[数据分析师课件]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）.html下载

weixin_39822095 2023-09-15 10:30:18

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数据分析师培训

37304-Python数据分析与应用-PPT课件源代码在另一个资源。

近些年随着各行业对数据的理解和探索的需要，数据科学的重要地位也日益显现。那么数据科学的整体工作流程是怎么的呢？数据分析在整个工作流程中占了怎样的位置和角色？如果想要入门做数据分析需要掌握什么语言使用哪些工具？最后免费分享给大家一份Python全套学习资料，包含视频、源码，课件，希望能帮到那些不满现状，想提升自己却又没有方向的朋友。

在学习Python的过程中需要同时学习一下数据库知识，重点在于Sql语言的掌握。目前采用机器学习进行数据分析是比较常见的方式。机器学习的步骤包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，所以学习机器学习的重点在算法上，然后通过Python来完成算法实现，这个过程需要学习一系列库，包括Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等。

在本章中，我们探讨了使用 Python 进行数据预处理和特征工程。这帮助你获得了数据分析中重要的技能。本章的主要重点是清理和过滤脏数据。我们从 EDA（探索性数据分析）开始，讨论了数据过滤、处理缺失值和异常值。之后，我们重点介绍了特征工程任务，如数据变换、特征编码、特征缩放和特征分割。接着，我们探索了可以用于特征工程的各种方法和技术。在下一章，第八章，信号处理与时间序列，我们将重点讨论信号处理和时间序列数据在 Python 中的重要性。

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