P1. 1.Python
数据分析大纲介绍-第一章1节
P2. 2.Python使用入门上-第一章2节
P3. 3.Python使用入门下-第一章3节
P4. 4Python数据类型-第一章4节
P5. 5Python数据结构之列表-第一章5节
P6. 6Python数据结构之元组和集合-第一章6节
P7. 7Python数据结构之字典-第一章7节
P8. 8Python控制语句之条件语句-第一章8节
P9. 9Python控制语句之循环语句-第一章9节
P10. 10Python控制语句之其他语句-第一章10节
P11. 11函数介绍上-第一章11节
P12. 12函数介绍下-第一章12节
P13. 13json文件解析-第一章13节
P14. 14字符串处理上-第一章14节
P15. 15字符串处理下-第一章15节
P16. 16高级函数上-第一章16节
P17. 17高级函数下-第一章17节
P18. 18Python数据分析常用库-第一章18节
P19. 1数组创建和属性-第二章1节
P20. 2索引和切片上-第二章2节
P21. 3索引和切片下-第二章3节
P22. 4数组形状改变-第二章4节
P23. 5数组的ufunc广播机制-第二章5节
P24. 6排序与搜索-第二章6节
P25. 7Numpy数据读取和存储-第二章7节
P26. 8Numpy字符串操作-第二章8节
P27. 9Numpy随机数生成-第二章9节
P28. 10Numpy统计相关函数-第二章10节
P29. 11Numpy线性代数-第二章11节
P30. 1Pandas常用数据结构-第三章1节
P31. 2Pandas常用数据结构之Dataframe结构-第三章2节
P32. 3Excel及csv等数据获取与保存-第三章3节
P33. 4数据筛选-第三章4节
P34. 5条件查询和增删改查-第三章5节
P35. 6数据库数据获取和保存-第三章6节
P36. 7数据整合-第三章7节
P37. 8层次化索引-第三章8节
P38. 9数据排序-第三章9节
P39. 10分组聚合上-第三章10节
P40. 11分组聚合下-第三章11节
P41. 12透视图和交叉表-第三章12节
P42. 13Pandas其他函数运用上-第三章13节
P43. 14Pandas其他函数运用下-第三章14节
P44. 15重复值处理-第三章15节
P45. 16缺失值处理-第三章16节
P46. 17异常值处理-第三章17节
P47. 18数据离散化-第三章18节
P48. 1Matplotlib绘图基础-第四章1节
P49. 2简单图形绘制上-第四章2节
P50. 3简单图形绘制下-第四章3节
P51. 4图形基本设置-第四章4节
P52. 5统计图形实战一-第四章5节
P53. 6统计图形实战二-第四章6节
P54. 7统计图形实战三-第四章7节
P55. 8完善统计图形上-第四章8节
P56. 9完善统计图形下-第四章9节
P57. 10图形样式高级操作-第四章10节
P58. 11Seaborn基础-第四章11节
P59. 12绘制常用统计图形上-第四章12节
P60. 13绘制常用统计图形下-第四章13节
P61. 14其他参数和图形-第四章14节
P62. 15Plotly介绍和基础-第四章15节
P63. 16常见图形绘制上-第四章16节
P64. 17常见图形绘制下-第四章17节
P65. 18图形设置-第四章18节
P66. 1描述性统计分析-第五章1节
P67. 2假设检验-第五章2节
P68. 3卡方分析和方差分析-第五章3节
P69. 4相关分析-第五章4节
P70. 1数据分析项目流程
P71. 电商平台零售数据分析一
P72. 电商平台零售数据分析二
P73. 电商平台零售数据分析三
P74. 电商平台零售数据分析四
P75. 零售消费数据上
P76. 零售消费数据下
P77. 互联网金融项目一
P78. 互联网金融项目二
P79. 互联网金融项目三
P80. 互联网金融项目四
P81. 探索用户行为模式一
P82. 探索用户行为模式二
P83. 探索用户行为模式三
P84. 探索用户行为模式四
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