TA的每日心情 | 无聊
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python数据分析课程 炼数-2016年 课程大纲：1 _# Z5 ?9 d, G" i
第一部分. Python基础- m( X/ T9 x: v/ O4 B
第一课：Python的概览——Python的基本介绍、安装与基本语法、变量类型与运算符$ Z- j- N- ?8 P; L# G
第二课：了解Python流程控制——条件、循环语句与其他语句
; C# p3 k, @4 z. _6 M1 t/ }第三课：常用函数——函数的定义与使用方法、主要内置函数的介绍
8 X' j* g/ i4 I第四课：NumPy基础——数组的创建、组合与分割
( J: r8 q1 e% e# s: V" Y
; Y, S0 U' x' b- \; ^) W! n' ~第二部分 数据分析的准备. y/ U2 ]. r9 K: d
第五课：了解数据——数据加载、储存与文件格式；异常值的清理与缺失值处理0 e% P( B" k8 s+ Q7 F- {* ]
第六课：数据清洗与初步分析——数据清理、转换、合并与重塑；数据汇总与描述统计；$ W) o# T; U; o( X: \
第七课：绘图与可视化——基本绘图命令与图形概览、图形元素设定与实例：地震危机数据的可视化
) J1 V* G" E8 d: j0 o4 ~! p第八课：数据聚合与分组处理——数据聚合、分组运算与转换、透视表与交叉表; V+ p% Z( E! R, n
* S( q# R) W% P: s( r; V7 U第三部分 数据分析初探; m7 F1 o( ?" J) s
第九课：假设检验——常用假设检验与实例分析9 c8 Y. Z% T3 \" B) [+ }) i
第十课：线性回归——线性回归模型、分析结果呈现与解读；实例：商品价格预测, E# W* }8 F+ \
第十一课： logistic回归——logistic回归模型讲解；实例：电信客户流失分析4 a; b' r, ^( h( p2 {) |
第十二课：时间序列分析——时间序列基本处理、时间序列模型构建与结果解读；实例：未来股票价格预测+ H2 s% h4 R1 ~7 S) `/ U( [7 ~' h) Q
9 \+ |* z9 o+ u. i" H& c4 @2 x第四部分 深入数据分析$ C: {5 l. n2 X# L/ B1 S" c
第十三课：分类算法——knn、决策树、贝叶斯分类器等算法介绍；实例：网页注册用户预测
: V/ o, z( r" m' F$ p4 R第十四课：聚类算法——k-means算法介绍；实例：通信基站聚类分析$ u3 k4 F. J- j
第十五课：降维方法——主成分分析与因子分析算法介绍；实例：地区经济指标评分
5 h Y2 y: a8 {/ R3 ?/ L, t% \下载地址:zx6 W! ?* b9 R( }1 r
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发表于 2017-7-31 17:10:09
发表于 2017-8-1 18:26:05
发表于 2017-8-21 00:43:05
发表于 2017-9-23 21:25:22