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01-Matplotlib_可视化基础
02-Matplotlib_创建画布
03-Matplotlib_坐标系坐标轴
04-Matplotlib_pandas绘图
05-Matplotlib_折线图
06-Matplotlib_图形基本设置
07-Matplotlib_柱状图
08-Matplotlib_簇柱状图和堆积柱状图
09-Matplotlib_直方图
10-Matplotlib_饼图
11-Matplotlib_阶梯图
12-Matplotlib_盒须图
13-Matplotlib_词云图(一)
14-Matplotlib_词云图(二)
15-Matplotlib_seaborn
16-Matplotlib_plotly_express
17-数据预处理_缺失值处理
18-数据预处理_鸢尾花数据清洗
19-数据预处理_拉格朗日插值
20-数据预处理_重复值处理
21-数据预处理_正态分布、盒须图判断异常值
22-数据预处理_数据类型转换
23-数据预处理_字符替换
24-数据预处理_数值操作
25-数据预处理_数据运算
26-数据预处理_数据合并与分组
首页 / Python数据科学 · 第三阶段 / 数据探索与预处理
发布于 2022-02-17 · 65 次观看
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01-Matplotlib_可视化基础
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02-Matplotlib_创建画布
38分钟 · 0次播放
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03-Matplotlib_坐标系坐标轴
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04-Matplotlib_pandas绘图
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05-Matplotlib_折线图
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06-Matplotlib_图形基本设置
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07-Matplotlib_柱状图
42分钟 · 0次播放
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08-Matplotlib_簇柱状图和堆积柱状图
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09-Matplotlib_直方图
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11-Matplotlib_阶梯图
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12-Matplotlib_盒须图
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13-Matplotlib_词云图(一)
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15-Matplotlib_seaborn
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20-数据预处理_重复值处理
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21-数据预处理_正态分布、盒须图判断异常值
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23-数据预处理_字符替换
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25-数据预处理_数据运算
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课程目标
熟练掌握数据可视化基本图形的制作与优化
知识要点
质量分析-缺失值、质量分析-异常值、质量分析-一致性分析、特征分析-分布分析、特征分析-对比分析、特征分析-统计量分析、特征分析-周期性分析、特征分析-贡献性分析、特征分析-相关性分析。
授课讲师

周一

蜗牛学苑资深讲师
硕士,统计师。从事数据科学研发多年,历任数据分析师、数据挖掘工程师。具备深厚的数学、统计学和数理统计功底,擅长商业数据项目研发管理。熟悉R、SPSS、SAS、Python、 STATA等 语言工具,和机器学习、深度学习等相关技术。启发式教学,个别化教学,课堂氛围轻松,知识点凝练,深受学生好评。
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