Python-数据分析-案例实战

Python-数据分析-案例实战

唐宇迪 计算机博士,云课堂人工智能认证行家,著有《跟迪哥学机器学习》,课程风格通俗易懂,用最接地气的方式带领同学们走进Ai殿堂。
  • 课程目录
  • 课程介绍
  • 课时1:课程介绍

  • 课时2:Pandas概述

  • 课时3:Pandas基本操作

  • 课时4:课程所有数据和代码下载

  • 课时5:Pandas索引

  • 课时6:groupby操作

  • 课时7:数值运算

  • 课时8:对象操作

  • 课时9:对象操作2

  • 课时10:merge操作

  • 课时11:显示设置

  • 课时12:数据透视表

  • 课时13:时间操作

  • 课时14:时间序列操作

  • 课时15:Pandas常用操作

  • 课时16:Pandas常用操作2

  • 课时17:Groupby操作延伸

  • 课时18:字符串操作

  • 课时19:索引进阶

  • 课时20:Pandas绘图操作

  • 课时21:大数据处理技巧

  • 课时22:Matplotlib概述

  • 课时23:子图与标注

  • 课时24:风格设置

  • 课时25:条形图

  • 课时26:条形图细节

  • 课时27:条形图外观

  • 课时28:盒图绘制

  • 课时29:盒图细节

  • 课时30:绘图细节设置

  • 课时31:绘图细节设置2

  • 课时32:直方图与散点图

  • 课时33:3D图绘制

  • 课时34:pie图

  • 课时35:子图布局

  • 课时36:结合pandas与sklearn

  • 课时37:散点图基本绘制

  • 课时38:散点图参数设置

  • 课时39:自定义绘图

  • 课时40:任务概述

  • 课时41:聚类区域划分

  • 课时42:客流趋势动态展示

  • 课时43:邻居情况分析

  • 课时44:数据特征

  • 课时45:不同类别的出租车情况

  • 课时46:特征可视化分析

  • 课时47:聚类特征

  • 课时48:xgboost模型

  • 课时49:加入天气特征

  • 课时50:数据与环境配置

  • 课时51:数据与关键词信息

  • 课时52:关键词云与直方图展示

  • 课时53:特征可视化

  • 课时54:数据清洗概述

  • 课时55:缺失值填充方法

  • 课时56:推荐引擎构造

  • 课时57:数据特征构造

  • 课时58:得出推荐结果

  • 课时59:人口普查预测任务概述

  • 课时60:单特征与缺失值展示

  • 课时61:第一步:数据清洗

  • 课时62:特征工程

  • 课时63:单变量展示

  • 课时64:双变量分析

  • 课时65:开发新变量

  • 课时66:ROC与AUC

  • 课时67:机器学习模型

  • 课时68:PCA降维流程

  • 课时69:特征向量的重要程度

  • 课时70:降维结果可视化展示

  • 课时71:LDA降维效果

  • 课时72:T-SNE降维效果

  • 课时73:任务概述

  • 课时74:商品类别划分

  • 课时75:商品类别可视化展示

  • 课时76:描述长度对价格的影响

  • 课时77:词云展示

  • 课时78:tf-idf

  • 课时79:降维可视化展示

  • 课时80:聚类与主题模型

  • 课时81:多变量分析概述

  • 课时82:深入散点图

  • 课时83:善用apply函数

  • 课时84:方差与协方差

  • 课时85:相关系数展示

  • 课时86:标准化的作用

  • 课时87:主成分分析

  • 课时88:任务与数据概述

  • 课时89:双变量热度图绘制方法

  • 课时90:复购情况

  • 课时91:购物车情况与复购

  • 课时92:聚类划分

  • 课时93:kiva贷款数据集介绍

  • 课时94:各个国家贷款需求

  • 课时95:贷款金额与还款间隔

  • 课时96:深入各个行业分析

  • 课时97:时间序列分析

  • 课时98:指标分析

课程概述

使用数据科学与人工智能领域最主流语言Python及其建模工具工具包作为核心武器。全程以案例实战为中心,全部基于真实数据集进行数据实操演练,以可视化展示为分析重点,对复杂的数据进行数据探索与数据可视化分析。通俗讲解涉及到的每一个知识点与工具包API的使用,方便同学们快速上手使用Python进行数据分析。

数据和代码在目录中,需要PC登录才可以下载。课程永久有效!

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