        Python数据分析入门到实战培训

章节1:数据分析入门
1【数据分析准备】课程介绍
2【数据分析准备】什么是数据分析
3【数据分析准备】开发环境搭建
4【数据分析准备】jupyter notebook详细讲解
5【数据分析准备】作业-前奏部分作业
章节2：Numpy数据处理库（1）
6【Numpy库】Numpy库介绍
7【Numpy库】数组的创建方式
8【Numpy库】数组的数据类型详解
9【Numpy库】多维数组及其简单操作
10【Numpy库】数组的索引和切片详解
11【Numpy库】布尔索引
12【Numpy库】数组值的替换
13【Numpy库】索引和切片作业
14【Numpy库】数组的广播机制
15【Numpy库】数组形状操作-reshpae、resize、flatten、ravel
16【Numpy库】数组形状操作-数组的叠加
17【Numpy库】数组形状操作-数组切割
18【Numpy库】数组形状操作-转置
19【Numpy库】数组的浅拷贝和深拷贝
20【Numpy库】文件操作-csv文件操作
21【Numpy库】文件操作-save和load方式
22【csv文件】读取csv文件的两种方式
23【csv文件】写入csv文件的两种方式
24【Numpy库】作业-数组操作和文件操作作业
章节3：Numpy数据处理库（2）
25【Numpy库】NAN和INF值的认识
26【Numpy库】NAN和INF值处理-删除
27【Numpy库】NAN和INF值处理-替换
28【Numpy库】random模块
29【Numpy库】axis轴理解
30【Numpy库】通用函数-一元函数
31【Numpy库】通用函数-二元函数
32【Numpy库】通用函数-聚合函数
33【Numpy库】通用函数-布尔判断函数
34【Numpy库】通用函数-排序
35【Numpy库】通用函数-其他函数补充
章节4
36【Pandas库】Pandas库介绍
37【Pandas库】Series数据结构介绍
38【Pandas库】DataFrame对象的创建
39【Pandas库】查看DataFrame对象
40【Pandas库】DataFrame的基本操作
41【Pandas库】索引类型详解
42【Pandas库】Series索引操作
43【Pandas库】DataFrame索引操作
44【Pandas库】4种重置索引的方法
45【Pandas库】数据类型转化（1）
46【Pandas库】数据类型转化（2）
47【Pandas库】数据类型转化（3）
48【Pandas库】CSV文件操作详解
49【Pandas库】Excel文件操作详解
50【Pandas库】SQL文件操作详解
51【Pandas库】缺失值处理
52【Pandas库】apply、applymap以及axis理解
53【Pandas库】sort_values和sort_index排序
54【Pandas库】逻辑运算与query方法详解
55【Pandas库】统计函数与累计函数
56【Pandas库】数据离散化
57【Pandas库】数据合并concat方法
58【Pandas库】数据合并merge详解
59【Pandas库】分组和聚合
60【Pandas库】交叉表使用详解
61【Pandas库】交叉表实战
62【Pandas库】透视表使用详解
章节5：Pandas库数据处理库（1）
63【Pandas库】pandas介绍
64【Pandas库】Series创建
65【Pandas库】Series基本用法
66【Pandas库】Series总结
67【Pandas库】Series作业
68【Pandas库】DataFrame介绍
69【Pandas库】DataFrame创建--字典类
70【Pandas库】DataFrame创建--列表类
71【Pandas库】DataFrame基本使用
72【Pandas库】DataFrame作业
章节6：Pandas数据处理库（2）
73【Pandas库】Pandas索引操作---index对象
74【Pandas库】Pandas索引操作---重新索引
75【Pandas库】Pandas索引操作---增
76【Pandas库】Pandas索引操作---删
77【Pandas库】Pandas索引操作---改
78【Pandas库】Pandas索引操作---查
79【Pandas库】Pandas索引操作---高级索引
80【Pandas库】Pandas索引操作---作业
章节7：Pandas数据处理库（3）
81【Pandas库】Pandas对齐运算---算术运算和数据对齐
82【Pandas库】Pandas对齐运算---填充值
83【Pandas库】Pandas对齐运算---混合运算
84【Pandas库】Pandas函数应用---apply和applymap
85【Pandas库】Pandas函数应用---排序18:54
86【Pandas库】Pandas函数应用---唯一值和成员属性
87【Pandas库】Pandas函数应用---处理缺失数据
88【Pandas库】Pandas层级索引
89【Pandas库】Pandas统计计算和描述
90【Pandas库】Pandas入门总结
章节8：Pandas数据处理库（4）
91【Pandas库】数据加载，存储与文件格式---读写文本格式文件
92【Pandas库】数据清洗和准备---处理缺失数据
93【Pandas库】数据清洗和准备---移除重复数据
94【Pandas库】数据清洗和准备---利用映射或函数转换数据
95【Pandas库】数据清洗和准备---替换值
96【Pandas库】数据清洗和准备---重命名轴索引
97【Pandas库】数据清洗和准备---离散化和面元划分
98【Pandas库】数据清洗和准备---检测和过滤异常值
99【Pandas库】数据清洗和准备---排列和随机采样
100【Pandas库】数据清洗和准备---字符串对象方法
101【Pandas库】数据清洗和准备---正则表达式
102【Pandas库】数据清洗和准备---pandas的矢量化字符串函数
103【Pandas库】数据清洗和准备---总结
104【Pandas库】数据清洗和准备---作业
章节9：Pandas数据处理库（5）
105【Pandas库】数据规整---层次化索引
106【Pandas库】数据规整---数据连接
107【Pandas库】数据规整---数据合并
108【Pandas库】数据规整---重塑层次化索引
109【Pandas库】数据规整---轴向旋转
110【Pandas库】数据分组和聚合
111【Pandas库】数据分组和聚合---补充
112【Pandas库】数据规整，分组聚合---作业
章节10：Matplotlib绘图库（1）
113【Matploblib库】数据分析中的常用图剖析
114【Matploblib库】matplotlib基本使用
115【Matploblib库】设置折线图的线条样式
116【Matploblib库】设置图标题和显示中文
117【Matploblib库】设置轴刻度和文本显示
118【Matploblib库】设置marker和注释文本
119【Matploblib库】画板样式设置和保存图片
120【Matploblib库】绘制多个子图和matplotlib风格设置
121【Matploblib库】作业-折线图作业要求
章节11：Matplotlib绘图库（2）
122【Matploblib库】条形图-垂直条形图的绘制
123【Matploblib库】条形图-横向条形图的绘制
124【Matploblib库】条形图-分组条形图的绘制
125【Matploblib库】条形图-堆叠条形图的绘制
126【Matploblib库】作业-条形图作业要求
127【Matploblib库】直方图-直方图的绘制
128【Matploblib库】作业-直方图作业要求
章节12：Matplotlib绘图库（3）
129【Matploblib库】散点图-散点图的绘制
130【Matploblib库】散点图-绘制回归曲线
131【Matploblib库】作业-散点图作业要求
132【Matploblib库】饼图-饼图的绘制
133【Matploblib库】作业-饼图的作业要求
134【Matploblib库】箱线图-箱线图详解
135【Matploblib库】箱线图-箱线图的绘制
136【Matploblib库】作业-箱线图作业要求
137【Matploblib库】雷达图-雷达图的绘制
138【Matploblib库】作业-雷达图作业要求
章节13：Matplotlib绘图库（4）
139【Matploblib库】matplotlib图结构分析
140【Matploblib库】Axes对象讲解
141【Matploblib库】Axis对象讲解
142【Matploblib库】Tick对象讲解
143【Matploblib库】多子图调整布局
144【Matploblib库】自定义多图布局
145【Matploblib库】散点图直方图综合案例
146【Matploblib库】rcParams配置详解
章节14：Seaborn绘图库
147【Seaborn库】关系图-散点图的绘制
148【Seaborn库】关系图-折线图的绘制
149【Seaborn库】分类图-分类散点图的绘制
150【Seaborn库】分类图-分类分布图的绘制
151【Seaborn库】分类图-分类统计图的绘制
152【Seaborn库】分布图-单一变量分布图的绘制
153【Seaborn库】分布图-二变量分布图的绘制
154【Seaborn库】分布图-pairplot分布图的绘制
155【Seaborn库】线性回归-线性回归图的绘制
156【Seaborn库】FacetGrid绘图-FacetGrid讲解（1）
157【Seaborn库】FacetGrid绘图-FacetGrid讲解（2）
158【Seaborn库】FacetGrid绘图-FacetGrid讲解（3）
159【Seaborn库】seaborn样式和风格设置10:48
160【Seaborn库】调色盘-调色盘的使用和定性调色盘
161【Seaborn库】调色盘-连续和离散调色盘
162【Seaborn库】作业-seaborn作业要求
章节15:Pyecharts库
163【pyecharts】pyecharts介绍
164【pyecharts】pyecharts快速入门
165【pyecharts】绘图配置项数据准备
166【pyecharts】绘图配置项讲解（1）
167【pyecharts】绘图配置项讲解（2）
168【pyecharts】条形图的绘制
169【pyecharts】箱线图的绘制
170【pyecharts】地图的绘制
章节16:第十四天：数据分析实战
171【绝地求生】数据集介绍和缺失值处理
172【绝地求生】数据集内存压缩
173【绝地求生】异常数据处理
174【绝地求生】计算是否吃鸡特性
175【绝地求生】武器和吃鸡的关系分析
176【绝地求生】寻找吃鸡概率高的队友
177【绝地求生】射击距离与枪的选择
178【绝地求生】移动距离与吃鸡分布
179【黑色星期五】黑色星期五个人消费金额分析
180【黑色星期五】性别和婚姻状况分布分析
181【黑色星期五】年龄和产品购买信息挖掘
182【黑色星期五】产品销售情况分析
183【黑色星期五】城市与购买力之间的分析
184【黑色星期五】相同产品在不同城市的购买力分析

章节17：机器学习（1）
186【机器学习】认识机器学习
187【机器学习】scikit-learn库介绍
188【机器学习】算法介绍
189【机器学习】sklearn数据集介绍
190【机器学习】K近邻算法原理
191【机器学习】使用sklearn实现K近邻
192【机器学习】K近邻预测约会是否受欢迎
193【机器学习】标准化原理和代码实现
194【机器学习】K近邻总结和作业
章节18：机器学习（2）
195【机器学习】朴素贝叶斯公式详解
196【机器学习】朴素贝叶斯文档分类原理
197【机器学习】特征抽取-CountVectorizer
198【机器学习】朴素贝叶斯文章分类实战
199【机器学习】多项式、高斯、伯努利模型
200【机器学习】决策树理解
201【机器学习】决策树之信息熵
202【机器学习】决策树之信息熵补充
203【机器学习】决策树之信息增益
204【机器学习】决策树之算法选择（ID3，C4.5，CART）
205【机器学习】决策树算法之预剪枝和后剪枝
206【机器学习】实战-泰坦尼克号获救预测（1）
207【机器学习】实战-泰坦尼克号获救预测（2）
208【机器学习】决策树的绘制
209【机器学习】随机森林原理
210【机器学习】sklearn实现随机森林
章节19：机器学习（3）
211【机器学习】线性回归通俗解释
212【机器学习】线性回归方程和损失函数
213【机器学习】线性回归推导-求解对象转换
214【机器学习】线性回归推导-似然函数
215【机器学习】线性回归推导-梯度下降
216【机器学习】线性回归预测波士顿房价
217【机器学习】正则化和岭回归
218【机器学习】逻辑回归原理
219【机器学习】逻辑回归预测是否患癌症
220【机器学习】精确率和召回率
章节20：机器学习（4）
221【机器学习】特征工程-字典特征抽取
222【机器学习】特征工程-文本特征抽取和jieba分词
223【机器学习】特征工程-TFIDF特征抽取
224【机器学习】特征工程-归一化
225【机器学习】特征工程-标准化
226【机器学习】特征工程-缺失值处理
227【机器学习】特征工程-特征选择
228【机器学习】特征工程-PCA原理分析
229【机器学习】特征工程-PCA实例