第一部分:基础准备
1)关于数据分析
2)Python环境配置
2)数据的选择
3)数据的显示
4)数据的更新
5)数据的排序
6)数据的分组和聚合运算
7)数据的连接
8)(案例)电影评分数据集的分析1
9)(案例)电影评分数据集的分析2
10)(案例)买卖股票能赚多少钱?
11)子查询
12)高级子查询
第三部分:时间数据分析
1)时间列的基本操作
2)时间索引
3)特殊时间序列的生成
4)时间信息的转换
5)时间采样
6)(案例)每天股票涨了多少?
7)(案例)让股票趋势画出来
8)(案例)我们还是像以前一样喜欢音乐器材商品吗?
第四部分:数据可视化分析
1)数据可视化基本方法
2)图形样式的美化
3)柱状图绘制
4)饼状图绘制
5)立体图绘制
6)(案例)什么样的顾客买的更多?
7)(案例)看看我国各省的GDP
8)(案例)各省的人都往哪儿去?
9)(案例)谁是一百年前南方小镇的社交明星?
第五部分:机器学习分析
1)数据分类分析(企业欺诈识别)
2)数据分析过程的完善(企业欺诈识别)
3)决策树与随机森林(会员卡预测)
4)特征数据的处理(会员卡预测)
5)回归分析(每日订单预测)
相关课程中使用的数据下载:http://www.njcie.com/python/
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