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本套课程来自云开见明：Python数据分析师特训营，本套课程由数据分析专家讲师：Peter Lee老师主讲，课程为2019年11月至2020年最新课程。本课程适合零基础或基础薄弱同学学习。共6大章节84小节， 共计6.3G。文章底部附下载地址。
本课程为：Python数据分析从入门到精通课程，通过本套课程的学习，可以熟练掌握Python数据分析的常用操作，并结合实际案例数据,让同学们全面掌握数据分析的过程，包括数据获取，数据预处理，数据可视化和结果解读等。为今后在工作遇到的问题提供一定的帮助。
统计分新
1、基本统计学概念；常用统计学概念、统计量和点估计和区间估计等
2、描述性统计分析：分类变量和连续性变量的描述性统计和Python实现
3、假设检验：掌握假设检验的原理和Python实现
4、卡方分析和方差分析：掌握卡方分析和方差分析的原理和Python实现
5、相关分析：掌握相关系数的度量，如皮尔森相关系数和斯皮尔曼相关系数和Python实现
Python数据分析师特训营 课程截图
客例实战：大量企业实际项目案例以及真实数据集，如电商，金融等。
1、数据分析流程：介绍一个项目的数据分析流程，以零售消费数据为案例电商零售数据分析：根据用户行为进行用户分层，基于分层结果提出优化建议
2、淘宝数据分析案例：以淘宝交易数据为例，探索用户的相关行为
3、互联网金融案例：网贷平台用户画像和风险分析
官方地址：https://cloudslearn.com/index.php?app=classroom&mod=Album&act=view&id=27
河北赵*[138****7239]
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湖北钱*[136****8750]
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吉林钱*[137****2187]
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广西钟*[137****9350]
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贵州吴*[138****7064]
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福建杨*[188****7695]
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山东陈*[135****3901]
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海南陈*[158****7335]
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海南杨*[158****1817]
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山东周*[188****1129]
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广西孙*[139****1959]
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上海钟*[159****6540]
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青海谢*[132****6754]
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浙江朱*[189****8794]
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贵州谢*[133****7104]
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青海陈*[188****3277]
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广西赵*[137****9251]
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北京朱*[152****9369]
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江苏杨*[136****3633]
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广东周*[133****7520]
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河北仲*[159****2951]
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云南赵*[158****6818]
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贵州杨*[158****5346]
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福建郑*[136****7145]
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贵州钟*[188****3056]
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湖南陈*[132****9747]
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青海刘*[133****3106]
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吉林赵*[137****2694]
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福建李*[189****8816]
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广西孙*[152****2055]
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山东陈*[188****6542]
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黑龙江柳*[136****6434]
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海南仲*[188****8551]
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吉林谢*[133****8647]
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云南李*[189****6050]
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上海钱*[131****6154]
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江西仲*[152****4252]
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江西黄*[136****3942]
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海南李*[158****4875]
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云南周*[136****6209]
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山东王*[138****4505]
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河北郑*[136****8127]
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江苏吴*[132****6499]
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黑龙江王*[189****9392]
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贵州张*[137****1609]
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上海方*[133****9390]
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第一章
1.Python数据分析大纲介绍-第一章1节.MP4
2.Python使用入门(上)-第一章2节.mp4
3.Python使用入门(下)-第一章3节.mp4
4Python数据类型-第一章4节.mp4
5Python数据结构之列表-第一章5节.mp4
6Python数据结构之元组和集合-第一章6节.mp4
7Python数据结构之字典-第一章7节.mp4
8Python控制语句之条件语句-第一章8节.mp4
9Python控制语句之循环语句-第一章9节.mp4
10Python控制语句之其他语句-第一章10节.mp4
11函数介绍(上)-第一章11节.mp4
12函数介绍(下)-第一章12节.mp4
13json文件解析-第一章13节.mp4
14字符串处理(上)-第一章14节.mp4
15字符串处理(下)-第一章15节.mp4
16高级函数(上)-第一章16节.mp4
17高级函数(下)-第一章17节.mp4
18Python数据分析常用库-第一章18节.mp4
第二章
1数组创建和属性-第二章1节.mp4
2索引和切片(上)-第二章2节.mp4
3索引和切片(下)-第二章3节.mp4
4数组形状改变-第二章4节.mp4
5数组的ufunc广播机制-第二章5节.mp4
6排序与搜索-第二章6节.mp4
7Numpy数据读取和存储-第二章7节.mp4
8Numpy字符串操作-第二章8节.mp4
9Numpy随机数生成-第二章9节.mp4
10Numpy统计相关函数-第二章10节.mp4
11Numpy线性代数-第二章11节.mp4
第三章
1Pandas常用数据结构-第三章1节.mp4
2Pandas常用数据结构之Dataframe结构-第三章2节.mp4
3Excel及csv等数据获取与保存-第三章3节.mp4
4数据筛选-第三章4节.mp4
5条件查询和增删改查-第三章5节.mp4
6数据库数据获取和保存-第三章6节.mp4
7数据整合-第三章7节.mp4
8层次化索引-第三章8节.mp4
9数据排序-第三章9节.mp4
10分组聚合(上)-第三章10节.mp4
11分组聚合(下)-第三章11节.mp4
12透视图和交叉表-第三章12节.mp4
13Pandas其他函数运用(上)-第三章13节.mp4
14Pandas其他函数运用(下)-第三章14节.mp4
15重复值处理-第三章15节.mp4
16缺失值处理-第三章16节.mp4
17异常值处理-第三章17节.mp4
18数据离散化-第三章18节.mp4
第四章
1Matplotlib绘图基础-第四章1节.mp4
2简单图形绘制(上)-第四章2节.mp4
3简单图形绘制(下)-第四章3节.mp4
4图形基本设置-第四章4节.mp4
5统计图形实战(一)-第四章5节.mp4
6统计图形实战(二)-第四章6节.mp4
7统计图形实战(三)-第四章7节.mp4
8完善统计图形(上)-第四章8节.mp4
9完善统计图形(下)-第四章9节.mp4
10图形样式高级操作-第四章10节.mp4
11Seaborn基础-第四章11节.mp4
12绘制常用统计图形(上)-第四章12节.mp4
13绘制常用统计图形(下)-第四章13节.mp4
14其他参数和图形-第四章14节.mp4
15Plotly介绍和基础-第四章15节.mp4
16常见图形绘制(上)-第四章16节.mp4
17常见图形绘制(下)-第四章17节.mp4
18图形设置-第四章18节.mp4
第五章
1描述性统计分析-第五章1节.mp4
2假设检验-第五章2节.mp4
3卡方分析和方差分析-第五章3节.mp4
4相关分析-第五章4节.mp4
第六章
1数据分析项目流程.mp4
电商平台零售数据分析(二).mp4
电商平台零售数据分析(三).mp4
电商平台零售数据分析(四).mp4
电商平台零售数据分析(一).mp4
互联网金融项目(二).mp4
互联网金融项目(三).mp4
互联网金融项目(四).mp4
互联网金融项目(一).mp4
零售消费数据(上).mp4
零售消费数据(下).mp4
探索用户行为模式(二).mp4
探索用户行为模式(三).mp4
探索用户行为模式(四).mp4
探索用户行为模式(一).mp4
