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Python进阶数据分析及可视化

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2020-03-25 20:03:01
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温馨提示：除内容本身以外的广告信息请勿轻易相信，自己擦亮眼睛 视频中涉及到一些案例文件已放在评论区，有需要的自取 从零开始学习Python数据分析及可视化 课程内容丰富易懂 内含多个案例分析 培养数据分析思维 提升数据分析能力
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吃可乐的大叔 发消息
视频选集
（67/266）
【001预备】01第一章 数据能做什么？
25:44
【001预备】02第二章 避免对数据可视化的误解1
48:29
【001预备】02第二章 避免对数据可视化的误解2
20:29
【001预备】03第三章 机器学习是什么
36:28
【001预备】04第四章 用数据改变未来
23:24
【002预备】课程1.1 重新认识你的电脑
11:26
【002预备】课程1.2 为什么选择Python？
12:57
【002预备】课程1.3 集成开发环境及Python运行逻辑
14:14
【002预备】课程1.4 JupyterNotebook与Spyder
09:43
【002预备】课程2.1 数值类型概述
15:57
【002预备】课程2.2 认识变量
07:00
【002预备】课程2.3 运算符
12:14
【002预备】课程2.4 注释
05:50
【002预备】课程3.1 什么是序列？
07:58
【002预备】课程3.2 序列通用操作
18:59
【002预备】课程3.3 列表list常用操作
32:02
【002预备】课程3.4 文本序列str常用操作
28:47
【002预备】课程4.1 字典dict基本概念
12:22
【002预备】课程4.2 字典常用操作
10:55
【002预备】课程4.3 字典的元素访问及遍历
12:13
【002预备】课程5.1 什么是语句？
08:29
【002预备】课程5.2 条件判断：if语句
12:59
【002预备】课程5.3 循环语句：for循环
13:03
【002预备】课程5.4 循环语句：while循环
08:06
【002预备】课程5.5 循环控制语句
13:51
【002预备】课程6.1 函数的基本概念
09:14
【002预备】课程6.2 自定义函数
26:18
【002预备】课程6.3 局部变量及全局变量
09:13
【002预备】课程6.4 匿名函数lambda
12:43
【002预备】课程7.1 什么是模块？
11:41
【002预备】课程7.2 模块创建及import指令运用
15:52
【002预备】课程7.3 “包”的概念及python包管理工具：pip.pptx
05:45
【002预备】课程7.4 windows环境下的代码运行
06:30
【002预备】课程8.1 文件对象声明及基本操作
12:17
【002预备】课程8.2 系统模块下的路径操作
09:06
【002预备】课程8.3 文件的读取与写入（上）
17:09
【002预备】课程8.4 文件的读取与写入（下）
12:11
【002预备】课程8.5 pickle模块的运用
08:04
【002预备】练习01：商铺数据加载及存储
27:38
【003预备】课程1.1 什么是Numpy？
09:50
【003预备】课程1.2 Numpy基础数据结构
25:11
【003预备】课程1.3 Numpy通用函数
25:52
【003预备】课程1.4 Numpy索引及切片
15:54
【003预备】课程1.5 Numpy随机数
12:28
【003预备】课程1.6 Numpy数据的输入输出
07:56
【003预备】课程2.01 什么是Pandas
09:57
【003预备】课程2.02 数据结构Series：基本概念及创建
16:02
【003预备】课程2.03 数据结构Series：索引
11:03
【003预备】课程2.04 数据结构Series：基本技巧
12:02
【003预备】课程2.05 数据结构Dataframe：基本概念及创建
19:17
【003预备】课程2.06 数据结构Dataframe：索引
24:54
【003预备】课程2.07 数据结构Dataframe：基本技巧
08:31
【003预备】课程2.08 时间模块
15:38
【003预备】课程2.09 时刻数据
12:41
【003预备】课程2.10 时间戳索引
27:04
【003预备】课程2.11 时期
11:05
【003预备】课程2.12 时间序列 - 索引及切片
10:28
【003预备】课程2.13 时间序列 - 重采样
10:01
【003预备】课程2.14 数值计算和统计基础
15:01
【003预备】课程2.15 文本数据
16:51
【003预备】课程2.16 合并
17:13
【003预备】课程2.17 连接与修补
11:20
【003预备】课程2.18 去重及替换
06:18
【003预备】课程2.19 数据分组
20:50
【003预备】课程2.20 分组转换及一般性“拆分-应用-合并”
07:57
【003预备】课程2.21 透视表及交叉表
08:30
【003预备】课程2.22 文件读取
08:54
【003预备】课程3.01 Matplotlib简介及图表窗口
11:44
【003预备】课程3.02 图表的基本元素
10:25
【003预备】课程3.03 图表的样式参数
10:27
【003预备】课程3.04 刻度、注解、图表输出
06:45
【003预备】课程3.05 子图
13:33
【003预备】课程3.06 基本图表绘制
10:04
【003预备】课程3.07 柱状图、堆叠图
15:36
【003预备】课程3.08 面积图、填图、饼图
12:04
【003预备】课程3.09 直方图
08:30
【003预备】课程3.10 散点图、矩阵散点图
08:52
【003预备】课程3.11 极坐标图
18:21
【003预备】课程3.12 箱型图
16:06
【003预备】课程3.13 表格样式创建
09:47
【003预备】课程3.14 表格显示控制
03:44
【003预备】课程3.15 表格样式调用
06:38
【003预备】课程4.1 什么是空间数据
08:38
【003预备】课程4.2 GIS软件基本操作及数据加载
18:02
【003预备】课程4.3 坐标系
17:14
【003预备】课程4.4 空间数据基本处理
11:12
【003预备】课程4.5 空间数据几何计算
14:02
【003预备】课程4.6 空间可视化制图
05:16
【003预备】课程4.7 空间划分
11:39
【003预备】课程4.8 空间统计
21:40
【003预备】练习02：知乎数据清洗整理和结论研究
51:21
【01】课程1.1 数据特征分析
06:51
【01】课程1.2 分布分析
25:50
【01】课程1.3 对比分析（上）
11:21
【01】课程1.3 对比分析（下）
26:05
【01】课程1.4 统计分析
16:16
【01】课程1.5 帕累托分析
11:30
【01】课程1.6 正态性检验（上）
19:26
【01】课程1.6 正态性检验（下）
14:39
【01】课程1.7 相关性分析
13:10
【01】课程2.1 缺失值处理
28:30
【01】课程2.2 异常值处理
11:24
【01】课程2.3 数据归一化
10:46
【01】课程2.4 数据连续属性离散化
11:57
【01】课程3.1 数学建模概述
10:03
【01】课程3.2.1 线性回归理论概述
10:38
【01】课程3.2.2 线性回归的python实现方法
15:12
【01】课程3.2.3 线性回归模型评估
09:03
【01】课程3.3.1 KNN最邻近分类理论概述
05:28
【01】课程3.3.2 KNN最邻近分类的python实现方法
12:03
【01】课程3.4.1 PCA主成分分析理论概述
10:50
【01】课程3.4.2 PCA主成分的python实现方法
15:06
【01】课程3.4.3 K-means聚类理论概述及python实现
09:10
【01】课程3.5.1 蒙塔卡罗模拟理论概述
14:37
【01】课程3.5.2 蒙塔卡罗模拟案例解读
11:01
【02】课程1.1 什么是数据可视化？
11:31
【02】课程1.2 数据可视化技术体系及方向
12:11
【02】课程1.3 数据图表表达的逻辑原理
16:45
【02】课程1.4 设计美学
11:22
【02】课程2.01 为什么选择Seaborn做图表可视化？
06:01
【02】课程2.02 整体风格设置
12:25
【02】课程2.03 调色盘
13:47
【02】课程2.04 分布数据可视化 - 直方图与密度图
11:51
【02】课程2.05 分布数据可视化 - 散点图
17:14
【02】课程2.06 分类数据可视化 - 分类散点图
07:01
【02】课程2.07 分类数据可视化 - 分布图
08:24
【02】课程2.08 分类数据可视化 - 统计图
11:21
【02】课程2.09 线性关系数据可视化
07:01
【02】课程2.10 时间线图表、热图
11:27
【02】课程2.11 结构化图表可视化
06:30
【02】课程3.1 什么是关系网络图？
10:21
【02】课程3.2 Gephi软件安装及配置
01:57
【02】课程3.3 Gephi基本操作
10:35
【02】课程3.4 Python数据预处理
17:16
【02】课程3.5 案例研究一：公司职员关系图表
13:23
【02】课程3.6 案例研究二：导演演员关系网络可视化
15:17
【02】课程4.1 空间数据可视化工具概述
05:43
【02】课程4.2 3D图表
14:22
【02】课程4.3 空间柱状图（1）
12:06
【02】课程4.4 空间柱状图（2）
08:33
【02】课程4.5 空间线性轨迹图（1）
05:51
【02】课程4.7 空间热力图
08:37
【02】课程5.1 什么是Bokeh及其可视化交互原理？
11:35
【02】课程5.2 绘图空间基本操作
28:49
【02】课程5.3 图表辅助参数设置
18:28
【02】课程5.4 散点图
15:40
【02】课程5.5 折线图 面积图
30:05
【02】课程5.6 柱状图 堆叠图 直方图
23:50
【02】课程5.7 绘图表达进阶操作
13:58
【02】课程5.8 ToolBar工具栏设置
11:11
【02】课程5.9 其他交互工具设置
04:40
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【03】3练习04讲解01视频
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【03】3练习04讲解02视频
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【04】1.1网易游戏：数据时代的网络游戏设计与运营
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【04】2.1第一节 网易严选数据分析实践经验分享1
10:28
【04】2.2第二节 网易严选数据分析实践经验分享2
20:36
【04】2.3第三节 网易严选数据分析实践经验分享3
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【04】2.4第四节 网易严选数据分析实践经验分享4
05:04
【04】3.1第一节 指标体系建设
10:34
【04】3.2第二节 指标类型及常见的指标
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【04】3.3第三节 如何确定业务指标体系
29:12
【04】3.4第四节 指标体系落地
05:11
【04】4.1第一节 网易有数整体介绍视频
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【04】4.2第二节 整车销售业务分析
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【04】5.1 1.0 课程简介
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【04】5.2 1.1 电商活动核心数据指标解析
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【04】5.3 1.2 电商营销活动数据案例解析视
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【04】6.1第一节 消费者行为分析01-02
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【04】6.2第二节 消费者行为分析03
08:26
【04】6.3第三节 消费者行为分析04
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【04】6.4第四节 消费者行为分析05
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【05】课程1.1 读懂网页结构
18:14
【05】课程1.2 网页结构剖析
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【05】课程2.1 requests基础学习
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【05】课程3.1 BeautifulSoup基本语法
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【05】课程3.2 Xpath与lxml包
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【05】课程3.3 网页标签解析
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【05】课程3.4 搜索文档树
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【05】案例1：豆瓣图书数据采集part1
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【05】案例1：豆瓣图书数据采集part2
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【05】案例2：豆瓣图书数据采集
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【05】案例3：豆瓣图书图片数据采集
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【05】案例4：去哪儿网景点数据采集
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【05】课程4.1 正则表达式快速上手_20190805_024508
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【05】课程4.2 正则表达式模式
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【05】课程4.3 字符搜索
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【05】课程4.4 字符替换与分割
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【05】课程4.5 爬虫中正则的用处
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【05】课程5.1 MongoDB快速入门
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【05】课程5.2 MongoDB基本语法
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【05】课程5.3 如何使用Robo3T？
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【05】课程5.4 如何通过python使用MongoDB
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【05】课程6.1 什么是Selenium-
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【05】课程6.2 如何用Selenium快速访问网页
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【05】课程6.3 提取网页数据
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【05】课程6.4 实现网页的账号登陆
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【05】课程6.5 如何协调selenium与requests+bs的方法
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【06】01.案例六：拉钩网数据采集（1）
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【06】02.案例七：拉钩数据采集（2）
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【07】01.企业层面数据爬虫的核心要点
23:59
【07】01.如何构建需求文档
05:56
【07】01.二手房源数据采集_爬虫1
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【07】02.二手房源数据采集_爬虫2
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【07】03.动态IP代理设置
14:56
【07】01.构建函数噪音处理
20:15
【08】01.课程1.1 什么是机器学习
06:15
【08】02.课程1.2 监督学习与非监督学习
07:13
【08】03.课程1.3 回归与分类
05:57
【08】04.课程1.4 模型评估
07:31
【08】01.课程2.1 线性回归
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【08】02.课程1.2 监督学习与非监督学习
07:13
【08】03.课程2.3 线性回归：最小二乘法
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【08】04.课程2.4 多元线性回归
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【08】05.课程2.5 多元线性回归代码实现
09:08
【08】06.课程2.6 逻辑回归
03:53
【08】07.课程2.7 逻辑回归：损失函数
02:59
【08】08.课程2.8 逻辑回归与梯度下降调优
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【08】09.课程2.9 惩罚模型
05:16
【08】10.课程2.10 sklearn实现线性模型
18:07
【08】01.课程3.1特征工程介绍
02:36
【08】02.课程3.2 数据处理操作：预处理，标准化，纠偏
22:02
【08】03.课程3.3 特征工程操作，共线性、降维、拓展
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【08】04.课程3.4 回归模型常用指标评价
10:04
【08】05.课程3.5分类模型常用指标评价
07:26
【08】06.课程3.6 数据集划分方法
09:08
【08】01.课程4.1 模型进阶概述
02:32
【08】02.课堂4.2 模型进阶CART模型理论
05:06
【08】03.课程4.3 决策树模型代码演示
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【08】04.课程4.4 模型进阶集成学习模型
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【08】05.课程4.5 模型进阶 随机森林模型
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【08】06.课程4.6 模型进阶——xgboost模型
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【08】07.课程4.7 模型进阶_参数搜索
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【09】1.1.Pandsa 读取和处理多种类型格式数据
09:46
【09】1.4.One-hot encode 处理所有类型特征
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【09】1.6.用柱状图呈现特征重要性
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