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本套课程来自云开见明:Python数据分析师特训营,本套课程由数据分析专家讲师:Peter Lee老师主讲,课程为2019年11月至2020年最新课程。本课程适合零基础或基础薄弱同学学习。共6大章节84小节, 共计6.3G。文章底部附下载地址。
本课程为:Python数据分析从入门到精通课程,通过本套课程的学习,可以熟练掌握Python数据分析的常用操作,并结合实际案例数据,让同学们全面掌握数据分析的过程,包括数据获取,数据预处理,数据可视化和结果解读等。为今后在工作遇到的问题提供一定的帮助。
统计分新
1、基本统计学概念;常用统计学概念、统计量和点估计和区间估计等
2、描述性统计分析:分类变量和连续性变量的描述性统计和Python实现
3、假设检验:掌握假设检验的原理和Python实现
4、卡方分析和方差分析:掌握卡方分析和方差分析的原理和Python实现
5、相关分析:掌握相关系数的度量,如皮尔森相关系数和斯皮尔曼相关系数和Python实现
Python数据分析师特训营 课程截图
客例实战:大量企业实际项目案例以及真实数据集,如电商,金融等。
1、数据分析流程:介绍一个项目的数据分析流程,以零售消费数据为案例电商零售数据分析:根据用户行为进行用户分层,基于分层结果提出优化建议
2、淘宝数据分析案例:以淘宝交易数据为例,探索用户的相关行为
3、互联网金融案例:网贷平台用户画像和风险分析
官方地址:https://cloudslearn.com/index.php?app=classroom&mod=Album&act=view&id=27
北京黄*[136****1617]
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河北黄*[136****7903]
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四川谢*[131****9105]
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宁夏柳*[159****7576]
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云南杨*[152****3147]
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云南方*[131****6150]
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山东周*[139****8207]
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上海孙*[131****9794]
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江西赵*[139****3807]
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广西赵*[139****1073]
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宁夏郑*[188****5858]
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海南朱*[159****5486]
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江苏孙*[139****5019]
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江西方*[189****7129]
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上海方*[137****7840]
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广东符*[189****8802]
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广西符*[131****3174]
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宁夏钱*[135****5809]
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山东郑*[152****8186]
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辽宁赵*[135****7526]
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广西符*[131****8542]
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黑龙江黄*[152****6404]
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辽宁周*[135****4962]
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湖北刘*[159****5534]
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海南朱*[158****8068]
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福建王*[189****6155]
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云南赵*[133****9471]
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辽宁朱*[133****3091]
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北京方*[131****2991]
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宁夏柳*[138****3387]
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湖北刘*[159****5544]
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青海李*[135****7573]
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上海张*[131****8409]
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福建刘*[159****3775]
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湖北符*[135****5949]
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湖北柳*[133****2147]
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吉林张*[139****7655]
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青海钟*[152****8114]
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江苏王*[139****1113]
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贵州钟*[159****3005]
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浙江钱*[136****2138]
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上海李*[133****9895]
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辽宁李*[139****4202]
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海南杨*[136****2093]
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辽宁孙*[188****2502]
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吉林刘*[138****2661]
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第一章
1.Python数据分析大纲介绍-第一章1节.MP4
2.Python使用入门(上)-第一章2节.mp4
3.Python使用入门(下)-第一章3节.mp4
4Python数据类型-第一章4节.mp4
5Python数据结构之列表-第一章5节.mp4
6Python数据结构之元组和集合-第一章6节.mp4
7Python数据结构之字典-第一章7节.mp4
8Python控制语句之条件语句-第一章8节.mp4
9Python控制语句之循环语句-第一章9节.mp4
10Python控制语句之其他语句-第一章10节.mp4
11函数介绍(上)-第一章11节.mp4
12函数介绍(下)-第一章12节.mp4
13json文件解析-第一章13节.mp4
14字符串处理(上)-第一章14节.mp4
15字符串处理(下)-第一章15节.mp4
16高级函数(上)-第一章16节.mp4
17高级函数(下)-第一章17节.mp4
18Python数据分析常用库-第一章18节.mp4
第二章
1数组创建和属性-第二章1节.mp4
2索引和切片(上)-第二章2节.mp4
3索引和切片(下)-第二章3节.mp4
4数组形状改变-第二章4节.mp4
5数组的ufunc广播机制-第二章5节.mp4
6排序与搜索-第二章6节.mp4
7Numpy数据读取和存储-第二章7节.mp4
8Numpy字符串操作-第二章8节.mp4
9Numpy随机数生成-第二章9节.mp4
10Numpy统计相关函数-第二章10节.mp4
11Numpy线性代数-第二章11节.mp4
第三章
1Pandas常用数据结构-第三章1节.mp4
2Pandas常用数据结构之Dataframe结构-第三章2节.mp4
3Excel及csv等数据获取与保存-第三章3节.mp4
4数据筛选-第三章4节.mp4
5条件查询和增删改查-第三章5节.mp4
6数据库数据获取和保存-第三章6节.mp4
7数据整合-第三章7节.mp4
8层次化索引-第三章8节.mp4
9数据排序-第三章9节.mp4
10分组聚合(上)-第三章10节.mp4
11分组聚合(下)-第三章11节.mp4
12透视图和交叉表-第三章12节.mp4
13Pandas其他函数运用(上)-第三章13节.mp4
14Pandas其他函数运用(下)-第三章14节.mp4
15重复值处理-第三章15节.mp4
16缺失值处理-第三章16节.mp4
17异常值处理-第三章17节.mp4
18数据离散化-第三章18节.mp4
第四章
1Matplotlib绘图基础-第四章1节.mp4
2简单图形绘制(上)-第四章2节.mp4
3简单图形绘制(下)-第四章3节.mp4
4图形基本设置-第四章4节.mp4
5统计图形实战(一)-第四章5节.mp4
6统计图形实战(二)-第四章6节.mp4
7统计图形实战(三)-第四章7节.mp4
8完善统计图形(上)-第四章8节.mp4
9完善统计图形(下)-第四章9节.mp4
10图形样式高级操作-第四章10节.mp4
11Seaborn基础-第四章11节.mp4
12绘制常用统计图形(上)-第四章12节.mp4
13绘制常用统计图形(下)-第四章13节.mp4
14其他参数和图形-第四章14节.mp4
15Plotly介绍和基础-第四章15节.mp4
16常见图形绘制(上)-第四章16节.mp4
17常见图形绘制(下)-第四章17节.mp4
18图形设置-第四章18节.mp4
第五章
1描述性统计分析-第五章1节.mp4
2假设检验-第五章2节.mp4
3卡方分析和方差分析-第五章3节.mp4
4相关分析-第五章4节.mp4
第六章
1数据分析项目流程.mp4
电商平台零售数据分析(二).mp4
电商平台零售数据分析(三).mp4
电商平台零售数据分析(四).mp4
电商平台零售数据分析(一).mp4
互联网金融项目(二).mp4
互联网金融项目(三).mp4
互联网金融项目(四).mp4
互联网金融项目(一).mp4
零售消费数据(上).mp4
零售消费数据(下).mp4
探索用户行为模式(二).mp4
探索用户行为模式(三).mp4
探索用户行为模式(四).mp4
探索用户行为模式(一).mp4