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文档简介

Python数据分析高级课件欢迎参加Python数据分析高级课程，本课程提供了广泛的数据分析库，为你的数据挖掘之旅提供强大的支持。课程介绍课程目标通过案例学习，掌握Python的数据分析技巧，参与数据挖掘项目，实现数据分析相关工作。前置知识要求需要有Python编程语言基础，以及基本的数据分析概念，如：数据预处理，knn等算法。教学方法与时间安排通过线上教学视频以及在线交流平台进行教学，课程时长为10周，每周5天，每天1小时。Python数据分析基础Pandas库介绍提供了数据分析工作所需的数据结构以及数据处理工具，如：数据加载、数据清洗、数据切片等。数据可视化一套非常流行的数据可视化工具，支持多种绘图类型：折线图、散点图、柱状图等。数据清洗与处理数据清洗是数据挖掘项目中不可缺少的环节，涉及数据格式转化、数据清理，填充和删除缺失数据等。数据处理与统计分析1数据预处理数据预处理非常重要，涉及到数据清理、数据采集等，可通过利用Python的pandas和numpy包实现。2描述统计分析描述统计是用于描述数据集中数据特征的分析方法，如均值、方差、中位数、众数等。3假设检验假设检验是科学研究中广泛使用的方法，可以验证研究者提出的假设是否成立。4相关分析相关分析是用于研究数据间关系的一种方法，可以通过使用Python的pandas和numpy来计算相关系数等参数。机器学习与数据挖掘机器学习算法简介机器学习是数据分析的核心技术。介绍并应用分类、回归、决策树、集成学习以及支持向量机等常用算法。特征工程特征工程是指在机器学习和数据挖掘分析中，选择、处理、提取对分析结果贡献显著的变量的过程。分类与回归介绍分类问题与回归问题的特点以及解决方法。聚类与关联规则挖掘介绍聚类问题的分类以及关联规则挖掘的方法。实战案例与项目实战案例——泰坦尼克号通过对泰坦尼克号乘客的数据分析，应用机器学习技术预测存活率等指标。数据挖掘项目流程应用各种数据挖掘技术来解决真正的业务问题，从项目理解开始，到实施、部署。结果展示和总结展示数据处理和分析结果，并总结经验教训及今后工作计划。结语Python数据分析是一项具有重要实际意义的任务。本课程旨在让学

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