8阶段-数据分析课程第4天
数据分析是一种通过收集、处理、分析和解释数据来推导出结论的过程。Python是一种非常流行的编程语言,也被广泛应用于数据分析领域。以下是Python数据分析课程中可能包括的一些主题: Python基础知识:学习如何使用Python编程语言的基础知识,包括数据类型、函数、循环和条件语句等。数据导入和清洗:学习从不同来源导入和整理数据的方法,以确保数据可用于进一步分析。数据可视化:学习如何使用Python中的数据可视化库(例如matplotlib和seaborn)创建交互式和静态可视化,以展示数据集的特征和关系。数据分析方法:学习如何应用数据分析方法,例如统计分析、数据挖掘和机器学习,以从数据中提取有意义的结论。项目实战:通过完成实际数据分析项目,应用已学习的Python技能和数据分析技术,提高自己的实战能力。一些经常使用的Python数据分析库包括:NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, SciPy和Scikit-learn等。在学习Python数据分析课程时,涉及这些库的基础知识、基本工具和功能等方面,也需要引起关注和理解
文件列表
04_EXCEL-RFM.zip
(预估有个11文件)
12_RFM结果通过excel保存处理.flv
16.31MB
06_会员运营模型.flv
44.91MB
03_用户运营场景介绍.flv
25.94MB
09_RFM分群完成.flv
32.93MB
04_用户运营相关模型.flv
30.17MB
10_RFM分布可视化.flv
30.6MB
02_用户运营指标介绍.flv
48.3MB
11_RFM结果解读.flv
53.62MB
05_RFM的excel实现.flv
29.7MB
07_RFM的Python实现思路分析.flv
50.42MB
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