数据科学小咖入门系列-10个案例带您快速入门数据分析视频课程

了解数据分析的基础流程,学习数据探索,缺失值处理,apply函数,数据合并

346人学习

初级19课时2018/12/21更新

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Jack Qian
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  • 课程介绍
  • 课程大纲

适合人群:

有Python基础,想要了解数据科学,快速掌握数据分析

你将会学到:

了解数据分析的基础流程,学习数据探索,缺失值处理,apply函数,数据合并

课程简介:

    数据科学(DataScience)是关于数据的科学,定义为研究探索Cyberspace中数据界奥秘的理论、方法和技术。近些年,企业对数据分析,数据科学家岗位的需求越来越多,这不是偶然。过去十多年,中国互联网行业靠着人口红利和流量红利野蛮生长;而随着流量获取成本不断提高、运营效率的不断下降,这种粗放的经营模式已经不再可行。互=企业迫切需要通过数据科学家来实现精细化运营,降低成本、提高效率;

课程知识大纲如下:

Ÿ  数据科学入门

n 什么是数据科学

n 成为一名数据科学家需要哪些知识储备

n 数据分析的基本流程

n Python数据科学环境安装-Anaconda

Ÿ  案例实践1:基于Chipolte快餐数据完成数据探索方法学习

n 知识点1:下单数商品分析

n 知识点2:多少种商品被下单

n 知识点3:下单次数最多的商品

n 知识点4:收入分析,不同种商品销售情况分析

n 知识点5:groupby,sort_values,values_counts,sum等使用

Ÿ  案例实践2:基于2012欧洲杯数据完成数据过滤与排序学习

n 知识点1:球队参赛情况分析

n 知识点2:黄牌数的平均值

n 知识点3:进球分析

n 知识点4:球队分析

n 知识点5:英格兰,意大利队分析

Ÿ  案例实践3:基于酒类消费数据完成数据分组学习

n 知识点1:啤酒消费分析

n 知识点2:啤酒消费种类分析

n 知识点3:消费中位数分析

n 知识点4:饮品消费分析

Ÿ  案例实践4:基于1960-2014美国犯罪数据完成resample函数学习

n 知识点1:美国历史上生存最危险的年代

n 知识点2:数据框合并分析

n 知识点3:犯罪中位数分析

n 知识点4:犯罪整体情况评估

n 知识点5:缺失值分析等

Ÿ  案例实践5:基于虚拟姓名数据完成数据合并练习

n 知识点1:虚拟姓名整体分析

n 知识点2:数据框合并分析

n 知识点3:多数据合并

n 知识点4:整体数据集成

Ÿ  案例实践7:基于风速数据完成数据统计练习

n 知识点1:风速平均值分析

n 知识点2:一个月的平均风速

n 知识点3:统计分析整体概况

n 知识点4:整体情况分析,字段重组等

Ÿ  案例实践8:基于Pokemon数据完成数据框学习 

n 知识点1:字段重命名的基本操作

n 知识点2:数据框重组,构建

n 知识点3:数据框添加,数据框处理

n 知识点4:数据框介绍等

Ÿ  案例实践9:基于Apple公司股价数据完成时间序列数据处理方法学习

n 知识点1:每个月的最后一个交易日

n 知识点2:最早的日期和最晚的日期相差多少天

n 知识点3:按照时间顺序可视化Adj Close值

n 知识点4:数据可视化方法等

Ÿ  案例实践10:基于Iris数据完成删除数据操作学习

n 知识点1:缺失值探索

n 知识点2:缺失值的替换

n 知识点3:列删除

n 知识点4:缺失行处理,索引重置等

本课程不提供课程资料

 


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