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                      课程简介：
无论是数据规模的爆炸式增长，还是国内市场数据分析师的供不应求，似乎都在告诉我们，一个数据价值爆发的时代已经来临。
掌握数据分析的方法，将帮助你提升工作和决策的效率，挖掘别人看不见的信息和价值。从现在开始，像数据分析师一样从分析的角度，客观、系统地思考业务问题，然后得出能够影响这些业务的解决方案！
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课程目录：（mp4 视频教程）
┣━第1章-开启数据分析之旅
1-1 数据分析的一般流程及应用场景
1-2 Python编程环境的搭建及数据分析包的安装
┣━第2章-获取你想要的数据
2-1 获取互联网上的公开数据集
2-2 用网站API爬取网页数据
2-3 爬虫所需的HTML基础
2-4 基于 HTML 的爬虫，Python（Beautifulsoup）实现
2-5 网络爬虫高级技巧-使用代理和反爬虫机制
2-6 应用案例-爬取豆瓣 TOP250 电影信息并存储
┣━第3章-数据存储与预处理
3-1 数据库及 SQL 语言概述
3-2 基于 HeidiSQL 的数据库操作
3-3 数据库进阶操作-数据过滤与分组聚合
3-4 用 Python 进行数据库连接与数据查询
3-5 其他类型数据库-SQLite&MongoDB
3-6 用 Pandas 进行数据预处理-数据清洗与可视化
┣━第4章-统计学基础与Python数据分析
4-1 探索型数据分析-绘制统计图形展示数据分布
4-10 预测型数据分析-聚类算法（k均值、DBSCAN）
4-11 预测型数据分析-用特征选择方法优化模型（一）
4-12 预测型数据分析-用特征选择方法优化模型（二）
4-13 预测型数据分析实践-用scikit-learn实现数据挖掘建模全过程
4-14 预测型数据分析实践-用rapidminer解决商业分析关键问题
4-15 高级数据分析工具-进阶机器学习技术概览
4-2 探索型数据分析实践-通过统计图形探究数据分布的潜在规律（Seaborn实现）
4-3 描述统计学-总体、样本和误差，基本统计量
4-4 推断统计学-概率分布和假设检验
4-5 验证型数据分析实践-在实际分析中应用不同的假设检验（scipy实现）
4-6 预测型数据分析-线忄生回归
4-7 预测型数据分析-Python中进行线忄生回归（scikit-learn实现）
4-8 预测型数据分析-分类及逻辑回归
4-9 预测型数据分析-其它常用回归和分类算法（k近邻、决策树、随机森林）
┣━第5章-数据分析思维与全流程实战
5-1 养成数据分析的思维
5-2 全方位数据分析实战及报告撰写
5-3 课程回顾以及知识延伸
┣━资料区
1-2Python环境配置及相关工具包安装
2-1python基础知识
2-3爬虫所需的HTML基础
2-4基于 HTML 的爬虫，Python（Beautifulsoup）实现
2-5网络爬虫高级技巧：使用代理和反爬虫机制
2-6 应用案例：爬取豆瓣 TOP250 电影信息并存储
3-1数据库及 SQL 语言概述
3-2基于 HeidiSQL 的数据库操作
3-3数据库进阶操作：数据过滤与分组聚合
3-4用 Python 进行数据库连接与数据查询
3-5其他类型数据库：SQLite&MongoDB
3-6用 Pandas 进行数据预处理：数据清洗与可视化
4-10预测型数据分析：聚类算法（k均值、DBSCAN）
4-11预测型数据分析：用特征选择方法优化模型
4-12预测型数据分析：用特征选择方法优化模型（二）
4-13预测型数据分析实践：用scikit-learn实现数据挖掘建模全过程
4-14预测型数据分析实践：用rapidminer解决商业分析关键问题
4-15高级数据分析工具：进阶机器学习技术概览
4-1探索型数据分析：绘制统计图形展示数据分布
4-3描述统计学：总体、样本和误差，基本统计量
4-4推断统计学：概率分布和假设检验
4-5验证型数据分析实践：在实际分析中应用不同的假设检验（scipy实现）
4-7预测型数据分析：Python中进行线忄生回归（scikit-learn实现）
4-8预测型数据分析：分类及逻辑回归
4-9预测型数据分析：其它常用回归和分类算法（k近邻、决策树、随机森林）
4.6预测型数据分析：线忄生回归
5-1养成数据分析的思维
5-2数据分析全流程及报告撰写
5-3课程回顾以及知识延伸
基于API的爬虫
探索型数据分析实践：通过统计图形探究数据分布的潜在规律（Seaborn实现）
数据分析师成长手册                    

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