2020Python数据分析师特训营全套课程84节完结版视频教程

冰点也疯狂

课程介绍：
1 K( ]6 W8 P& p% W采用Python进行数据分析还需要掌握一系列库的使用，包括Numpy（矩阵运算库）、Scipy（统计运算库）、Matplotlib（绘图库）、pandas（数据集操作）、Sympy（数值运算库）等库，这些库在Python进行数据分析时有广泛的应用。
8 L: H+ ^/ P+ k" U. Z2 ]1 c7 Y
9 j% G* C4 t4 d6 m# [课程目录：
. _# S0 q6 G0 g01.第一章
1.python数据分析大纲介绍-第一章1节.mp4
2 C* j- ]( k: r  R7 t) R' }+ H2.Python使用入门(上)-第一章2节.mp4
3.Python使用入门(下)-第一章3节.mp4
# s" R# l0 o* s/ S( u4.Python数据类型-第一章4节.mp4
5.Python数据结构之列表-第一章5节.mp4
4 q8 t! D& i! J- i+ j6.Python数据结构之元组和集合-第一章6节.mp4
7.Python数据结构之字典-第一章7节.mp4
2 M! Z& y0 K( k0 w- H3 G8.Python控制语句之条件语句-第一章8节.mp4
1 P9 |( {0 K' \% N/ U6 }' k$ h9.Python控制语句之循环语句-第一章9节.mp4
, Q9 U  q$ J3 a/ F$ d3 S/ X; o10.Python控制语句之其他语句-第一章10节.mp4
11.函数介绍(上)-第一章11节.mp4
% p2 h8 Y7 w) a6 ?* E1 Z2 c: l8 ]12.函数介绍(下)-第一章12节.mp4
; U7 F9 K% x7 ^/ u4 X13.json文件解析-第一章13节.mp4
' l4 c7 @" l  C# c- Z14.字符串处理(上)-第一章14节.mp4
/ q; G; G2 o" V2 P15.字符串处理(下)-第一章15节.mp4
16.高级函数(上)-第一章16节.mp4
17.高级函数(下)-第一章17节.mp4
18.Python数据分析常用库-第一章18节.mp4

* u) G5 ]/ H: s+ x  j02.第二章
) }7 J9 `7 o0 i& _. [* `1.数组创建和属性-第二章1节.mp4
' d. R8 ?' P5 t2 \# Z" y+ X4 U0 D2.索引和切片(上)-第二章2节.mp4
% m1 D( n& _. x# ?* ?3.索引和切片(下)-第二章3节.mp4
1 u4 i: x9 Q1 U* A) ^4.数组形状改变-第二章4节.mp4
5.数组的ufunc广播机制-第二章5节.mp4
6.排序与搜索-第二章6节.mp4
- {! ^; ~# j8 ?& Y8 e' ]- k1 y7.Numpy数据读取和存储-第二章7节.mp4
  W. K6 j9 b& f+ L6 F! k+ v5 Y8.Numpy字符串操作-第二章8节.mp4
! t% \/ w/ F: ~- C( ]9.Numpy随机数生成-第二章9节.mp4
, a* L' w! B4 O/ r/ k4 x; o10.Numpy统计相关函数-第二章10节.mp4
11.Numpy线性代数-第二章11节.mp4
  o# A0 E# W5 w  p! Z3 P+ c
03.第三章
0 H! C! n) Y4 X9 b1.Pandas常用数据结构-第三章1节.mp4
( T" ]' G- k; ]! `) d* C2.Pandas常用数据结构之DataFrame结构-第三章2节.mp4
3.Excel及csv等数据获取与保存-第三章3节.mp4
3 n* a  u, j+ M$ G( @8 B1 E: X8 {4.数据筛选-第三章4节.mp4
5.条件查询和增删改查-第三章5节.mp4
" e4 m8 ]  t8 Z/ g7 Q. {, P6.数据库数据获取和保存-第三章6节.mp4
7.数据整合-第三章7节.mp4
& L& ?% K, v) e+ i8.层次化索引-第三章8节.mp4
7 b7 A) S- r; p8 F; p  u9.数据排序-第三章9节.mp4
. M6 O1 J$ Z/ f5 ~* [, j3 w+ ^/ D10.分组聚合(上)-第三章10节.mp4
' r$ c% K9 L  ~* b% L& U11.分组聚合(下)-第三章11节.mp4
- F! ^8 K- N# {. z7 w) ]12.透视图和交叉表-第三章12节.mp4
/ V  {1 [8 V( \" d* N9 p0 y' h# b13.Pandas其他函数运用(上)-第三章13节.mp4
14.Pandas其他函数运用(下)-第三章14节.mp4
, X, k7 O/ E0 W# g9 o& a& b15.重复值处理-第三章15节.mp4
  O% Y5 p* l' x/ Y0 Y16.缺失值处理-第三章16节.mp4
7 y6 C& m9 k7 M( \$ B17.异常值处理-第三章17节.mp4
4 g7 D& t- f1 A2 z; b18.数据离散化-第三章18节.mp4
% v7 O! U. H; ]
4 g0 `/ f3 M0 J; d( E. v04.第四章
* Z5 z9 b1 F8 Y+ {. u' K1.Matplotlib绘图基础-第四章1节.mp4
2.简单图形绘制(上)-第四章2节.mp4
! F$ i% t4 k  s6 g3.简单图形绘制(下)-第四章3节.mp4
4.图形基本设置-第四章4节.mp4
5.统计图形实战(一)-第四章5节.mp4
6.统计图形实战(二)-第四章6节.mp4
7.统计图形实战(三)-第四章7节.mp4
8.完善统计图形(上)-第四章8节.mp4
9.完善统计图形(下)-第四章9节.mp4
* G6 }1 j' r. b9 }10.图形样式高级操作-第四章10节.mp4
2 r7 k  k2 e% {( S& d4 n8 H11.Seaborn基础-第四章11节.mp4
12.绘制常用统计图形(上)-第四章12节.mp4
8 _! a8 A- p) f3 K& V, n% y9 y13.绘制常用统计图形(下)-第四章13节.mp4
14.其他参数和图形-第四章14节.mp4
) f$ t$ M. I: ]. Y15.Plotly介绍和基础-第四章15节.mp4
16.常见图形绘制(上)-第四章16节.mp4
/ ?' N' H, y% M$ m17.常见图形绘制(下)-第四章17节.mp4
* N- E! y  w- o2 G# \/ X" S8 _18.图形设置-第四章18节.mp4
, z+ `$ R2 n4 l' e, y
05.第五章
1.描述性统计分析-第五章1节.mp4
2.假设检验-第五章2节.mp4
3.卡方分析和方差分析-第五章3节.mp4
" B$ n, `0 O7 Q0 }4.相关分析-第五章4节.mp4
; ^4 p1 k- p7 {" b6 h3 p( u. }! B' Z
+ |) u4 f( o1 {) ^# W' w06.第六章
$ H1 q! Y8 \; D4 D数据分析项目流程.mp4
互联网金融项目(一).mp4
( B8 d' ~1 o9 ^互联网金融项目(二).mp4
7 X, [$ P; w6 t5 [4 H互联网金融项目(三).mp4
6 r/ _( E5 q+ z0 a1 @* }+ W互联网金融项目(四).mp4
7 V  j. v5 u  v1 k- r3 T0 N% r; n" I; c探索用户行为模式(一).mp4
2 L8 ^0 {% G/ V  i探索用户行为模式(二).mp4
9 S; |2 X) ~/ \# E& l# u6 {. l' j. b探索用户行为模式(三).mp4
' C5 Z$ c, m- x% N; N/ }/ W$ I1 D探索用户行为模式(四).mp4
6 k2 P4 w$ |# h8 P电商平台零售数据分析(一).mp4
% S7 B; y% l! r. ^- K  @电商平台零售数据分析(二).mp4
电商平台零售数据分析(三).mp4
电商平台零售数据分析(四).mp4
! w& U; p; p7 I' C零售消费数据(上).mp4
" W9 X8 F& R  i8 O0 _零售消费数据(下).mp4
7 k% G; e" @& q9 T

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