2022玩转Python 数据分析票房预测分析
│开篇词 数据赋能未来，Python 势不可挡.mp4
│课前准备 搭建一个高效的 Python 开发环境.mp4
│课前基础 计算机运行一个程序的过程.mp4
│01 Python 常用的变量与数据类型.mp4" s/ t; V% A3 g! q9 b
│02 流程控制：如何控制代码执行的顺序？.mp4
│03 函数：快速实现代码的复用.mp4
│04 类与对象：更好地组织你的代码.mp4
│05 案例实战：日程管理小工具.mp4
│06 获取数据：公开数据集与 DIY 数据集.mp4
│07 下载网页：如何使用模拟请求下载真实的网页？.mp4
│08 提取数据：如何从网页中提取感兴趣的内容？.mp4
│09 保存数据：如何将爬取的数据保存成 CSV 格式.mp4
│10 实战：手把手教你构建国产电视剧评分数据集.mp4
│11 文件处理：如何读取多种文件（cvexcel）的数据？.mp4
│12 DataFrame：如何以表格的形式查看和操作数据？.mp4. _/ h! [( e! q! }
│13 高级索引：过滤与查看表格中的局部数据.mp4
│14 数据清洗：表格数据缺失值与异常值的处理.mp4
│15 时间序列：时间数据的解析与应用.mp4
│16 案例实战：如何用 Python 分析电商用户行为？.mp43 W+ h; s" c- a% I8 I1 A
│17 如何快速实现数据的批量计算？.mp4& s9 j5 C2 j% z( o" G
│18 基础统计：如何统计数据的均值、方差等特征？.mp4
│19 回归分析：如何预测未来数据趋势？.mp4, }2 n- `3 u% `
│20 案例实战：电商用户对商品喜好的预测.mp4: m, g& b- E2 B
│21 绘图基础：如何将表中的数据特征画成图？.mp4; ]0 c9 n+ o9 Q; D
│22 散点图与线图：如何展示不同特征之间的相关性？.mp4
│23 直方图、条形图和饼图：如何分析数据分布与占比？.mp42 ?3 y3 x, c: p( O5 s: r' R
│24 图像的脊柱、注解和图例：如何画出更专业的图表？.mp4( Y* s. K, d+ N! D% @4 E
│25 Seaborn：实现用户可交互的图标.mp4
│26 案例实战：用图例可视化用户行为分析和喜好预测过程.mp4; O) Q, `" K: m" Y9 Z/ \6 _: `
│27 初识 EDA：全球新冠肺炎确诊病例趋势分析.mp4
│28 AI 落地实战：训练通用电影票房预测模型.mp40 t/ g% t. j% y+ W7 ?! G
│29 综合实战：网络服务用户流失预测与分析.mp4Z# E; q! A$ F+ v
│30 综合实战：国产电视剧评分预测与分析.mp4
│加餐 VS Code 新版 Notebook 使用指南.mp4
│结束语 构建数据分析的技能树.mp42 w% `$ q1 b/ _& b5 }# s6 s
│
└─文档) n# n3 M- a6 I& I0 i! O6 E) w7 C1 D
开篇词 数据赋能未来，Python 势不可挡.md, J; w- \- h, E% d2 P
课前准备 搭建一个高效的 Python 开发环境.mdS' Q: m1 Z$ q$ R, P6 W: U
课前基础 计算机运行一个程序的过程.md
01 Python 常用的变量与数据类型.md
02 流程控制：如何控制代码执行的顺序？.md4 O; w/ QT5 Q. X; G" q7 ]2 K
03 函数：快速实现代码的复用.md`- Q5 h( a: L( f; U
04 类与对象：更好地组织你的代码.md. N, a) I$ L4 N9 q4 fd7 }. R
05 案例实战：日程管理小工具.md
06 获取数据：公开数据集与 DIY 数据集.md
07 下载网页：如何使用模拟请求下载真实的网页？.md
08 提取数据：如何从网页中提取感兴趣的内容？.md2 t. }2 x/ }7 q; D2 b
09 保存数据：如何将爬取的数据保存成 CSV 格式.md6 T4 K1 v2 M9 {1 m$ Z$ O, Q
10 实战：手把手教你构建国产电视剧评分数据集.md* Y4 W6 H3 {9 a7 U
11 文件处理：如何读取多种文件（cvexcel）的数据？.md. ]) H- W2 x# F0 N
12 DataFrame：如何以表格的形式查看和操作数据？.mdL& I; P; U9 y$ t
13 高级索引：过滤与查看表格中的局部数据.md; _) l, ?, ]# J`0 U7 v- ?. N
14 数据清洗：表格数据缺失值与异常值的处理.md
15 时间序列：时间数据的解析与应用.md+ N( d3 ]@& Z- o) @7 Q
16 案例实战：如何用 Python 分析电商用户行为？.md
17 如何快速实现数据的批量计算？.md
18 基础统计：如何统计数据的均值、方差等特征？.md/ d' w0 p7 |% V7 Pm1 j& R+ f
19 回归分析：如何预测未来数据趋势？.md
20 案例实战：电商用户对商品喜好的预测.md
21 绘图基础：如何将表中的数据特征画成图？.md3 m, l$ k* NA* F" @
22 散点图与线图：如何展示不同特征之间的相关性？.md3 K$ y6 L- v. R+ s9 j
23 直方图、条形图和饼图：如何分析数据分布与占比？.md' Q, k5 M# A" mB3 N- I
24 图像的脊柱、注解和图例：如何画出更专业的图表？.md
25 Seaborn：实现用户可交互的图标.md- E% t! `9 ?- q# X# ^/ m
26 案例实战：用图例可视化用户行为分析和喜好预测过程.md
27 初识 EDA：全球新冠肺炎确诊病例趋势分析.md
28 AI 落地实战：训练通用电影票房预测模型.md3 r4 V3 w~S
29 综合实战：网络服务用户流失预测与分析.md: _1 Q" @' C0 V7 F1 Y& g" D2 N- ~
30 综合实战：国产电视剧评分预测与分析.md
加餐 VS Code 新版 Notebook 使用指南.md
结束语 构建数据分析的技能树.md
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