        Python實(shí)戰(zhàn)篇數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)

章節(jié)1:緒論：領(lǐng)域概念 Jupyter環(huán)境 Pandas統(tǒng)計(jì)體驗(yàn)
1第零回 世事如棋 枯榮皆有數(shù) ，推演不易 Python自成書(shū)
2第一回 好工具寫代碼至關(guān)重要，Jupyter玩數(shù)據(jù)別有有一格
3第二回 Pandas果然易學(xué)易用，玩數(shù)據(jù)從此稱手稱心
章節(jié)2:數(shù)據(jù)思維與Numpy核心功能試看
4第三回 一個(gè)函數(shù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)文本，多種方法創(chuàng)建ndArray
5第四回 一組數(shù)據(jù)視作一個(gè)整體，一次變換只需一條算式
6第五回 統(tǒng)計(jì)函數(shù)有方向，數(shù)組維度即特征
7第六回 廣播規(guī)則若能生效，不同形狀也可結(jié)合
8第七回 Shape/ReShape拿捏維度，切片+步長(zhǎng)提取子集
9第八回 關(guān)系運(yùn)算設(shè)羅捕雀，掩碼數(shù)組爬梳剔抉
10第九回 where函數(shù)分金定位，巧設(shè)條件尋龍換穴
11第十回 索引如亂花，漸欲迷人眼 所學(xué)似淺草，才能沒(méi)馬蹄
章節(jié)3:Pandas核心用法
12第十一回 分組連接命名列 Pandas全有,時(shí)間文本缺失值 一個(gè)庫(kù)就行
13第十二回 六項(xiàng)參數(shù)靈活讀取工作表，多種技巧任意導(dǎo)入數(shù)據(jù)集
14第十三回 索引加數(shù)組構(gòu)建序列，數(shù)字做名稱暗藏機(jī)關(guān)
15第十四回 Series像字典又像數(shù)組，做切片可索引也可下標(biāo)
16第十五回 DataFrame二維切片規(guī)則不變 布爾掩碼花式索引一往如常
17第十六回 add搭配 axis ，確保數(shù)據(jù)自動(dòng)對(duì)齊
18第十七回 apply方法化繁為簡(jiǎn)，函數(shù)式編程舉重若輕
19第十八回 刪行改列都是一句代碼，更名調(diào)序只需幾個(gè)函數(shù)
20第十九回 拼接數(shù)據(jù)表可用concat方法，合縱或連橫全看axis參數(shù)
21第二十回 merge方法看齊SQL語(yǔ)句，內(nèi)外連接實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)補(bǔ)完
22第二十一回 合并結(jié)果保留原表索引，數(shù)據(jù)排序可用各種規(guī)則
23第二十二回 GroupBy做分組靈活方便 按類別算統(tǒng)計(jì)簡(jiǎn)單清晰
24第二十三回 PivotTable縱橫透視，多重分組行列疊加
25第二十四回 查字改詞非難事，切片正則皆可為
26第二十五回 DT取出年月日，切片截得寸光陰
27第二十六回 時(shí)間差分秒時(shí)日均可算，數(shù)據(jù)列上下左右任平移
28第二十七回 一行代碼轉(zhuǎn)換類型格式，四種方法查補(bǔ)缺失數(shù)值
29第二十八回 多重索引超越行列結(jié)構(gòu)，二維表格展現(xiàn)N維特征
章節(jié)4:數(shù)據(jù)可視化與統(tǒng)計(jì)學(xué)
30第二十九回 網(wǎng)頁(yè)文本數(shù)據(jù)庫(kù) 來(lái)者不拒，讀取寫入抓表格 樣樣都行
31第三十回 工欲善其圖，必先利其器 Seaborn巧設(shè)置，飄翩異風(fēng)格
32第三十一回 憑任務(wù)確定入手點(diǎn)，按排名篩選數(shù)據(jù)集
33第三十二回 莫道柱圖便無(wú)事，也曾愁殺分析師
34第三十三回 加維度緩解大小差距，畫(huà)氣泡展現(xiàn)貧富懸殊
35第三十四回 雷達(dá)圖看整體看對(duì)比，柱形圖可分簇可堆疊
36第三十五回 中位數(shù)四分點(diǎn)劃出三六九等,散點(diǎn)圖箱型圖分清上中下層
37第三十六回 氣憤！大值憑啥一點(diǎn)五 震驚！異常點(diǎn)居然靠估算
38第三十七回 增強(qiáng)箱型圖層層遞進(jìn)，異常數(shù)據(jù)點(diǎn)個(gè)個(gè)收編
39第三十八回 直方圖展示數(shù)據(jù)分布，Pandas切割大小區(qū)間
40第三十九回 核密度估計(jì)法可以由小見(jiàn)大 從樣本到總體切莫以偏概全
41第四十回 密度曲線觀察面積比例，累積分布計(jì)算高低差值
42第四十一回 因素獨(dú)立才有正態(tài)分布，曲線疊加造就雙峰圖形
43第四十二回 標(biāo)準(zhǔn)差衡量數(shù)據(jù)差異，置信度體現(xiàn)估測(cè)信心
44第四十三回 相關(guān)分析巧點(diǎn)鴛鴦譜，多種圖表畫(huà)出姻緣線
45第四十四回 熱力地圖看穿世事冷暖，相關(guān)矩陣算透數(shù)據(jù)離合
46第四十五回 相關(guān)系數(shù)算法初探，線性回歸原理解析
47第四十六回 回歸工具琳瑯滿目，繪圖建模各有所長(zhǎng)
48第四十七回 重采樣簡(jiǎn)化時(shí)間分組，closed指明左右包含
49第四十八回 滑動(dòng)窗口撫平異常波動(dòng)，Label參數(shù)選定左右標(biāo)簽
50第四十九回 二維列表映射地圖數(shù)據(jù) 三行代碼繪出錦繡山河
51第五十回 網(wǎng)絡(luò)圖條條梳理關(guān)系線，漏斗圖層層篩查業(yè)務(wù)流
章節(jié)5:機(jī)器學(xué)習(xí)入門試看
52第五十一回 機(jī)器學(xué)習(xí)無(wú)非程序代碼，指定規(guī)則然后順藤摸瓜
53第五十二回 任務(wù)類型要明確，特征數(shù)據(jù)是核心
54第五十三回 兩行代碼手寫KNN算法，多個(gè)近鄰決定未知者類型
55第五十四回 SKLearn在手何必多寫代碼 訓(xùn)練測(cè)試分開(kāi)輕松驗(yàn)證模型
56第五十五回 交叉驗(yàn)證提升測(cè)試質(zhì)量，網(wǎng)格搜索窮盡參數(shù)組合
57第五十六回 數(shù)據(jù)歸一化同文共軌，特征過(guò)擬合畫(huà)蛇添足
58第五十七回 歐氏距閔氏距按需擇取，標(biāo)準(zhǔn)化歸一化各有短長(zhǎng)
59第五十八回 按距離設(shè)權(quán)重親疏各異，召回率精確率視角不同
60第五十九回 條件獨(dú)立性化繁為簡(jiǎn)，樸素貝葉斯巧分類別
61第六十回 詞袋模型可解文章義，化整為零拆出特征集
62第六十一回 SKLearn工具齊備，郵件分類實(shí)戰(zhàn)告捷
63第六十二回 決策樹(shù)自動(dòng)生成判斷結(jié)構(gòu)，信息熵精確算出數(shù)據(jù)價(jià)值
64第六十三回 以信息增益為導(dǎo)向，選佳條件做分枝
65第六十四回 sklearn輕松構(gòu)建決策樹(shù)，文本特征必須編碼整數(shù)值
66第六十五回 數(shù)值特征逐個(gè)試驗(yàn)分界線，隨機(jī)森林集體決定預(yù)測(cè)值
67第六十六回 邏輯回歸術(shù)無(wú)關(guān)邏輯，支持向量機(jī)只看支持
68第6770回 主流ML模型原理、方法與案例（即將發(fā)布）
69精彩片段預(yù)覽——用修仙講解啥叫數(shù)據(jù)分析