小象Python数据分析

1_1.1数据分析基本概念.mp4.mp4 · 2_1.2学习数据分析的一般路线.mp4.mp4 · 3_1.3数据分析的流程.mp4.mp4 · 4_1.4数据类型.mp4.mp4 · 5_1.5环境部署(1).mp4.mp4 · 6_1.6环境部署(2).mp4.mp4 · 7_2.1课程介绍.mp4.mp4 · 8_2.2TXT文件操作.mp4.mp4 · 9_2.3JSON文件操作.mp4.mp4 · 10_2.4CSV文件操作.mp4.mp4 · 11_2.5Excel文件操作.mp4.mp4 · 12_2.6数据库及SQL常用语法.mp4.mp4 · 13_2.7数据库基本操作.mp4.mp4 · 14_2.8数据库多表连接.mp4.mp4 · 15_2.9实战：欧洲职业足球数据库分析.mp4.mp4 · 16_3.1爬虫简介.mp4.mp4 · 17_3.2URL管理模块.mp4.mp4 · 18_3.3网页下载模块.mp4.mp4 · 19_3.4网页解析模块(1).mp4.mp4 · 20_3.5网页解析模块(2).mp4.mp4 · 21_3.6Scrapy简介.mp4.mp4 · 22_3.7Scrapy使用步骤(1).mp4.mp4 · 23_3.8Scrapy使用步骤(2).mp4.mp4 · 24_3.9Scrapy使用步骤(3).mp4.mp4 · 25_3.10Scrapy使用步骤(4).mp4.mp4 · 26_3.11实战：获取国内城市空气质量指数数据.mp4.mp4 · 27_4.1NumPy和SciPy介绍.mp4.mp4 · 28_4.2多维数组.mp4.mp4 · 29_4.3多维数组操作.mp4.mp4 · 30_4.4NumPy的常用方法.mp4.mp4 · 31_4.5向量化介绍.mp4.mp4 · 32_4.6向量化及通用函数.mp4.mp4 · 33_4.7实战：2016美国大选分析.mp4.mp4 · 34_5.1数据结构-Series.mp4.mp4 · 35_5.2数据结构-DataFrame.mp4.mp4 · 36_5.3-数据结构-Index.mp4.mp4 · 37_5.4Series的索引操作.mp4.mp4 · 38_5.5DataFrame的索引操作.mp4.mp4 · 39_5.6索引操作总结.mp4.mp4 · 40_5.7运算与对齐.mp4.mp4 · 41_5.8函数应用操作(1)----map.mp4.mp4 · 42_5.9函数应用操作-(2)----apply-applymap.mp4.mp4 · 43_5.10文件读写操作.mp4.mp4 · 44_5.11排序操作.mp4.mp4 · 45_5.12数据清洗--处理缺失数据.mp4.mp4 · 46_5.13数据清洗--处理重复数据.mp4.mp4 · 47_5.14数据清洗--替换数据.mp4.mp4 · 48_5.15常用统计方法(1)----describe-quantile.mp4.mp4 · 49_5.16常用统计方法(2)----sum-mean-median-count.mp4.mp4 · 50_5.17常用统计方法(3)----max-min-idxmax-idxmin.mp4.mp4 · 51_5.18常用统计方法(4)----mad-var-std-cumsum.mp4.mp4 · 52_5.19实战：全球食品数据分析.mp4.mp4 · 53_6.1层级索引.mp4.mp4 · 54_6.2分组与聚合介绍.mp4.mp4 · 55_6.3分组操作(1)----GroupBy对象及常用聚合操作.mp4.mp4 · 56_6.4分组操作(2)----自定义分组及聚合操作.mp4.mp4 · 57_6.5透视表介绍.mp4.mp4 · 58_6.6透视表操作.mp4.mp4 · 59_6.7数据规整(1)----数据合并concat.mp4.mp4 · 60_6.8数据规整(2)----数据连接merge.mp4.mp4 · 61_6.9数据重构(3)----数据重构stack-unstack.mp4.mp4 · 62_6.10实战：互联网电影资料库分析.mp4.mp4 · 63_7.1探索性数据分析EDA介绍.mp4.mp4 · 64_7.2EDA的目的.mp4.mp4 · 65_7.3EDA常用工具.mp4.mp4 · 66_7.4Matplotlib绘图基本介绍.mp4.mp4 · 67_7.5Matplotlib画布.mp4.mp4 · 68_7.6散点图和柱状图的绘制.mp4.mp4 · 69_7.7直方图的绘制.mp4.mp4 · 70_7.8矩阵绘图.mp4.mp4 · 71_7.9子图的使用.mp4.mp4 · 72_7.10Matplotlib颜色、标记、线型.mp4.mp4 · 73_7.11Matplotlib坐标刻度、标签、图例、标题.mp4.mp4 · 74_7.12Seaborn介绍.mp4.mp4 · 75_7.13数据集分布可视化(1)----单变量分布、双变量分布.mp4.mp4 · 76_7.14数据集分布可视化(2)----变量关系可视化.mp4.mp4 · 77_7.15类别数据可视化----类别散布图、类别内数据分布、类别内统计图.mp4.mp4 · 78_7.16交互式数据可视化工具Bokeh介绍.mp4.mp4 · 79_7.17Bokeh绘制散点图、柱状图、盒子图、弦图.mp4.mp4 · 80_7.18Bokeh绘制常用图形元素.mp4.mp4 · 81_7.193D绘图----mplot3d.mp4.mp4 · 82_7.203D曲线可视化mp4.mp4.mp4 · 83_7.213D散点图可视化.mp4.mp4 · 84_7.223D柱状图可视化.mp4.mp4 · 85_7.23Pandas绘图.mp4.mp4 · 86_7.24实战：Lending-Club借贷数据探索性分析及可视化.mp4.mp4 · 87_8.1机器学习介绍及应用场景.mp4.mp4 · 88_8.2机器学习建模介绍-(1)----分类.mp4.mp4 · 89_8.3机器学习建模介绍-(2)----回归.mp4.mp4 · 90_8.4机器学习建模介绍-(3)----聚类.mp4.mp4 · 91_8.5机器学习分类.mp4.mp4 · 92_8.6机器学习工具scikit-learn.mp4.mp4 · 93_8.7使用scikit-learn的流程.mp4.mp4 · 94_8.8数据集准备及划分.mp4.mp4 · 95_8.9模型选择.mp4.mp4 · 96_8.10数据预处理及特征工程.mp4.mp4 · 97_8.11过拟合与欠拟合.mp4.mp4 · 98_8.12模型调参介绍.mp4.mp4 · 99_8.13模型调参方法.mp4.mp4 · 100_8.14模型测试及评价.mp4.mp4 · 101_8.15实战：通过移动设备行为数据预测性别和年龄.mp4.mp4 · 【资料】1.Python数据分析.zip

*   1_1.1数据分析基本概念.mp4.mp4

*   2_1.2学习数据分析的一般路线.mp4.mp4

*   3_1.3数据分析的流程.mp4.mp4

*   4_1.4数据类型.mp4.mp4

*   5_1.5环境部署(1).mp4.mp4

*   6_1.6环境部署(2).mp4.mp4

*   7_2.1课程介绍.mp4.mp4

*   8_2.2TXT文件操作.mp4.mp4

*   9_2.3JSON文件操作.mp4.mp4

*   10_2.4CSV文件操作.mp4.mp4

*   11_2.5Excel文件操作.mp4.mp4

*   12_2.6数据库及SQL常用语法.mp4.mp4

*   13_2.7数据库基本操作.mp4.mp4

*   14_2.8数据库多表连接.mp4.mp4

*   15_2.9实战：欧洲职业足球数据库分析.mp4.mp4

*   16_3.1爬虫简介.mp4.mp4

*   17_3.2URL管理模块.mp4.mp4

*   18_3.3网页下载模块.mp4.mp4

*   19_3.4网页解析模块(1).mp4.mp4

*   20_3.5网页解析模块(2).mp4.mp4

*   21_3.6Scrapy简介.mp4.mp4

*   22_3.7Scrapy使用步骤(1).mp4.mp4

*   23_3.8Scrapy使用步骤(2).mp4.mp4

*   24_3.9Scrapy使用步骤(3).mp4.mp4

*   25_3.10Scrapy使用步骤(4).mp4.mp4

*   26_3.11实战：获取国内城市空气质量指数数据.mp4.mp4

*   27_4.1NumPy和SciPy介绍.mp4.mp4

*   28_4.2多维数组.mp4.mp4

*   29_4.3多维数组操作.mp4.mp4

*   30_4.4NumPy的常用方法.mp4.mp4

*   31_4.5向量化介绍.mp4.mp4

*   32_4.6向量化及通用函数.mp4.mp4

*   33_4.7实战：2016美国大选分析.mp4.mp4

*   34_5.1数据结构-Series.mp4.mp4

*   35_5.2数据结构-DataFrame.mp4.mp4

*   36_5.3-数据结构-Index.mp4.mp4

*   37_5.4Series的索引操作.mp4.mp4

*   38_5.5DataFrame的索引操作.mp4.mp4

*   39_5.6索引操作总结.mp4.mp4

*   40_5.7运算与对齐.mp4.mp4

*   41_5.8函数应用操作(1)----map.mp4.mp4

*   42_5.9函数应用操作-(2)----apply-applymap.mp4.mp4

*   43_5.10文件读写操作.mp4.mp4

*   44_5.11排序操作.mp4.mp4

*   45_5.12数据清洗--处理缺失数据.mp4.mp4

*   46_5.13数据清洗--处理重复数据.mp4.mp4

*   47_5.14数据清洗--替换数据.mp4.mp4

*   48_5.15常用统计方法(1)----describe-quantile.mp4.mp4

*   49_5.16常用统计方法(2)----sum-mean-median-count.mp4.mp4

*   50_5.17常用统计方法(3)----max-min-idxmax-idxmin.mp4.mp4

*   51_5.18常用统计方法(4)----mad-var-std-cumsum.mp4.mp4

*   52_5.19实战：全球食品数据分析.mp4.mp4

*   53_6.1层级索引.mp4.mp4

*   54_6.2分组与聚合介绍.mp4.mp4

*   55_6.3分组操作(1)----GroupBy对象及常用聚合操作.mp4.mp4

*   56_6.4分组操作(2)----自定义分组及聚合操作.mp4.mp4

*   57_6.5透视表介绍.mp4.mp4

*   58_6.6透视表操作.mp4.mp4

*   59_6.7数据规整(1)----数据合并concat.mp4.mp4

*   60_6.8数据规整(2)----数据连接merge.mp4.mp4

*   61_6.9数据重构(3)----数据重构stack-unstack.mp4.mp4

*   62_6.10实战：互联网电影资料库分析.mp4.mp4

*   63_7.1探索性数据分析EDA介绍.mp4.mp4

*   64_7.2EDA的目的.mp4.mp4

*   65_7.3EDA常用工具.mp4.mp4

*   66_7.4Matplotlib绘图基本介绍.mp4.mp4

*   67_7.5Matplotlib画布.mp4.mp4

*   68_7.6散点图和柱状图的绘制.mp4.mp4

*   69_7.7直方图的绘制.mp4.mp4

*   70_7.8矩阵绘图.mp4.mp4

*   71_7.9子图的使用.mp4.mp4

*   72_7.10Matplotlib颜色、标记、线型.mp4.mp4

*   73_7.11Matplotlib坐标刻度、标签、图例、标题.mp4.mp4

*   74_7.12Seaborn介绍.mp4.mp4

*   75_7.13数据集分布可视化(1)----单变量分布、双变量分布.mp4.mp4

*   76_7.14数据集分布可视化(2)----变量关系可视化.mp4.mp4

*   77_7.15类别数据可视化----类别散布图、类别内数据分布、类别内统计图.mp4.mp4

*   78_7.16交互式数据可视化工具Bokeh介绍.mp4.mp4

*   79_7.17Bokeh绘制散点图、柱状图、盒子图、弦图.mp4.mp4

*   80_7.18Bokeh绘制常用图形元素.mp4.mp4

*   81_7.193D绘图----mplot3d.mp4.mp4

*   82_7.203D曲线可视化mp4.mp4.mp4

*   83_7.213D散点图可视化.mp4.mp4

*   84_7.223D柱状图可视化.mp4.mp4

*   85_7.23Pandas绘图.mp4.mp4

*   86_7.24实战：Lending-Club借贷数据探索性分析及可视化.mp4.mp4

*   87_8.1机器学习介绍及应用场景.mp4.mp4

*   88_8.2机器学习建模介绍-(1)----分类.mp4.mp4

*   89_8.3机器学习建模介绍-(2)----回归.mp4.mp4

*   90_8.4机器学习建模介绍-(3)----聚类.mp4.mp4

*   91_8.5机器学习分类.mp4.mp4

*   92_8.6机器学习工具scikit-learn.mp4.mp4

*   93_8.7使用scikit-learn的流程.mp4.mp4

*   94_8.8数据集准备及划分.mp4.mp4

*   95_8.9模型选择.mp4.mp4

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*   98_8.12模型调参介绍.mp4.mp4

*   99_8.13模型调参方法.mp4.mp4

*   100_8.14模型测试及评价.mp4.mp4

*   101_8.15实战：通过移动设备行为数据预测性别和年龄.mp4.mp4

*   【资料】1.Python数据分析.zip