课程概述

欢迎来到数据分析课程！本课程将带你掌握从数据中提取价值的核心技能，包括数据清洗、统计分析与可视化等主题。通过系统学习，你将能够运用工具如 Python 和 R 进行高效的数据处理与洞察挖掘。📊

测验重点

以下是本节测验的核心知识点清单：

  • 基础概念：数据类型、数据结构、统计指标（均值、中位数、标准差）
  • 数据清洗：处理缺失值、重复数据、异常值的常用方法
  • 可视化技巧：使用 Matplotlib/Seaborn 创建折线图、柱状图、散点图
  • 实战应用：结合真实数据集进行分析练习（如销售数据、用户行为数据）
数据科学

学习路径推荐

如需深入理解数据分析流程，建议参考以下资源：

拓展思考

尝试用 📈 表示数据趋势，用 🔍 强调分析的重要性，用 🧠 提醒逻辑思维的训练。这些符号可帮助你更好地记忆知识点！💡

数据可视化

互动练习

  1. 用 Pandas 加载一个 CSV 文件并检查数据结构
  2. 绘制一个箱线图分析数据分布
  3. 计算相关系数并解读结果
  4. 使用 SQL 查询清洗数据集
统计分析