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小象Python数据分析
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Python
数据分析
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课程目录
1_1.1数据分析基本概念.mp4.mp4
2_1.2学习数据分析的一般路线.mp4.mp4
3_1.3数据分析的流程.mp4.mp4
4_1.4数据类型.mp4.mp4
5_1.5环境部署(1).mp4.mp4
6_1.6环境部署(2).mp4.mp4
7_2.1课程介绍.mp4.mp4
8_2.2TXT文件操作.mp4.mp4
9_2.3JSON文件操作.mp4.mp4
10_2.4CSV文件操作.mp4.mp4
11_2.5Excel文件操作.mp4.mp4
12_2.6数据库及SQL常用语法.mp4.mp4
13_2.7数据库基本操作.mp4.mp4
14_2.8数据库多表连接.mp4.mp4
15_2.9实战:欧洲职业足球数据库分析.mp4.mp4
16_3.1爬虫简介.mp4.mp4
17_3.2URL管理模块.mp4.mp4
18_3.3网页下载模块.mp4.mp4
19_3.4网页解析模块(1).mp4.mp4
20_3.5网页解析模块(2).mp4.mp4
21_3.6Scrapy简介.mp4.mp4
22_3.7Scrapy使用步骤(1).mp4.mp4
23_3.8Scrapy使用步骤(2).mp4.mp4
24_3.9Scrapy使用步骤(3).mp4.mp4
25_3.10Scrapy使用步骤(4).mp4.mp4
26_3.11实战:获取国内城市空气质量指数数据.mp4.mp4
27_4.1NumPy和SciPy介绍.mp4.mp4
28_4.2多维数组.mp4.mp4
29_4.3多维数组操作.mp4.mp4
30_4.4NumPy的常用方法.mp4.mp4
31_4.5向量化介绍.mp4.mp4
32_4.6向量化及通用函数.mp4.mp4
33_4.7实战:2016美国大选分析.mp4.mp4
34_5.1数据结构-Series.mp4.mp4
35_5.2数据结构-DataFrame.mp4.mp4
36_5.3-数据结构-Index.mp4.mp4
37_5.4Series的索引操作.mp4.mp4
38_5.5DataFrame的索引操作.mp4.mp4
39_5.6索引操作总结.mp4.mp4
40_5.7运算与对齐.mp4.mp4
41_5.8函数应用操作(1)----map.mp4.mp4
42_5.9函数应用操作-(2)----apply-applymap.mp4.mp4
43_5.10文件读写操作.mp4.mp4
44_5.11排序操作.mp4.mp4
45_5.12数据清洗--处理缺失数据.mp4.mp4
46_5.13数据清洗--处理重复数据.mp4.mp4
47_5.14数据清洗--替换数据.mp4.mp4
48_5.15常用统计方法(1)----describe-quantile.mp4.mp4
49_5.16常用统计方法(2)----sum-mean-median-count.mp4.mp4
50_5.17常用统计方法(3)----max-min-idxmax-idxmin.mp4.mp4
51_5.18常用统计方法(4)----mad-var-std-cumsum.mp4.mp4
52_5.19实战:全球食品数据分析.mp4.mp4
53_6.1层级索引.mp4.mp4
54_6.2分组与聚合介绍.mp4.mp4
55_6.3分组操作(1)----GroupBy对象及常用聚合操作.mp4.mp4
56_6.4分组操作(2)----自定义分组及聚合操作.mp4.mp4
57_6.5透视表介绍.mp4.mp4
58_6.6透视表操作.mp4.mp4
59_6.7数据规整(1)----数据合并concat.mp4.mp4
60_6.8数据规整(2)----数据连接merge.mp4.mp4
61_6.9数据重构(3)----数据重构stack-unstack.mp4.mp4
62_6.10实战:互联网电影资料库分析.mp4.mp4
63_7.1探索性数据分析EDA介绍.mp4.mp4
64_7.2EDA的目的.mp4.mp4
65_7.3EDA常用工具.mp4.mp4
66_7.4Matplotlib绘图基本介绍.mp4.mp4
67_7.5Matplotlib画布.mp4.mp4
68_7.6散点图和柱状图的绘制.mp4.mp4
69_7.7直方图的绘制.mp4.mp4
70_7.8矩阵绘图.mp4.mp4
71_7.9子图的使用.mp4.mp4
72_7.10Matplotlib颜色、标记、线型.mp4.mp4
73_7.11Matplotlib坐标刻度、标签、图例、标题.mp4.mp4
74_7.12Seaborn介绍.mp4.mp4
75_7.13数据集分布可视化(1)----单变量分布、双变量分布.mp4.mp4
76_7.14数据集分布可视化(2)----变量关系可视化.mp4.mp4
77_7.15类别数据可视化----类别散布图、类别内数据分布、类别内统计图.mp4.mp4
78_7.16交互式数据可视化工具Bokeh介绍.mp4.mp4
79_7.17Bokeh绘制散点图、柱状图、盒子图、弦图.mp4.mp4
80_7.18Bokeh绘制常用图形元素.mp4.mp4
81_7.193D绘图----mplot3d.mp4.mp4
82_7.203D曲线可视化mp4.mp4.mp4
83_7.213D散点图可视化.mp4.mp4
84_7.223D柱状图可视化.mp4.mp4
85_7.23Pandas绘图.mp4.mp4
86_7.24实战:Lending-Club借贷数据探索性分析及可视化.mp4.mp4
87_8.1机器学习介绍及应用场景.mp4.mp4
88_8.2机器学习建模介绍-(1)----分类.mp4.mp4
89_8.3机器学习建模介绍-(2)----回归.mp4.mp4
90_8.4机器学习建模介绍-(3)----聚类.mp4.mp4
91_8.5机器学习分类.mp4.mp4
92_8.6机器学习工具scikit-learn.mp4.mp4
93_8.7使用scikit-learn的流程.mp4.mp4
94_8.8数据集准备及划分.mp4.mp4
95_8.9模型选择.mp4.mp4
96_8.10数据预处理及特征工程.mp4.mp4
97_8.11过拟合与欠拟合.mp4.mp4
98_8.12模型调参介绍.mp4.mp4
99_8.13模型调参方法.mp4.mp4
100_8.14模型测试及评价.mp4.mp4
101_8.15实战:通过移动设备行为数据预测性别和年龄.mp4.mp4
【资料】1.Python数据分析.zip
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