課程大綱： Python數(shù)據(jù)分析入門到實戰(zhàn)培訓
章節(jié)1:數(shù)據(jù)分析入門
1【數(shù)據(jù)分析準備】課程介紹
2【數(shù)據(jù)分析準備】什么是數(shù)據(jù)分析
3【數(shù)據(jù)分析準備】開發(fā)環(huán)境搭建
4【數(shù)據(jù)分析準備】jupyter notebook詳細講解
5【數(shù)據(jù)分析準備】作業(yè)-前奏部分作業(yè)
章節(jié)2：Numpy數(shù)據(jù)處理庫（1）
6【Numpy庫】Numpy庫介紹
7【Numpy庫】數(shù)組的創(chuàng)建方式
8【Numpy庫】數(shù)組的數(shù)據(jù)類型詳解
9【Numpy庫】多維數(shù)組及其簡單操作
10【Numpy庫】數(shù)組的索引和切片詳解
11【Numpy庫】布爾索引
12【Numpy庫】數(shù)組值的替換
13【Numpy庫】索引和切片作業(yè)
14【Numpy庫】數(shù)組的廣播機制
15【Numpy庫】數(shù)組形狀操作-reshpae、resize、flatten、ravel
16【Numpy庫】數(shù)組形狀操作-數(shù)組的疊加
17【Numpy庫】數(shù)組形狀操作-數(shù)組切割
18【Numpy庫】數(shù)組形狀操作-轉(zhuǎn)置
19【Numpy庫】數(shù)組的淺拷貝和深拷貝
20【Numpy庫】文件操作-csv文件操作
21【Numpy庫】文件操作-save和load方式
22【csv文件】讀取csv文件的兩種方式
23【csv文件】寫入csv文件的兩種方式
24【Numpy庫】作業(yè)-數(shù)組操作和文件操作作業(yè)
章節(jié)3：Numpy數(shù)據(jù)處理庫（2）
25【Numpy庫】NAN和INF值的認識
26【Numpy庫】NAN和INF值處理-刪除
27【Numpy庫】NAN和INF值處理-替換
28【Numpy庫】random模塊
29【Numpy庫】axis軸理解
30【Numpy庫】通用函數(shù)-一元函數(shù)
31【Numpy庫】通用函數(shù)-二元函數(shù)
32【Numpy庫】通用函數(shù)-聚合函數(shù)
33【Numpy庫】通用函數(shù)-布爾判斷函數(shù)
34【Numpy庫】通用函數(shù)-排序
35【Numpy庫】通用函數(shù)-其他函數(shù)補充
章節(jié)4
36【Pandas庫】Pandas庫介紹
37【Pandas庫】Series數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)介紹
38【Pandas庫】DataFrame對象的創(chuàng)建
39【Pandas庫】查看DataFrame對象
40【Pandas庫】DataFrame的基本操作
41【Pandas庫】索引類型詳解
42【Pandas庫】Series索引操作
43【Pandas庫】DataFrame索引操作
44【Pandas庫】4種重置索引的方法
45【Pandas庫】數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)化（1）
46【Pandas庫】數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)化（2）
47【Pandas庫】數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)化（3）
48【Pandas庫】CSV文件操作詳解
49【Pandas庫】Excel文件操作詳解
50【Pandas庫】SQL文件操作詳解
51【Pandas庫】缺失值處理
52【Pandas庫】apply、applymap以及axis理解
53【Pandas庫】sort_values和sort_index排序
54【Pandas庫】邏輯運算與query方法詳解
55【Pandas庫】統(tǒng)計函數(shù)與累計函數(shù)
56【Pandas庫】數(shù)據(jù)離散化
57【Pandas庫】數(shù)據(jù)合并concat方法
58【Pandas庫】數(shù)據(jù)合并merge詳解
59【Pandas庫】分組和聚合
60【Pandas庫】交叉表使用詳解
61【Pandas庫】交叉表實戰(zhàn)
62【Pandas庫】透視表使用詳解
章節(jié)5：Pandas庫數(shù)據(jù)處理庫（1）
63【Pandas庫】pandas介紹
64【Pandas庫】Series創(chuàng)建
65【Pandas庫】Series基本用法
66【Pandas庫】Series總結(jié)
67【Pandas庫】Series作業(yè)
68【Pandas庫】DataFrame介紹
69【Pandas庫】DataFrame創(chuàng)建--字典類
70【Pandas庫】DataFrame創(chuàng)建--列表類
71【Pandas庫】DataFrame基本使用
72【Pandas庫】DataFrame作業(yè)
章節(jié)6：Pandas數(shù)據(jù)處理庫（2）
73【Pandas庫】Pandas索引操作---index對象
74【Pandas庫】Pandas索引操作---重新索引
75【Pandas庫】Pandas索引操作---增
76【Pandas庫】Pandas索引操作---刪
77【Pandas庫】Pandas索引操作---改
78【Pandas庫】Pandas索引操作---查
79【Pandas庫】Pandas索引操作---高級索引
80【Pandas庫】Pandas索引操作---作業(yè)
章節(jié)7：Pandas數(shù)據(jù)處理庫（3）
81【Pandas庫】Pandas對齊運算---算術(shù)運算和數(shù)據(jù)對齊
82【Pandas庫】Pandas對齊運算---填充值
83【Pandas庫】Pandas對齊運算---混合運算
84【Pandas庫】Pandas函數(shù)應用---apply和applymap
85【Pandas庫】Pandas函數(shù)應用---排序18:54
86【Pandas庫】Pandas函數(shù)應用---唯一值和成員屬性
87【Pandas庫】Pandas函數(shù)應用---處理缺失數(shù)據(jù)
88【Pandas庫】Pandas層級索引
89【Pandas庫】Pandas統(tǒng)計計算和描述
90【Pandas庫】Pandas入門總結(jié)
章節(jié)8：Pandas數(shù)據(jù)處理庫（4）
91【Pandas庫】數(shù)據(jù)加載，存儲與文件格式---讀寫文本格式文件
92【Pandas庫】數(shù)據(jù)清洗和準備---處理缺失數(shù)據(jù)
93【Pandas庫】數(shù)據(jù)清洗和準備---移除重復數(shù)據(jù)
94【Pandas庫】數(shù)據(jù)清洗和準備---利用映射或函數(shù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)
95【Pandas庫】數(shù)據(jù)清洗和準備---替換值
96【Pandas庫】數(shù)據(jù)清洗和準備---重命名軸索引
97【Pandas庫】數(shù)據(jù)清洗和準備---離散化和面元劃分
98【Pandas庫】數(shù)據(jù)清洗和準備---檢測和過濾異常值
99【Pandas庫】數(shù)據(jù)清洗和準備---排列和隨機采樣
100【Pandas庫】數(shù)據(jù)清洗和準備---字符串對象方法
101【Pandas庫】數(shù)據(jù)清洗和準備---正則表達式
102【Pandas庫】數(shù)據(jù)清洗和準備---pandas的矢量化字符串函數(shù)
103【Pandas庫】數(shù)據(jù)清洗和準備---總結(jié)
104【Pandas庫】數(shù)據(jù)清洗和準備---作業(yè)
章節(jié)9：Pandas數(shù)據(jù)處理庫（5）
105【Pandas庫】數(shù)據(jù)規(guī)整---層次化索引
106【Pandas庫】數(shù)據(jù)規(guī)整---數(shù)據(jù)連接
107【Pandas庫】數(shù)據(jù)規(guī)整---數(shù)據(jù)合并
108【Pandas庫】數(shù)據(jù)規(guī)整---重塑層次化索引
109【Pandas庫】數(shù)據(jù)規(guī)整---軸向旋轉(zhuǎn)
110【Pandas庫】數(shù)據(jù)分組和聚合
111【Pandas庫】數(shù)據(jù)分組和聚合---補充
112【Pandas庫】數(shù)據(jù)規(guī)整，分組聚合---作業(yè)
章節(jié)10：Matplotlib繪圖庫（1）
113【Matploblib庫】數(shù)據(jù)分析中的常用圖剖析
114【Matploblib庫】matplotlib基本使用
115【Matploblib庫】設置折線圖的線條樣式
116【Matploblib庫】設置圖標題和顯示中文
117【Matploblib庫】設置軸刻度和文本顯示
118【Matploblib庫】設置marker和注釋文本
119【Matploblib庫】畫板樣式設置和保存圖片
120【Matploblib庫】繪制多個子圖和matplotlib風格設置
121【Matploblib庫】作業(yè)-折線圖作業(yè)要求
章節(jié)11：Matplotlib繪圖庫（2）
122【Matploblib庫】條形圖-垂直條形圖的繪制
123【Matploblib庫】條形圖-橫向條形圖的繪制
124【Matploblib庫】條形圖-分組條形圖的繪制
125【Matploblib庫】條形圖-堆疊條形圖的繪制
126【Matploblib庫】作業(yè)-條形圖作業(yè)要求
127【Matploblib庫】直方圖-直方圖的繪制
128【Matploblib庫】作業(yè)-直方圖作業(yè)要求
章節(jié)12：Matplotlib繪圖庫（3）
129【Matploblib庫】散點圖-散點圖的繪制
130【Matploblib庫】散點圖-繪制回歸曲線
131【Matploblib庫】作業(yè)-散點圖作業(yè)要求
132【Matploblib庫】餅圖-餅圖的繪制
133【Matploblib庫】作業(yè)-餅圖的作業(yè)要求
134【Matploblib庫】箱線圖-箱線圖詳解
135【Matploblib庫】箱線圖-箱線圖的繪制
136【Matploblib庫】作業(yè)-箱線圖作業(yè)要求
137【Matploblib庫】雷達圖-雷達圖的繪制
138【Matploblib庫】作業(yè)-雷達圖作業(yè)要求
章節(jié)13：Matplotlib繪圖庫（4）
139【Matploblib庫】matplotlib圖結(jié)構(gòu)分析
140【Matploblib庫】Axes對象講解
141【Matploblib庫】Axis對象講解
142【Matploblib庫】Tick對象講解
143【Matploblib庫】多子圖調(diào)整布局
144【Matploblib庫】自定義多圖布局
145【Matploblib庫】散點圖直方圖綜合案例
146【Matploblib庫】rcParams配置詳解
章節(jié)14：Seaborn繪圖庫
147【Seaborn庫】關(guān)系圖-散點圖的繪制
148【Seaborn庫】關(guān)系圖-折線圖的繪制
149【Seaborn庫】分類圖-分類散點圖的繪制
150【Seaborn庫】分類圖-分類分布圖的繪制
151【Seaborn庫】分類圖-分類統(tǒng)計圖的繪制
152【Seaborn庫】分布圖-單一變量分布圖的繪制
153【Seaborn庫】分布圖-二變量分布圖的繪制
154【Seaborn庫】分布圖-pairplot分布圖的繪制
155【Seaborn庫】線性回歸-線性回歸圖的繪制
156【Seaborn庫】FacetGrid繪圖-FacetGrid講解（1）
157【Seaborn庫】FacetGrid繪圖-FacetGrid講解（2）
158【Seaborn庫】FacetGrid繪圖-FacetGrid講解（3）
159【Seaborn庫】seaborn樣式和風格設置10:48
160【Seaborn庫】調(diào)色盤-調(diào)色盤的使用和定性調(diào)色盤
161【Seaborn庫】調(diào)色盤-連續(xù)和離散調(diào)色盤
162【Seaborn庫】作業(yè)-seaborn作業(yè)要求
章節(jié)15:Pyecharts庫
163【pyecharts】pyecharts介紹
164【pyecharts】pyecharts快速入門
165【pyecharts】繪圖配置項數(shù)據(jù)準備
166【pyecharts】繪圖配置項講解（1）
167【pyecharts】繪圖配置項講解（2）
168【pyecharts】條形圖的繪制
169【pyecharts】箱線圖的繪制
170【pyecharts】地圖的繪制
章節(jié)16:第十四天：數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)
171【絕地求生】數(shù)據(jù)集介紹和缺失值處理
172【絕地求生】數(shù)據(jù)集內(nèi)存壓縮
173【絕地求生】異常數(shù)據(jù)處理
174【絕地求生】計算是否吃雞特性
175【絕地求生】武器和吃雞的關(guān)系分析
176【絕地求生】尋找吃雞概率高的隊友
177【絕地求生】射擊距離與槍的選擇
178【絕地求生】移動距離與吃雞分布
179【黑色星期五】黑色星期五個人消費金額分析
180【黑色星期五】性別和婚姻狀況分布分析
181【黑色星期五】年齡和產(chǎn)品購買信息挖掘
182【黑色星期五】產(chǎn)品銷售情況分析
183【黑色星期五】城市與購買力之間的分析
184【黑色星期五】相同產(chǎn)品在不同城市的購買力分析
章節(jié)17：機器學習（1）
186【機器學習】認識機器學習
187【機器學習】scikit-learn庫介紹
188【機器學習】算法介紹
189【機器學習】sklearn數(shù)據(jù)集介紹
190【機器學習】K近鄰算法原理
191【機器學習】使用sklearn實現(xiàn)K近鄰
192【機器學習】K近鄰預測約會是否受歡迎
193【機器學習】標準化原理和代碼實現(xiàn)
194【機器學習】K近鄰總結(jié)和作業(yè)
章節(jié)18：機器學習（2）
195【機器學習】樸素貝葉斯公式詳解
196【機器學習】樸素貝葉斯文檔分類原理
197【機器學習】特征抽取-CountVectorizer
198【機器學習】樸素貝葉斯文章分類實戰(zhàn)
199【機器學習】多項式、高斯、伯努利模型
200【機器學習】決策樹理解
201【機器學習】決策樹之信息熵
202【機器學習】決策樹之信息熵補充
203【機器學習】決策樹之信息增益
204【機器學習】決策樹之算法選擇（ID3，C4.5，CART）
205【機器學習】決策樹算法之預剪枝和后剪枝
206【機器學習】實戰(zhàn)-泰坦尼克號獲救預測（1）
207【機器學習】實戰(zhàn)-泰坦尼克號獲救預測（2）
208【機器學習】決策樹的繪制
209【機器學習】隨機森林原理
210【機器學習】sklearn實現(xiàn)隨機森林
章節(jié)19：機器學習（3）
211【機器學習】線性回歸通俗解釋
212【機器學習】線性回歸方程和損失函數(shù)
213【機器學習】線性回歸推導-求解對象轉(zhuǎn)換
214【機器學習】線性回歸推導-似然函數(shù)
215【機器學習】線性回歸推導-梯度下降
216【機器學習】線性回歸預測波士頓房價
217【機器學習】正則化和嶺回歸
218【機器學習】邏輯回歸原理
219【機器學習】邏輯回歸預測是否患癌癥
220【機器學習】精確率和召回率
章節(jié)20：機器學習（4）
221【機器學習】特征工程-字典特征抽取
222【機器學習】特征工程-文本特征抽取和jieba分詞
223【機器學習】特征工程-TFIDF特征抽取
224【機器學習】特征工程-歸一化
225【機器學習】特征工程-標準化
226【機器學習】特征工程-缺失值處理
227【機器學習】特征工程-特征選擇
228【機器學習】特征工程-PCA原理分析
229【機器學習】特征工程-PCA實例
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