数据挖掘基础：零基础学Python数据分析

数据挖掘基础：零基础学Python数据分析
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  • 开场白

    • Why Python?
    • 工作平台的安装与使用

  • 初识Python

    • Python程序风格概览
    • Python在科学计算领域的应用
    • Python在统计分析领域的应用
    • Python在数据可视化领域的应用
    • Python在数据挖掘领域的应用

  • 使用Python操纵数据

    • 变量的作用及其定义
    • 变量的赋值与引用
    • Python数值的数据类型
    • Python的字符、文本数据处理(1)
    • Python的字符、文本数据处理(2)
    • 列表型变量的定义与使用
    • 元组型变量的定义与使用
    • 集合型变量的定义与使用
    • 字典型变量的定义与使用
    • 集合类变量的相互转换
    • 集合型数据的组合使用
    • 三个重要的集合操作函数

  • 使用Numpy处理样本数据

    • Numpy数组简介及初始化
    • Numpy数组元素的引用与切片
    • Numpy数组的数学运算
    • Numpy数组的次序统计操作
    • Numpy数组的汇总统计操作
    • Numpy数组的相关分析操作
    • Numpy数组的检索运算
    • Numpy数组的排序运算
    • 从文件中读取数据

  • Python的程序结构

    • 注释、缩进与输入输出
    • 流程控制
    • 算术运算符
    • 关系运算符
    • 逻辑运算符
    • 函数定义

  • 常用统计分析方法

    • 常见的连续性分布-正态分布
    • 常见的连续性分布-指数分布
    • 常见的连续性分布-卡方分布和F分布
    • 常见的连续性分布-t分布
    • 常见的离散型分布
    • 分布检验
    • 参数估计
    • 单样本t检验
    • F检验
    • 卡方检验
    • 双样本t检验
    • Fisher精确检验
    • KS检验
    • 比率检验
    • 描述性统计
    • 预测分析基础-一元线性回归
    • 预测分析基础-多元线性回归

  • 数据可视化基础

    • 数据可视化的主要应用场景
    • Seaborn简介
    • 差异的可视化分析-直方图
    • 差异的可视化分析-条状图
    • 差异的可视化分析-箱体图
    • 差异的可视化分析-等高线图
    • 差异的可视化分析-热力图
    • 趋势、周期、波动的可视化分析-散点图
    • 趋势、周期、波动的可视化分析-线图
    • 联系的可视化分析-矩阵图
    • 联系的可视化分析-回归图
    • 万能绘图法

  • 案例训练

    • 电信公司市场开拓决策
    • 农作物产量分析
    • 个人纳税稽查
    • 楼盘定价分析
    • 电信市场客户情况分析

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    课时介绍

    卡方检验

    课程介绍

    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。



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