数据可视化   三、实现工具       Python3：Pandas、Matplotlib、requests等。   注：本课程仅供在线实习班级使用。

3.核心技术   （1）Python数据分析   （2）Python数据可视化

前置课程：Python编程基础、Python数据分析与应用、Python数据可视化、案例-典礼窃漏电用户自动识别（Python）

一、课程简介       通过学习本案例，可掌握pyplot图形绘制、缺失值处理、模型构建的主要方法和技能，并为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础。

一、课程简介      通过学习本案例，可掌握对获取的数据进行处理以及可视化分析的主要方法和技能，可以构建相应的模型进行客户分群，并进行模型评价，为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础。

三、实现工具       Python3：NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等。   注：本课程仅供在线实习班级使用。

1. 项目背景     通讯地址广泛存在于电商物流、政府登记、金融交通等领域。对通讯地址的分析与整合服务已经是一项重要基础服务，支撑着诸多互联网场景，如地图搜索、电商物流分析等。实际应用中，由于地址文本存在写法自由、缺省别名多、地域性强等特点，对地址的解析、归一和匹配等都造成困难。     为满足针对通讯地址解析的广泛需求，需要对通讯地址文本进行拆解和标注，为各类基于通讯地址的应用提供可靠和便利的数据来源。     本文将基于标注规范和标注示例，将通讯地址按照一定的规则统一的进行拆解和标注。   2. 项目目标    （1）分析数据中的通讯地址的组成。    （2）为通讯地址中的不同部分添加对应的标注。   3. 核心技术    ·  数据标注