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- 章节1章节1
- 课时11.数据分析背景
- 课时22.什么是数据分析
- 课时33.数据分析的应用场景
- 课时44.数据分析的流程
- 课时55.Python做数据分析的优势
- 课时66.Ancoda的介绍
- 课时77.Anaconda的安装及使用
- 课时88.Jupyter-Notebook的启动
- 课时99.Jupyter的界面介绍及其使用
- 课时1010.常见数据分析工具
- 章节2章节2
- 课时11.认识Numpy数组对象
- 课时22.创建Numpy数组
- 课时33.ndarray对象的数据类型
- 课时44.数组的运算
- 课时55.数组的索引和切片的基本使用
- 课时66.花式(数组)索引的基本使用
- 课时77.布尔索引的基本使用
- 课时88.数组的转置和轴对称
- 课时99.Numpy通用函数
- 课时1010.将条件逻辑转为数组运算
- 课时1111.统计相关的函数使用
- 课时1212.数组排序
- 课时1313.检索数组元素
- 课时1414.线性代数模块
- 课时1515.随机数模块
- 章节3章节3
- 课时11.Series（本章课件下载）
- 课时22.DataFrame
- 课时33.索引对象
- 课时44.重置索引
- 课时55.索引操作
- 课时66.算术运算与数据对齐
- 课时77.数据排序
- 课时88.统计计算与描述
- 课时99.认识层次化索引
- 课时1010.层次化索引的操作
- 课时1111.读写文本文件
- 课时1212.读写Excel文件
- 课时1313.读写HTML表格数据
- 课时1414.读写数据库
- 课时1515.读写数据库1
- 章节4章节4
- 课时11.空值和缺失值的处理
- 课时22.重复值的处理
- 课时33.异常值处理
- 课时44.更改数据类型
- 课时55.轴向堆叠数据
- 课时66.主键合并数据
- 课时77.根据行索引合并数据
- 课时88. 合并重塑数据
- 课时99. 重塑层次化索引
- 课时1010.轴向旋转mp4
- 课时1111.重命名轴索引
- 课时1212.离散化连续数据
- 课时1313.哑变量处理类别型数据
- 课时1414.案例—预处理部分地区信息
- 章节5章节5
- 课时11.分组与聚合的原理
- 课时22.通过groupby()方法将数据拆分成组
- 课时33.使用内置统计方法聚合数据
- 课时44.面向列的聚合方法
- 课时55.数据转换
- 课时66.数据应用
- 课时77.案例—运动员信息的分组与聚合
- 章节6章节6
- 课时11.什么是数据可视化
- 课时22.常见的图形
- 课时33.数据可视化的工具
- 课时44.通过figure()函数创建画布
- 课时55.通过subplot()函数创建单个子图
- 课时66.通过subplots()函数创建多个子图
- 课时77.通过add_subplot()方法添加和选中子图
- 课时88.添加各类标签
- 课时99.绘制常见图表
- 课时1010.本地保存图形
- 课时1111.可视化数据的分布
- 课时1212.用分类数据绘图
- 课时1313.认识Bokeh库
- 课时1414.通过Plotting绘制图形
- 课时1515.案例—画图分析某年旅游景点数据
- 章节7章节7
- 课时11.创建时间序列（本章课件下载）
- 课时22.通过时间戳索引选取子集
- 课时33.创建固定频率的时间序列
- 课时44.时间序列的频率、偏移量
- 课时55.时间序列的移动
- 课时66.创建时期对象
- 课时77.时期的频率转换
- 课时88.重采样方法（resample）
- 课时99.降采样
- 课时1010 升采样
- 课时1111.数据统计—滑动窗口
- 课时1212.时序模型—ARIMA
- 章节8章节8
- 课时11.NLTK与jieba概述
- 课时22.安装NLTK和下载语料库
- 课时33.jieba库的安装
- 课时44.预处理的流程
- 课时55.分词
- 课时66.词性标注
- 课时77.词形归一化
- 课时88.删除停用词
- 课时99.文本情感分析
- 课时1010.文本相似度
- 课时1111 文本分类
- 课时1212.案例—商品评价分析
- 章节9章节9
- 课时11 数据读取
- 课时22.重复值和空值处理
- 课时33.数据转换类型
- 课时44.房源数量、位置分布分析
- 课时55.户型数量分析
- 课时66.平均租金分析
- 课时77.面积区间分析