數(shù)據(jù)分析與建模
數(shù)據(jù)分析與建模詳細(xì)內(nèi)容
數(shù)據(jù)分析與建模
數(shù)據(jù)分析與建模
第一章 數(shù)據(jù)分析與大數(shù)據(jù)平臺(tái)
1.大數(shù)據(jù)相關(guān)概念
2.大數(shù)據(jù)特征
3.大數(shù)據(jù)平臺(tái)簡(jiǎn)介
第二章 數(shù)據(jù)分析流程
1.數(shù)據(jù)分析
2.數(shù)據(jù)分析工具
3.數(shù)據(jù)分析流程
4.典型模型場(chǎng)景
第三章 重要的python庫(kù)
1.NumPy
2. pandas
3.matplotlib
4.IPython與Jupyter
5.SciPy
6.scikit-learn
7 statsmodels
第4章 NumPy基礎(chǔ):數(shù)組與向量化計(jì)算
1. NumPy ndarray:多維數(shù)組對(duì)象
2.通用函數(shù):快速的逐元素?cái)?shù)組函數(shù)
3.使用數(shù)組進(jìn)行面向數(shù)組編程
4.使用數(shù)組進(jìn)行文件輸入和輸出
5.線性代數(shù)
6.偽隨機(jī)數(shù)生成
7.示例與練習(xí)
第5章 pandas入門
1.pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)介紹
2.基本功能
3.描述性統(tǒng)計(jì)的概述與計(jì)算
4.示例與練習(xí)
第6章 數(shù)據(jù)載入、存儲(chǔ)及文件格式
1.文本格式數(shù)據(jù)的讀寫
2.二進(jìn)制格式
3.與Web API交互
4.與數(shù)據(jù)庫(kù)交互
5.示例與練習(xí)
第7章 數(shù)據(jù)清洗與準(zhǔn)備
1.處理缺失值
2..數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
3.字符串操作
4.示例與練習(xí)
第8章 數(shù)據(jù)規(guī)整:連接、聯(lián)合與重塑
1.分層索引
2.聯(lián)合與合并數(shù)據(jù)集
3.重塑和透視
4.示例與練習(xí)
第9章 繪圖與可視化
1.簡(jiǎn)明matplotlib API入門
2.使用pandas和seaborn繪圖
3.其他Python可視化工具
4.示例與練習(xí)
第10章 數(shù)據(jù)聚合與分組操作
1.GroupBy機(jī)制
2.數(shù)據(jù)聚合
3.應(yīng)用:通用拆分-應(yīng)用-聯(lián)合
4.數(shù)據(jù)透視表與交叉表
5.示例與練習(xí)
第11章 時(shí)間序列
1.日期和時(shí)間數(shù)據(jù)的類型及工具
2.時(shí)間序列基礎(chǔ)
3.日期范圍、頻率和移位
4.時(shí)區(qū)處理
5.時(shí)間區(qū)間和區(qū)間算術(shù)
6.重新采樣與頻率轉(zhuǎn)換
7.移動(dòng)窗口函數(shù)
8.示例與練習(xí)
第12章 高階pandas
1.分類數(shù)據(jù)
2.高階GroupBy應(yīng)用
3.方法鏈技術(shù)
4.示例與練習(xí)
第13章 Python建模庫(kù)介紹
1.pandas與建模代碼的結(jié)合
2.使用Patsy創(chuàng)建模型描述
3.statsmodels介紹
4.scikit-learn介紹
5.示例與練習(xí)
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