• Python基礎知識、數(shù)據(jù)類型及結構、常見函數(shù)、機器學習；

• 數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、人工智能、數(shù)據(jù)模型、挖掘算法等基礎知識。

一、數(shù)據(jù)分析概述

1.1數(shù)據(jù)分析是什么

1.2什么人需要數(shù)據(jù)分析

1.3數(shù)據(jù)分析基本流程

二、Python數(shù)據(jù)分析工具

2.1 python介紹

2.2環(huán)境配置與安裝的內容

2.3 NumPy

2.4 Pandas

三、數(shù)據(jù)準備

3.1 數(shù)據(jù)類型

3.2 數(shù)據(jù)結構

3.3 數(shù)據(jù)導入

3.3.1 JSON

3.3.2 MYSQL

3.3.3 Excel

3.4 數(shù)據(jù)導出

四、數(shù)據(jù)處理

4.1 數(shù)據(jù)清洗

4.2 數(shù)據(jù)抽取

4.3 數(shù)據(jù)合并

4.4 數(shù)據(jù)計算

4.5 數(shù)據(jù)轉換

五、數(shù)據(jù)分析

5.1 基本統(tǒng)計

5.2 分組分析

5.3 結構分析

5.4 分布分析

5.5 交叉分析

5.6 矩陣分析

5.7 RFM分析

六、數(shù)據(jù)挖掘

6.1 相關分析

6.2 簡單線性回歸

6.3 多重線性回歸

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(lián)規(guī)則

6.9 時間序列分析

七、數(shù)據(jù)可視化

import matplotlib.pyplot as plt

matplotlib.org更多庫

7.1 餅圖

7.2 散點圖

7.3 折線圖

7.4 柱形圖

7.5 直方圖

7.6 散點圖

7.7 樹圖

7.8 地圖

7.9 熱力地圖

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