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課程概述

本課程主要針對Python數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)展開培訓(xùn),艾威培訓(xùn)Python講師結(jié)合自已多年的Python數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)經(jīng)驗(yàn),結(jié)合實(shí)戰(zhàn)上課;讓大家快速掌握到相關(guān)技能。

課程長度

3天

 

課程大綱

一、數(shù)據(jù)分析概述

  • 1.1 數(shù)據(jù)分析是什么
  • 1.2 什么人需要數(shù)據(jù)分析
  • 1.3 數(shù)據(jù)分析基本流程

二、Python概況

  • 2.1 Python語言簡介
  • 2.2 Python數(shù)據(jù)分析工具
  • 2.2.1 NumPy
  • 2.2.2 Pandas

三、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

  • 3.1 數(shù)據(jù)類型
  • 3.2 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
  • 3.3 數(shù)據(jù)導(dǎo)入
  • 3.3.1 JSON
  • 3.3.2 MYSQL
  • 3.3.3 Excel
  • 3.4 數(shù)據(jù)導(dǎo)出

四、數(shù)據(jù)處理

  • 4.1 數(shù)據(jù)清洗
  • 4.2 數(shù)據(jù)抽取
  • 4.3 數(shù)據(jù)合并
  • 4.4 數(shù)據(jù)計(jì)算
  • 4.5 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

五、數(shù)據(jù)分析

  • 5.1 基本統(tǒng)計(jì)
  • 5.2 分組分析
  • 5.3 結(jié)構(gòu)分析
  • 5.4 分布分析
  • 5.5 交叉分析
  • 5.6 矩陣分析
  • 5.7 RFM分析

六、數(shù)據(jù)挖掘

  • 6.1 相關(guān)分析
  • 6.2 簡單線性回歸
  • 6.3 多重線性回歸
  • 6.4 邏輯回歸
  • 6.5 決策樹分析
  • 6.6 聚類分析
  • 6.7 因子分析
  • 6.8 關(guān)聯(lián)規(guī)則
  • 6.9 時間序列分析

七、數(shù)據(jù)可視化

  • 7.1 餅圖
  • 7.2 散點(diǎn)圖
  • 7.3 折線圖
  • 7.4 柱形圖
  • 7.5 直方圖
  • 7.6 散點(diǎn)圖
  • 7.7 樹圖
  • 7.8 地圖
  • 7.9 熱力地圖

八、 大數(shù)據(jù)分析與Python

  • 8.1 Python 導(dǎo)入HDFS數(shù)據(jù)
  • 8.2 Spark的Python接口
  • 8.3 Hadoop Streaming與Python