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Python数据分析流案例

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突破职场天花板的必备技能!

Python数据分析流案例

第一周:武装你的电脑-Python环境配置

1. 为什么选择Python

2. Anaconda的安装

3. Jupyter notebook功能介绍

第二周:见识一下Python

1. 基本数据类型:数值、字符串

2. 运算符和表达式

3. 基本数据结构(列表、元组、集合、字典)

4. 控制流语句

5. 函数

第三周/第四周/第五周:数据获取的有效方式-Python爬虫

1. 网络爬虫必备基础:HTML和爬虫流程

2. 优雅简洁的HTTP请求库:requests

3. 强大的数据提取工具:Xpath

4. 实战案例1:Python获取链家网北京二手房数据

5. Selenium自动化测试工具基本使用方法

6. 实战案例2:Python获取拉勾网数据分析岗位数据

第六周/第七周:数据分析工具-Pandas

1. 什么是pandas

2. 数据结构Series和DataFrame创建

3. 查看数据

4. 选择数据

5. 缺失值处理

6. 描述性分析

7. 函数应用:map和apply

8. 数据表合并

9. 字符串操作

10. 分组聚合/数据透视

11. Pandas数据可视化

12. 综合案例:拉勾网职位数据清洗

13. 作业: 二手房房价数据集清洗

第八周:怎样做出专业且高逼格的数据可视化-Pyecharts

1. 什么是数据可视化

2. 为什么需要数据可视化

3. 数据可视化方法介绍

4. 综合案例:基于拉勾网数据分析可视化报告

第九周:数据建模分析-基于二手房数据集

1. 数据建模的一般流程

2. 在sklearn中实现回归分析建模

3. 模型的参数调优

4. 回归模型的模型评估

5. 模型的应用



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