歡迎來(lái)到《玩轉(zhuǎn)Python數(shù)據(jù)分析分類專欄》！在這個(gè)專欄中，我們將帶您深入探索數(shù)據(jù)分析的世界，以Python為工具，解析各個(gè)領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景。通過60多篇教程，我們將逐步引領(lǐng)您從入門級(jí)到高級(jí)，從基礎(chǔ)知識(shí)到實(shí)戰(zhàn)技巧，助您成為一名優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師。

專欄目標(biāo)

本專欄旨在幫助讀者全面掌握使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的技能，從基礎(chǔ)到高級(jí)，涵蓋數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、探索、可視化、統(tǒng)計(jì)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)等多個(gè)方面。通過實(shí)際案例和項(xiàng)目，讀者將能夠熟練運(yùn)用Python工具來(lái)處理和分析各種類型的數(shù)據(jù)，并從中獲得有價(jià)值的信息和洞察。

目標(biāo)人群

• 數(shù)據(jù)分析初學(xué)者，想要掌握Python在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用技巧。
• 已有一定編程基礎(chǔ)的開發(fā)者，希望在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域拓展技能。
• 業(yè)務(wù)領(lǐng)域?qū)I(yè)人士，希望能夠運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來(lái)支持決策和解決問題。

專欄大綱

基礎(chǔ)知識(shí)

1. 1 | NumPy入門指南
2. 2 | Pandas全面學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)操作技巧
3. 3 | Pandas數(shù)據(jù)讀取指南
4. 4 | 深入了解Pandas強(qiáng)大功能
5. 5 | Pandas日期操作教程
6. 6 | 五分鐘入門數(shù)據(jù)可視化
7. 7 | Python詞云圖的繪制

簡(jiǎn)單案例

8. 8 | 美國(guó)航班數(shù)據(jù)分析
9. 9 | 美國(guó)股票市場(chǎng)分析
10. 10 | NBA球員出手點(diǎn)繪制
11. 11 | 蘋果十年財(cái)報(bào)分析
12. 12 | B站視頻播放量分析
13. 13 | 繪制周杰倫歌詞詞云圖
14. 14 | 菜品訂單分析
15. 15 | 全球游戲市場(chǎng)概況
16. 16 | 貸款風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)
17. 17 | 數(shù)據(jù)分析行業(yè)的分析
18. 18 | 淘寶用戶行為分析
19. 19 | 首爾自行車共享需求預(yù)測(cè)
20. 20 | 鏈家深圳二手房房源數(shù)據(jù)分析
21. 21 | 朝陽(yáng)醫(yī)院數(shù)據(jù)分析
22. 22 | 書籍推薦數(shù)據(jù)分析
23. 23 | 生鮮電商平臺(tái)數(shù)據(jù)分析
24. 24 | 識(shí)別電費(fèi)敏感客戶
25. 25 | 葡萄酒質(zhì)量數(shù)據(jù)分析
26. 26 | 谷歌應(yīng)用APP數(shù)據(jù)分析
27. 27 | 北京租房數(shù)據(jù)分析
28. 28 | Boss直聘數(shù)據(jù)分析
29. 29 | 廣州美食店鋪數(shù)據(jù)分析
30. 30 | 中國(guó)高校數(shù)據(jù)分析
31. 31| 獨(dú)角獸企業(yè)數(shù)據(jù)分析
32. 32| 全球新冠肺炎確診病例趨勢(shì)分析
33. 33| 美國(guó)總統(tǒng)數(shù)據(jù)分析
34. 34| 某歐洲電商公司行為分析
35. 35| 廈門招聘數(shù)據(jù)分析
36. 36 | 銀行貸款數(shù)據(jù)分析
37. 37 | 電影數(shù)據(jù)分析案例
38. 38 | 浦發(fā)銀行股票分析案例
39. 39| 西安歷史天氣并分析
40. 40 | NBA球員信息數(shù)據(jù)分析
41. 41 | 京東商家書籍評(píng)論數(shù)據(jù)分析
42. 42 | 航空公司客戶價(jià)值分析
43. 43 | 抖音大V人民日?qǐng)?bào)粉絲數(shù)分析
44. 44 | 酒店預(yù)訂及取消的數(shù)據(jù)分析
45. 45 | 女士電子商務(wù)服裝數(shù)據(jù)分析
46. 46 | 研究生入學(xué)率預(yù)測(cè)
47. 47 | 全球聽眾最多的50首歌曲
48. 48 | 電子產(chǎn)品銷售分析
49. 49 | 公司銷售數(shù)據(jù)分析
50. 50 | 國(guó)產(chǎn)商業(yè)漫畫分析

指標(biāo)分析

51. 51 | 用戶增長(zhǎng)指標(biāo)
52. 52 | 電商行業(yè)銷售指標(biāo)分析
53. 53 | 金融行業(yè)股票銷售指標(biāo)分析
54. 54 | 會(huì)員數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)概述
55. 55 | 商品數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)

競(jìng)品分析

56. 56 | 國(guó)內(nèi)游戲直播競(jìng)品分析

57. 57 |TAPTAP客戶端分析

58. 58 | 小紅書產(chǎn)品體驗(yàn)報(bào)告

分析思維

59. 59 | RFM模型分析實(shí)戰(zhàn)案例

60. 60 | 用戶畫像案例

61. 61 | 歸因渠道分析案例

62. 62 | 漏斗分析案例

63. 63 | 留存分析案例

64. 64 | A/B測(cè)試案例

65. 65 | 增長(zhǎng)模型案例

66. 66 | RMF細(xì)分聚類案例

通過這個(gè)專欄，讀者將能夠逐步掌握Python數(shù)據(jù)分析的核心技能，理解數(shù)據(jù)背后的故事，從而在各種領(lǐng)域中應(yīng)用這些技能。文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-640072.html

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