****-数据挖掘基础：零基础学Python数据分析-大数据
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****-数据挖掘基础：零基础学Python数据分析-大数据
学习有效期：永久观看
学习时长：610分钟
学习计划：11天
难度：低
「口碑讲师带队学习，让你的问题不过夜」
讲师姓名：李洪磊
高校教师 / 培训机构讲师
讲师介绍：辽宁师范大学教师，特聘教授，硕士生导师。大数据与商务智能实验室主任。
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「你将学到什么？」
本课程是《数据分析技术应用》系列进阶课程的初级入门课程，学员研修完毕后能够进行较为复杂的描述性统计分析、推断性统计分析、数据可视化分析、预测分析等常用数据分析处理，满足商务运营和科学研究所需的常规数据处理需要。
「课程学习目录」
| 第1章：开场白 |
| 1.Why Python? |
| 2.工作平台的安装与使用 |
| 第2章：初识Python |
| 1.Python程序风格概览 |
| 2.Python在科学计算领域的应用 |
| 3.Python在统计分析领域的应用 |
| 4.Python在数据可视化领域的应用 |
| 5.Python在数据挖掘领域的应用 |
| 第3章：使用Python操纵数据 |
| 1.变量的作用及其定义 |
| 2.变量的赋值与引用 |
| 3.Python数值的数据类型 |
| 4.Python的字符、文本数据处理(1) |
| 5.Python的字符、文本数据处理(2) |
| 6.列表型变量的定义与使用 |
| 7.元组型变量的定义与使用 |
| 8.集合型变量的定义与使用 |
| 9.字典型变量的定义与使用 |
| 10.集合类变量的相互转换 |
| 11.集合型数据的组合使用 |
| 12.三个重要的集合操作函数 |
| 第4章：使用Numpy处理样本数据 |
| 1.Numpy数组简介及初始化 |
| 2.Numpy数组元素的引用与切片 |
| 3.Numpy数组的数学运算 |
| 4.Numpy数组的次序统计操作 |
| 5.Numpy数组的汇总统计操作 |
| 6.Numpy数组的相关分析操作 |
| 7.Numpy数组的检索运算 |
| 8.Numpy数组的排序运算 |
| 9.从文件中读取数据 |
| 第5章：Python的程序结构 |
| 1.注释、缩进与输入输出 |
| 2.流程控制 |
| 3.算术运算符 |
| 4.关系运算符 |
| 5.逻辑运算符 |
| 6.函数定义 |
| 第6章：常用统计分析方法 |
| 1.常见的连续性分布-正态分布 |
| 2.常见的连续性分布-指数分布 |
| 3.常见的连续性分布-卡方分布和F分布 |
| 4.常见的连续性分布-t分布 |
| 5.常见的离散型分布 |
| 6.分布检验 |
| 7.参数估计 |
| 8.单样本t检验 |
| 9.F检验 |
| 10.卡方检验 |
| 11.双样本t检验 |
| 12.Fisher精确检验 |
| 13.KS检验 |
| 14.比率检验 |
| 15.描述性统计 |
| 16.预测分析基础-一元线性回归 |
| 17.预测分析基础-多元线性回归 |
| 第7章：数据可视化基础 |
| 1.数据可视化的主要应用场景 |
| 2.Seaborn简介 |
| 3.差异的可视化分析-直方图 |
| 4.差异的可视化分析-条状图 |
| 5.差异的可视化分析-箱体图 |
| 6.差异的可视化分析-等高线图 |
| 7.差异的可视化分析-热力图 |
| 8.趋势、周期、波动的可视化分析-散点图 |
| 9.趋势、周期、波动的可视化分析-线图 |
| 10.联系的可视化分析-矩阵图 |
| 11.联系的可视化分析-回归图 |
| 12.万能绘图法 |
| 第8章：案例训练 |
| 1.电信公司市场开拓决策 |
| 2.农作物产量分析 |
| 3.个人纳税稽查 |
| 4.楼盘定价分析 |
| 5.电信市场客户情况分析 |
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