《Python數(shù)據(jù)分析高級課件》

Python數(shù)據(jù)分析高級課件歡迎參加Python數(shù)據(jù)分析高級課程，本課程提供了廣泛的數(shù)據(jù)分析庫，為你的數(shù)據(jù)挖掘之旅提供強大的支持。課程介紹課程目標(biāo)通過案例學(xué)習(xí)，掌握Python的數(shù)據(jù)分析技巧，參與數(shù)據(jù)挖掘項目，實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析相關(guān)工作。前置知識要求需要有Python編程語言基礎(chǔ)，以及基本的數(shù)據(jù)分析概念，如：數(shù)據(jù)預(yù)處理，knn等算法。教學(xué)方法與時間安排通過線上教學(xué)視頻以及在線交流平臺進行教學(xué)，課程時長為10周，每周5天，每天1小時。Python數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)Pandas庫介紹提供了數(shù)據(jù)分析工作所需的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以及數(shù)據(jù)處理工具，如：數(shù)據(jù)加載、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)切片等。數(shù)據(jù)可視化一套非常流行的數(shù)據(jù)可視化工具，支持多種繪圖類型：折線圖、散點圖、柱狀圖等。數(shù)據(jù)清洗與處理數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)挖掘項目中不可缺少的環(huán)節(jié)，涉及數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)化、數(shù)據(jù)清理，填充和刪除缺失數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)處理與統(tǒng)計分析1數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)預(yù)處理非常重要，涉及到數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)采集等，可通過利用Python的pandas和numpy包實現(xiàn)。2描述統(tǒng)計分析描述統(tǒng)計是用于描述數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)特征的分析方法，如均值、方差、中位數(shù)、眾數(shù)等。3假設(shè)檢驗假設(shè)檢驗是科學(xué)研究中廣泛使用的方法，可以驗證研究者提出的假設(shè)是否成立。4相關(guān)分析相關(guān)分析是用于研究數(shù)據(jù)間關(guān)系的一種方法，可以通過使用Python的pandas和numpy來計算相關(guān)系數(shù)等參數(shù)。機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘機器學(xué)習(xí)算法簡介機器學(xué)習(xí)是數(shù)據(jù)分析的核心技術(shù)。介紹并應(yīng)用分類、回歸、決策樹、集成學(xué)習(xí)以及支持向量機等常用算法。特征工程特征工程是指在機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘分析中，選擇、處理、提取對分析結(jié)果貢獻顯著的變量的過程。分類與回歸介紹分類問題與回歸問題的特點以及解決方法。聚類與關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘介紹聚類問題的分類以及關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的方法。實戰(zhàn)案例與項目實戰(zhàn)案例——泰坦尼克號通過對泰坦尼克號乘客的數(shù)據(jù)分析，應(yīng)用機器學(xué)習(xí)技術(shù)預(yù)測存活率等指標(biāo)。數(shù)據(jù)挖掘項目流程應(yīng)用各種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來解決真正的業(yè)務(wù)問題，從項目理解開始，到實施、部署。結(jié)果展示和總結(jié)展示數(shù)據(jù)處理和分析結(jié)果，并總結(jié)經(jīng)驗教訓(xùn)及今后工作計劃。結(jié)語Python數(shù)據(jù)分析是一項具有重要實際意義的任務(wù)。本課程旨在讓學(xué)