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Python数据分析与应用
第62任务： 6.2 构建并评价聚类模型
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任务列表
第1任务： 1.1认识数据分析
第2任务： 1.2熟悉Python数据分析的工具
第3任务： 1.3 安装anaconda与启动jupyter notebook
第4任务： 1.4 掌握jupyter notebook常用功能
第5任务： 2.1.1Numpy简介
第6任务： 2.1.2 数组创建及基础属性
第7任务： 2.1.3 初识数组的特点
第8任务： 2.1.4 创建常用数组
第9任务： 2.1.5 数组数据类型
第10任务： 2.1.6 生成随机数
第11任务： 2.1.7 一维数组的索引
第12任务： 2.1.8 逻辑型索引
第13任务： 2.1.9 多维数组的索引
第14任务： 2.1.10 求解距离矩阵
第15任务： 2.1.11 变化数组shape
第16任务： 2.2.1 Numpy矩阵介绍
第17任务： 2.2.2 Numpy通用函数介绍
第18任务： 2.2.3 通用函数的广播机制
第19任务： 2.3.1 Numpy读写二进制文件
第20任务： 2.3.2 Numpy读写txt文件
第21任务： 2.3.3 利用Numpy对数据进行简单统计分析
第22任务： 3.1.1 Matplotlib介绍
第23任务： 3.1.2 基础图形绘制
第24任务： 3.1.3 常用参数设置
第25任务： 3.2.1 绘制散点图
第26任务： 3.2.2 散点图参数设置
第27任务： 3.2.3 绘制折线图
第28任务： 3.2.4 绘制柱状图
第29任务： 3.2.5 绘制饼图
第30任务： 3.2.6 绘制箱线图
第31任务： 4.1 Pandas简介
第32任务： 4.2.1 Pandas读取文本数据
第33任务： 4.2.2 存储数据框
第34任务： 4.2.3 Pandas读取excel文件
第35任务： 4.2.4 将数据框存储为excel文件
第36任务： 4.3.1 构建数据框
第37任务： 4.3.2 查看数据框的常用属性
第38任务： 4.3.3 按行列顺序访问数据框中的元素
第39任务： 4.3.4 按行列名称访问数据框中的元素
第40任务： 4.3.5 修改数据框中的元素
第41任务： 4.3.6 删除数据框中的元素
第42任务： 4.3.7 描述分析数据框中的元素
第43任务： 4.4.1 转换成时间类型数据
第44任务： 4.4.2 时间类型数据的常用操作
第45任务： 4.5.1 groupby分组操作
第46任务： 4.5.2 agg聚合操作
第47任务： 4.6.1 生成透视表
第48任务： 4.6.2 生成交叉表
第49任务： 5.1.1 表堆叠
第50任务： 5.1.2 主键合并
第51任务： 5.1.3 重叠合并
第52任务： 5.2.1 检测与处理重复值
第53任务： 5.2.2 检测与处理缺失值
第54任务： 5.2.3 检测与处理异常值
第55任务： 5.3 标准化数据
第56任务： 5.4.1 哑变量处理
第57任务： 5.4.2 离散化连续型数据
第58任务： 6.1.1Scikit-Learn简介
第59任务： 6.1.2 获取及认识datasets中的数据
第60任务： 6.1.3 将数据集划分为训练集和测试集
第61任务： 6.1.4 利用转化器进行数据转化操作
第62任务： 6.2 构建并评价聚类模型
第63任务： 6.3 构建并评价分类模型
第64任务： 6.4.1 构建回归模型
第65任务： 6.4.2 评价回归模型
第66任务： 课程配套数据、代码及PPT
学
习
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