• Python基礎知識、數(shu)據類(lei)型及(ji)結構、常見函數(shu)、機器學習；

• 數據挖掘、機器學(xue)習、人工智能、數據模型、挖掘算(suan)法等基礎知識。

一、數據分析概述(shu)

1.1數(shu)據分析是什么

1.2什么人(ren)需(xu)要(yao)數(shu)據分析

1.3數據(ju)分(fen)析基(ji)本流程

二、Python數據分析工(gong)具

2.1 python介紹(shao)

2.2環境配(pei)置與安裝(zhuang)的內容

2.3 NumPy

2.4 Pandas

三、數據準備(bei)

3.1 數據類型

3.2 數據結(jie)構

3.3 數(shu)據(ju)導入

3.3.1 JSON

3.3.2 MYSQL

3.3.3 Excel

3.4 數據導出

四、數據處理

4.1 數據(ju)清洗

4.2 數據抽取

4.3 數(shu)據合并(bing)

4.4 數(shu)據計算

4.5 數據轉換

五(wu)、數(shu)據(ju)分析

5.1 基本統計(ji)

5.2 分(fen)組(zu)分(fen)析(xi)

5.3 結構分析

5.4 分(fen)布分(fen)析

5.5 交叉分(fen)析

5.6 矩陣分析(xi)

5.7 RFM分析

六、數據挖掘

6.1 相關(guan)分析

6.2 簡單線性回歸

6.3 多(duo)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 關聯規則

6.9 時間序(xu)列分析

七(qi)、數據可視(shi)化(hua)

import matplotlib.pyplot as plt

matplotlib.org更多庫

7.1 餅圖

7.2 散點圖

7.3 折線(xian)圖

7.4 柱(zhu)形圖

7.5 直方(fang)圖(tu)

7.6 散點(dian)圖

7.7 樹圖

7.8 地圖

7.9 熱(re)力地圖

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