數(shù)據(jù)分析是一種基于數(shù)據(jù)的決策方法，通過對數(shù)據(jù)進行收集、處理、分析、挖掘，為企業(yè)提供決策支持和業(yè)務優(yōu)化。在現(xiàn)代企業(yè)中，數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為了不可或缺的一部分，能夠幫助企業(yè)更好地了解市場、了解用戶需求、優(yōu)化產(chǎn)品和服務等。數(shù)據(jù)分析還能夠幫助企業(yè)預測未來走勢、發(fā)現(xiàn)潛在機會和風險，為企業(yè)的長遠發(fā)展提供支持。

"熟練掌握數(shù)據(jù)科學領域最受歡迎的編程語言-Python
掌握使用Python和pandas庫進行數(shù)據(jù)清洗和預處理
使用Python爬蟲獲取網(wǎng)絡數(shù)據(jù)
學會使用matplotlib、seaborn進行初級可視化
學會使用Pyecharts進行高級數(shù)據(jù)可視化
學會構建機器學習算法進行分類、預測和聚類模型
使用Python進行數(shù)據(jù)分析整體思路、針對業(yè)務做出模型最優(yōu)化選擇
善用機器學習解決用戶畫像、精準營銷、風險管理等商業(yè)問題
使用機器學習實操電商、金融、電信、醫(yī)藥行業(yè)真實項目案例"

"1章Python基礎
1-1準備工作-Python開發(fā)環(huán)境配置
1-2Python標準數(shù)據(jù)類型
1-3控制流語句
1-4異常和錯誤（穿插在其他內(nèi)容中講）
1-5文件操作
2章Python進行數(shù)據(jù)整理和數(shù)據(jù)清洗
2-1Python標準庫簡介
2-2Numpy數(shù)組基礎
2-3Pandas對象基礎
3章python數(shù)據(jù)可視化（線上）
3-1繪圖思想的基本原理
3-2Python數(shù)據(jù)可視化包-Matplotlib介紹
3-3使用Python數(shù)據(jù)處理包Pandas做可視化
3-4Python數(shù)據(jù)可視化包-Seaborn介紹與圖形繪制
3-5Python數(shù)據(jù)可視化包-Pyecharts介紹與圖形繪制
4章Python爬蟲（線上）
4-1網(wǎng)絡爬蟲基礎知識
4-2網(wǎng)絡請求及響應-requests庫
4-3HTML文檔解析-BeautifulSoup庫
4-4常見反爬蟲機制及應對
4-5網(wǎng)絡爬蟲 VS 網(wǎng)絡數(shù)據(jù)抓取
4-6實戰(zhàn)一：批量下載頭像
4-7實戰(zhàn)二：抓取豆瓣書籍簡介
4-8實戰(zhàn)三：模擬瀏覽器selenium抓取電商商品信息及評論

5章Python數(shù)據(jù)清洗高級操作及案例實戰(zhàn)
5-1數(shù)據(jù)的獲取與存儲
5-2數(shù)據(jù)探索
5-3數(shù)據(jù)清洗思維
5-4數(shù)據(jù)清洗實戰(zhàn)案例一：泰坦尼克幸存者數(shù)據(jù)清洗（根據(jù)實際上課情況調(diào)整數(shù)據(jù)集）
5-5數(shù)據(jù)清洗實戰(zhàn)案例二：USDA食品數(shù)據(jù)清洗（根據(jù)實際上課情況調(diào)整數(shù)據(jù)集）
6章Python編程考試（線上）
6-1Python基礎部分
6-2Python數(shù)據(jù)清洗的實現(xiàn)
7章機器學習算法
7-1準備工作：開發(fā)環(huán)境配置（以文檔的形式給出）
7-2機器學習入門介紹：
7-3scikit-learn入門：Scikit-Learn庫簡介
7-4KNN-最近鄰分類算法：原理、實現(xiàn)
7-5決策樹算法：原理、實現(xiàn)、相關技術應用及實例
7-6隨機森林算法：原理、實現(xiàn)及相關技術應用：以乳腺癌預測為例
7-7K-Means聚類算法：原理、實現(xiàn)及簇選擇與矢量化應用
7-8關聯(lián)規(guī)則算法：原理、實現(xiàn)
7-9線性回歸
7-10邏輯回歸
7-11SVM支持向量機
7-12分類模型的評估指標（續(xù)）
7-13樸素貝葉斯算法
8章電商案例
8-1分析目標：
8-2基于國外大型電商用戶購買信息數(shù)據(jù)的客戶購買預測模型構建流程：
9章金融案例
9-1分析目標:
9-2基于大型金融公司的客戶貸款信息，構建用戶信用評分卡模型的建模步驟："