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项目前置知识学习
简介
课程标签:
在线实习
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任务列表
第1任务: 1.1 数据挖掘发展史
第2任务: 1.2 数据挖掘的基本任务
第3任务: 1.3 数据挖掘的通用流程
第4任务: 1.4 常用数据挖掘建模工具
第5任务: 1.5 Python数据挖掘的环境配置
第6任务: 2.1.1 基本运算
第7任务: 2.1.2 判断与循环
第8任务: 2.1.3 函数式编程
第9任务: 2.1.4 列表或元组
第10任务: 2.1.5 字典
第11任务: 2.1.6 集合
第12任务: 2.1.7 函数式编程
第13任务: 2.1.8 库的导入与添加
第14任务: 2.2~2.3 Python数据分析常用库和数据挖掘建模常用库与框架
第15任务: 3.1.1 一致性校验
第16任务: 3.1.2 缺失值校验
第17任务: 3.1.3 异常值校验-简单统计量分析
第18任务: 3.1.4 异常值校验-IQR准则和3西塔原则
第19任务: 3.1.5 异常值校验-箱型图分析
第20任务: 3.2.1 集中趋势度量
第21任务: 3.2.2 离中趋势度量
第22任务: 3.2.3 定量数据分布分析
第23任务: 3.2.4 定性数据分布分析
第24任务: 3.2.5 对比分析
第25任务: 3.2.6 周期分析
第26任务: 3.2.7 贡献度分析
第27任务: 3.2.8 相关性分析
第28任务: 4.1.1 数据清洗-记录重复
第29任务: 4.1.2 数据清洗-属性内容重复
第30任务: 4.1.3 数据清洗- 缺失值处理&异常值处理
第31任务: 4.2.1 数据标准化
第32任务: 4.2.2 数据离散化-等宽法
第33任务: 4.2.3 数据离散化-等频法
第34任务: 4.2.4 数据离散化-聚类法
第35任务: 4.2.5 独热编码
第36任务: 4.3.1 堆叠合并
第37任务: 4.3.2 主键合并
第38任务: 4.3.3 重叠合并
第39任务: 4.3.4 分组聚合-groupby方法
第40任务: 4.3.5 分组聚合-agg方法
第41任务: 4.3.6 分组聚合-apply和transform方法
第42任务: 5.1.1 构建线性回归模型
第43任务: 5.1.2 构建逻辑回归模型
第44任务: 5.1.3 构建决策树模型
第45任务: 5.1.4 构建KNN模型
第46任务: 5.1.5 构建非线性支持向量机
第47任务: 5.1.6 神经网络原理
第48任务: 5.1.7 构建神经网络模型
第49任务: 5.1.8 集成算法原理
第50任务: 5.1.9 集成算法代码实现
第51任务: 5.2.1 Kmeans聚类算法原理
第52任务: 5.2.2 kmeans聚类算法实现
第53任务: 5.2.3 密度聚类算法原理
第54任务: 5.2.4 密度聚类实现
第55任务: 5.2.5 层次聚类
第56任务: 5.2.6 层次聚类模型实现
第57任务: 1.1 Python数据可视化概述
第58任务: 1.2 Matplotlib绘图库介绍
第59任务: 1.3 Matplotlib散点图绘制
第60任务: 1.4 Matplotlib绘制折线图
第61任务: 1.5 Matplotlib绘制柱状图
第62任务: 1.6 Matplotlib绘制饼图
第64任务: 2.1 Matplotlib例子的背景介绍
第65任务: 2.2 Matplotlib例子:预处理
第66任务: 2.3 Matplotlib例子:销售额随时间变化的可视化
第67任务: 2.4 Matplotlib例子:星期与销售额关系
第68任务: 2.5 Matplotlib例子:时间销售额与订单量的关系分析
第69任务: 3.1 Pyecharts简介与绘图逻辑说明
第70任务: 3.2 Pyecharts绘制散点图
第71任务: 3.3 Pyecharts绘制线图
第72任务: 3.4 Pyecharts绘制饼图
第73任务: 3.5 Pyecharts绘制柱状图
第74任务: 3.6 Pyecharts图形组合
第75任务: 4.1 Pyecharts地理图表介绍
第76任务: 4.2 Pyecharts绘制地理散点图
第77任务: 4.3 Pyecharts绘制地理迁徙图
第78任务: 项目前置知识学习配套资料.zip
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张老师
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