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Beginner
2h 30m

Python数据分析与可视化

本课程无需任何先验经验,任何人都可以学会使用Python进行数据分析与可视化。停止使用Excel,开始发挥Python的强大功能。 数据分析师是21世纪最热门的职业之一。作为分析师,你的目标是从数据的层层表象中挖掘出有价值的信息,以回答感兴趣的问题——这正是数据分析的力量。它能让你将原始数据转化为有意义且可操作的洞察。 在本课程中,你将学习如何使用Python、NumPy、SciPy、Pandas和Seaborn进行数据处理与可视化。你将掌握数据分析项目的四个关键步骤:读取数据、描述数据、清洗数据和可视化数据。在每个步骤中,你都将使用数据分析师日常工作中最常用、最受欢迎的工具。完成本课程后,你将能够自信地从数据中提取知识并获得答案。

6 Lessons
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Personalized Learning
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Python数据分析与可视化
本课程无需任何先验经验,任何人都可以学会使用Python进行数据分析与可视化。停止使用Excel,开始发挥Python的强大功能。 数据分析师是21世纪最热门的职业之一。作为分析师,你的目标是从数据的层层表象中挖掘出有价值的信息,以回答感兴趣的问题——这正是数据分析的力量。它能让你将原始数据转化为...

WHAT YOU'LL LEARN

理解数据分析的基本概念,以及Python在数据分析中的作用

Content

6 Lessons • 0 Quizzes • 0 Challenges

什么是分析?
  1. 1

    分析入门

  2. 2

    为什么选择 Python 进行数据分析

Python 基础入门(数据分析方向)
  1. 1

    入门

  2. 2

    数据结构

  3. 3

    控制流与内置函数

  4. 4

    Numpy 是一个外部库

  5. 5

    Scipy 是一个外部库

  6. 6

    练习:使用 Numpy 和 Scipy

  7. 7

    解决方案回顾:使用 NumPy 和 SciPy

读取数据
  1. 1

    逗号分隔文件

  2. 2

    JSON 文件

  3. 3

    原始文件

  4. 4

    练习:读取 Auto MPG 数据集

  5. 5

    解决方案回顾:读取 Auto MPG 数据集

描述数据
  1. 1

    统计与计数

  2. 2

    数据重塑

  3. 3

    练习:按组聚合

  4. 4

    解决方案回顾:按组聚合

数据清洗
  1. 1

    缺失数据

  2. 2

    异常值

  3. 3

    数据缩放

  4. 4

    分类数据

  5. 5

    练习:清理汽车燃油效率数据集

  6. 6

    解决方案回顾:清理汽车燃油效率数据集

数据可视化
  1. 1

    可视化入门

  2. 2

    散点图可视化

  3. 3

    使用条形图进行可视化

  4. 4

    分布可视化

  5. 5

    使用折线图进行可视化

  6. 6

    热力图可视化

  7. 7

    使用多图网格进行可视化

  8. 8

    练习:可视化汽车燃油效率数据集

  9. 9

    解决方案回顾:可视化汽车燃油经济性数据集

  10. 10

    自我测试

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Course Author:Anonymous User

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