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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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07_电商数据.zip (17个子文件)
11_异常点检测isolationforest.flv 69.05MB
05_用户流失分析代码实现和结果分析.flv 68.29MB
13_异常点检测isolationforest可视化.flv 41.68MB
09_关联规则实现.flv 19.46MB
12_异常点检测isolationforest代码实现.flv 29.1MB
08_关联规则基本概念.flv 66.43MB
10_公式建模类算法总结.flv 28.55MB
04_用户流失分析思路说明.flv 32MB
06_分类问题使用场景总结.flv 27.21MB
14_非结构化数据的处理.flv 62.63MB
01_内容回顾.flv 22.42MB
03_分类问题算法概述.flv 41.63MB
16_Pandas的API介绍2.flv 34.96MB
02_电商数据回归分析.flv 30.06MB
07_优惠券使用预测.flv 39.47MB
15_Pandas的API介绍1.flv 87.96MB
17_Pandas的API介绍3.flv 67.12MB
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七七八八九九
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