【课程简介】 清华大学出品的Python课件,非常适合Python新手,也适合老鸟复习回顾,完全可用于自学入门 清华大学精品Python学习PPT课件-第1章 Python3概述.pptx 清华大学精品Python学习PPT课件-第2章 Python基本语法.pptx 清华大学精品Python学习PPT课件-第3章 Python流程控制.pptx 清华大学精品Python学习PPT课件-第4章 Python组合数据类型.pptx 清华大学精品Python学习PPT课件-第5章 Python正则表达式.pptx 清华大学精品Python学习PPT课件-第6章 Python函数.pptx 清华大学精品Python学习PPT课件-第7章 Python模块.pptx 清华大学精品Python学习PPT课件-第8章 Python类和对象.pptx 清华大学精品Python学习PPT课件-第9章 Python异常.pptx 清华大学精品Python学习PPT课件-第10章 Python文件操作.pptx 清华大学精品Python学习PPT课件-第11章 Python项目实战:爬虫程序.pptx 清华大学精品Python学习PPT课件-第12章 Python项目实战:数据可视化.pptx 清华大学精品Python学习PPT课件-第13章 Python项目实战:数据分析.pptx 【Python数据分析】 在Python编程领域,数据分析是一个关键的应用方向,尤其在大数据时代,它的重要性日益凸显。清华大学的精品Python学习PPT课件涵盖了从基础到实战的全面内容,其中第13章专注于Python项目实战——数据分析。这章旨在帮助初学者和有一定经验的开发者深入理解数据分析的流程,并提升实践能力。 13.1 **数据清洗** 是数据分析的第一步,也是至关重要的一步。数据清洗主要包括统一编码格式、处理缺失值和异常值、去除重复值与冗余信息等方面: - **编码问题**:确保数据的一致性和规范性,例如命名规则要统一,数据类型需一致,计数方法要统一,约束条件要明确,避免数据表间的关系产生二义性。 - **缺失值分析**:缺失值可能导致分析结果的不准确性。缺失值产生的原因多样,包括信息安全需求、人为遗漏和字段值的自然缺失。处理缺失值的方法有删除法(删除含有大量缺失值的变量或观测)、替补法(使用均值、中位数或众数填充)和插值法(通过预测模型计算缺失值)。 - **异常值处理**:异常值可能源于录入错误或不合理数据。常用方法包括统计分析法(根据最大值、平均值、最小值设定正常范围)和3δ分析法(基于正态分布,异常值为超过平均值3倍标准差的数值)。 13.2 **数据存储**:在数据分析过程中,数据的存储格式和工具的选择至关重要,如CSV、Excel、数据库(如SQLite、MySQL)或专门的数据存储库(如Hadoop HDFS)等,需要根据数据量、处理速度和分析需求来选择。 13.3 **NumPy**:在Python中,NumPy是进行高效数值计算的核心库,提供了多维数组对象、矩阵运算、高级数学函数等功能,是数据分析的基础工具,用于处理大型数据集时能提供出色的性能。 13.4 **案例剖析**:通过实际案例,学生能够更好地理解数据分析的实际应用场景,例如使用Python进行数据预处理、特征工程、建立模型和解读结果。 本章内容覆盖了数据预处理的关键环节,对于想要进入数据分析领域的学习者来说,是十分宝贵的资源。通过学习这些内容,不仅可以掌握Python的基本语法和常用库,还能了解数据分析的基本流程,为成为专业的大数据应用人才奠定基础。
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