拉勾教育-玩转 Python 数据分析
内容简介
背景介绍
最近几年大热的编程语言非 Python 莫属， 很多职场人借助它来数据分析，高效办公。虽然 Python 学习门槛不高，但知识点零散、枯燥，不仅记忆困难，更是难以学以致用。现实中，很多 Python 学习者，最终都未能有效使用 Python，将它变为职场利器。
所以，到底如何学习 Python 最有效？如何应用 Python 才能高效处理、分析数据，提升工作效率？
专栏解读
学习 Python，最快、最有效果的方式就是多多动手。
所以，专栏依据 Python 语言基础、数据集获取、数据加载及处理、数据预测、数据的可视化呈现，这 5 个功能关卡，带你掌握 Python 做数据分析关键流程，在此基础上，融入了 9 大实战项目，以练带学，帮你做到真正会应用。
① 第一模块，Python 语言基础。
这一模块重点讲述后续课程中需要用到的 Python 语言基础，比如理解程序是如何运行的，学习 Python 的常用指令……即使你 0 编程基础，也能迅速上手，为后面的应用知识打好基础。
② 第二模块，获取数据集。
这一模块我会着重介绍用 Python 获取、筛选、保存网页上数据的技巧和方法。学完之后，你就可以构建任意工作领域的数据集。
③ 第三模块，加载、查看与数据处理。
这一模块会将上一步我们构建的数据集加载到 Python 中，查看、修改，以及清洗掉一些冗余的脏数据。这样你在实际工作中，就能从多种类型的数据文件中加载数据、查看数据、清洗数据，使数据标准化。
④ 第四模块，深挖数字背后的逻辑。
这一模块我会介绍如何操作数值列，轻松完成统计分析常用的矩阵计算、回归分析等任务。这样你才能在数据中发现“金子”，助力业务，比如预测未来业务数据的趋势等。
⑤ 第五模块，可视化你的分析思路。
这一模块会将之前的数据通过各种形式的图表呈现出来（散点图、直方图、线图、饼图、图例、注解等），你还可以绘制可交互的图表，让你的方案汇报更加清晰、有亮点。
⑥ 第六模块，综合项目实战篇。
这一部分会通过多个实际、高级、综合的数据分析任务，比如全球新冠肺炎区域确诊病例趋势分析、电影票房预测模型、用户流失预测与分析等。让你融会贯通所学技巧，同时学会数据分析的基本套路与方法。
讲师简介
千帆
BAT 高级技术专家，前创业公司 CTO
BAT 高级技术专家、前创业公司 CTO，有 8 年 Python 开发经验，是国内使用 Python 实现分布式后端业务系统的先驱者。
创业期间，通过 Python 语言搭建并实现了，包含分布式爬虫、电商大促秒杀、订单物流运营管理、异构数据源多维度可视化报表系统，以及移动端 API Service 等多个子系统的业务后台系统。
目前在一线大厂，致力于使用 Python 实现自动化数据分析与机器学习系统，通过订阅多个异构数据源定期生成数据报告，分析指标走向，以及根据增量数据自动训练场景化的预测模型，提升 CTR。
资源目录
——/计算机教程/07拉勾/068-820-玩转 Python 数据分析/
文档
[7134] 开篇词 数据赋能未来，Python 势不可挡.md 16.43kb
[7135] 课前基础 计算机运行一个程序的过程.md 10.32kb
[7136] 课前准备 搭建一个高效的 Python 开发环境.md 20.85kb
[7137] 01 Python 常用的变量与数据类型.md 32.58kb
[7138] 02 流程控制：如何控制代码执行的顺序？.md 37.82kb
[7139] 03 函数：快速实现代码的复用.md 34.96kb
[7140] 04 类与对象：更好地组织你的代码.md 38.48kb
[7141] 05 案例实战：日程管理小工具.md 36.80kb
[7142] 06 获取数据：公开数据集与 DIY 数据集.md 16.10kb
[7143] 07 下载网页：如何使用模拟请求下载真实的网页？.md 25.29kb
[7144] 08 提取数据：如何从网页中提取感兴趣的内容？.md 30.91kb
[7145] 09 保存数据：如何将爬取的数据保存成 CSV 格式.md 45.50kb
[7146] 10 实战：手把手教你构建国产电视剧评分数据集.md 53.71kb
[7148] 11 文件处理：如何读取多种文件（cvexcel）的数据？.md 23.70kb
[7149] 12 DataFrame：如何以表格的形式查看和操作数据？.md 36.05kb
[7150] 13 高级索引：过滤与查看表格中的局部数据.md 29.43kb
[7151] 14 数据清洗：表格数据缺失值与异常值的处理.md 30.13kb
[7152] 15 时间序列：时间数据的解析与应用.md 34.83kb
[7153] 16 案例实战：如何用 Python 分析电商用户行为？.md 38.42kb
[7155] 17 如何快速实现数据的批量计算？.md 48.45kb
[7156] 18 基础统计：如何统计数据的均值、方差等特征？.md 44.83kb
[7157] 19 回归分析：如何预测未来数据趋势？.md 25.62kb
[7158] 20 案例实战：电商用户对商品喜好的预测.md 35.64kb
[7160] 21 绘图基础：如何将表中的数据特征画成图？.md 29.14kb
[7161] 22 散点图与线图：如何展示不同特征之间的相关性？.md 32.44kb
[7162] 23 直方图、条形图和饼图：如何分析数据分布与占比？.md 37.65kb
[7163] 24 图像的脊柱、注解和图例：如何画出更专业的图表？.md 45.60kb
[7164] 25 Seaborn：实现用户可交互的图标.md 28.78kb
[7165] 26 案例实战：用图例可视化用户行为分析和喜好预测过程.md 30.13kb
[7166] 27 初识 EDA：全球新冠肺炎确诊病例趋势分析.md 33.35kb
[7168] 28 AI 落地实战：训练通用电影票房预测模型.md 41.42kb
[7169] 29 综合实战：网络服务用户流失预测与分析.md 29.68kb
[7170] 30 综合实战：国产电视剧评分预测与分析.md 29.36kb
[7171] 结束语 构建数据分析的技能树.md 7.24kb
[7484] 加餐 VS Code 新版 Notebook 使用指南.md 2.49kb
01 Python 常用的变量与数据类型.mp4 120.32M
02 流程控制：如何控制代码执行的顺序？.mp4 110.66M
03 函数：快速实现代码的复用.mp4 153.45M
04 类与对象：更好地组织你的代码.mp4 130.12M
05 案例实战：日程管理小工具.mp4 151.59M
06 获取数据：公开数据集与 DIY 数据集.mp4 121.60M
07 下载网页：如何使用模拟请求下载真实的网页？.mp4 246.06M
08 提取数据：如何从网页中提取感兴趣的内容？.mp4 205.98M
09 保存数据：如何将爬取的数据保存成 CSV 格式.mp4 133.22M
10 实战：手把手教你构建国产电视剧评分数据集.mp4 322.61M
11 文件处理：如何读取多种文件（cvexcel）的数据？.mp4 162.85M
12 DataFrame：如何以表格的形式查看和操作数据？.mp4 191.41M
13 高级索引：过滤与查看表格中的局部数据.mp4 148.99M
14 数据清洗：表格数据缺失值与异常值的处理.mp4 192.47M
15 时间序列：时间数据的解析与应用.mp4 192.88M
16 案例实战：如何用 Python 分析电商用户行为？.mp4 233.18M
17 如何快速实现数据的批量计算？.mp4 181.36M
18 基础统计：如何统计数据的均值、方差等特征？.mp4 216.95M
19 回归分析：如何预测未来数据趋势？.mp4 134.82M
20 案例实战：电商用户对商品喜好的预测.mp4 203.48M
21 绘图基础：如何将表中的数据特征画成图？.mp4 158.61M
22 散点图与线图：如何展示不同特征之间的相关性？.mp4 133.28M
23 直方图、条形图和饼图：如何分析数据分布与占比？.mp4 149.11M
24 图像的脊柱、注解和图例：如何画出更专业的图表？.mp4 171.85M
25 Seaborn：实现用户可交互的图标.mp4 187.84M
26 案例实战：用图例可视化用户行为分析和喜好预测过程.mp4 169.77M
27 初识 EDA：全球新冠肺炎确诊病例趋势分析.mp4 168.53M
28 AI 落地实战：训练通用电影票房预测模型.mp4 141.71M
29 综合实战：网络服务用户流失预测与分析.mp4 160.00M
30 综合实战：国产电视剧评分预测与分析.mp4 128.55M
加餐 VS Code 新版 Notebook 使用指南.mp4 11.31M
结束语 构建数据分析的技能树.mp4 54.57M
开篇词 数据赋能未来，Python 势不可挡.mp4 77.45M
课前基础 计算机运行一个程序的过程.mp4 51.55M
课前准备 搭建一个高效的 Python 开发环境.mp4 106.77M
