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資料分析v發表於2018-05-23

相信許多做資料的都有這樣的經歷:


你花大半天整合了一張資料表,卻因為其他部門的錯誤,導致表格結構全錯了!於是你又要吭哧吭哧重新來過......



每次資料都重複洗一遍,還這麼慢,要是有一勞永逸的方法就好了。


一勞永逸的方法當然有,這裡就不得不說出資料大神們的必殺技:Python資料分析



Python入門並不困難,關鍵就是四個字:學習方法


如果你向前輩請教學習python的方法,那麼聽到的一定是這3種回答:


 / Python學習很枯燥,要堅持動手 /


書買來看一個月看了不到10頁,視訊教程看了5分鐘就開始打瞌睡.....學習是反人類的,Python學習更是一項前期很枯燥的行為。


學Python的第一道坎:一旦決定學習,耐得住寂寞,堅持動手,才可能學會!


/Python語言基礎很枯燥,要制定小目標 /


目標的制定不能像“我要學會Python去做資料探勘工作”一樣抽象,而得像“我想試試能否自動開啟資料夾裡所有的表格,並整理成結構化的資料”一樣具體。


學Python的第二道坎:不能為學習而學習,要隨時找理由去使用它!


/ 學習的最終目標是快速應用 /


程式設計領域的知識是零散的,但對很多自學的人來說,快速應用才是我們的最終目標,那麼像學拼音那樣從基礎學習Python並不適合。


學Python的第三道坎:你需要一個快速幫你建立知識體系,熟練應用場景的“好老師”。


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24個精品視訊



部分學習精品視訊

資料研究的核心工作板塊

軟體安裝及Python環境配置

網頁資料快速爬取教程

資料揭祕:教你用資料八卦運動員

動態互動資訊圖示製作

……




7大實戰案例




部分實戰案例

1.快速建立網頁爬取任務:爬取奧運資料庫資料

2.Python圖表初探:運動員身高與性別的關係

3.Python製作小提琴圖:運動員BMI指數與專案的關係

4.Python製作迴歸曲線擬合:運動員手腳長度關係

5.Python初步建立評分模型:誰是有最完美身材的運動員

6.Gephi關係圖視覺化:運動員之間的CP關係

7.inforgram自動生成分享報告:把你的視覺化分享給大家





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