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入门
- 1
什么是数据分析？
Python中的NumPy
- 1
NumPy 简介
- 2
NumPy 数组创建
- 3
NumPy 数组索引
- 4
NumPy 数组的转置
- 5
处理 NumPy 数组
- 6
挑战：从二维 NumPy 数组中查找最小值和最大值
- 7
解决方案：从二维 NumPy 数组中查找最小值和最大值
- 8
测验
结论
- 1
课程总结
- 2
接下来是什么？
Python中的Pandas
- 1
Pandas 简介
- 2
Pandas 中的序列（Series）
- 3
Pandas 中的 DataFrame
- 4
重新索引对象
- 5
选择和删除序列中的条目
- 6
选择和删除 DataFrame 中的条目
- 7
在 Pandas 中排序和排名
- 8
处理缺失数据
- 9
附加功能和特性
- 10
挑战：求和与交换
- 11
解决方案：求和与交换
- 12
测验
数据分析中的统计学
- 1
统计特征
- 2
概率分布
- 3
中心极限定理
数据处理
- 1
处理 CSV 文件
- 2
合并数据
- 3
数据重塑
- 4
数据映射与查找重复项
- 5
替换并重命名
- 6
在数据中发现异常值
- 7
数据分组
- 8
数据聚合
- 9
拆分-应用-合并技术
- 10
挑战：清理数据
- 11
解决方案：清理数据
- 12
测验
数据可视化
- 1
可视化工具
- 2
直方图绘制
- 3
箱线图
- 4
回归图
- 5
热力图
- 6
散点图与核密度估计图
- 7
挑战：可视化 Seaborn 数据集
- 8
解决方案：可视化 Seaborn 数据集
- 9
测验
数据抓取
- 1
什么是网络爬虫？
- 2
探索 Selenium
- 3
抓取域名
- 4
测验
项目一
- 1
股票市场分析
- 2
第一部分：价格趋势
- 3
第二部分：每日收益
- 4
第三部分：股票的相关性
- 5
第四部分：风险评估
- 6
第五部分：预测未来股票走势
项目 #2
- 1
客户行为分析
- 2
第一部分：品牌分析
- 3
第二部分：客户行为分析
- 4
第三部分：识别知名品牌与品类
- 5
第四部分：RFM分析
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