欢迎来到「数据分析」课程页面！本课程将带你掌握数据驱动决策的核心技能，涵盖从数据收集到可视化呈现的全流程。🚀

课程亮点

  • 📈 数据可视化：使用图表揭示数据背后的故事
  • 🧠 统计学基础：理解概率、分布与假设检验
  • 📋 工具实战：Python + Pandas + Matplotlib 实操训练
  • 📁 实战项目：真实数据集分析案例（如电商用户行为分析）

学习路径

  1. 入门：数据科学基础（推荐前置学习）
  2. 进阶：机器学习入门
  3. 工具：Python编程实战
数据分析_概述

核心内容

数据清洗

  • 处理缺失值：fillna() 方法使用技巧
  • 异常值检测：箱线图与 Z-score 标准
  • 数据类型转换：astype() 函数进阶应用
数据清洗_示意图

分析方法

方法类型 应用场景 工具
描述性统计 数据概览 Pandas
相关性分析 变量关系 corr()
回归分析 预测建模 Scikit-learn
数据分析_方法

可视化技巧

  • 折线图：时间序列趋势分析
  • 柱状图：分类数据对比
  • 散点图：相关性可视化
数据可视化_示例

课后练习

  1. 使用 Python编程 实现数据清洗脚本
  2. 分析 公开数据集 的分布特征
  3. 尝试制作交互式可视化图表（推荐使用 Plotly）

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