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数据分析是一种通过收集、处理、分析和解释数据来推导出结论的过程。Python是一种非常流行的编程语言,也被广泛应用于数据分析领域。以下是Python数据分析课程中可能包括的一些主题: Python基础知识:学习如何使用Python编程语言的基础知识,包括数据类型、函数、循环和条件语句等。 数据导入和清洗:学习从不同来源导入和整理数据的方法,以确保数据可用于进一步分析。 数据可视化:学习如何使用Python中的数据可视化库(例如matplotlib和seaborn)创建交互式和静态可视化,以展示数据集的特征和关系。 数据分析方法:学习如何应用数据分析方法,例如统计分析、数据挖掘和机器学习,以从数据中提取有意义的结论。 项目实战:通过完成实际数据分析项目,应用已学习的Python技能和数据分析技术,提高自己的实战能力。 一些经常使用的Python数据分析库包括:NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, SciPy和Scikit-learn等。在学习Python数据分析课程时,涉及这些库的基础知识、基本工具和功能等方面,也需要引起关注和理解
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06_聚类分析.zip (14个子文件)
09_回归分析总结.flv 50.79MB
10_回归分析案例分析.flv 24.71MB
08_共享单车案例总结.flv 44.13MB
13_线性回归数据的基本处理.flv 21.79MB
14_线性回归套路总结.flv 51.72MB
07_airbnb案例代码.flv 53.2MB
02_聚类分析介绍.flv 44.37MB
12_线性回归案例内容回顾.flv 31.92MB
15_社交电商线性回归分析总结.flv 7.5MB
05_聚类分析_年龄收入分群.flv 26.4MB
06_airbnb案例.flv 18.14MB
11_内容总结.flv 113.64MB
03_聚类分析结果展示.flv 26.42MB
04_聚类分析案例2.flv 32.07MB
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七七八八九九
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