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探索数据科学之路:带你深入了解Python数据分析。

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简介:
【数据可视化所蕴含的价值是什么?】 考虑我们日常生活中经常看到的电视天气预报,它利用不同的色块来分别代表不同地区的气温和降水状况。通过对区域色块分布的观察,我们可以迅速掌握哪些地区的气温较高,哪些地区降水较多。这种将数据转化为图形的形式,极大地增强了我们对关键信息的捕捉能力,远比单纯的文字描述或简单的表格更为引人注目。 数据可视化,本质上是将数据分析的结果以最直观的方式呈现出来,它将原本“孤立”的数据点连接起来,并使“单调”的数据变得生动活泼。 通过对可视化图表进行的观察,数据之间的关联性和变化趋势可以一目了然。 【“无处不在”的数据分析与可视化】 “一图胜千言”的理念在当今时代得到了淋漓尽致的体现,数据分析与可视化技术如今已渗透到我们工作和生活的方方面面。 在职场中,超过90%的岗位都与数据处理息息相关。 掌握数据分析与可视化技能能够显著提升工作效率和整体绩效。 【4.5小时极速提升数据能力:即使是初学者也能轻松掌握】 本课程专注于Python数据分析与可视化的实践应用,强调动手操作而非空谈语法规则。课程内容重点讲解各种数据分析与可视化工具的实际应用场景,并通过结合实战案例进行学习和练习,确保学员充分理解核心知识点。 四个实际案例相结合,以贴近现实场景的方式帮助学员加深记忆,并且这些案例在未来的求职面试或毕业设计中均可直接应用。 【通解数据科学:拓展您的收益潜力】 目前,许多行业都已积极探索并发展出基于数据的战略方向。

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客服
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  • :掌握Python技巧
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    本书旨在为读者提供一份详细指南,助其利用Python进行高效的数据分析。通过深入浅出的教学方式和实用案例,带领读者逐步踏入数据科学的大门,熟练掌握必备技能与工具,开启数据驱动的决策之旅。 数据可视化有什么意义?举一个身边的例子,在电视上看到的天气预报会用不同的色块代表不同地区的气温、降水情况。通过观察区域颜色分布,我们可以迅速了解哪里温度高以及哪些地方雨水多。这种将数字信息与图形结合的方式使我们更容易抓住重点信息,并且比枯燥的文字或简单的表格更具吸引力。 数据可视化的作用在于以最直观的形式展示数据分析结果,让孤立的数据相互关联起来并变得生动有趣。通过观察图表中的变化和关系,我们可以一目了然地理解复杂的信息。 如今,在我们的工作与生活中处处可见“无处不在”的数据分析与可视化应用。几乎所有的工作岗位都会涉及到数据处理的相关内容,掌握这些技能可以大大提升工作效率。 在短短的4.5小时内快速提高自己的数据能力,并且即便是初学者也能轻松上手Python的数据分析和可视化工具的学习。本课程强调实践操作的重要性,通过结合实际案例进行边学边练的方式帮助学员更好地理解和应用知识要点。 此外还有四大实战场景的应用练习来加深记忆,在未来的职业发展中这些技能也可以在求职面试或者毕业设计中发挥作用。 掌握数据分析与可视化的技术不仅能够拓宽职业发展的道路还能为个人创造更多的收入来源。随着大数据时代的到来,各行各业都在寻求数据科学方面的专业人才以实现业务增长和决策优化。
  • Tukey的EDA
    优质
    《探索性数据分析》(Exploratory Data Analysis, EDA)是John Tukey提出的一种数据分析方法论,强调通过图形和统计技术初步探索数据结构与模式。这种方法鼓励分析人员积极互动,灵活应用统计工具以发现数据中的潜在信息和假设,为后续的确认性数据分析奠定基础。 在统计学中,探索性数据分析(EDA)是一种分析数据集的方法,旨在总结其主要特征,通常使用可视化方法。可以使用统计模型也可以不使用,但主要是为了通过数据发现超出正式建模或假设检验任务的信息。
  • COVID19DataAnalysis:基于Python|约翰霍普金斯...
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    COVID19DataAnalysis项目运用科学Python工具进行数据科学探究,聚焦于约翰霍普金斯大学发布的新冠疫情数据,致力于深入解析全球疫情动态与趋势。 请注意:由于数据源的更新,某些记录可能看起来不完整或与前几天的数据不一致。 ---专用警告--- 以下文件将不再进行更新。随着新数据结构的发布,我们将通过时间序列表来反映这些变化,请参考新的数据文件以获取最新的时间序列信息。具体来说,请查看time_series_covid19_confirmed_global.csv和time_series_covid19_deaths_global.csv 文件。 旧的数据文件如下: - time_series_19-covid-Confirmed.csv - time_series_19-covid-Deaths.csv - time_series_19-covid-Recovered.csv
  • Python(13):实例——股票
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    本教程为Python数据科学系列第十三篇,通过具体案例讲解如何使用Python进行股票数据分析,涵盖数据获取、清洗及可视化等关键步骤。 数据科学(十三)功能分析波动幅度对复权收盘价进行重采样增长曲线增长倍数最高增长倍数最大年均复合增长率当前增长倍数及复合增长率当前平均增长倍数年复合增长倍数平均年化增长率 功能分析波动幅度 ```python import pandas as pd import numpy as np import os import matplotlib.pyplot as plt # 股票数据分析 ## 分析波动幅度 print(1. 分析波动幅度) datadir = yahoo-data fname = 002001.csv ```
  • Python殿堂:与可视化
    优质
    本书深入浅出地讲解了如何运用Python进行高效的数据分析、探索及可视化,带领读者步入数据科学的大门。 本课程采用轻松幽默的讲授方式,结合大量具体的例子进行实战讲解,旨在帮助学生掌握Python数据处理与分析的基础知识及技能。通过大量的练习和案例详细解析每个知识点,并且强调理论联系实际。 完成该课程后,学员将能够熟练使用pandas、numpy、matplotlib等数据分析工具;同时了解标准的数据分析流程并学会运用可视化方法展示数据及其结果。
  • Python
    优质
    《Python数据科学与分析》是一本介绍如何运用Python语言进行数据分析和科学研究的书籍,涵盖了从基础编程到高级应用的知识。 《Python数据分析与机器学习实战教程》课程精选真实数据集作为案例,并利用numpy、pandas及matplot库进行数据科学处理与可视化展示;同时结合scikit-learn库完成一系列的机器学习项目,以实践为导向设计每一课时内容,通过代码演示如何运用这些Python工具包解决实际问题。本课程将理论知识和应用实例相结合,选取经典Kaggle项目作为教学案例,从数据预处理开始逐步指导学员进行实战操作,帮助大家掌握入门级机器学习技能。 完成该教程后,你将能够: 1. 熟练运用Python的数据科学工具包。 2. 深入理解机器学习算法的数学原理及其细节。 3. 掌握各算法参数设置,并了解每个步骤对最终结果的影响。 4. 能够使用Python进行建模实战,在真实数据集上开展分析并完成整个模型构建过程。
  • EDA案例
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    本数据集为EDA(探索性数据分析)设计,包含丰富的真实世界案例数据,旨在帮助用户通过图表和统计方法发现模式、检验假设及提出新的问题。 在数据分析领域,探索性数据分析(EDA)是一种重要的方法,它旨在深入理解数据集的特征、发现潜在模式、关联或异常,并为后续的数据建模与预测提供依据。本案例聚焦于汽车销售数据,通过分析三个文件——`used_car_sample_submit.csv`、`used_car_testB_20200421.csv`和`used_car_train_20200313.csv`,我们可以学习如何对二手车市场进行有效的数据分析。 其中,`used_car_train_20200313.csv`是训练数据集,通常包含目标变量(如汽车售价)及其他特征信息。这些信息可能包括品牌、型号、年份、里程数等,并影响车辆价格的预测模型构建。我们需要对各项特征进行描述性统计分析,比如计算平均值和中位数以了解分布情况;同时使用直方图或箱线图直观地发现数据特点及异常。 `used_car_testB_20200421.csv`作为测试集用于验证预测模型的效果。它不包含目标变量,因此在分析时需关注特征间的关联性,寻找可能影响汽车价格的因素;可以利用相关矩阵来检查不同特征之间的联系并评估共线性问题。 而`used_car_sample_submit.csv`则为提交结果的样本段落件,通常包括测试数据集ID及预测的目标值。完成模型训练后,我们将依据此格式输出预测结果以供进一步评价。 进行EDA时应注意以下几点: 1. 处理缺失值:检查并决定如何处理数据中的空缺信息。 2. 异常检测:识别异常值,并考虑是否需要删除或替换它们。 3. 编码类别特征:对于非数值属性,如品牌、颜色等采用适当的编码方式(例如独热编码)转换为模型可解析的形式。 4. 特征工程:基于业务知识创造新特性以增强预测能力;例如计算车辆使用年限或者估算维护成本等。 5. 模型选择与优化:根据问题性质挑选合适的算法,如线性回归、决策树或神经网络,并通过交叉验证调整参数来改善模型性能。 综上所述,通过对二手车市场实施全面的EDA流程可以更好地理解数据特性并发现潜在规律;进而建立有效的预测模型帮助决策者掌握市场趋势及制定合理的定价策略。在实践中应持续迭代优化算法以适应市场的动态变化。
  • Uber:利用Python进行Uber(Pandas与Seaborn)
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    本教程介绍如何使用Python中的Pandas和Seaborn库来深入分析Uber的数据,包括数据清洗、统计分析及可视化呈现。 我对优步的乘车呼叫数据进行了数据分析,并使用Python中的熊猫和seaborn库获得了有价值的见解。分析后得出以下结果:生成了地图以展示数据所属的位置;制作了一周内用户请求乘车的热图;绘制了每小时、每天、每周及每月用户的请求趋势图。虽然原始数据中没有明确指出位置,但我确定这些数据来自曼哈顿地区。此外,我还进行了更深入的数据分析和研究。