课时01

1.什么是数据分析

课时02

2.数据分析的重要性

课时03

3.数据分析基本流程

课时04

4.数据分析常用工具

课时05

5.搭建数据分析环境

课时06

6.常见问题

课时07

2.1初识Pandas

课时08

2.2Pandas模块的安装

课时09

2.3Series对象的创建

课时10

2.4Series的索引操作

课时11

2.5DataFrame对象的创建

课时12

2.6字典创建DataFrame对象的注意事项

课时13

2.7DataFrame的重要属性

课时14

2.8DataFrame的重要函数

课时15

2.9导入Excel数据

课时16

2.10导入CSV_txt_HTML网页数据

课时17

2.11导入HTML网页数据补充

课时18

2.12数据提取-按行提取

课时19

2.13数据提取-按列提取

课时20

2.14数据提取-提取区域数据

课时21

2.15数据抽取-提取指定条件数据

课时22

2.16数据操作-按列增加数据

课时23

2.17数据操作-按行增加数据

课时24

2.18数据操作-修改数据

课时25

2.19数据操作-删除数据

课时26

2.20数据清洗-缺失值与重复值的处理

课时27

2.21数据清洗-异常值的检测与处理

课时28

2.22初识索引

课时29

2.23重新设置索引

课时30

2.24设置行索引与连续索引

课时31

2.25数据的排序

课时32

2.26数据的排名

课时33

2.27数据计算-求和与平均值

课时34

2.28数据计算-最大最小值-中位数

课时35

2.29数据计算-众数-方差

课时36

2.30数据计算-标准差-分位数

课时37

2.31数据格式化-设置小数位数

课时38

2.32数据格式化-设置百分比

课时39

2.33数据格式化-设置千位分隔符

课时40

2.34apply_map_applymap的区别

课时41

2.35数据分组计算

课时42

2.36分组数据的迭代

课时43

2.37对一列或多列使用聚合函数

课时44

2.38自定义函数实现分组统计

课时45

2.39通过字典或Series对象进行分组统计

课时46

2.40数据移位

课时47

2.41将一列数据转成多列数据

课时48

2.42将元组数据进行分割

课时49

2.43行列转换stack_unstack

课时50

2.44行列转换pivot

课时51

2.45DataFrame转成字典_列表_元组

课时52

2.46DataFrame转成HTML文件

课时53

2.47merge方法一对一数据合并

课时54

2.48merge方法多对一数据合并

课时55

2.49merge方法多对多数据合并

课时56

2.50concat方法纵向合并

课时57

2.51concat方法横向合并-交叉合并

课时58

2.52数据导出到Excel文件

课时59

2.53数据导出到多sheet表

课时60

2.54数据导出到CSV文件

课时61

2.55日期格式的转换

课时62

2.56dt对象的基本使用

课时63

2.57获取指定日期区间的数据

课时64

2.58按不同时期统计数据

课时65

2.59按不同日期统计并显示数据

课时66

2.60date_range方法的使用

课时67

2.61resample方法的使用

课时68

2.62降采样处理

课时69

2.63升采样处理

课时70

2.64时间序列数据汇总

课时71

2.65移动窗口数据计算

课时72

3.1数据分析图表的作用

课时73

3.2如何选择适合的图表类型

课时74

3.3图表的基本组成

课时75

3.4初识matplotlib

课时76

3.5绘制简单的折线图

课时77

3.6图表的常用设置-线条颜色和样式

课时78

3.7图表的常用设置-标记设置

课时79

3.8图表的常用设置-图布的设置

课时80

3.9图表的常用设置-设置坐标轴和网格线

课时81

3.10图标的常用设置-文本标签_标题_图例

课时82

3.11图标的常用设置-文本注释

课时83

3.12图表的常用设置-坐标轴刻度线

课时84

3.13常用图表-折线图

课时85

3.14常用图表-简单柱状图

课时86

3.15常用图表-基本柱状图

课时87

3.16常用图表-多柱状图

课时88

3.17常用图表-基本直方图

课时89

3.18常用图表-直方图分析学生成绩

课时90

3.19常用图表-简单饼形图

课时91

3.20常用图表-基础饼形图

课时92

3.21常用图表-分裂饼形图

课时93

3.22常用图表-环形饼图

课时94

3.23常用图表-简单散点图

课时95

3.24常用图表-销售收入与广告费用的散点图

课时96

3.25常用图表-基本面积图

课时97

3.26常用图表-使用面积图分析销售情况

课时98

3.27常用图表-使用热力图对比分析学生的各科成绩

课时99

3.28常用图表-基本箱形图

课时100

3.29常用图表-通过箱形图判断异常值

课时101

3.30常用图表-绘制子图的第一种方式subplot函数

课时102

3.31常用图表-绘制子图的第二种方式

课时103

3.32常用图表-绘制子图的第三种方式

课时104

3.33图表的保存

课时105

3.34Seaborn图表的基本使用

课时106

3.35Seaborn常用图表-折线图

课时107

3.36Seaborn常用图表-直方图-柱状图-散点图

课时108

3.37Seaborn常用图表-线性回归-箱形图-核密度图-提琴图

课时109

3.38综合训练-双y轴数据可视化图表

课时110

3.39综合训练-堆叠柱形图

课时111

3.40综合训练-统计双色球中奖数字热力图

课时112

初识NumPy

课时113

数组的相关概念

课时114

创建简单的数组

课时115

不同方式创建数组

课时116

从数值范围创建数组

课时117

生成随机数组

课时118

从已有的数组中创建数组

课时119

数组的数据类型

课时120

数组运算

课时121

数组的索引

课时122

一维数组的切片操作

课时123

列表的切片操作与数组的切片的操作区别

课时124

二维数组的切片操作

课时125

数组重塑

课时126

数组重置

课时127

数组增_删操作

课时128

数组的修改_查询操作

课时129

mat函数创建简单的矩阵

课时130

使用mat函数创建常见的矩阵

课时131

矩阵的加法_减法_除法运算

课时132

矩阵的乘法运算

课时133

数组的乘积与点积

课时134

矩阵的相乘与矩阵对应元素相乘

课时135

矩阵的转置与矩阵求逆

课时136

NumPy中的数学运算函数

课时137

NumPy中的统计分析函数

课时138

数组的排序

课时139

综合应用-NumPy用于像灰度处理

课时140

认识数据并预处理

课时141

最受欢迎的菜并可视化分析

课时142

订单消费维度分析并可视化

课时143

日期与时间维度进行点菜量分析

课时144

项目总结

课时145

需求分析

课时146

预处理-重复值、缺失值、格式调整

课时147

预处理-异常值处理和偏态分布

课时148

预处理-月份列的数据规整

课时149

数据分析-货品配送服务分析

课时150

数据分析-销售区域潜力分析

课时151

数据分析-商品质量分析,项目总结

课时152

项目介绍,需求分析

课时153

导入数据,初步分析数据

课时154

数据预处理,用户整体消费分析(按月)

课时155

用户个体消费分析-消费金额与次数描述统计

课时156

用户个体消费分析-消费金额分布与贡献率

课时157

用户消费行为-首购和最后一次购买分析

课时158

用户分层-透视表与构建RFM模型

课时159

用户分层-RFM模型分析并可视化

课时160

用户分层-新用户，活跃用户，回流用户的流失分析1

课时161

用户分层-新用户，活跃用户，回流用户的流失分析2

课时162

用户购买周期分析

课时163

用户生命周期分析

课时164

用户复购率分析

课时165

用户回购率分析

课时166

项目总结

课时167

背景介绍

课时168

每天每月销量分析

课时169

用户购买量和金额分析-merge函数

课时170

用户2次购买门票

课时171

用户5次以内购买门票占比分析

课时172

用户复购率和复购人数分析

课时173

用户回购率和回购人数分析

课时174

新用户-活跃用户占比分析

课时175

回流用户，活跃用户分析

课时176

用户生命周期分析

课时177

用户留存天数计算

课时178

用户留存率计算

课时179

项目总结

课时180

项目介绍

课时181

加载数据-数据规整处理

课时182

是否使用优惠券消费占比分析

课时183

距离和折扣率分析

课时184

过滤出持券消费人数并联合数据

课时185

皮尔逊相关系数分析

课时186

求优惠券每天的发放量和使用量

课时187

优惠券发放和使用可视化分析、总结项目