本套课程来自网易云微专业：从零起步，用Python进阶数据分析，课程。本套课程将带你掌握python语言，精通爬虫和算法技巧，实操一线企业项目。本套课程一共分为十个大章节，附带相关课程资料，课程文件总计19.73G

课程目录

• 00-1【预备课】数据思维导论
• 00课程须知：课程服务和软件下载（重要！必看！）
• 01第一章 数据能做什么？
• 02第二章 避免对数据可视化的误解1
• 02第二章 避免对数据可视化的误解2
• 03第三章 机器学习是什么
• 04第四章 用数据改变未来
• 00-2【预备课】基础语言入门
• 课程1.1 重新认识你的电脑
• 课程1.2 为什么选择Python？
• 课程1.3 集成开发环境及Python运行逻辑
• 课程1.4 JupyterNotebook与Spyder
• 课程2.1 数值类型概述
• 课程2.2 认识变量
• 课程2.3 运算符
• 课程2.4 注释
• 课程3.1 什么是序列？
• 课程3.2 序列通用操作
• 课程3.3 列表list常用操作
• 课程3.4 文本序列str常用操作
• 课程4.1 字典dict基本概念
• 课程4.2 字典常用操作
• 课程4.3 字典的元素访问及遍历
• 课程5.1 什么是语句？
• 课程5.2 条件判断：if语句
• 课程5.3 循环语句：for循环
• 课程5.4 循环语句：while循环
• 课程5.5 循环控制语句
• 课程6.1 函数的基本概念
• 课程6.2 自定义函数
• 课程6.3 局部变量及全局变量
• 课程6.4 匿名函数lambda
• 课程7.1 什么是模块？
• 课程7.2 模块创建及import指令运用
• 课程7.3 “包”的概念及python包管理工具：pip.pptx
• 课程7.4 windows环境下的代码运行
• 课程8.1 文件对象声明及基本操作
• 课程8.2 系统模块下的路径操作
• 课程8.3 文件的读取与写入（上）
• 课程8.4 文件的读取与写入（下）
• 课程8.5 pickle模块的运用
• 练习01：商铺数据加载及存储
• 00-3【预备课】重点工具掌握
• 课程1.1 什么是Numpy？
• 课程1.2 Numpy基础数据结构
• 课程1.3 Numpy通用函数
• 课程1.4 Numpy索引及切片
• 课程1.5 Numpy随机数
• 课程1.6 Numpy数据的输入输出
• 课程2.01 什么是Pandas
• 课程2.02 数据结构Series：基本概念及创建
• 课程2.03 数据结构Series：索引
• 课程2.04 数据结构Series：基本技巧
• 课程2.05 数据结构Dataframe：基本概念及创建
• 课程2.06 数据结构Dataframe：索引
• 课程2.07 数据结构Dataframe：基本技巧
• 课程2.08 时间模块
• 课程2.09 时刻数据
• 课程2.10 时间戳索引
• 课程2.11 时期
• 课程2.12 时间序列 – 索引及切片
• 课程2.13 时间序列 – 重采样
• 课程2.14 数值计算和统计基础
• 课程2.15 文本数据
• 课程2.16 合并
• 课程2.17 连接与修补
• 课程2.18 去重及替换
• 课程2.19 数据分组
• 课程2.20 分组转换及一般性“拆分-应用-合并”
• 课程2.21 透视表及交叉表
• 课程2.22 文件读取
• 课程3.01 Matplotlib简介及图表窗口
• 课程3.02 图表的基本元素
• 课程3.03 图表的样式参数
• 课程3.04 刻度、注解、图表输出
• 课程3.05 子图
• 课程3.06 基本图表绘制
• 课程3.07 柱状图、堆叠图
• 课程3.08 面积图、填图、饼图
• 课程3.09 直方图
• 课程3.10 散点图、矩阵散点图
• 课程3.11 极坐标图
• 课程3.12 箱型图
• 课程3.13 表格样式创建
• 课程3.14 表格显示控制
• 课程3.15 表格样式调用
• 课程4.1 什么是空间数据
• 课程4.2 GIS软件基本操作及数据加载
• 课程4.3 坐标系
• 课程4.4 空间数据基本处理
• 课程4.5 空间数据几何计算
• 课程4.6 空间可视化制图
• 课程4.7 空间划分
• 课程4.8 空间统计
• 练习02：知乎数据清洗整理和结论研究
• 01数据分析方法
• 1数据特征分析
• 课程1.1 数据特征分析
• 课程1.2 分布分析
• 课程1.3 对比分析（上）
• 课程1.3 对比分析（下）
• 课程1.4 统计分析
• 课程1.5 帕累托分析
• 课程1.6 正态性检验（上）
• 课程1.6 正态性检验（下）
• 课程1.7 相关性分析
• 2数据处理
• 课程2.1 缺失值处理
• 课程2.2 异常值处理
• 课程2.3 数据归一化
• 课程2.4 数据连续属性离散化
• 3数学建模
• 课程3.1 数学建模概述
• 课程3.2.1 线性回归理论概述
• 课程3.2.2 线性回归的python实现方法
• 课程3.2.3 线性回归模型评估
• 课程3.3.1 KNN最邻近分类理论概述
• 课程3.3.2 KNN最邻近分类的python实现方法
• 课程3.4.1 PCA主成分分析理论概述
• 课程3.4.2 PCA主成分的python实现方法
• 课程3.4.3 K-means聚类理论概述及python实现
• 课程3.5.1 蒙塔卡罗模拟理论概述
• 课程3.5.2 蒙塔卡罗模拟案例解读
• 02数据表达逻辑
• 第1章 数据可视化整体概述
• 课程1.1 什么是数据可视化？
• 课程1.2 数据可视化技术体系及方向
• 课程1.3 数据图表表达的逻辑原理
• 课程1.4 设计美学
• 第2章 Python图表数据可视化：Seaborn
• 课程2.01 为什么选择Seaborn做图表可视化？
• 课程2.02 整体风格设置
• 课程2.03 调色盘
• 课程2.04 分布数据可视化 – 直方图与密度图
• 课程2.05 分布数据可视化 – 散点图
• 课程2.06 分类数据可视化 – 分类散点图
• 课程2.07 分类数据可视化 – 分布图
• 课程2.08 分类数据可视化 – 统计图
• 课程2.09 线性关系数据可视化
• 课程2.10 时间线图表、热图
• 课程2.11 结构化图表可视化
• 第3章 关系网络数据可视化
• 课程3.1 什么是关系网络图？
• 课程3.2 Gephi软件安装及配置
• 课程3.3 Gephi基本操作
• 课程3.4 Python数据预处理
• 课程3.5 案例研究一：公司职员关系图表
• 课程3.6 案例研究二：导演演员关系网络可视化
• 第4章 空间数据可视化
• 课程4.1 空间数据可视化工具概述
• 课程4.2 3D图表
• 课程4.3 空间柱状图（1）
• 课程4.4 空间柱状图（2）
• 课程4.5 空间线性轨迹图（1）
• 课程4.6 空间线性轨迹图（2）
• 课程4.7 空间热力图
• 第5章 Python交互图表可视化：Bokeh
• 课程5.1 什么是Bokeh及其可视化交互原理？
• 课程5.2 绘图空间基本操作
• 课程5.3 图表辅助参数设置
• 课程5.4 散点图
• 课程5.5 折线图 面积图
• 课程5.6 柱状图 堆叠图 直方图
• 课程5.7 绘图表达进阶操作
• 课程5.8 ToolBar工具栏设置
• 课程5.9 其他交互工具设置
• 03数据分析项目实战
• 1项目介绍：准备工作 → 现在开始启动spyder视频视频
• 2练习03讲解01视频
• 2练习03讲解02视频
• 2练习03介绍 城市餐饮店铺选址分析视频
• 3练习04讲解01视频
• 3练习04讲解02视频
• 3练习04讲解03视频
• 3练习04讲解04视频
• 3练习04介绍 电商打折套路解析视频
• 4练习05讲解01视频
• 4练习05讲解02视频
• 4练习05讲解03视频
• 4练习05介绍 中国姓氏排行研究视频
• 5练习06讲解01视频
• 5练习06讲解02视频
• 5练习06讲解03视频
• 5练习06讲解04视频
• 5练习06介绍 房价影响因素挖掘视频
• 6练习07讲解01视频
• 6练习07讲解02视频
• 6练习07讲解03视频
• 6练习07介绍 中国城市资本流动问题探索视频
• 7练习08讲解01视频
• 7练习08讲解02视频
• 7练习08讲解03视频
• 7练习08讲解04视频
• 7练习08介绍 社会财富分配问题模拟视频
• 8练习09讲解01视频
• 8练习09讲解02视频
• 8练习09介绍 泰坦尼克号获救问题视频
• 9考核01介绍 国产烂片深度揭秘视频
• 9考核02介绍 婚恋配对实验视频
• 04数据分析企业实战
• 第1章 网易游戏：数据时代的网络游戏设计与运营
• 1.1网易游戏：数据时代的网络游戏设计与运营
• 第2章 网易严选：用户增长实践经验分享
• 2.1第一节 网易严选数据分析实践经验分享1
• 2.2第二节 网易严选数据分析实践经验分享2
• 2.3第三节 网易严选数据分析实践经验分享3
• 2.4第四节 网易严选数据分析实践经验分享4
• 第3章 网易教育：如何高效构建业务指标体系
• 3.1第一节 指标体系建设
• 3.2第二节 指标类型及常见的指标
• 3.3第三节 如何确定业务指标体系
• 3.4第四节 指标体系落地
• 第4章 网易有数：数据平台在汽车行业中的应用
• 4.1第一节 网易有数整体介绍视频
• 4.2第二节 整车销售业务分析
• 4.3第三节 整车售后配件业务分析
• 第5章 网易实战：电商营销活动数据复盘
• 5.1 1.0 课程简介
• 5.2 1.1 电商活动核心数据指标解析
• 5.3 1.2 电商营销活动数据案例解析视
• 第6章 硅谷实战：消费者行为分析机器预测
• 6.1第一节 消费者行为分析01-02
• 6.2第二节 消费者行为分析03
• 6.3第三节 消费者行为分析04
• 6.4第四节 消费者行为分析05
• 05数据爬虫技巧
• 1学会看懂网页
• 课程1.1 读懂网页结构
• 课程1.2 网页结构剖析
• 2网络资源访问工具：requests
• 课程2.1 requests基础学习
• 3网页信息解析方法：Xpath与BeautifulSoup
• 课程3.1 BeautifulSoup基本语法
• 课程3.2 Xpath与lxml包
• 课程3.3 网页标签解析
• 课程3.4 搜索文档树
• 课程3.5 遍历文档树
• 4-爬虫练习项目
• 案例1：豆瓣图书数据采集part1
• 案例1：豆瓣图书数据采集part2
• 案例2：豆瓣图书数据采集
• 案例3：豆瓣图书图片数据采集
• 案例4：去哪儿网景点数据采集
• 4正则表达式
• 课程4.1 正则表达式快速上手
• 课程4.2 正则表达式模式
• 课程4.3 字符搜索
• 课程4.4 字符替换与分割
• 课程4.5 爬虫中正则的用处
• 5数据库：MongoDB
• 课程5.1 MongoDB快速入门
• 课程5.2 MongoDB基本语法
• 课程5.3 如何使用Robo3T？
• 课程5.4 如何通过python使用MongoDB
• 课程5.5 基于爬虫的MongoDB运用
• 6-爬虫练习项目（二）
• 案例五：blibli弹幕数据采集
• 6第六章 浏览器测试框架：Selenium
• 课程6.1 什么是Selenium-
• 课程6.2 如何用Selenium快速访问网页
• 课程6.3 提取网页数据
• 课程6.4 实现网页的账号登陆
• 课程6.5 如何协调selenium与requests+bs的方法
• 06数据爬虫项目实战
• 1爬虫练习项目（三）
• 01.案例六：拉钩网数据采集（1）
• 02.案例七：拉钩数据采集（2）
• 07.数据爬虫企业实战
• 01如何从零开始构建数据采集工作流
• 01.企业层面数据爬虫的核心要点
• 02.第一步：数据需求文档整理
• 01.如何构建需求文档
• 03第二步：网页访问及反爬处理
• 01.二手房源数据采集_爬虫1
• 02.二手房源数据采集_爬虫2
• 03.动态IP代理设置
• 04.第三步：数据存储及清洗逻辑
• 01.构建函数噪音处理
• 08.机器学习算法
• 01.第一章 机器学习简介
• 01.课程1.1 什么是机器学习
• 02.课程1.2 监督学习与非监督学习
• 03.课程1.3 回归与分类
• 04.课程1.4 模型评估
• 02.第二章 模型基础：线性模型
• 01.课程2.1 线性回归
• 02.课程1.2 监督学习与非监督学习
• 03.课程2.3 线性回归：最小二乘法
• 04.课程2.4 多元线性回归
• 05.课程2.5 多元线性回归代码实现
• 06.课程2.6 逻辑回归
• 07.课程2.7 逻辑回归：损失函数
• 08.课程2.8 逻辑回归与梯度下降调优
• 09.课程2.9 惩罚模型
• 10.课程2.10 sklearn实现线性模型
• 03.第三章 数据预处理与特征工程
• 01.课程3.1特征工程介绍
• 02.课程3.2 数据处理操作：预处理，标准化，纠偏
• 03.课程3.3 特征工程操作，共线性、降维、拓展
• 04.课程3.4 回归模型常用指标评价
• 05.课程3.5分类模型常用指标评价
• 06.课程3.6 数据集划分方法
• 04.第四章 模型进阶：非线性模型
• 01.课程4.1 模型进阶概述
• 02.课堂4.2 模型进阶CART模型理论
• 03.课程4.3 决策树模型代码演示
• 04.课程4.4 模型进阶集成学习模型
• 05.课程4.5 模型进阶 随机森林模型
• 06.课程4.6 模型进阶——xgboost模型
• 07.课程4.7 模型进阶_参数搜索
• 09.Kaggle算法实战
• 01.纽约出租车车程用时预测
• 01.Pandsa 读取和处理多种类型格式数据
• 02.Matplotlip 花样数据库可视化 用Kmeans Clustering 增添效果
• 03.Sklean 花样特征工程
• 04.One-hot encode 处理所有类型特征
• 05.使用模型中战斗机XGBOOST训练模型预测结果
• 06.用柱状图呈现特征重要性
• 02.共享单车需求量预测
• 01.Pandas 读取和观察数据
• 02.Seabom边画边提取特征
• 03.五个回归模型Lasson Ridge SVR Random Forest XGR regressor
• 04.提升模型神器，五个回归模型自动调参
• 05.搭建super模型： 堆砌五个回归模型，取长补短搭建二层回归模型
• 06.二层回归模型自动调参，得分再上一层楼
• 03.手机用户识别
• 01.Pandas读取多张关联表格，正确设置index
• 02.Basemap 在地图张做数据可视化，观察用户特征
• 03.对类别数据做Label encoding 并展开
• 04.小电脑带不动两万多个特征值？学习压缩稀疏矩阵
• 05.对八个稀疏矩阵分别进行压缩
• 06.堆叠多个稀疏矩阵并使用XGBOOST训练模型预测结果
• 04.项目10 租金预测项目
• 01.租金预测项目介绍.
• 02.租金数据探索.
• 03.租金数据清洗.
• 04.租金数据特征补充.
• 05.地理数据处理介绍.
• 06.租金数据预处理.
• 07.训练并优化模型.
• 10.数据挖掘企业实战
• 01.信用评分建模案例：基础知识
• 1.1.信用评分建模基础知识.
• 02.信用评分建模：案例与操作
• 2.01信用评分建模间接和分箱简介.
• 2.02卡房分箱原理.
• 2.03卡房分箱实现步骤.
• 2.04分箱输出需要满足的条件.
• 2.05数据介绍：UCI信用评分数据.
• 2.06初步筛选数据.
• 2.07类别型变量和数据型变量.
• 2.08对取值少的离散型变量分箱.
• 2.09对取值多的离散型变量分箱.
• 2.10对连续型变量和类别型变量分箱.
• 2.11测试分箱和存储.
• 2.12非数值变量转变方法简介：WOE编码.
• 2.13WOE编码公式.
• 2.14变量重要性：信息值IV分析简介.
• 2.15利用单变量分析进行特征值筛选.
• 2.16信用评分建模模型学习：以逻辑回归为例子.
• 2.17模型检验.
• 2.18操作：信用评分模型学习.
• 2.19章节小节.
• 03.信用评分建模：迁移学习
• 3.1逻辑回归和其他分类器对比.
• 3.2拒绝挂断.
• 3.3迁移学习项目拓展推荐.
• 05.分仓规划案例介绍
• 5.1分仓规划：建模思考.
• 5.2分仓规划：问题的抽象模型.
• 5.3分仓规划：数据预处理的主要任务.
• 5.4特征的构造和时间颗粒度的选取.
• 5.5机器学习建模和分析.
• 5.6模型优化汇总.
• 06.分仓规划案例实操
• 6.1分仓规划操作：数据预处理.
• 6.2分仓规划操作：模型训练.
• 【资料合集】
• 【非常重要】课程资料
• CLASSDATA_ch01数据思维导论：如何从数据中挖掘价值？
• CLASSDATA_ch02基础语言入门：从零开始学习Python
• CLASSDATA_ch03重点工具掌握：数据解析核心技巧
• CLASSDATA_ch04进阶算法学习：统计分析能力强化
• QGIS_formac
• QGIS安装文件
• 【非常重要】项目答案
• 答案代码_考核项目01基于Python的算法函数创建.ipynb
• 答案代码_考核项目02视频网站数据清洗整理和结论研究.ipynb
• 答案代码_练习01商铺数据加载及存储.ipynb
• 答案代码_练习02知乎数据清洗整理和结论研究.ipynb
• 【非常重要】项目资料
• 项目01商铺数据加载及存储_资料
• 项目02基于Python的算法函数创建_资料
• 项目02基于Python的算法函数创建_资料(1)
• 项目03知乎数据清洗整理和结论研究_资料
• 项目04视频网站数据清洗整理和结论研究
• 考核项目01_基于Python的算法函数创建_资料
• 考核项目02_视频网站数据清洗整理和结论研究
• 考核项目03_多场景下的算法构建
• 考核项目04_多场景下的图表可视化表达
• 考核项目05_国产烂片深度揭秘
• 考核项目06_婚恋配对实验
• 考核项目09_信用卡交易欺诈风险预测
• 【前置课】用Python研究运动员肉体
• 数据分析师（python）微专业前置课资料_运动员
• 前置课链接：用python研究运动员肉体.txt
• 每周干货
• 01每周干货分享_藏在excel中的可视化大杀器 .docx
• 02每周干货分享_饼图可以这样玩-双坐标轴的妙用 .docx
• 03每周干货分享_还在烦手动复制粘贴表格？来看看这个！ .docx
• 04每周干货分享_如何用150秒完成1000个Excel表格的合并
• 05.5【学员分享】 百度热力图的基础用法
• 06每周干货分享_哪一个统计量是真的
• 07每周干货分享_从零代码爬虫到Python函数式编程
• 08每周干货分享_大数据告诉你，哪里的吃货对各种小吃来者不拒？
• 09 每周干货分享_“还完花呗，再也不用吃土！”是真的吗？
• 10 每周干货_没想到你竟然是这样的全职高手 -从文本挖掘聊起
• 11_每周干货_从负基础学编程，这样的思维方式你知道吗？（学霸秘籍）
• 12_每周干货_刚刚，我用微信“验证”了六度区隔假说
• 13_每周干货_数据下的奥运百年-Kaggle数据研究
• 14_每周干货_感谢百度，我再也不用手动抓经纬度了！
• 15_每周干货_面对喜欢的人，该表达还是等待？
• 16_每周干货_Python数据分析初体验，需要解答的三大问题
• 17_每周干货_Python下无处遁形的赌场套路
• 18_每周干货_女朋友的情绪难以捉摸，作为程序员我应该？
• 19_每周干货_大佬，您的选房系统已上线
• 20_每周干货_收藏-这份可视化神器安利请收好！
• 21_每周干货_每天都有新老婆上线？教你如何用python把玩守望先锋新英雄
• 22_每周干货_Geopandas——从“可视化”到“字母化”的空间数据分析
• 23_每周干货_面试官让用5种python方法实现字符串反转？对不起我有16种……
• 24_每周干货_学Python好还是学R好？
• 25_每周干货_如何利用机器学习甄别淘宝优质店铺
• 26_每周干货 学会-精湛-应用，一个数据分析师的养成手册
• 27_每周干货_拒绝调包，如何用python推导线性回归模型
• 28_每周干货_情人节选花神器_深度学习指南
• 29_每周干货_蒙特卡罗随缘猜数法求解四宫格
• 30_每周干货_这是一篇让人脸红的python数据分析
• 31_每周干货_数据分析师最不能错过的数据是什么？
• 32_每周干货_如何在上海租房，数据有话说
• 33_每周干货_Python初学者，这样解决问题可以更快提高
• 34_每周干货_数据告诉你，中超16家球队谁是老大
• 数据团所有付费&免费课程+免费课资料
• 01【体验课】数据分析师python体验课资料
• 数据可视化微专业-体验课资料
• 01-城市数据团所有免费课（干货0116）.docx
• 02-城市数据团所有系统课程（付费）.docx
• 《城市空间研究专题（Python）体验课》课程资料.txt
• 《城市数据分析师》体验课资料.txt
• 【地产数据分析师体验课】课程及上课资料链接.txt
• 数据分析师（python）第1期 课表（升级版）.xlsx