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上海威才企業(yè)管理咨詢有限公司
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數(shù)據(jù)分析作為目前的熱門專業(yè),吸引了越來越多人加入進(jìn)來,那么關(guān)于如何怎么樣才能入門?
本套課程將會一步步帶你掌握Python在數(shù)據(jù)分析中的使用及主要案例的講解,介紹實(shí)戰(zhàn)的Python數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘方法和技能,提升職業(yè)技能。
Python基礎(chǔ)知識、數(shù)據(jù)類型及結(jié)構(gòu)、常見函數(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí);
數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、數(shù)據(jù)模型、挖掘算法等基礎(chǔ)知識。
一、數(shù)據(jù)分析概述
1.1數(shù)據(jù)分析是什么
1.2什么人需要數(shù)據(jù)分析
1.3數(shù)據(jù)分析基本流程
二、Python數(shù)據(jù)分析工具
2.1 python介紹
2.2環(huán)境配置與安裝的內(nèi)容
2.3 NumPy
2.4 Pandas
三、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
3.1 數(shù)據(jù)類型
3.2 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
3.3 數(shù)據(jù)導(dǎo)入
3.3.1 JSON
3.3.2 MYSQL
3.3.3 Excel
3.4 數(shù)據(jù)導(dǎo)出
四、數(shù)據(jù)處理
4.1 數(shù)據(jù)清洗
4.2 數(shù)據(jù)抽取
4.3 數(shù)據(jù)合并
4.4 數(shù)據(jù)計算
4.5 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
五、數(shù)據(jù)分析
5.1 基本統(tǒng)計
5.2 分組分析
5.3 結(jié)構(gòu)分析
5.4 分布分析
5.5 交叉分析
5.6 矩陣分析
5.7 RFM分析
六、數(shù)據(jù)挖掘
6.1 相關(guān)分析
6.2 簡單線性回歸
6.3 多重線性回歸
6.4 邏輯回歸
6.5 決策樹分析
6.6 聚類分析
6.7 因子分析
6.8 關(guān)聯(lián)規(guī)則
6.9 時間序列分析
七、數(shù)據(jù)可視化
import matplotlib.pyplot as plt
matplotlib.org更多庫
7.1 餅圖
7.2 散點(diǎn)圖
7.3 折線圖
7.4 柱形圖
7.5 直方圖
7.6 散點(diǎn)圖
7.7 樹圖
7.8 地圖
7.9 熱力地圖
鄒老師 上海威才咨詢 | 資深講師
‐ 微軟認(rèn)證專家講師 (Microsoft Certified Trainer)
‐ 微軟認(rèn)證Office軟件應(yīng)用大師 (Microsoft Certified Office Master)
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‐ 企業(yè)級Office應(yīng)用及設(shè)計類軟件培訓(xùn)資深講師
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