第一部分：基础准备

1）关于数据分析

2）Python环境配置

2）数据的选择

3）数据的显示 

4）数据的更新

5）数据的排序

6）数据的分组和聚合运算

7）数据的连接

8）（案例）电影评分数据集的分析1

9）（案例）电影评分数据集的分析2

10）（案例）买卖股票能赚多少钱？

11）子查询

12）高级子查询

第三部分：时间数据分析

1）时间列的基本操作

2）时间索引

3）特殊时间序列的生成

4）时间信息的转换

5）时间采样

6）（案例）每天股票涨了多少？

7）（案例）让股票趋势画出来

8）（案例）我们还是像以前一样喜欢音乐器材商品吗？

第四部分：数据可视化分析

1）数据可视化基本方法

2）图形样式的美化

3）柱状图绘制

4）饼状图绘制

5）立体图绘制

6）（案例）什么样的顾客买的更多？

7）（案例）看看我国各省的GDP

8）（案例）各省的人都往哪儿去？

9）（案例）谁是一百年前南方小镇的社交明星？

第五部分：机器学习分析

1）数据分类分析（企业欺诈识别）

2）数据分析过程的完善（企业欺诈识别）

3）决策树与随机森林（会员卡预测）

4）特征数据的处理（会员卡预测）

5）回归分析（每日订单预测）

相关课程中使用的数据下载：http://www.njcie.com/python/

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