人工精选【数据分析实战】（数据分析+爬虫+数据挖掘）（合集）
先判断：这门课值不值得你花时间 很多上班族想转行做数据分析，或者想在现有岗位里加点量化能力，但往往卡在第一步：拿到数据不知道怎么处理，面对 Python 环境也容易发怵。这门课的主题非常明确，就是带你在真实场景里跑通数据获取、清洗、挖掘到分析的完整链路。它解决的核心问题是：不再停留在干巴巴的语法讲解
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先判断：这门课值不值得你花时间
很多上班族想转行做数据分析，或者想在现有岗位里加点量化能力，但往往卡在第一步：拿到数据不知道怎么处理，面对 Python 环境也容易发怵。这门课的主题非常明确，就是带你在真实场景里跑通数据获取、清洗、挖掘到分析的完整链路。它解决的核心问题是：不再停留在干巴巴的语法讲解，而是让你知道拿到一堆原始数据后，怎么一步步把它变成能支持业务决策的结论。如果你过去买过只讲概念不讲实操的课，这次可以放心，它的切入点是案例驱动的，每一步都对应具体的工作动作。
适合什么基础，学完能独立做什么
这门资料对基础要求不高，只要你对电脑常规操作不陌生就行，哪怕你完全没写过 Python 代码也能跟上。前期它从环境安装、Jupyter Notebook 的使用开始带，逐步过渡到基本数据类型、条件判断、循环和函数。如果你已经懂基础语法，可以直接跳过前几节。学完之后，你不会立刻变成算法专家，但能独立完成几件具体的事：用 Python 写简单的爬虫把网页数据抓下来；对杂乱的数据进行清洗和规整；做基础的数据挖掘和探索性分析，并产出一份能看懂的业务数据报告。这对于运营、产品、市场等岗位的日常工作汇报，或者想转行数据岗的人来说，已经是一个拿得出手的独立产出。
建议的观看顺序与资料配合练习方式
- 先看数据分析入门引导和 Python 环境安装这两块，把 Jupyter Notebook 跑通，不要在配置环境上内耗。
- 接着把 Python 基本数据类型、条件语句、循环和函数这几节作为重点过一遍，这是后续做数据处理的底层地基。
- 看视频时务必开两个窗口：一边播放，一边在本地环境里照着敲代码。遇到爬虫和数据挖掘的案例部分，先暂停视频，自己尝试写逻辑，卡住了再对照讲解。
- 资料里的案例代码不要只看不动手，建议每学完一个案例，自己换一个类似的数据源重新跑一遍流程，这样才算真正把技能长在手上。
通过案例，熟悉数据分析基本流程，以及如何用Python进行数据分析；
课程目录
* 01 学习数据分析必知的Python基础知识/
* 01 数据分析入门引导.mp4 (238.88 MB), 43:30
* 02 Python与环境安装.mp4 (262.83 MB), 52:21
* 03 认识Jupyter Notebook.mp4 (85.17 MB), 17:57
* 04 Python基础概念.mp4 (160.34 MB), 32:47
* 05 Python基本数据类型.mp4 (161.68 MB), 31:04
* 06 Python基本运算符.mp4 (195.31 MB), 37:28
* 07 Python条件语句.mp4 (83.41 MB), 16:39
* 08 Python循环语句.mp4 (122.74 MB), 25:06
* 09 Python函数.mp4 (167.04 MB), 32:57
* 10 Python库.mp4 (261.42 MB), 50:46
* 02 数据分析三剑客简介/
* 01 数据分析三剑客概述.mp4 (76.32 MB), 14:44
* 02 Numpy.mp4 (325.30 MB), 01:03:11
* 03 认识 Pandas.mp4 (241.32 MB), 45:14
* 04 使用 Pandas.mp4 (218.53 MB), 39:47
* 05 Matplotlib.mp4 (228.66 MB), 47:21
* 06 其他可视化库.mp4 (288.27 MB), 55:28
* 03 数据分析基本流程介绍/
* 01 数据分析基本流程.mp4 (119.28 MB), 24:24
* 02 数据的获取和导入.mp4 (365.04 MB), 01:07:29
* 03 简单爬虫实战.mp4 (192.18 MB), 30:57
* 04 复杂爬虫实战.mp4 (268.01 MB), 55:50
* 05 数据清洗.mp4 (173.74 MB), 34:59
* 06 可视化与可视化工具.mp4 (281.88 MB), 55:44
* 04 由数据分析走向人工智能/
* 01 数据科学入门.mp4 (265.40 MB), 51:56
* 02 机器学习模型概览.mp4 (234.61 MB), 44:59
* 03 数据预处理.mp4 (260.93 MB), 51:25
* 04 模型拟合，评价和优化.mp4 (251.67 MB), 46:04
* 05 交叉验证法.mp4 (204.21 MB), 39:41
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