2019年质量工程精品课程项目《大数据分析技术与应用》

• 1. 概述
  • 1.1 数据分析概述
• 2. 数组
  • 2.1 认识NumPy数组对象
  • 2.2 创建NumPy数组
  • 2.3 ndarray对象的数据类型
  • 2.4 数组运算
  • 2.5.1 ndarray的索引和切片知识点讲解
  • 2.5.2 ndarray的索引和切片知识点示例
  • 2.6 数组的转置和轴对称
  • 2.7 NumPy通用函数
  • 2.8 利用NumPy数组进行数据处理
  • 2.9 线性代数模块
  • 2.10 随机数模块
• 第3章
  • 3.1.1 Pandas的数据结构分析知识点讲解
  • 3.2.1 Pandas索引操作及高级索引知识点讲解
  • 3.2.2 Pandas索引操作及高级索引知识点示例
  • 3.3 算术运算与数据对齐
  • 3.4 数据排序
  • 3.5 统计计算与描述
  • 3.6.1 层次化索引知识点讲解
  • 3.6.2 层次化索引知识点示例1
  • 3.6.3 层次化索引知识点示例2
• 第4章
  • 4.1.1 数据清洗知识点讲解1——空值、缺失值、重复值处理
  • 4.1.2 数据清洗知识点讲解2——异常值处理、更换数据类型
  • 4.1.3 数据清洗知识点示例1——空值缺失值处理
  • 4.1.4数据清洗知识点示例2——重复值处理
  • 4.1.5数据清洗知识点示例3——异常值处理
  • 4.1.6数据清洗知识点示例4——更改数据类型
  • 4.2.1数据合并知识点讲解
  • 4.2.2数据合并知识点示例1——轴向堆叠数据
  • 4.2.3数据合并知识点示例2——主键合并数据
  • 4.2.3数据合并知识点示例2——主键合并数据
  • 4.3.1数据重塑知识点讲解
  • 4.3.2 数据重塑知识点示例
  • 4.4.1 数据转换知识点讲解
  • 4.4.2 数据转换知识点示例
• 第5章
  • 5.1 分组与聚合的原理
  • 5.2.1通过groupby()方法将数据拆分成组知识点讲解
  • 5.2.2 通过groupby()方法将数据拆分成组知识点示例
  • 5.3.1 数据聚合知识点讲解
  • 5.3.2 数据聚合知识点示例
  • 5.4.1 分组级运算知识点讲解
  • 5.4.2 分组级运算知识点示例
• 第6章
  • 6.1 数据可视化概述
  • 6.2.1 Matplotlib-绘制图表知识点讲解
  • 6.2.2 Matplotlib-绘制图表知识点示例
• 拓展章节
  • 新冠肺炎疫情地图——从数据获取到可视化-课堂实录1
  • 新冠肺炎疫情地图——从数据获取到可视化-课堂实录2
  • 新冠肺炎疫情地图——从数据获取到可视化-课堂实录3
  • 新冠肺炎疫情地图——从数据获取到可视化-课堂实录4