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【課程內(nèi)容】
第一部分. Python基礎(chǔ)
第一課：Python的概覽——Python的基本介紹、安裝與基本語法、變量類型與運算符
第二課：了解Python流程控制——條件、循環(huán)語句與其他語句
第三課：常用函數(shù)——函數(shù)的定義與使用方法、主要內(nèi)置函數(shù)的介紹
第四課：NumPy基礎(chǔ)——數(shù)組的創(chuàng)建、組合與分割
第二部分 數(shù)據(jù)分析的準備
第五課：了解數(shù)據(jù)——數(shù)據(jù)加載、儲存與文件格式；異常值的清理與缺失值處理
第六課：數(shù)據(jù)清洗與初步分析——數(shù)據(jù)清理、轉(zhuǎn)換、合并與重塑；數(shù)據(jù)匯總與描述統(tǒng)計；
第七課：繪圖與可視化——基本繪圖命令與圖形概覽、圖形元素設(shè)定與實例：地震危機數(shù)據(jù)的可視化
第八課：數(shù)據(jù)聚合與分組處理——數(shù)據(jù)聚合、分組運算與轉(zhuǎn)換、透視表與交叉表
第三部分 數(shù)據(jù)分析初探
第九課：假設(shè)檢驗——常用假設(shè)檢驗與實例分析
第十課：線性回歸——線性回歸模型、分析結(jié)果呈現(xiàn)與解讀；實例：商品價格預測
第十一課： logistic回歸——logistic回歸模型講解；實例：電信客戶流失分析
第十二課：時間序列分析——時間序列基本處理、時間序列模型構(gòu)建與結(jié)果解讀；實例：未來股票價格預測
第四部分 深入數(shù)據(jù)分析
第十三課：分類算法——knn、決策樹、貝葉斯分類器等算法介紹；實例：網(wǎng)頁注冊用戶預測
第十四課：聚類算法——k-means算法介紹；實例：通信基站聚類分析
第十五課：降維方法——主成分分析與因子分析算法介紹；實例：地區(qū)經(jīng)濟指標評分
