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python数据分析

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    python数据分析
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随着云时代的来临,数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内获取、管理处理以及整理海量数据,为企业经营决策提供积极的帮助。数据分析作为一门前沿技术,广泛应用于物联网、云计算、移动互联网等战略性新兴产业。我国目前大数据处于高速发展阶段,其商业价值已经显现出来,特别是有实践经验的数据分析人才更是各企业争夺的热门。

课程概览
本课程全面地介绍数据分析的流程和Python数据分析库的应用,详细讲解利用Python解决企业实际问题的方法。课程共七章,第1章介绍了数据分析的基本概念等相关知识;第2~6章介绍了Python数据分析的常用库及其应用,涵盖NumPy数值计算、数据可视化、pandas统计分析、使用pandas进行数据预处理、使用scikit-learn构建模型,较为全面地阐述了Python数据分析方法;第7章结合之前所学的数据分析技术,进行企业综合案例数据分析。
授课讲师

黄晓杰

华为授业名师、华为双IE(云计算、云服务)、高校客座教授,撰写技术文章《云上主机安全设计》成功入选华为专家有料,阅读量1700次;每年培养华为认证人才250多人次,去年通过认证的学生量HCIA131人、HCIP85人、HCIE20人;具有着独特的教学风格,讲课深入浅出、通俗易懂,能与学生打成一片。课后经常与学生一起讨论问题,学员评价杰哥的课生动有趣,他们对技术的兴趣和热情也越来越高。

课程大纲
  • 第1章数据分析概述
  •     第1节 认识数据分析 试听
    视频名称:第一章 第一节 认识数据分析.mp4
  •     第2节 Python数据分析的工具 试听
    视频名称:第二节 python数据分析的工具.mp4
  •     第3节 安装Python的Anaconda发行版
  •     第4节 掌握Jupyter Notebook常用功能
  • 第2章NumPy数值计算基础
  •     第1节 NumPy数组对象ndarray
  •     第2节 NumPy矩阵、线性代数运算与通用函数
  •     第3节 利用NumPy进行统计分析
  • 第3章Pandas基础
  •     第1节 读/写不同数据源的数据
  •     第2节 DataFrame数据结构
  •     第3节 转换与处理时间序列数据
  •     第4节 使用分组聚合进行组内计算
  •     第5节 创建透视表与交叉表
  • 第4章使用Pandas进行数据预处理
  •     第1节 合并数据
  •     第2节 清洗数据
  •     第3节 标准化数据
  •     第4节 转换数据
  • 第5章Matplotlib、seaborn、pyecharts数据可视化基础
  •     第1节 Matplotlib基础绘图
  •     第2节 seaborn绘图基础
  •     第3节 pyecharts绘图基础
  • 第6章使用scikit-learn构建模型
  •     第1节 使用sklearn转换器处理数据
  •     第2节 构建并评价聚类模型
  •     第3节 构建并评价分类模型
  •     第4节 构建并评价回归模型
  • 第7章综合案例:航空公司客户价值分析
  •     第1节 了解航空公司现状与客户价值分析
  •     第2节 预处理航空客户数据
  •     第3节 使用K-Means算法进行客户分群
实验列表
  • 实验名称Numpy数值计算基础
  • 实验描述根据“某门课程平时成绩和期末考试成绩.xlsx”内容,计算课程的平时成绩和期末考试成绩的均值、标准差、方差、最小值、最大值,输出期末考试成绩排名有进步学生的名单。
  • 实验名称pandas基础
  • 实验描述完成创建员工收入信息的数据集,并对该数据集进行增、删、改、查的操作。 (1)创建一个包含有5位员工姓名、性别、年龄和月工资收入的数据集,数据集中的数据读者可以自拟。 (2)选择数据集中月工资收入这列数据。 (3)在增加一位员工收入信息,数据为(赵一平,男,34,7000)。 (4)将员工姓名为“李明”的月工资收入修改为8000。 (5)删除第2位员工的数据。 (6)筛选出月工资收入大于6000元的员工的数据。
  • 实验名称pandas数据处理
  • 实验描述按照已有的表格完成要求的操作
  • 实验名称Matplotlib数据可视化基础
  • 实验描述populations.npz包含我国1996~2015年人口特征数据(有6个特征:年末总人口中、男性人口、女性人口、城镇人口、农村人口和年份)。请先用numpy的load()读出数据,并根据下列要求,参考课件程序,编程绘制相应图形:
  • 实验名称scikit-learn构建模型
  • 实验描述(1)加载 iris 数据集,并划分训练集、测试集。 (2)对 iris 数据集使用PCA 降维,目的是把现有的4 维数据减少到3 维,这样处理可以减少数据维度,保留各数据的主要特征。要求是使用 PCA 构造函数,用 n components参数指定鸢尾花的维度为 3。 (3)使用 SVM对 ris 数据集进行分类,并评价
节数上课时间星期一 星期二星期三星期四 星期五星期六星期天
第1节08:00 - 08:40
第2节09:00 - 09:40
第3节10:00 - 10:40
第4节11:00 - 11:40
第5节14:00 - 14:40
第6节15:00 - 15:40
第7节16:00 - 16:40
第8节17:00 - 17:40
天数上课日期上课时间内容
相关课件 更多
  • csv

    某门课程平时成绩和期末考试成绩.csv

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    populations.npz

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    第一章 python数据分析概述

    大小:1.32MB

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    第二章 Numpy数值计算基础

    大小:249.2KB

    2023-08-04

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    第三章 pandas基础

    大小:298.69KB

    2023-08-04

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    第四章 使用pandas进行数据预处理

    大小:347.83KB

    2023-08-04


课程名称:
python数据分析
课程原价:
40000
课程现价:
199
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