python3数据分析视频教程实战

课程目录

〖课程目录〗: $ b) s+ O+ z( W% Z( j3 U0 b! \
课时01 │ 课时01.课程介绍 │ ( t9
8 `/ r2 q' F% h/ L
课时02 │ 课时02.课程内容与安排 # H( A$ C5 Z. V │ 3 q3 D: B. F. `! x/ `, l' E
课时03 │ 课时03.为什么选择Python进行数据科学？ │ " u5 ?* Z4 `6 g9 }
课时04 │ 课时04.使用Anaconda安装python环境 8 Z9 p8 Z* P; c$ k │
课时05 │ 课时05.python.基础-1 " O* J5 r$ y* u# _ │
课时06 * W6 K' _9 N# `/ U%
课时06.Python.基础-2 ! h) T) H9 i1 }- I& ? │
课时07 │ 课时07.ipython介绍 │ 4 y2 e5 m0 J# g- P
课时08 │ 课时08.jupyter.notebook ' }3 `2 l* \& v6 S( ]/ D3 Y │ ( ?/ ` r6 P, m! U1 r2 l
课时09 │ 课时09.git与github-1 - j! H3 ~7 R; s# m │
课时10 │ 课时10.git与github-2 + `! m u) z8 ]4 s4 I) ?) k7 h │
课时11 │ 课时11.git与github-3 + u0 h3 G7 o5 o! a │ % }& z& ? P( d3 q9 M( [
课时12 │ 课时12.数据分析五部曲 │ 5 o+ S+ \' d# S, k
课时13 9 ]2 \1 X- p( v0 e1 G/ F │ 课时13.本章作业 │
课时14 │ 课时14.为什么学习Pandas │ 9 M; r.
8 F1 X1 c8 w, u _
课时15 ) J8 m, {6 _6 B% ~: N( w │ 课时15.Numpy介绍 5 q. z6 t( \. k& k │ 7 R1 o7 o6 H% X3 O! U
课时16 │ 课时16.Numpy.-.creation │
课时17 8 ?8 E2 a) \( c( ]8 k │ 课时17.Numpy.-.Slice │ / V9 Z4 A2 {$ L2 B)
% X
课时18 - S/ _ J5 F7 @; h% N │ 课时18.Numpy.-.reshape与combine % M: @# q* M6 \1 I. G! N0 Y │ & x- ]! g! H: ^# ^' c) G( E6 E
课时19 │ 课时19.Numpy-通用函数 │
课时20 │ 课时20.Series.-.Creation │ 2 q* q+ N( ?& M2 E, J
课时21 │ 课时21.Series-Index.与.Slicing ! K! `, W/ @3 T" W( N │ L s! F- g1 O
课时22 : w& V- V- J: z: u │ 课时22.Series.-..Update.与deletion , X6 p* }) a3 Y- v* M, ^ │ 3 t( M n' [4 c5 i+ d6 W
课时23 │ 课时23.Series.-.描述性统计 , z5 @# Q8 r* h& C │ 7 V+ h, b" b. F" U& L, }
课时24 ' C0 k% h+ _; Z! {" \; F2 o+ W │ 课时24.Series-.向量化运算 + ^ G$ w: j: @6 ? │
课时25 / F, r) ~% \3 l: F │ 课时25.DataFrame基础 * d7 y& Q% h# H7 v# Q+ u" g! [ │ 0 F+ K) U" @6 B( {3 t6 t
课时26 % r& D8 ~# t" z2 O+ t6 M │ 课时26.选择DataFrame-中的列 # }2 T; K' y, R$ W. j% w │
课时27 │ 课时27.选择DataFrame-中的行 7 w) U7 B" a4 V' k' j% v1 u │
课时28 │ 课时28.修改DataFrame中的列 │ " R, w! o7 h7 z* d
课时29 │ 课时29.DataFrame行操作 . r: _6 l9 v1 c2 \; E6 O, t% j! F' G │
课时30 │ 课时30.DataFrame.中的multi-index以及排序 1 I$ S: D9 d: w' S1 E │ 5 G$ k% T4 f- P' q% m
课时31 ' b* I8 v$
* o4 J' Q* \ │ 课时31.DataFrame-.Summary.Statistics │
课时32 5 p+ }( D- d# V2 E6 t, o │ 课时32.课后作业 0 @; H# @0 r; ~" N3 R3 K │ . w0 \' j$ _# [1 ]% [9 s3 ?4 u
课时33 ! T& C% D( _- V+ m0 M │ 课时33.CSV文件读取 0 h& X% u! c/ K; U │ * ~1 k6 N2 k5 \4 b% W1 o
课时34 │ 课时34.文件读取进阶 & u# e: x2 R4 d7 S- G$ n │
课时35 ) ?2 q, e; X9 q2 S; H& J │ 课时35.JSON以及Excel文件读取 4 m+ q: d+ m1 z2 V │
课时36 0 R/ U0 t0 r# I( ?- V8 N) ^9 @% Y" E │ 课时36.数据库读取 │
课时37 │ 课时37.读取web数据源以及股票数据 │
课时38 │ 课时38.groupby分组统计-欧洲冠军杯数据探索 │ 7 k) ]6 p6 k% ~
课时39 ' y( o+ t' _2 y( w │ 课时39.groupby.multi.index-欧洲联赛数据探索 ( u- M6 r# q1 u9 X │ 7 L9 _! f; t1 P! l2 P7 y1 \* r
课时40 │ 课时40.group.aggregation-欧洲冠军杯数据探索 │
课时41 │ 课时41.python数据可视化简介 ; y7 H' O, _- e& `- s# e# g9 s4 R1 ] │ 2 i, ?- L0 e7 c. d2 n# B0 }/ }
课时42 │ 课时42.pandas数据可视化基础 ) a8 h' Q# K2 `# z5 n, I8 o! m │ % `( O( ?& C5 V% @9 h( j
课时43 │ 课时43.绘制多个图形-subplots │ * x8 o3 t% E& D4 }
课时44 │ 课时44.条形图-泰坦尼克数据分析 │
课时45 , L0 P3 ]% S3 h0 a │ 课时45.直方图与boxplot-泰坦尼克数据分析 " J# T# t5 e6
- F2 D6 O │ !
; P; V: i( s
课时46 & X$ P, Y8 ?0 K( S; h% h6 N0 _5 V │ 课时46.本章作业 " T+ [% f7 h# L9 Z6 t$ o# a │
课时47 : i( I$ N1 d Q- f │ 课时47.读取文件时的空值处理 8 K n5 n m; Z! ~7
: ^5 u │
课时48 , ^4 T# }3 T- m! q; L$ g │ 课时48.如何drop.空值 : p% V, a% c8 A, S │ 2 [5 q' y9 _( P3 \/ a) E4 W8 [# y7 I& [$ k
课时49 │ 课时49.如何填充空值 ) P# \6 e6 J; e& Z+ p │
课时50 5 \$ ^- [) ~& [' @% d │ 课时50.数据插值 0 K' M! m1 Y. ~0 q/ _ │ , b3 W% G% m5 h' O7 c& ~ ~+ e
课时51 │ 课时51.数据变换与重复值处理 5 R6 w! `1 N$ ?9 l% n │
课时52 │ 课时52.Outlier数据处理 / g) ?" d- m4 S- Z! n │ 3 F2 `6 m( M0 M8 W! p
课时53 │ 课时53.数据merge初步 8 I& P! E$ [9 H6 I) q5 n4 f │
课时54 │ 课时54.数据merge进阶 3 F* l( q/ m0 u( m │ ) q* R. l7 _& s3 {) w
课时55 $ z! P. Y6 M; [( V9 M4 z │ 课时55.DataFrame连接-concat . Z0 n0 s7 q; q6 F( R+ [# R% U │ &
$ R2 Y3 u& q3 m/ d" P
课时56 │ 课时56.pivot.data 1 r5 P5 K' u5 B4 h; T" y4 F │
课时57 ( r5 V2 ~) V2 N7 _* f3 L2 r% k( \ │ 课时57.数据stack与unstack │ # P+
: V$ k9 x- N. A0 B7 T, M
课时58 │ 课时58.案例：.使用pivot_table分析销售数据 │
课时59 │ 课时59.matplotlib简介 0 n( ^, v. v6 C6 C, o9 R% T9 y │ 9 ^$ q2 U3 z. e, O, m$ M
课时60 │ 课时60.matplotlib进阶-1 - \* S0 l+ T1 c& I │
课时61 5 I. L3 H- q$ _4 M │ 课时61.matplotlib进阶-2 5 M# F3 \' b: B! C, R: ], e% V │ + o; c: u% A- x6 w9 r4 Q6 k8 E& \
课时62 │ 课时62.matplotlib进阶-3 │
课时63 │ 课时63.matplotlib进阶-4 │
课时64 % L# {) ~1 M! k3 U │ 课时64.seaborn统计图形可视化之样式 │ 6 j, Y- {7 L& f( ^$ e$ u3 A: g
课时65 !
6 [1 r( p4 k; h- G │ 课时65.案例：小费数据集-1 │ ; c6 J3 S; P8 Q8 Y9 k
课时66 │ 课时66.案例：小费数据集-2 3 `" x& [1 Y; U/ ] │ : x! L3 `' p% _9 m. K
课时67 │ 课时67.案例&iris数据集可视化 │ :
4 `2 P8 R. z7 q# _* Q6 w
课时68 │ 课时68.航班延迟数据分析案例-1 │
课时69 │ 课时69.航班延迟数据分析案例-2 ( p% G: e( W* `. w; J │ 6 }5 ~- e6 Z0 f/ B0 v/ b
课时70 │ 课时70.航班延迟数据分析案例-3 │
课时71 8 V) [6 V% V; D │ 课时71.航班延迟数据分析案例-4 ) L V2 ^! W& O% y; N │ , P" C2 Z) c4 v7 v; i9 d/ T
课时72 $ t3 i# Z4 n9 _" K7 ?# [ │ 课时72.航班延迟数据分析案例-5 │
课时73 │ 课时73.课后案例练习 7 U; ]$ q6
1 w6 I5 N# Y │ , G/ F3 ], P2 h+ I# r- c5 P, ~! S0 W
课时74 6 h4 Y. G7 F$ @$ c │ 课时74.movielens电影评分案例-1 │
课时75 % V7 y2 p& T& O6 m- m! W │ 课时75.movielens电影评分案例-2 . A$ Q( o& m3 V/ v* l │
课时76 * U3 t# p4 H) m8 c9 Q4 j9 L │ 课时76.movielens电影评分案例-3 │
课时77 * o) q( g! h+
' W6 I+ u- f5 d! r- ]: S │ 课时77.描述性统计之均值 ; @" T9 J8 H' [$ G │ 2 d' M- c, {8 H# ]
课时78 5 a3 i+ o- S9 j4 G3 l7 b9 o │ 课时78.数据分布,偏度以及峰度 │
课时79 + P6 Z. B% L+ ?8 Y' ~! h │ 课时79.概率分布之均匀分布与正态分布 # F: K7 u! N! D) y( @! B │ 8 w- c! A0 _2 H
课时80 │ 课时80.概率分布之几何分布与二项分布 │ ; `; F0 f) K! k5 n# ~:
2 v
课时81 │ 课时81.概率分布之泊松分布与指数分布 ) d8 ?, \: s7 T │
课时82 - j3 a% J$ @( s$ D) E │ 课时82.商品库存案例-泊松分布 │
课时83 │ 课时83.点估计 & h! h3 v4 T( w+
: ]: q! k, J' \4 B │ 0 m8 K! A: e; w* w% K# P
课时84 │ 课时84.置信区间 │
课时85 , ~% H4 P7 V1 o4 u% y │ 课时85.t检验 1 j) q-
1 x& G! P' `4 o │ 4 L/ Z( @& u9 U
课时86 │ 课时86.1型错误与2型错误 │ 8 F9 q) f! D2 p* S+ d5 ]
课时87 │ 课时87.卡方goodness.of.fit检验 │ , _ u! V* O+ ?; A& h- M' ^- S& e
课时88 │ 课时88.卡方独立性检验 % Y. w; N3 e a+ i4 Z/ m, } │
课时89 $ A5 N/ j/ p% f+ ]. R4 p │ 课时89.案例：.AB测试 │
课时90 │ 课时90.案例：次日留存率分析 │
课时91 ' v( B: Z0 D) L V7 x/ K+ o │ 课时91.方差分析ANOVA 5 u) ~ A9 Z% t# B6 }! d │ ) n( y+ Z, o5 E' d5 D
课时92 ! M& j& _9 r% q3 i, R │ 课时92.案例作业1-.停车罚单分析 ( G3 c# B: D% D │ 4 b y- ]4 R J: `" O
课时93 │ 课时93.案例作业2：自行车被盗数据分析 " r7
. F m8 c' c# r6 a5 P.
0 g) ? │ / {9 e! V. a3 D, } c: _/ I7 g
课时94 / R M D8 \) Z$ H0 r │ 课时94.案例作业3：英国2016肥胖数据分析 │
课时95 │ 课时95.案例作业4：泰坦尼克生还数据分析 # E) {7 j) J/ P4 \( G" y │ 7 K- s$ z" S, H& T2 w, I
课时96 │ 课时96.案例作业5：巴尔的摩公务员工资数据分析 % I5 Z8 p5 ]+ h0 G, q5 h% b4 \9 a │ , H0 A, q/ Q# Y- ?# _! c
课时97 │ 课时97.案例作业6：呼叫中心数据分析 3 w- \, A2 C* \7 j2 u7 n3 a │ 8 X# t" V1 P9 M% G- H( {7 x! L& S
课时98 │ 课时98.什么是Cohort.Analysis L- g. x. w. @# G& b │ 8 l, d# l6 q+ q- a; X; x4 }# B- V
课时99 │ 课时99.构建群组 3 }% F- J* \0 p# P6 @; y: M │ 7 E1 a* n' c; `; F0 A( q2 _4 y& D; g
课时100 │ 课时100.Cohort.Analysis以及可视化 │
课时101 0 m2 @, R" N: N7 V9 p: W. U, d │ 课时101.apache.log.parser介绍 9 s3 S* B6 ^6 I( G# J1 T │ ' o! o; O2 X5 y$ e9 ?2 B' z$ B
课时102 │ 课时102.log数据整理 ! [$ }5 R! c8 D │
课时103 " e3 y, Y X: a7 ~ │ 课时103.网站流量分析 │ $ \: j& C+ i$ W# y3 Z3 T, `
课时104 "
7 z1 c' B" N( N# y │ 课时104.网站返回状态码分析 " K$ C0 }5 g1 \% r) t) L │
课时105 │ 课时105.网站流量来源分析 8 E% u! ? F _; T │
课时106 & @, F0 }/ w! B7 ~ │ 课时106.Basemap基本功能介绍 │
课时107 : q9 A7 V! z: @: C │ 课时107.案例：.过去一周全球地震数据可视化 │
课时108 9 H$ O" D) y# r6 t │ 课时108.交通违法数据可视化 │
课时109 │ 课时109.案例作业：网站访问源地理信息可视化 [1 j. h5 n8 `* R) e9 T& L │
课时110 : B# U8 Z2 ]$ y2 e8 G1 y' q │ 课时110.时间序列数据 │ ` ) e! d. C# l8 [) V! g" L/ a
课时111 ; \6 ? F+ L: H1 z8 s │ 课时111.股票数据分析 9 I0 t1 }$ Z& s, \' A% l7 l0 s' Y4 X: [ │ : z$ \2 R# A8 n" h
课时112 & }) G0 n6 ~6 d' M6 E, [! T- a │ 课时112.K线图与均线 / i& a/ I# ~) _! i2 U8 Y' C! j/ ? │ , J1 S. Q0 k1 V4 K
课时113 0 ^. M8 M: }0 R9 h1 @ │ 课时113.费城罪案数据分析 8 w8 w6 p8 d: `& n- u* V& P% v │ ) @7 c6 j7 ^& `* K M0 E
课时114 0 t- X# ?0 v2 T& E' X │ 课时114.芝加哥犯罪热图分析 │
课时115 │ 课时115.911电话分析
〖课程目录〗 b) s+ O+ z( W% Z( j3 U0 b! \
课时02