        Python數(shù)據(jù)分析入門到實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)

章節(jié)1:數(shù)據(jù)分析入門
1【數(shù)據(jù)分析準(zhǔn)備】課程介紹
2【數(shù)據(jù)分析準(zhǔn)備】什么是數(shù)據(jù)分析
3【數(shù)據(jù)分析準(zhǔn)備】開發(fā)環(huán)境搭建
4【數(shù)據(jù)分析準(zhǔn)備】jupyter notebook詳細(xì)講解
5【數(shù)據(jù)分析準(zhǔn)備】作業(yè)-前奏部分作業(yè)
章節(jié)2：Numpy數(shù)據(jù)處理庫(kù)（1）
6【Numpy庫(kù)】Numpy庫(kù)介紹
7【Numpy庫(kù)】數(shù)組的創(chuàng)建方式
8【Numpy庫(kù)】數(shù)組的數(shù)據(jù)類型詳解
9【Numpy庫(kù)】多維數(shù)組及其簡(jiǎn)單操作
10【Numpy庫(kù)】數(shù)組的索引和切片詳解
11【Numpy庫(kù)】布爾索引
12【Numpy庫(kù)】數(shù)組值的替換
13【Numpy庫(kù)】索引和切片作業(yè)
14【Numpy庫(kù)】數(shù)組的廣播機(jī)制
15【Numpy庫(kù)】數(shù)組形狀操作-reshpae、resize、flatten、ravel
16【Numpy庫(kù)】數(shù)組形狀操作-數(shù)組的疊加
17【Numpy庫(kù)】數(shù)組形狀操作-數(shù)組切割
18【Numpy庫(kù)】數(shù)組形狀操作-轉(zhuǎn)置
19【Numpy庫(kù)】數(shù)組的淺拷貝和深拷貝
20【Numpy庫(kù)】文件操作-csv文件操作
21【Numpy庫(kù)】文件操作-save和load方式
22【csv文件】讀取csv文件的兩種方式
23【csv文件】寫入csv文件的兩種方式
24【Numpy庫(kù)】作業(yè)-數(shù)組操作和文件操作作業(yè)
章節(jié)3：Numpy數(shù)據(jù)處理庫(kù)（2）
25【Numpy庫(kù)】NAN和INF值的認(rèn)識(shí)
26【Numpy庫(kù)】NAN和INF值處理-刪除
27【Numpy庫(kù)】NAN和INF值處理-替換
28【Numpy庫(kù)】random模塊
29【Numpy庫(kù)】axis軸理解
30【Numpy庫(kù)】通用函數(shù)-一元函數(shù)
31【Numpy庫(kù)】通用函數(shù)-二元函數(shù)
32【Numpy庫(kù)】通用函數(shù)-聚合函數(shù)
33【Numpy庫(kù)】通用函數(shù)-布爾判斷函數(shù)
34【Numpy庫(kù)】通用函數(shù)-排序
35【Numpy庫(kù)】通用函數(shù)-其他函數(shù)補(bǔ)充
章節(jié)4
36【Pandas庫(kù)】Pandas庫(kù)介紹
37【Pandas庫(kù)】Series數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)介紹
38【Pandas庫(kù)】DataFrame對(duì)象的創(chuàng)建
39【Pandas庫(kù)】查看DataFrame對(duì)象
40【Pandas庫(kù)】DataFrame的基本操作
41【Pandas庫(kù)】索引類型詳解
42【Pandas庫(kù)】Series索引操作
43【Pandas庫(kù)】DataFrame索引操作
44【Pandas庫(kù)】4種重置索引的方法
45【Pandas庫(kù)】數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)化（1）
46【Pandas庫(kù)】數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)化（2）
47【Pandas庫(kù)】數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)化（3）
48【Pandas庫(kù)】CSV文件操作詳解
49【Pandas庫(kù)】Excel文件操作詳解
50【Pandas庫(kù)】SQL文件操作詳解
51【Pandas庫(kù)】缺失值處理
52【Pandas庫(kù)】apply、applymap以及axis理解
53【Pandas庫(kù)】sort_values和sort_index排序
54【Pandas庫(kù)】邏輯運(yùn)算與query方法詳解
55【Pandas庫(kù)】統(tǒng)計(jì)函數(shù)與累計(jì)函數(shù)
56【Pandas庫(kù)】數(shù)據(jù)離散化
57【Pandas庫(kù)】數(shù)據(jù)合并concat方法
58【Pandas庫(kù)】數(shù)據(jù)合并merge詳解
59【Pandas庫(kù)】分組和聚合
60【Pandas庫(kù)】交叉表使用詳解
61【Pandas庫(kù)】交叉表實(shí)戰(zhàn)
62【Pandas庫(kù)】透視表使用詳解
章節(jié)5：Pandas庫(kù)數(shù)據(jù)處理庫(kù)（1）
63【Pandas庫(kù)】pandas介紹
64【Pandas庫(kù)】Series創(chuàng)建
65【Pandas庫(kù)】Series基本用法
66【Pandas庫(kù)】Series總結(jié)
67【Pandas庫(kù)】Series作業(yè)
68【Pandas庫(kù)】DataFrame介紹
69【Pandas庫(kù)】DataFrame創(chuàng)建--字典類
70【Pandas庫(kù)】DataFrame創(chuàng)建--列表類
71【Pandas庫(kù)】DataFrame基本使用
72【Pandas庫(kù)】DataFrame作業(yè)
章節(jié)6：Pandas數(shù)據(jù)處理庫(kù)（2）
73【Pandas庫(kù)】Pandas索引操作---index對(duì)象
74【Pandas庫(kù)】Pandas索引操作---重新索引
75【Pandas庫(kù)】Pandas索引操作---增
76【Pandas庫(kù)】Pandas索引操作---刪
77【Pandas庫(kù)】Pandas索引操作---改
78【Pandas庫(kù)】Pandas索引操作---查
79【Pandas庫(kù)】Pandas索引操作---高級(jí)索引
80【Pandas庫(kù)】Pandas索引操作---作業(yè)
章節(jié)7：Pandas數(shù)據(jù)處理庫(kù)（3）
81【Pandas庫(kù)】Pandas對(duì)齊運(yùn)算---算術(shù)運(yùn)算和數(shù)據(jù)對(duì)齊
82【Pandas庫(kù)】Pandas對(duì)齊運(yùn)算---填充值
83【Pandas庫(kù)】Pandas對(duì)齊運(yùn)算---混合運(yùn)算
84【Pandas庫(kù)】Pandas函數(shù)應(yīng)用---apply和applymap
85【Pandas庫(kù)】Pandas函數(shù)應(yīng)用---排序18:54
86【Pandas庫(kù)】Pandas函數(shù)應(yīng)用---唯一值和成員屬性
87【Pandas庫(kù)】Pandas函數(shù)應(yīng)用---處理缺失數(shù)據(jù)
88【Pandas庫(kù)】Pandas層級(jí)索引
89【Pandas庫(kù)】Pandas統(tǒng)計(jì)計(jì)算和描述
90【Pandas庫(kù)】Pandas入門總結(jié)
章節(jié)8：Pandas數(shù)據(jù)處理庫(kù)（4）
91【Pandas庫(kù)】數(shù)據(jù)加載，存儲(chǔ)與文件格式---讀寫文本格式文件
92【Pandas庫(kù)】數(shù)據(jù)清洗和準(zhǔn)備---處理缺失數(shù)據(jù)
93【Pandas庫(kù)】數(shù)據(jù)清洗和準(zhǔn)備---移除重復(fù)數(shù)據(jù)
94【Pandas庫(kù)】數(shù)據(jù)清洗和準(zhǔn)備---利用映射或函數(shù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)
95【Pandas庫(kù)】數(shù)據(jù)清洗和準(zhǔn)備---替換值
96【Pandas庫(kù)】數(shù)據(jù)清洗和準(zhǔn)備---重命名軸索引
97【Pandas庫(kù)】數(shù)據(jù)清洗和準(zhǔn)備---離散化和面元?jiǎng)澐?br> 98【Pandas庫(kù)】數(shù)據(jù)清洗和準(zhǔn)備---檢測(cè)和過濾異常值
99【Pandas庫(kù)】數(shù)據(jù)清洗和準(zhǔn)備---排列和隨機(jī)采樣
100【Pandas庫(kù)】數(shù)據(jù)清洗和準(zhǔn)備---字符串對(duì)象方法
101【Pandas庫(kù)】數(shù)據(jù)清洗和準(zhǔn)備---正則表達(dá)式
102【Pandas庫(kù)】數(shù)據(jù)清洗和準(zhǔn)備---pandas的矢量化字符串函數(shù)
103【Pandas庫(kù)】數(shù)據(jù)清洗和準(zhǔn)備---總結(jié)
104【Pandas庫(kù)】數(shù)據(jù)清洗和準(zhǔn)備---作業(yè)
章節(jié)9：Pandas數(shù)據(jù)處理庫(kù)（5）
105【Pandas庫(kù)】數(shù)據(jù)規(guī)整---層次化索引
106【Pandas庫(kù)】數(shù)據(jù)規(guī)整---數(shù)據(jù)連接
107【Pandas庫(kù)】數(shù)據(jù)規(guī)整---數(shù)據(jù)合并
108【Pandas庫(kù)】數(shù)據(jù)規(guī)整---重塑層次化索引
109【Pandas庫(kù)】數(shù)據(jù)規(guī)整---軸向旋轉(zhuǎn)
110【Pandas庫(kù)】數(shù)據(jù)分組和聚合
111【Pandas庫(kù)】數(shù)據(jù)分組和聚合---補(bǔ)充
112【Pandas庫(kù)】數(shù)據(jù)規(guī)整，分組聚合---作業(yè)
章節(jié)10：Matplotlib繪圖庫(kù)（1）
113【Matploblib庫(kù)】數(shù)據(jù)分析中的常用圖剖析
114【Matploblib庫(kù)】matplotlib基本使用
115【Matploblib庫(kù)】設(shè)置折線圖的線條樣式
116【Matploblib庫(kù)】設(shè)置圖標(biāo)題和顯示中文
117【Matploblib庫(kù)】設(shè)置軸刻度和文本顯示
118【Matploblib庫(kù)】設(shè)置marker和注釋文本
119【Matploblib庫(kù)】畫板樣式設(shè)置和保存圖片
120【Matploblib庫(kù)】繪制多個(gè)子圖和matplotlib風(fēng)格設(shè)置
121【Matploblib庫(kù)】作業(yè)-折線圖作業(yè)要求
章節(jié)11：Matplotlib繪圖庫(kù)（2）
122【Matploblib庫(kù)】條形圖-垂直條形圖的繪制
123【Matploblib庫(kù)】條形圖-橫向條形圖的繪制
124【Matploblib庫(kù)】條形圖-分組條形圖的繪制
125【Matploblib庫(kù)】條形圖-堆疊條形圖的繪制
126【Matploblib庫(kù)】作業(yè)-條形圖作業(yè)要求
127【Matploblib庫(kù)】直方圖-直方圖的繪制
128【Matploblib庫(kù)】作業(yè)-直方圖作業(yè)要求
章節(jié)12：Matplotlib繪圖庫(kù)（3）
129【Matploblib庫(kù)】散點(diǎn)圖-散點(diǎn)圖的繪制
130【Matploblib庫(kù)】散點(diǎn)圖-繪制回歸曲線
131【Matploblib庫(kù)】作業(yè)-散點(diǎn)圖作業(yè)要求
132【Matploblib庫(kù)】餅圖-餅圖的繪制
133【Matploblib庫(kù)】作業(yè)-餅圖的作業(yè)要求
134【Matploblib庫(kù)】箱線圖-箱線圖詳解
135【Matploblib庫(kù)】箱線圖-箱線圖的繪制
136【Matploblib庫(kù)】作業(yè)-箱線圖作業(yè)要求
137【Matploblib庫(kù)】雷達(dá)圖-雷達(dá)圖的繪制
138【Matploblib庫(kù)】作業(yè)-雷達(dá)圖作業(yè)要求
章節(jié)13：Matplotlib繪圖庫(kù)（4）
139【Matploblib庫(kù)】matplotlib圖結(jié)構(gòu)分析
140【Matploblib庫(kù)】Axes對(duì)象講解
141【Matploblib庫(kù)】Axis對(duì)象講解
142【Matploblib庫(kù)】Tick對(duì)象講解
143【Matploblib庫(kù)】多子圖調(diào)整布局
144【Matploblib庫(kù)】自定義多圖布局
145【Matploblib庫(kù)】散點(diǎn)圖直方圖綜合案例
146【Matploblib庫(kù)】rcParams配置詳解
章節(jié)14：Seaborn繪圖庫(kù)
147【Seaborn庫(kù)】關(guān)系圖-散點(diǎn)圖的繪制
148【Seaborn庫(kù)】關(guān)系圖-折線圖的繪制
149【Seaborn庫(kù)】分類圖-分類散點(diǎn)圖的繪制
150【Seaborn庫(kù)】分類圖-分類分布圖的繪制
151【Seaborn庫(kù)】分類圖-分類統(tǒng)計(jì)圖的繪制
152【Seaborn庫(kù)】分布圖-單一變量分布圖的繪制
153【Seaborn庫(kù)】分布圖-二變量分布圖的繪制
154【Seaborn庫(kù)】分布圖-pairplot分布圖的繪制
155【Seaborn庫(kù)】線性回歸-線性回歸圖的繪制
156【Seaborn庫(kù)】FacetGrid繪圖-FacetGrid講解（1）
157【Seaborn庫(kù)】FacetGrid繪圖-FacetGrid講解（2）
158【Seaborn庫(kù)】FacetGrid繪圖-FacetGrid講解（3）
159【Seaborn庫(kù)】seaborn樣式和風(fēng)格設(shè)置10:48
160【Seaborn庫(kù)】調(diào)色盤-調(diào)色盤的使用和定性調(diào)色盤
161【Seaborn庫(kù)】調(diào)色盤-連續(xù)和離散調(diào)色盤
162【Seaborn庫(kù)】作業(yè)-seaborn作業(yè)要求
章節(jié)15:Pyecharts庫(kù)
163【pyecharts】pyecharts介紹
164【pyecharts】pyecharts快速入門
165【pyecharts】繪圖配置項(xiàng)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
166【pyecharts】繪圖配置項(xiàng)講解（1）
167【pyecharts】繪圖配置項(xiàng)講解（2）
168【pyecharts】條形圖的繪制
169【pyecharts】箱線圖的繪制
170【pyecharts】地圖的繪制
章節(jié)16:第十四天：數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)
171【絕地求生】數(shù)據(jù)集介紹和缺失值處理
172【絕地求生】數(shù)據(jù)集內(nèi)存壓縮
173【絕地求生】異常數(shù)據(jù)處理
174【絕地求生】計(jì)算是否吃雞特性
175【絕地求生】武器和吃雞的關(guān)系分析
176【絕地求生】尋找吃雞概率高的隊(duì)友
177【絕地求生】射擊距離與槍的選擇
178【絕地求生】移動(dòng)距離與吃雞分布
179【黑色星期五】黑色星期五個(gè)人消費(fèi)金額分析
180【黑色星期五】性別和婚姻狀況分布分析
181【黑色星期五】年齡和產(chǎn)品購(gòu)買信息挖掘
182【黑色星期五】產(chǎn)品銷售情況分析
183【黑色星期五】城市與購(gòu)買力之間的分析
184【黑色星期五】相同產(chǎn)品在不同城市的購(gòu)買力分析

章節(jié)17：機(jī)器學(xué)習(xí)（1）
186【機(jī)器學(xué)習(xí)】認(rèn)識(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)
187【機(jī)器學(xué)習(xí)】scikit-learn庫(kù)介紹
188【機(jī)器學(xué)習(xí)】算法介紹
189【機(jī)器學(xué)習(xí)】sklearn數(shù)據(jù)集介紹
190【機(jī)器學(xué)習(xí)】K近鄰算法原理
191【機(jī)器學(xué)習(xí)】使用sklearn實(shí)現(xiàn)K近鄰
192【機(jī)器學(xué)習(xí)】K近鄰預(yù)測(cè)約會(huì)是否受歡迎
193【機(jī)器學(xué)習(xí)】標(biāo)準(zhǔn)化原理和代碼實(shí)現(xiàn)
194【機(jī)器學(xué)習(xí)】K近鄰總結(jié)和作業(yè)
章節(jié)18：機(jī)器學(xué)習(xí)（2）
195【機(jī)器學(xué)習(xí)】樸素貝葉斯公式詳解
196【機(jī)器學(xué)習(xí)】樸素貝葉斯文檔分類原理
197【機(jī)器學(xué)習(xí)】特征抽取-CountVectorizer
198【機(jī)器學(xué)習(xí)】樸素貝葉斯文章分類實(shí)戰(zhàn)
199【機(jī)器學(xué)習(xí)】多項(xiàng)式、高斯、伯努利模型
200【機(jī)器學(xué)習(xí)】決策樹理解
201【機(jī)器學(xué)習(xí)】決策樹之信息熵
202【機(jī)器學(xué)習(xí)】決策樹之信息熵補(bǔ)充
203【機(jī)器學(xué)習(xí)】決策樹之信息增益
204【機(jī)器學(xué)習(xí)】決策樹之算法選擇（ID3，C4.5，CART）
205【機(jī)器學(xué)習(xí)】決策樹算法之預(yù)剪枝和后剪枝
206【機(jī)器學(xué)習(xí)】實(shí)戰(zhàn)-泰坦尼克號(hào)獲救預(yù)測(cè)（1）
207【機(jī)器學(xué)習(xí)】實(shí)戰(zhàn)-泰坦尼克號(hào)獲救預(yù)測(cè)（2）
208【機(jī)器學(xué)習(xí)】決策樹的繪制
209【機(jī)器學(xué)習(xí)】隨機(jī)森林原理
210【機(jī)器學(xué)習(xí)】sklearn實(shí)現(xiàn)隨機(jī)森林
章節(jié)19：機(jī)器學(xué)習(xí)（3）
211【機(jī)器學(xué)習(xí)】線性回歸通俗解釋
212【機(jī)器學(xué)習(xí)】線性回歸方程和損失函數(shù)
213【機(jī)器學(xué)習(xí)】線性回歸推導(dǎo)-求解對(duì)象轉(zhuǎn)換
214【機(jī)器學(xué)習(xí)】線性回歸推導(dǎo)-似然函數(shù)
215【機(jī)器學(xué)習(xí)】線性回歸推導(dǎo)-梯度下降
216【機(jī)器學(xué)習(xí)】線性回歸預(yù)測(cè)波士頓房?jī)r(jià)
217【機(jī)器學(xué)習(xí)】正則化和嶺回歸
218【機(jī)器學(xué)習(xí)】邏輯回歸原理
219【機(jī)器學(xué)習(xí)】邏輯回歸預(yù)測(cè)是否患癌癥
220【機(jī)器學(xué)習(xí)】精確率和召回率
章節(jié)20：機(jī)器學(xué)習(xí)（4）
221【機(jī)器學(xué)習(xí)】特征工程-字典特征抽取
222【機(jī)器學(xué)習(xí)】特征工程-文本特征抽取和jieba分詞
223【機(jī)器學(xué)習(xí)】特征工程-TFIDF特征抽取
224【機(jī)器學(xué)習(xí)】特征工程-歸一化
225【機(jī)器學(xué)習(xí)】特征工程-標(biāo)準(zhǔn)化
226【機(jī)器學(xué)習(xí)】特征工程-缺失值處理
227【機(jī)器學(xué)習(xí)】特征工程-特征選擇
228【機(jī)器學(xué)習(xí)】特征工程-PCA原理分析
229【機(jī)器學(xué)習(xí)】特征工程-PCA實(shí)例