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Python数据分析技术
简介
分类
大数据挖掘
课程标签：
Python
进阶
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: Python数据分析技术.rar
第70任务: Python测试试卷
学
习
中
心
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张老师
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