課程大綱： Python實戰(zhàn)篇數(shù)據(jù)分析培訓
章節(jié)1:緒論：領域概念 Jupyter環(huán)境 Pandas統(tǒng)計體驗
1第零回 世事如棋 枯榮皆有數(shù) ，推演不易 Python自成書
2第一回 好工具寫代碼至關重要，Jupyter玩數(shù)據(jù)別有有一格
3第二回 Pandas果然易學易用，玩數(shù)據(jù)從此稱手稱心
章節(jié)2:數(shù)據(jù)思維與Numpy核心功能試看
4第三回 一個函數(shù)導入數(shù)據(jù)文本，多種方法創(chuàng)建ndArray
5第四回 一組數(shù)據(jù)視作一個整體，一次變換只需一條算式
6第五回 統(tǒng)計函數(shù)有方向，數(shù)組維度即特征
7第六回 廣播規(guī)則若能生效，不同形狀也可結合
8第七回 Shape/ReShape拿捏維度，切片+步長提取子集
9第八回 關系運算設羅捕雀，掩碼數(shù)組爬梳剔抉
10第九回 where函數(shù)分金定位，巧設條件尋龍換穴
11第十回 索引如亂花，漸欲迷人眼 所學似淺草，才能沒馬蹄
章節(jié)3:Pandas核心用法
12第十一回 分組連接命名列 Pandas全有,時間文本缺失值 一個庫就行
13第十二回 六項參數(shù)靈活讀取工作表，多種技巧任意導入數(shù)據(jù)集
14第十三回 索引加數(shù)組構建序列，數(shù)字做名稱暗藏機關
15第十四回 Series像字典又像數(shù)組，做切片可索引也可下標
16第十五回 DataFrame二維切片規(guī)則不變 布爾掩碼花式索引一往如常
17第十六回 add搭配 axis ，確保數(shù)據(jù)自動對齊
18第十七回 apply方法化繁為簡，函數(shù)式編程舉重若輕
19第十八回 刪行改列都是一句代碼，更名調(diào)序只需幾個函數(shù)
20第十九回 拼接數(shù)據(jù)表可用concat方法，合縱或連橫全看axis參數(shù)
21第二十回 merge方法看齊SQL語句，內(nèi)外連接實現(xiàn)數(shù)據(jù)補完
22第二十一回 合并結果保留原表索引，數(shù)據(jù)排序可用各種規(guī)則
23第二十二回 GroupBy做分組靈活方便 按類別算統(tǒng)計簡單清晰
24第二十三回 PivotTable縱橫透視，多重分組行列疊加
25第二十四回 查字改詞非難事，切片正則皆可為
26第二十五回 DT取出年月日，切片截得寸光陰
27第二十六回 時間差分秒時日均可算，數(shù)據(jù)列上下左右任平移
28第二十七回 一行代碼轉(zhuǎn)換類型格式，四種方法查補缺失數(shù)值
29第二十八回 多重索引超越行列結構，二維表格展現(xiàn)N維特征
章節(jié)4:數(shù)據(jù)可視化與統(tǒng)計學
30第二十九回 網(wǎng)頁文本數(shù)據(jù)庫 來者不拒，讀取寫入抓表格 樣樣都行
31第三十回 工欲善其圖，必先利其器 Seaborn巧設置，飄翩異風格
32第三十一回 憑任務確定入手點，按排名篩選數(shù)據(jù)集
33第三十二回 莫道柱圖便無事，也曾愁殺分析師
34第三十三回 加維度緩解大小差距，畫氣泡展現(xiàn)貧富懸殊
35第三十四回 雷達圖看整體看對比，柱形圖可分簇可堆疊
36第三十五回 中位數(shù)四分點劃出三六九等,散點圖箱型圖分清上中下層
37第三十六回 氣憤！大值憑啥一點五 震驚！異常點居然靠估算
38第三十七回 增強箱型圖層層遞進，異常數(shù)據(jù)點個個收編
39第三十八回 直方圖展示數(shù)據(jù)分布，Pandas切割大小區(qū)間
40第三十九回 核密度估計法可以由小見大 從樣本到總體切莫以偏概全
41第四十回 密度曲線觀察面積比例，累積分布計算高低差值
42第四十一回 因素獨立才有正態(tài)分布，曲線疊加造就雙峰圖形
43第四十二回 標準差衡量數(shù)據(jù)差異，置信度體現(xiàn)估測信心
44第四十三回 相關分析巧點鴛鴦譜，多種圖表畫出姻緣線
45第四十四回 熱力地圖看穿世事冷暖，相關矩陣算透數(shù)據(jù)離合
46第四十五回 相關系數(shù)算法初探，線性回歸原理解析
47第四十六回 回歸工具琳瑯滿目，繪圖建模各有所長
48第四十七回 重采樣簡化時間分組，closed指明左右包含
49第四十八回 滑動窗口撫平異常波動，Label參數(shù)選定左右標簽
50第四十九回 二維列表映射地圖數(shù)據(jù) 三行代碼繪出錦繡山河
51第五十回 網(wǎng)絡圖條條梳理關系線，漏斗圖層層篩查業(yè)務流
章節(jié)5:機器學習入門試看
52第五十一回 機器學習無非程序代碼，指定規(guī)則然后順藤摸瓜
53第五十二回 任務類型要明確，特征數(shù)據(jù)是核心
54第五十三回 兩行代碼手寫KNN算法，多個近鄰決定未知者類型
55第五十四回 SKLearn在手何必多寫代碼 訓練測試分開輕松驗證模型
56第五十五回 交叉驗證提升測試質(zhì)量，網(wǎng)格搜索窮盡參數(shù)組合
57第五十六回 數(shù)據(jù)歸一化同文共軌，特征過擬合畫蛇添足
58第五十七回 歐氏距閔氏距按需擇取，標準化歸一化各有短長
59第五十八回 按距離設權重親疏各異，召回率精確率視角不同
60第五十九回 條件獨立性化繁為簡，樸素貝葉斯巧分類別
61第六十回 詞袋模型可解文章義，化整為零拆出特征集
62第六十一回 SKLearn工具齊備，郵件分類實戰(zhàn)告捷
63第六十二回 決策樹自動生成判斷結構，信息熵精確算出數(shù)據(jù)價值
64第六十三回 以信息增益為導向，選佳條件做分枝
65第六十四回 sklearn輕松構建決策樹，文本特征必須編碼整數(shù)值
66第六十五回 數(shù)值特征逐個試驗分界線，隨機森林集體決定預測值
67第六十六回 邏輯回歸術無關邏輯，支持向量機只看支持
68第6770回 主流ML模型原理、方法與案例（即將發(fā)布）
69精彩片段預覽——用修仙講解啥叫數(shù)據(jù)分析
加入高級會員獲得助教答疑
