探索性数据分析(EDA)

探索性数据分析(EDA)

唐宇迪

唐宇迪,计算机博士,专注于机器学习与计算机视觉领域,深度学习领域一线实战专家。参与多个国家级计算机视觉项目,多年数据领域培训经验,丰富的教学讲解经验。

  • 课程目录
  • 课程介绍
  • 课时1:课程简介

  • 课时2:数据背景介绍

  • 课时3:数据读取与预处理

  • 课时4:数据切分模块

  • 课时5:缺失值可视化分析

  • 课时6:特征可视化展示

  • 课时7:多特征之间关系分析

  • 课时8:报表可视化分析

  • 课时9:红牌和肤色的关系

  • 课时10:数据代码下载(点击参考资料)

  • 课时11:数据背景简介

  • 课时12:数据切片分析

  • 课时13:单变量分析

  • 课时14:峰度与偏度

  • 课时15:数据对数变换

  • 课时16:数据分析维度

  • 课时17:变量关系可视化展示

  • 课时18:数据可视化展示

  • 课时19:特征变量分析

课程概述

案例课程,实例演示如何使用Python工具包进行探索性数据分析。基于真实数据集从零开始进行可视化数据分析,对单变量与多变量之间的关系进行探索分析,缺失值分析,数据变量统计报表等常规统计分析方法。更多精彩内容:http://study.163.com/u/tangyudi

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