关学员数据的疑问 Solution 5 k3 x1 T4 P; \. y$ j$ k* T! n3 h* u9 q2 j
10 - 调查数据 Solution 0 Z: E" Y) u* Q1 j# Q3 Y
11 - 数据中的问题 2 p6 ?( ?) b) B4 A' |1 o# a+ a
12 - 数据中的问题 Solution
0 d: k+ F: r* H2 v13 - 缺失的参与记录
9 z. n3 B& o5 O3 N14 - 缺失的参与记录 Solution 7 I% t" T2 k& ?$ l
15 - 核查更多问题记录 . \ G: U" g4 F+ s
16 - 核查更多问题记录 Solution
* W, D- @6 G& _$ g17 - 找到剩余问题 1 u! W, y% Y& l+ q# A" I
18 - 提炼问题 + E, c- D# u3 U8 v
19 - 提炼问题 Solution
9 B7 J% K a& H2 N20 - 获取第一周数据
9 ^; J* y% s6 c/ ^( d21 - 获取第一周数据 Solution
, m8 Q4 e, @# D( y% D+ ?' W22 - 满足好奇心
4 i1 P7 o3 P( B7 l6 S7 M9 o# B6 x! k23 - 探索学员参与度
/ N9 d1 k7 n% n6 H24 - 调试数据分析代码 1 J% |# ^+ [: k4 i5 Q) |0 P- a
25 - 调试数据分析代码 Solution $ G; X! r* @6 M! p
26 - 第一周完成的课程
4 t- i$ N) r) P2 q* f6 Q27 - 第一周完成的课程 Solution 7 ~" B6 f6 x/ z
28 - 第一周的访问数 & X$ t3 d9 d- T! \4 s. e
29 - 第一周的访问数 Solution
# c& X8 S: \ b- ~$ Y30 - 划分及格学员
, ^9 ~% S% ^+ G! V+ d( |) o31 - 划分及格学员 Solution 0 X8 D4 H% }* n) }! m
32 - 比较两组学员
8 \! ]. J2 l% ]' G6 x2 O) r33 - 比较两组学员 Solution
: d# q' H# k$ |( V2 s& Z34 - 创建直方图 Solution : k4 Z8 ~/ f0 C8 W
35 - 你的结果只是噪音吗？ : i2 E/ b3 `2 h8 x1 \4 C
36 - 相关性不表明因果关系 ; X/ P" B+ `# C- G, M; [2 _1 P
37 - 基于众多特征进行预测 " ?( \, R+ _4 \3 v1 i
38 - 沟通
) t! V. k: H# K0 g39 - 改善图形，分享心得 Solution * J$ ^# m! \; N7 }
40 - 数据分析与相关术语 # ?% ^7 Y" @$ t1 _1 q: [ R
41 - 结论 , V# H4 S+ W1 F0 k8 q+ K2 |8 L) `
42 - 简介
+ x( ^: d9 n% c2 o9 B- ~43 - Gapminder 数据
) _" @" o2 B, }# g( b44 - Gapminder 数据 Solution
; g2 [4 R/ @7 D/ Q45 - NumPy 和 Pandas 中的一维数据 4 [: u" B6 ]. e8 w6 [# O. a0 Q
46 - NumPy 数组 ! C( S" u6 I$ C+ J5 N
47 - NumPy 数组 Solution 1 B6 k6 c0 f8 ^0 e9 g0 s' R: b
48 - 向量化运算
& @% U9 n/ j, J4 r7 U7 R$ u49 - 向量化运算 Solution / f: R& J2 O8 k& K- y# ^
50 - 乘以标量 3 e2 [2 @) @+ J& E9 S
51 - 乘以标量 Solution
, n# R I! h: V! j9 m( c4 G8 s" t52 - 计算整体完成率
8 X+ r- V9 u S) I53 - 计算整体完成率 Solution
- }; L" T/ u* g* ?54 - 归一化数据 1 p4 e- ? s8 T" [4 |6 J! W! s
55 - 归一化数据 Solution . O7 {6 c$ }# Z9 z6 @
56 - NumPy 索引数组 * {8 e) p7 ~2 [: Q
57 - NumPy 索引数组 Solution - _: R8 \ q( A
58 - + 与 +=
s7 L4 g8 f c* i$ ^. ]7 t59 - + 与 += Solution 1 u6 M+ T ~/ l
60 - 原地与非原地 ; U5 G# }$ W, [$ x ^
61 - 原地与非原地 Solution
9 k2 k8 V9 ]' j) j62 - Pandas Series
- v5 T0 T* ^) \) A+ j63 - Pandas Series Solution 7 Y2 B7 D# M. {. `
64 - Series 索引 ; k$ Q' R3 e0 @
65 - Series 索引 Solution
& h: b& g l$ O$ v; V2 k! C66 - 向量化运算和 Series 索引
2 ]/ M- L6 q4 J67 - 向量化运算和 Series 索引 Solution
' h& ?# p7 N* a5 J/ r68 - 填充缺失值 7 m# @3 q2 z7 Y6 q# N+ M
69 - 填充缺失值 Solution ! D. ^! f" [! q7 X: W( g
70 - Pandas Series apply()
9 A# R' E/ n2 c; Q7 w; h71 - Pandas Series apply() Solution
# t; m3 K% }7 B1 Z72 - 在 Pandas 中绘图 Solution . S, J1 f. A$ | b, g
73 - 结论
0 c5 D( ^3 A$ k% J74 - 简介 * x2 e/ V; A& L: D9 C+ g
75 - 地铁数据 * X* v& m7 Z0 T$ ^' l
76 - 地铁数据 Solution
9 C: j2 Q- w; I7 T- G77 - 二维 NumPy 数组
/ P- A- W( {: U, m- h: n: g78 - 二维 NumPy 数组 Solution ! K( A9 X7 A* \5 O
79 - NumPy 轴 . h; I+ `+ |( j
80 - NumPy 轴 Solution
" d7 G! |9 v& I4 f* T, v# J7 E81 - NumPy 和 Pandas 数据类型
2 Q5 L# B. C# W, p4 A2 ?$ S k82 - 访问 DataFrame 元素 7 O: I" E2 O: @
83 - 访问 DataFrame 元素 Solution
6 {3 X+ e9 ?4 U A$ _2 Y84 - 将数据加载到 DataFrame 中
. ]+ v% Y$ y' B7 E9 u7 ]# g$ r85 - 计算相关性 # [- s$ C! d- F+ |; K V9 }
86 - 计算相关性 Solution
6 v$ A& p) T( t o87 - Pandas 轴名 % c9 G4 l9 L6 ~5 [
88 - DataFrame 向量化运算
: x! _" k* {$ C2 u% f89 - DataFrame 向量化运算 Solution 0 T! U8 w! n# Z4 K8 r
90 - DataFrame applymap()
) P; T3 o0 E# ~91 - DataFrame applymap() Solution
t# G( D# w0 {) h92 - DataFrame apply()
# m: M% n; M( z$ K. k0 Q# ^7 g93 - DataFrame apply() Solution
, N& X& a8 T8 ^+ }5 V7 ~94 - DataFrame apply() 使用案例 2
, U; r( m4 F7 H# x5 i% T95 - DataFrame apply() 使用案例 2 Solution + Z6 J2 d' z/ R; {, i/ L4 `' e
96 - 向 Series 添加 DataFrame
! F1 M2 G, i( r! \: V97 - 向 Series 添加 DataFrame Solution 2 N: @' |1 h/ w* x% {
98 - 再次归一化每一列
3 ^7 f! |0 c9 f3 q99 - 再次归一化每一列 Solution " y/ X# i2 O4 A/ c
100 - Pandas groupby()
# O/ L5 X, E! H# e6 ]101 - Pandas groupby() Solution # W) e- _2 ]! A1 _2 c+ T2 \$ b% w! w
102 - 每小时入站和出站数 Solution 9 \) p+ m1 K- }& i1 {0 Q i& z) O
103 - 合并 Pandas DataFrame " k- S1 {4 R6 O0 Y% y, c: ]
104 - 合并 Pandas DataFrame Solution . p, w" e8 D: g( t2 D
105 - 使用 DataFrame 绘制图形 Solution * J: Z+ }& P1 Z u% U. j" d, k
106 - 结论) H) f5 @7 y! Z! n- X+ y* K
' u5 B- }( X) J* r7 `/ u
4 l4 H; f2 @0 T& w, L* [; l
7 `; W) j7 v) Z, x4 o; ~9 o
* ?- M. ~0 K6 x* A) ~ d
5 H8 Y9 o7 \# H4 c. X D2 z2 W
& J1 w- }# F/ L2 O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& C: n2 v8 C$ x8 O0 n* b6 @4 D5 x
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发表于 2022-6-25 20:54:01
