这门课解决什么工作场景
很多做运营、产品或财务的上班族，日常都会遇到这样的困境：业务系统导出的数据量一旦超过几万行，Excel 就会卡顿甚至崩溃；需要做多表关联核对时，VLOOKUP 套到第三层就把自己绕晕了。这门 Python 数据分析实务课，针对的正是这类被手工表格拖累的场景。它不教深奥的机器学习算法，而是把重点放在最耗时的人工环节：怎么把杂乱的原始数据导入进来，怎么清理缺失值和异常值，怎么做多表合并与排序运算。如果你每周都要花大量时间做重复的数据清洗和汇总，学这门课能帮你把这些机械动作交给代码，把精力留给业务判断。
适合什么基础与建议学习顺序
课程对零基础相对友好，但要求你至少能在电脑上装好 Python 环境并跟着跑通第一行代码，完全没接触过编程的人建议先补半天基础语法。拿到资料后，建议先看数据分析概述与数据结构这两块，建立对 DataFrame 这种二维表结构的认知，这是后续所有操作的基础。接着直接跳到数据预处理和选择运算部分，重点看缺失值处理、重复值异常值清洗、多表合并这三节，这是实际工作中用得最多、也是最容易踩坑的地方。不要按顺序一节节刷，带着你手头真实的业务表格去对照操作，吸收效率最高。
学完能独立做什么与资料配合练习
学完后，你应当能独立写一段脚本，把系统导出的多个脏数据文件自动读取进来，清洗掉空值和格式错误，合并成一张干净的总表，并做基础的汇总运算。资料里的视频不要只用眼睛看，必须配合本地的编辑器一起练：视频里讲导入导出，你就同步拿自己工作中的脱敏数据跑一遍读取和保存；讲到数据选择与排序，就试着用代码筛选出符合特定业务条件的行。把每段视频当成操作手册，遇到实际工作时卡住了再回来查对应章节，比一次性看完有用得多。
Python在各领域中数据分析的发展方向；如何使用Python进行数据处理、统计分析、回归建模和数据可视化。
课程目录
* 01 Python数据分析概述/
* 01 课程介绍.mp4 03:54
* 02 第二讲 数据结构.mp4 01:36:46
* 02 数据导入和导出/
* 01 第三讲 导入数据.mp4 17:42
* 02 第四讲 导出数据.mp4 07:25
* 03 数据预处理/
* 01 第五讲 熟悉数据.mp4 08:30
* 02 第六讲 缺失值处理.mp4 11:42
* 03 第七讲 重复值和异常值.mp4 06:53
* 04 第八讲 重复值和异常值.mp4 21:06
* 04 数据选择与运算/
* 01 第九讲 数据选择.mp4 20:52
* 02 第十讲 多表合并.mp4 15:44
* 03 第十一讲 数据运算.mp4 11:35
* 04 第十二讲 数据排序.mp4 06:14
* 05 数据分类汇总与统计/
* 01 第十三讲 按列分组.mp4 10:50
* 02 第十四讲 字典、series、函数分组.mp4 06:30
* 03 第十五讲 数据聚合.mp4 07:34
* 04 第十六讲 逐列和多函数聚合.mp4 09:50
* 05 第十七讲 apply函数.mp4 05:54
* 06 第十八讲 数据图、交叉表和采样.mp4 11:42
* 06 时间序列/
* 01 第十九讲 获取当前时间.mp4 05:57
* 02 第二十讲 时间运算.mp4 02:36
* 03 第二十一讲 时间序列分析1.mp4 06:43
* 04 第二十二讲 时间序列分析2.mp4 05:50
* 07 数据可视化/
* 01 第二十三讲 图形绘制基础.mp4 05:38
* 02 第二十四讲 常用图形绘制.mp4 09:24
* 03 第二十五讲 组合图.mp4 04:08
* 04 第二十六讲 双坐标图.mp4 05:03
* 08 数据分析/
* 01 第二十七讲 对比分析.mp4 14:01
* 02 第二十八讲 相关性分析.mp4 32:03
* 03 第二十九讲 时间序列分析.mp4 18:17
* 04 第三十讲 回归分析.mp4 22:05
* 05 第三十一讲 回归分析2.mp4 27:48
* 06 第三十二讲 决策树.mp4 25:02
* 07 第三十三讲 主成分分析.mp4 15:48
* 08 第三十四讲 聚类分析.mp4 17:41
* 09 数据分析案例/
* 01 第三十五讲 案例分析1.mp4 01:25:50
* 02 第三十六讲 案例分析2.mp4 41:57
