Python数据分析秘籍课程
├── 01_1_1_数据分析秘笈介绍.mp4├── 02_1_2_修炼前的准备_环境搭建.mp4
├── 03_1_3_numpy数组三种神秘创建方式.mp4
├── 04_1_4_numpy爆破属性.mp4
├── 05_1_5_numpy炸天之索引和切片.mp4
├── 06_1_6_统计_聚合_矩阵操作.mp4
├── 07_2_1_df的前世之Series.mp4
├── 08_2_2_Series的进化之DataFrame.mp4
├── 09_2_3_df大杀器之索引_切片.mp4
├── 10_3_1_股票数据预处理.mp4
├── 11_3_2_捕获股票上涨的日期.mp4
├── 12_3_3_捕获股票跌幅的日期.mp4
├── 13_3_4_股票买卖收益分析.mp4
├── 14_4_1_双均线策略_均线的计算分析.mp4
├── 15_4_2_双均线策略_金叉_死叉.mp4
├── 16_4_3_双均线策略的测试.mp4
├── 17_5_1_缺失值的清洗.mp4
├── 18_5_2_清洗空值面试题.mp4
├── 19_5_3_重复值和异常值的清洗.mp4
├── 20_6_1_DataFrame的级联操作.mp4
├── 21_6_2_DataFrame合并.mp4
├── 22_7_1_人口分析项目实现01.mp4
├── 23_7_2_人口分析项目实现02.mp4
├── 24_8_1_pandas高级操作之映射.mp4
├── 25_8_2_pandas高级操作之分组聚合.mp4
├── 26_8_3_pandas高级操作_透视表_交叉表.mp4
├── 27_9_政治献金数据分析.mp4
├── 28_10_绘图操作.mp4
├── 29_11_1_项目介绍.mp4
├── 30_11_2_数据的预处理.mp4
├── 31_11_3_按月数据分析.mp4
├── 32_11_4_用户个体消费分析.mp4
├── 33_11_5_用户消费行为分析.mp4
├── 34_11_6_用户生命周期分析.mp4
├── 35_11___绘图操作.mp4
├── 36_12___1_什么是机器学习.mp4
├── 37_12___2_数据集相关.mp4
├── 38_12___1_特征工程简介_.mp4
├── 39_12___2_字典特征抽取.mp4
├── 40_12___3_one_hot编码.mp4
├── 41_12___4_文本特征抽取.mp4
├── 42_12___5_特征预处理_归一化_标准化.mp4
└── 43_12___6_特征选择_方差过滤_PCA降维.mp4
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谢谢
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