        Python实战篇数据分析培训

章节1:绪论：领域概念 Jupyter环境 Pandas统计体验
1第零回 世事如棋 枯荣皆有数 ，推演不易 Python自成书
2第一回 好工具写代码至关重要，Jupyter玩数据别有有一格
3第二回 Pandas果然易学易用，玩数据从此称手称心
章节2:数据思维与Numpy核心功能试看
4第三回 一个函数导入数据文本，多种方法创建ndArray
5第四回 一组数据视作一个整体，一次变换只需一条算式
6第五回 统计函数有方向，数组维度即特征
7第六回 广播规则若能生效，不同形状也可结合
8第七回 Shape/ReShape拿捏维度，切片+步长提取子集
9第八回 关系运算设罗捕雀，掩码数组爬梳剔抉
10第九回 where函数分金定位，巧设条件寻龙换穴
11第十回 索引如乱花，渐欲迷人眼 所学似浅草，才能没马蹄
章节3:Pandas核心用法
12第十一回 分组连接命名列 Pandas全有,时间文本缺失值 一个库就行
13第十二回 六项参数灵活读取工作表，多种技巧任意导入数据集
14第十三回 索引加数组构建序列，数字做名称暗藏机关
15第十四回 Series像字典又像数组，做切片可索引也可下标
16第十五回 DataFrame二维切片规则不变 布尔掩码花式索引一往如常
17第十六回 add搭配 axis ，确保数据自动对齐
18第十七回 apply方法化繁为简，函数式编程举重若轻
19第十八回 删行改列都是一句代码，更名调序只需几个函数
20第十九回 拼接数据表可用concat方法，合纵或连横全看axis参数
21第二十回 merge方法看齐SQL语句，内外连接实现数据补完
22第二十一回 合并结果保留原表索引，数据排序可用各种规则
23第二十二回 GroupBy做分组灵活方便 按类别算统计简单清晰
24第二十三回 PivotTable纵横透视，多重分组行列叠加
25第二十四回 查字改词非难事，切片正则皆可为
26第二十五回 DT取出年月日，切片截得寸光阴
27第二十六回 时间差分秒时日均可算，数据列上下左右任平移
28第二十七回 一行代码转换类型格式，四种方法查补缺失数值
29第二十八回 多重索引超越行列结构，二维表格展现N维特征
章节4:数据可视化与统计学
30第二十九回 网页文本数据库 来者不拒，读取写入抓表格 样样都行
31第三十回 工欲善其图，必先利其器 Seaborn巧设置，飘翩异风格
32第三十一回 凭任务确定入手点，按排名筛选数据集
33第三十二回 莫道柱图便无事，也曾愁杀分析师
34第三十三回 加维度缓解大小差距，画气泡展现贫富悬殊
35第三十四回 雷达图看整体看对比，柱形图可分簇可堆叠
36第三十五回 中位数四分点划出三六九等,散点图箱型图分清上中下层
37第三十六回 气愤！大值凭啥一点五 震惊！异常点居然靠估算
38第三十七回 增强箱型图层层递进，异常数据点个个收编
39第三十八回 直方图展示数据分布，Pandas切割大小区间
40第三十九回 核密度估计法可以由小见大 从样本到总体切莫以偏概全
41第四十回 密度曲线观察面积比例，累积分布计算高低差值
42第四十一回 因素独立才有正态分布，曲线叠加造就双峰图形
43第四十二回 标准差衡量数据差异，置信度体现估测信心
44第四十三回 相关分析巧点鸳鸯谱，多种图表画出姻缘线
45第四十四回 热力地图看穿世事冷暖，相关矩阵算透数据离合
46第四十五回 相关系数算法初探，线性回归原理解析
47第四十六回 回归工具琳琅满目，绘图建模各有所长
48第四十七回 重采样简化时间分组，closed指明左右包含
49第四十八回 滑动窗口抚平异常波动，Label参数选定左右标签
50第四十九回 二维列表映射地图数据 三行代码绘出锦绣山河
51第五十回 网络图条条梳理关系线，漏斗图层层筛查业务流
章节5:机器学习入门试看
52第五十一回 机器学习无非程序代码，指定规则然后顺藤摸瓜
53第五十二回 任务类型要明确，特征数据是核心
54第五十三回 两行代码手写KNN算法，多个近邻决定未知者类型
55第五十四回 SKLearn在手何必多写代码 训练测试分开轻松验证模型
56第五十五回 交叉验证提升测试质量，网格搜索穷尽参数组合
57第五十六回 数据归一化同文共轨，特征过拟合画蛇添足
58第五十七回 欧氏距闵氏距按需择取，标准化归一化各有短长
59第五十八回 按距离设权重亲疏各异，召回率精确率视角不同
60第五十九回 条件独立性化繁为简，朴素贝叶斯巧分类别
61第六十回 词袋模型可解文章义，化整为零拆出特征集
62第六十一回 SKLearn工具齐备，邮件分类实战告捷
63第六十二回 决策树自动生成判断结构，信息熵精确算出数据价值
64第六十三回 以信息增益为导向，选佳条件做分枝
65第六十四回 sklearn轻松构建决策树，文本特征必须编码整数值
66第六十五回 数值特征逐个试验分界线，随机森林集体决定预测值
67第六十六回 逻辑回归术无关逻辑，支持向量机只看支持
68第6770回 主流ML模型原理、方法与案例（即将发布）
69精彩片段预览——用修仙讲解啥叫数据分析