• Python基礎(chǔ)知識(shí)、數(shù)據(jù)類型及結(jié)構(gòu)、常見函數(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)；

• 數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、數(shù)據(jù)模型、挖掘算法等基礎(chǔ)知識(shí)。

一、數(shù)據(jù)分析概述

1.1數(shù)據(jù)分析是什么

1.2什么人需要數(shù)據(jù)分析

1.3數(shù)據(jù)分析基本流程

二、Python數(shù)據(jù)分析工具

2.1 python介紹

2.2環(huán)境配置與安裝的內(nèi)容

2.3 NumPy

2.4 Pandas

三、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

3.1 數(shù)據(jù)類型

3.2 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

3.3 數(shù)據(jù)導(dǎo)入

3.3.1 JSON

3.3.2 MYSQL

3.3.3 Excel

3.4 數(shù)據(jù)導(dǎo)出

四、數(shù)據(jù)處理

4.1 數(shù)據(jù)清洗

4.2 數(shù)據(jù)抽取

4.3 數(shù)據(jù)合并

4.4 數(shù)據(jù)計(jì)算

4.5 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

五、數(shù)據(jù)分析

5.1 基本統(tǒng)計(jì)

5.2 分組分析

5.3 結(jié)構(gòu)分析

5.4 分布分析

5.5 交叉分析

5.6 矩陣分析

5.7 RFM分析

六、數(shù)據(jù)挖掘

6.1 相關(guān)分析

6.2 簡(jiǎn)單線性回歸

6.3 多重線性回歸

6.4 邏輯回歸

6.5 決策樹分析

6.6 聚類分析

6.7 因子分析

6.8 關(guān)聯(lián)規(guī)則

6.9 時(shí)間序列分析

七、數(shù)據(jù)可視化

import matplotlib.pyplot as plt

matplotlib.org更多庫

7.1 餅圖

7.2 散點(diǎn)圖

7.3 折線圖

7.4 柱形圖

7.5 直方圖

7.6 散點(diǎn)圖

7.7 樹圖

7.8 地圖

7.9 熱力地圖

鄒老師  上海威才咨詢 | 資深講師

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