数据探索与预处理-蜗牛学苑

首页 / Python数据分析 · 第三阶段:Python数据分析 / 数据探索与预处理

发布于 2022-02-17 · 5909 次观看

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教师笔记

01-Matplotlib_可视化基础

42分钟 · 2537次播放

02-Matplotlib_创建画布

38分钟 · 67次播放

03-Matplotlib_坐标系坐标轴

40分钟 · 61次播放

04-Matplotlib_pandas绘图

39分钟 · 32次播放

05-Matplotlib_折线图

37分钟 · 63次播放

06-Matplotlib_图形基本设置

42分钟 · 67次播放

07-Matplotlib_柱状图

42分钟 · 67次播放

08-Matplotlib_簇柱状图和堆积柱状图

39分钟 · 64次播放

09-Matplotlib_直方图

41分钟 · 68次播放

10-Matplotlib_饼图

44分钟 · 65次播放

11-Matplotlib_阶梯图

38分钟 · 67次播放

12-Matplotlib_盒须图

45分钟 · 64次播放

13-Matplotlib_词云图(一)

42分钟 · 63次播放

14-Matplotlib_词云图(二)

38分钟 · 58次播放

15-Matplotlib_seaborn

41分钟 · 33次播放

16-Matplotlib_plotly_express

41分钟 · 31次播放

17-数据预处理_缺失值处理

41分钟 · 40次播放

18-数据预处理_鸢尾花数据清洗

40分钟 · 36次播放

19-数据预处理_拉格朗日插值

41分钟 · 1929次播放

20-数据预处理_重复值处理

41分钟 · 34次播放

21-数据预处理_正态分布、盒须图判断异常值

42分钟 · 32次播放

22-数据预处理_数据类型转换

41分钟 · 31次播放

23-数据预处理_字符替换

41分钟 · 31次播放

24-数据预处理_数值操作

38分钟 · 31次播放

25-数据预处理_数据运算

40分钟 · 31次播放

26-数据预处理_数据合并与分组

40分钟 · 307次播放

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课程目标

熟练掌握数据可视化基本图形的制作与优化

知识要点

质量分析-缺失值、质量分析-异常值、质量分析-一致性分析、特征分析-分布分析、特征分析-对比分析、特征分析-统计量分析、特征分析-周期性分析、特征分析-贡献性分析、特征分析-相关性分析。

课程详情

授课讲师

周一

硕士，统计师。从事数据科学研发多年，历任数据分析师、数据挖掘工程师。具备深厚的数学、统计学和数理统计功底，擅长商业数据项目研发管理。熟悉R、SPSS、SAS、Python、 STATA等语言工具，和机器学习、深度学习等相关技术。启发式教学，个别化教学，课堂氛围轻松，知识点凝练，深受学生好评。

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