• Python数据分析概述
  • 1 - 1 安装Python的Anaconda发行版
    6分钟
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  • 1 - 2 熟悉Python数据分析的工具
    9分钟
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  • 1 - 3 数据分析概述
    15分钟
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  • 1 - 4 掌握Jupyter NoteBook常用功能
    14分钟
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  • Numpy数值计算基础
  • 2 - 1 掌握numpy数组对象ndarray
    44分钟
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  • 2 - 2 掌握Numpy矩阵与通用函数
    19分钟
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  • 2 - 3 利用Numpy进行统计分析
    23分钟
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  • Matplotlib数据可视化基础
  • 3 - 1 掌握绘图基础语法与常用参数
    12分钟
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  • 3 - 2 分析特征间关系
    19分钟
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  • 3 - 3 分析特征内部数据分布与分散情况
    22分钟
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  • Pandas统计分析基础
  • 4 - 1 读写不同数据源的数据
    27分钟
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  • 4 - 2 掌握DataFrame的常用操作
    28分钟
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  • 4 - 3 转换与处理时间序列数据
    16分钟
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  • 4 - 4 使用分组聚合进行组内计算
    28分钟
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  • 4 - 5 创建透视表与交叉表
    20分钟
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  • 使用Pandas进行数据预处理
  • 5 - 1 合并数据
    36分钟
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  • 5 - 2 清洗数据
    60分钟
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  • 5 - 3 标准化数据
    60分钟
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  • 5 - 4 转换数据
    22分钟
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  • 使用scikit-learn构建模型
  • 6 - 1 使用sklearn转换器处理数据
    23分钟
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  • 6 - 2 构建并评估聚类模型
    15分钟
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  • 6 - 3 构建并评估分类模型
    26分钟
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  • 6 - 4 构建并评估回归模型
    15分钟
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