【Python教程】Python数据分析全套教程

资源名称：【Python教程】Python数据分析全套教程

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目录结构

└── 📁 【Python教程】Python数据分析全套教程
    ├── 📄 2.1-2数据分析概述(Av590276502,P2).mp4
    ├── 📄 6.2-4 数据学习网站(Av590276502,P6).mp4
    ├── 📄 7.3-1 数据案例介绍(Av590276502,P7).mp4
    ├── 📄 10.3-4 抽样理论(Av590276502,P10).mp4
    ├── 📄 11.3-5 编码实现(Av590276502,P11).mp4
    ├── 📄 12.3-6 数据分类(Av590276502,P12).mp4
    ├── 📄 13.3-7 异常值分析(Av590276502,P13).mp4
    ├── 📄 14.3-8 对比分析(Av590276502,P14).mp4
    ├── 📄 15.3-9 结构分析(Av590276502,P15).mp4
    ├── 📄 16.3-10 分布分析(Av590276502,P16).mp4
    ├── 📄 17.3-11 Satisfaction Level的分析(Av590276502,P17).mp4
    ├── 📄 20.3-14 AverageMonthlyHours的分析(Av590276502,P20).mp4
    ├── 📄 21.3-15 TimeSpendCompany的分析(Av590276502,P21).mp4
    ├── 📄 23.3-17 Left的分析(Av590276502,P23).mp4
    ├── 📄 24.3-18 PromotionLast5Years的分析(Av590276502,P24).mp4
    ├── 📄 27.3-21 简单对比分析操作(Av590276502,P27).mp4
    ├── 📄 31.3-26 可视化-饼图(Av590276502,P31).mp4
    ├── 📄 32.3-27 本章小结(Av590276502,P32).mp4
    ├── 📄 33.4-1 假设检验(Av590276502,P33).mp4
    ├── 📄 34.4-2 卡方检验(Av590276502,P34).mp4
    ├── 📄 35.4-3 方差检验(Av590276502,P35).mp4
    ├── 📄 40.4-8 交叉分析方法与实现(Av590276502,P40).mp4
    ├── 📄 42.4-10 相关分析与实现(Av590276502,P42).mp4
    ├── 📄 43.4-11 因子分析与实现(Av590276502,P43).mp4
    ├── 📄 45.5-1 特征工程概述(Av590276502,P45).mp4
    ├── 📄 47.5-3 异常值处理(Av590276502,P47).mp4
    ├── 📄 48.5-4 标注(Av590276502,P48).mp4
    ├── 📄 49.5-5 特征选择(Av590276502,P49).mp4
    ├── 📄 52.5-8 特征变换-归一化与标准化(Av590276502,P52).mp4
    ├── 📄 53.5-9 特征变换-数值化(Av590276502,P53).mp4
    ├── 📄 55.5-11 特征降维-LDA(Av590276502,P55).mp4
    ├── 📄 57.5-13 HR表的特征预处理-1(Av590276502,P57).mp4
    ├── 📄 60.6-1 机器学习与数据建模(Av590276502,P60).mp4
    ├── 📄 61.6-2 训练集、验证集、测试集(Av590276502,P61).mp4
    ├── 📄 65.6-6 分类-支持向量机(Av590276502,P65).mp4
    ├── 📄 66.6-7 分类-集成-随机森林(Av590276502,P66).mp4
    ├── 📄 70.6-11 回归-分类-人工神经网络-1(Av590276502,P70).mp4
    ├── 📄 73.6-14 聚类-Kmeans-1(Av590276502,P73).mp4
    ├── 📄 74.6-15 聚类-Kmeans-2(Av590276502,P74).mp4
    ├── 📄 76.6-17 聚类-层次聚类(Av590276502,P76).mp4
    ├── 📄 78.6-19 关联-关联规则-1(Av590276502,P78).mp4
    ├── 📄 80.6-21 半监督-标签传播算法(Av590276502,P80).mp4
    ├── 📄 83.7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图(Av590276502,P83).mp4
    ├── 📄 84.7-3 回归评估(Av590276502,P84).mp4
    ├── 📄 91.8-5【Pandas库】数据规整---轴向旋转(Av590276502,P91).mp4
    ├── 📄 92.8-6【Pandas库】数据分组和聚合(Av590276502,P92).mp4
    ├── 📄 96.9-3【Matploblib库】设置折线图的线条样式(Av590276502,P96).mp4
    ├── 📄 99.9-6【Matploblib库】设置marker和注释文本(Av590276502,P99).mp4
    ├── 📄 100.9-7【Matploblib库】画板样式设置和保存图片(Av590276502,P100).mp4
    ├── 📄 101.9-8【Matploblib库】绘制多个子图和matplotlib(Av590276502,P101).mp4
    ├── 📄 102.10-1【Matploblib库】条形图-垂直条形图的绘制(Av590276502,P102).mp4
    ├── 📄 103.10-2【Matploblib库】条形图-横向条形图的绘制(Av590276502,P103).mp4
    ├── 📄 104.10-3【Matploblib库】条形图-分组条形图的绘制(Av590276502,P104).mp4
    ├── 📄 108.11-2【Matploblib库】散点图-绘制回归曲线(Av590276502,P108).mp4
    ├── 📄 109.11-3【Matploblib库】作业-散点图作业要求(Av590276502,P109).mp4
    ├── 📄 110.11-4【Matploblib库】饼图-饼图的绘制(Av590276502,P110).mp4
    ├── 📄 112.11-6【Matploblib库】箱线图-箱线图详解(Av590276502,P112).mp4
    ├── 📄 114.11-8【Matploblib库】雷达图-雷达图的绘制(Av590276502,P114).mp4
    ├── 📄 116.12-2【Matploblib库】Axes对象讲解(Av590276502,P116).mp4
    ├── 📄 118.12-4【Matploblib库】Tick对象讲解(Av590276502,P118).mp4
    ├── 📄 119.12-5【Matploblib库】多子图调整布局(Av590276502,P119).mp4
    ├── 📄 122.12-8【Matploblib库】rcParams配置详解(Av590276502,P122).mp4
    ├── 📄 123.13-1【Seaborn库】关系图-散点图的绘制(Av590276502,P123).mp4
    ├── 📄 124.13-2【Seaborn库】关系图-折线图的绘制(Av590276502,P124).mp4
    ├── 📄 126.13-4【Seaborn库】分类图-分类分布图的绘制(Av590276502,P126).mp4
    ├── 📄 127.13-5【Seaborn库】分类图-分类统计图的绘制(Av590276502,P127).mp4
    ├── 📄 133.13-11【Seaborn库】FacetGrid绘图-Facet(Av590276502,P133).mp4
    ├── 📄 137.13-15【Seaborn库】调色盘-连续和离散调色盘(Av590276502,P137).mp4
    ├── 📄 139.14-2【pyecharts】pyecharts快速入门(Av590276502,P139).mp4
    ├── 📄 140.14-3【pyecharts】绘图配置项数据准备(Av590276502,P140).mp4
    ├── 📄 141.14-4【pyecharts】绘图配置项讲解(Av590276502,P141).mp4
    ├── 📄 144.14-7【pyecharts】箱线图的绘制(Av590276502,P144).mp4
    ├── 📄 145.14-8【pyecharts】地图的绘制(Av590276502,P145).mp4
    ├── 📄 147.15-2【机器学习】scikit-learn库介绍(Av590276502,P147).mp4
    ├── 📄 151.15-6【机器学习】使用sklearn实现K近邻(Av590276502,P151).mp4
    ├── 📄 154.15-9【机器学习】K近邻总结和作业(Av590276502,P154).mp4
    ├── 📄 155.16-1【机器学习】朴素贝叶斯公式详解(Av590276502,P155).mp4
    ├── 📄 156.16-2【机器学习】朴素贝叶斯文档分类原理(Av590276502,P156).mp4
    ├── 📄 160.16-6【机器学习】决策树理解(Av590276502,P160).mp4
    ├── 📄 161.16-7【机器学习】决策树之信息熵(Av590276502,P161).mp4
    ├── 📄 162.16-8【机器学习】决策树之信息熵补充(Av590276502,P162).mp4
    ├── 📄 163.16-9【机器学习】决策树之信息增益(Av590276502,P163).mp4
    ├── 📄 164.16-10【机器学习】决策树之算法选择（ID3，C4.5，CAR(Av590276502,P164).mp4
    ├── 📄 172.17-2【机器学习】线性回归方程和损失函数(Av590276502,P172).mp4
    ├── 📄 173.17-3【机器学习】线性回归推导-求解对象转换(Av590276502,P173).mp4
    ├── 📄 176.17-6【机器学习】线性回归预测波士顿房价(Av590276502,P176).mp4
    ├── 📄 177.17-7【机器学习】正则化和岭回归(Av590276502,P177).mp4
    ├── 📄 178.17-8【机器学习】逻辑回归原理(Av590276502,P178).mp4
    ├── 📄 179.17-9【机器学习】逻辑回归预测是否患癌症(Av590276502,P179).mp4
    ├── 📄 180.17-10【机器学习】精确率和召回率(Av590276502,P180).mp4
    ├── 📄 181.18-1【机器学习】特征工程-字典特征抽取(Av590276502,P181).mp4
    ├── 📄 183.18-3【机器学习】特征工程-TFIDF特征抽取(Av590276502,P183).mp4
    ├── 📄 184.18-4【机器学习】特征工程-归一化(Av590276502,P184).mp4
    ├── 📄 185.18-5【机器学习】特征工程-标准化(Av590276502,P185).mp4
    ├── 📄 188.18-8【机器学习】特征工程-PCA原理分析(Av590276502,P188).mp4
    ├── 📄 189.18-9【机器学习】特征工程-PCA实例(Av590276502,P189).mp4
    ├── 📄 190.19-1【项目实战】Airbnb数据集-价格因素分析(Av590276502,P190).mp4
    ├── 📄 191.19-2【项目实战】Airbnb数据集-房屋数据预处理(Av590276502,P191).mp4
    ├── 📄 192.19-3【项目实战】Airbnb数据集-房间类型和社区分析(Av590276502,P192).mp4
    └── 📄 193.19-4【项目实战】Airbnb数据集-房间类型和社区对比分析(Av590276502,P193).mp4