《Python數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)》課程內(nèi)容以Python數(shù)據(jù)分析與挖掘的常用技術(shù)與真實案例相結(jié)合的方式，深入淺出地介紹Python數(shù)據(jù)分析與挖掘的重要內(nèi)容，共分為基礎(chǔ)篇（第1~5章）和實戰(zhàn)篇（第6~11章）。

? ? ?基礎(chǔ)篇內(nèi)容包括數(shù)據(jù)挖掘的概述、基本流程、常用工具、開發(fā)環(huán)境，Python數(shù)據(jù)挖掘的編程基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘算法基礎(chǔ)等基礎(chǔ)知識；

? ? ?實戰(zhàn)篇內(nèi)容包括8個案例，分別為財政收入影響因素分析及預(yù)測、航空公司客戶價值分析、商品零售購物籃分析、基于水色圖像的水質(zhì)評價、家用熱水器用戶行為分析與事件識別、電子商務(wù)網(wǎng)站用戶行為分析及服務(wù)推薦、電商產(chǎn)品評論數(shù)據(jù)情感分析以及基于開源平臺實現(xiàn)的航空公司客戶價值分析案例。課程設(shè)計與圖書教材編寫理念與內(nèi)容設(shè)計保持高度一致，使讀者高效掌握圖書內(nèi)容！

Python數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)課程目錄如下：

第1模塊: 數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)

課時 1 : 1.1 數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展史

課時 2 : 1.2 數(shù)據(jù)挖掘的基本任務(wù)

課時 3 : 1.3 數(shù)據(jù)挖掘的通用流程

課時 4 : 1.4 熟悉Python集成開發(fā)環(huán)境Jupyter

課時 5 : 1.5 Python數(shù)據(jù)挖掘的環(huán)境配置

第2模塊: 數(shù)據(jù)探索

課時 6 : 2.1.1 基本運算

課時 7 : 2.1.1 列表或元組

課時 8 : 2.1.1 集合

課時 9 : 2.1.1 字典

課時 10 : 2.1.2 判斷與循環(huán)

課時 11 : 2.1.3 函數(shù)

課時 12 : 2.1.3 函數(shù)式編程

課時 13 : 2.1.3 庫的導(dǎo)入與添加?

課時 14 : 2.2~2.3 Python數(shù)據(jù)分析常用庫和數(shù)據(jù)挖掘建模常用庫與框架

第3模塊: 數(shù)據(jù)預(yù)處理

課時 15 : 3.1.1 一致性校驗

課時 16 : 3.1.2 缺失值校驗

課時 17 : 3.1.3 簡單統(tǒng)計量分析

課時 18 : 3.1.3 IQR準則和3西塔原則

課時 19 : 3.1.3 箱型圖分析

課時 20 : 3.2.1 集中趨勢度量?

課時 21 : 3.2.1 離中趨勢度量

課時 22 : 3.2.2 定量數(shù)據(jù)分布分析

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