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Python数据分析--统计分析(2024版)

以真实商业案例为数据基础,课程内容围绕scipy.stats和statsmodels包的相关功能展开,从统计分析实战的角度出发详细介绍了如何在Python中完成数据描述、t检验、单因素方差分析、卡方检验、相关回归等统计分析操作。

51224人学习

中级71课时2024/07/22更新

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张文彤
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适合人群:

希望能够成为Python编程和数据分析的跨界人才,目前尚未成功,但仍然在不断努力的人。

你将会学到:

以真实商业案例为数据基础,课程内容围绕scipy.stats和statsmodels包的相关功能展开,从统计分析实战的角度出发详细介绍了如何在Python中完成数据描述、t检验、单因素方差分析、卡方检验、相关回归等统计分析操作。

课程简介:

以真实商业案例为数据基础,课程内容围绕scipy.stats和statsmodels包的相关功能展开,从统计分析实战的角度出发详细介绍了如何在Python中完成数据描述、t检验、单因素方差分析、卡方检验、相关回归等统计分析操作。


通过本课程的学习,学员将深入学习如何正确考察这些方法的适用条件,正确选择所需的方法加以应用,从而既满足了相关统计分析功能的需求,又为进一步学习statsmodels包中的复杂建模功能打下坚实的基础。


【更新记录】

2024.7:针对statsmodels 0.14版和pandas 3.0版,将课程更新升级至2024版。

2022.10:针对Anaconda 10月最新版(python 3.9),statsmodels 0.13.2版和pandas 1.4.4版完成兼容性测试,更新了对应的课程内容。

2022.1:针对Anaconda最新版(python 3.8),statsmodels 0.13.1版和pandas 1.3.5版完成兼容性测试,更新了对应的课程内容。

2021.4:基于最新的pandas1.2.3版,statsmodels 0.12.2版和scipy 1.6.2版对课程内容进行了更新。


【课程长度】

总时长:10小时

玩转python统计分析.png


【学员基础】

学员需要懂得Python语言的基本编程知识。

学员事前不要求学习统计分析的基本知识,但建议完全没有统计基础的学员事先学习免费视频课程《统计分析轻松入门》。

学员事前不要求有任何统计软件的使用经验。


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推广1.png



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