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《Python数据分析》课程教学大纲

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Python数据分析基础教程数据的探索性分析

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《数据分析Python》课程教学大纲

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Python数据分析入门教程(二):数据预处理

作者 | CDA 数据分析师从菜市场买来的菜总有一些不太好的,所以把菜买回来以后要先做一遍预处理,把那些不太好的部分扔掉。现实中大部分的数据都类似于菜市场的菜品,拿到以后都要先做一次预处理。常见的不规

python数据分析与挖掘

经过数据探索与数据预处理,得到了可以直接建模的数据。根据挖掘目标和数据形式可以建立模型,包括:分类与预测、聚类分析、关联规则、(离散属性),而预测主要是建立连续值函数模型,预测给定自变量对应 的因变量

《Python数据分析与应用案例教程》教案 第1课 数据分析概述

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泰坦尼克号Python数据分析环境Spyder3参考书籍Python数据分析及应⽤泰坦尼克号数据集导⼊必要的库import numpyas npimport pandasas pdpandas读取

智慧树Python数据分析与数据可视化答案

智慧树 Python 数据分析与数据可视化答案第一章 单元测试1、缩进对于 Python 程序至关重要。A:错B:对正确答案:【对】2、 在Python 3.x中不能使用汉字作为变量名。A:对B:错正

《Python数据分析与应用案例教程》教案 第2课 数据分析工具

课题第2课 数据分析工具课时2 课时(90 min )教学目标知识技能目标:(1 )了解数据分析常用的工具(2 ) 了解Python数据分析的优势(3 ) 了解Python数据分析常用类库素质目标:树

利用Python进行数据分析

利用Python进行数据分析• 数据分析的N种姿势• Anaconda简介与安装使用• python语法基础• 常用库安装与使用简介第一部分 python数据分析的3种姿势数据不是万能的大数据第四范式

科多大数据-数据分析python简介

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