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【图书】Python数据分析与应用
第57任务： 6.1.3 使用Sklearn转换器进行数据预处理与降维
查看课程
任务列表
第1任务： 1.1.1 掌握数据分析的基本概念
第2任务： 1.1.2 了解数据分析应用场景
第3任务： 1.2.1 了解Python数据分析的优势
第4任务： 1.2.2 了解Python数据分析常用类库
第5任务： 1.3 安装Python的Anaconda发行版
第6任务： 1.4 掌握Jpyter Notebook常用功能
第7任务： 2.1.1 创建数组对象
第8任务： 2.1.2 生成随机数
第9任务： 2.1.3 通过索引访问数组
第10任务： 2.1.4 交换数组的形态
第11任务： 2.2.1 创建NumPy矩阵
第12任务： 2.2.2 掌握ufunc函数
第13任务： 2.3.1 读写文件
第14任务： 2.3.2 使用函数进行简单的统计分析
第15任务： 3.1.1 掌握Python基础语法
第16任务： 3.1.2 设置Python的动态rc参数
第17任务： 3.2.1 绘制散点图
第18任务： 3.2.2 绘制折线图
第19任务： 3.2.3任务实现
第20任务： 3.3.1 绘制直方图
第21任务： 3.3.2 绘制饼图
第22任务： 3.3.3 绘制箱线图
第23任务： 3.3.4 任务实现
第24任务： 3.4 小结
第25任务： 4.1.1 读写数据库数据
第26任务： 4.1.2 读写文本文件
第27任务： 4.1.3 读写Excel文件
第28任务： 4.2.1 查看DataFrame的常用操作
第29任务： 4.2.2 查改增删DataFrame数据
第30任务： 4.2.3 描述分析DataFrame数据
第31任务： 4.3.1 转换字符串时间为标准时间
第32任务： 4.3.2 提取时间序列数据信息
第33任务： 4.3.3 加减时间数据
第34任务： 4.4.1 使用groupby方法拆分数据
第35任务： 4.4.2 使用agg方法聚合数据
第36任务： 4.4.3 使用apply方法聚合数据
第37任务： 4.4.4 使用transform方法聚合数据
第38任务： 4.5.1 使用pivot_table函数创建透视表
第39任务： 4.5.2 使用crosstab函数创建交叉表
第40任务： 4.6 小结
第41任务： 5.1.1 堆叠合并数据
第42任务： 5.1.2 主键合并数据
第43任务： 5.1.3 重叠合并数据
第44任务： 5.2.1 检测与处理重复值
第45任务： 5.2.2 检测与处理缺失值
第46任务： 5.2.3 检测与处理异常值
第47任务： 5.3.1 离差标准化数据
第48任务： 5.3.2 标准差标准化数据
第49任务： 5.3.3 小数定标标准化数据
第50任务： 5.3.4 任务实现
第51任务： 5.4.1 哑变量处理类别型数据
第52任务： 5.4.2 离散化连续型数据
第53任务： 5.4.3 任务实现
第54任务： 5.5 小结
第55任务： 6.1.1 加载datasets模块中的数据集
第56任务： 6.1.2 将数据集划分为训练集和测试集
第57任务： 6.1.3 使用Sklearn转换器进行数据预处理与降维
第58任务： 6.1.4 任务实现
第59任务： 6.2.1 使用Sklearn估计器构建聚类模型
第60任务： 6.2.2 评价聚类模型
第61任务： 6.2.3 任务实现
第62任务： 6.3.1 使用Sklearn估计器构件分类模型
第63任务： 6.3.2 评价分类模型
第64任务： 6.3.3 任务实现
第65任务： 6.4.1 使用Sklearn估计器构建线性回归模型
第66任务： 6.4.2 评价回归模型
第67任务： 6.4.3 任务实现
第68任务： 6.5 小结
第69任务： 7.1.1 了解航空公司现状
第70任务： 7.1.2 认识客户价值分析
第71任务： 7.1.3 熟悉航空客户价值分析的步骤与流程
第72任务： 7.2.1 处理数据缺失值与异常值
第73任务： 7.2.2 构建航空客户价值分析关键特征
第74任务： 7.2.3 标准化LRFMC模型的5个特征
第75任务： 7.2.4 任务实现
第76任务： 7.3.1 了解K-Means算法进行客户分解
第77任务： 7.3.2 分析聚类结果
第78任务： 7.3.3 模型应用
第79任务： 7.4 小结
第80任务： 配套资料
第81任务： 8.1 分析财政收入预测背景
第82任务： 8.2 了解相关性分析
第83任务： 8.3 使用Lasso回归选取财政收入的关键特征
第84任务： 8.4.1 灰色预测
第85任务： 8.4.2 SVR模型构建
第86任务： 9.1 案例背景
第87任务： 9.2.1 删除冗余特征
第88任务： 9.2.2 划分用水事件
第89任务： 9.2.3 确定单次用水事件时长阈值
第90任务： 9.3.1 构建用水时长与频率特征
第91任务： 9.3.2 构建停顿特征
第92任务： 9.3.3 构建用水量与波动特征
第93任务： 9.3.4 筛选候选洗浴事件
第94任务： 9.4 模型构建
第95任务： Python数据分析技术与应用云课堂配套资料.rar
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张老师
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