第一部分. Python基礎(chǔ)
第一部份：Python的概覽——Python的基本介紹、安裝與基本語(yǔ)法、變量類(lèi)型與運(yùn)算符
第二部份：了解Python流程控制——條件、循環(huán)語(yǔ)句與其他語(yǔ)句
第三部份：常用函數(shù)——函數(shù)的定義與使用方法、主要內(nèi)置函數(shù)的介紹
第四部份：NumPy基礎(chǔ)——數(shù)組的創(chuàng)建、組合與分割
第二部分 數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)備
第五部份：了解數(shù)據(jù)——數(shù)據(jù)加載、儲(chǔ)存與文件格式；異常值的清理與缺失值處理
第六部份：數(shù)據(jù)清洗與初步分析——數(shù)據(jù)清理、轉(zhuǎn)換、合并與重塑；數(shù)據(jù)匯總與描述統(tǒng)計(jì)；
第七部份：繪圖與可視化——基本繪圖命令與圖形概覽、圖形元素設(shè)定與實(shí)例：地震危機(jī)數(shù)據(jù)的可視化
第八部份：數(shù)據(jù)聚合與分組處理——數(shù)據(jù)聚合、分組運(yùn)算與轉(zhuǎn)換、透視表與交叉表
第三部分 數(shù)據(jù)分析初探
第九部份：假設(shè)檢驗(yàn)——常用假設(shè)檢驗(yàn)與實(shí)例分析
第十部份：線(xiàn)性回歸——線(xiàn)性回歸模型、分析結(jié)果呈現(xiàn)與解讀；實(shí)例：商品價(jià)格預(yù)測(cè)
第十一部份： logistic回歸——logistic回歸模型講解；實(shí)例：電信客戶(hù)流失分析
第十二部份：時(shí)間序列分析——時(shí)間序列基本處理、時(shí)間序列模型構(gòu)建與結(jié)果解讀；實(shí)例：未來(lái)股票價(jià)格預(yù)測(cè)
第四部分 深入數(shù)據(jù)分析
第十三部份：分類(lèi)算法——knn、決策樹(shù)、貝葉斯分類(lèi)器等算法介紹；實(shí)例：網(wǎng)頁(yè)注冊(cè)用戶(hù)預(yù)測(cè)
第十四部份：聚類(lèi)算法——k-means算法介紹；實(shí)例：通信基站聚類(lèi)分析
第十五部份：降維方法——主成分分析與因子分析算法介紹；實(shí)例：地區(qū)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)評(píng)分
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