92讲视频课+16大项目实战+课件源码+讲师社群闭门分享会
为什么学习数据分析？
人工智能、大数据时代有什么技能是可以运用在各种行业的？数据分析就是。
从海量数据中获得别人看不见的信息，创业者可以通过数据分析来优化产品，营销人员可以通过数据分析改进营销策略，产品经理可以通过数据分析洞察用户习惯，金融从业者可以通过数据分析规避投资风险，程序员可以通过数据分析进一步挖掘出数据价值，它和编程一样，本质上也是一个工具，通过数据来对现实事物进行分析和识别的能力。不管你从事什么行业，掌握了数据分析能力，往往在其岗位上更有竞争力。
本课程共包含五大模块：
一、先导篇：
通过分析数据分析师的一天，让学员了解全面了解成为一个数据分析师的所有必修功法，对数据分析师不在迷惑。
二、基础篇：
围绕Python基础语法介绍、数据预处理、数据可视化以及数据分析与挖掘......这些核心技能模块展开，帮助你快速而全面的掌握和了解成为一个数据分析师的所有必修功法。
三、数据采集篇：
通过网络爬虫实战解决数据分析的必经之路：数据从何来的问题，讲解常见的爬虫套路并利用三大实战帮助学员扎
2022-05-28 00:15:38
97.52MB
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《python数据分析与挖掘实战》-张良均，第二章总结的读书笔记
记录我的学习之旅，每份文档倾心倾力，带我成我大牛，回头观望满脸笑意，望大家多多给予意见，有问题或错误，请联系 我将及时改正；借鉴文章标明出处，谢谢
2022-05-09 15:55:51
838KB
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伴随着大数据时代的来临，有关电池分析所需要的数据量也在不断地増大，传统的数据分析软件逐渐不能应付越来越大的数据呈，且有效的整合各种类型的数据也成了当下重要的任务。本文利用适应大型数据分析的语言python及基于其众多开源数据开发工具。开发了两套数据平台。
2022-04-13 10:02:46
4.45MB
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若按照书上代码运行会出现如下报错（这是因为代码在截取数据时将属性值转为了矩阵）：
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'columns'
解决办法：
方法一：添加代码：x=pd.DataFrame(x)
方法二：将代码：
x=data.iloc[:,:3].as_matrix().astype(int)
y=data.iloc[:,3].as_matrix().astype(int)
改成：
x=data.iloc[:,:3].astype(int)
y=data.iloc[:,3].astype(int)
总体
2022-03-31 18:30:01
108KB
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《python数据分析与挖掘实战》-张良均，第一章总结的读书笔记
记录我的学习之旅，每份文档倾心倾力，带我成我大牛，回头观望满脸笑意，望大家多多给予意见，有问题或错误，请联系 我将及时改正；借鉴文章标明出处，谢谢
2022-03-09 21:13:20
20KB
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由于与作者用的版本不同的问题，这本书里面很多代码方式对模块的新版本不适用了，以下作一些记录与修改。
有关书中4-1用拉格朗日法进行插补，会有几处warning和报错,
网上大部分小伙伴都在解决过滤异常值的告警问题，其实真正有问题的是这里：
仅针对课本里出现的问题，正常的索引都是从0开始，但是当n<k的时候，索引就为负的了。老版本时会自动未申明的索引值赋值为none，但是新版本时不好使了，会直接报错。具体可查阅报错信息后的官网链接：
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#deprecate-lo
2021-12-29 19:31:44
260KB
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国外开发者用Python实现的、具有GUI的开源数据挖掘和可视化分析平台；其实现算法和库可供研究和使用
2021-12-08 20:20:24
5.89MB
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