本课程依据 Python 语言基础、数据集获取、数据加载及处理、数据预测、数据的可视化呈现，这 5 个功能关卡，带你掌握 Python 做数据分析关键流程，在此基础上，融入了 9 大实战项目，以练带学，帮你做到真正会应用。
第1章:开篇词
课前基础 | 计算机运行一个程序的过程
00:07:09
课前准备 | 搭建一个高效的 Python 开发环境
00:14:03
加餐 | VS Code 新版 Notebook 使用指南
00:01:22
第2章:千里之行，始于足下：Python 语言基础
01 | Python 常用的变量与数据类型
00:23:36
02 | 流程控制：如何控制代码执行的顺序？
00:20:37
03 | 函数：快速实现代码的复用
00:17:59
04 | 类与对象：更好地组织你的代码
00:14:48
05 | 案例实战：日程管理小工具
00:15:27
第3章:兵马未动，粮草先行：获取用于数据分析的数据集
06 | 获取数据：公开数据集与 DIY 数据集
00:12:44
07 | 下载网页：如何使用模拟请求下载真实的网页？
00:13:51
08 | 提取数据：如何从网页中提取感兴趣的内容？
00:15:23
09 | 保存数据：如何将爬取的数据保存成 CSV 格式
00:10:34
10 | 实战：手把手教你构建国产电视剧评分数据集
00:18:16
第4章:数据处理的银弹：用 pandas 加载、浏览和修改数据
11 | 文件处理：如何读取多种文件（csv/excel）的数据？
00:12:13
12 | DataFrame：如何以表格的形式查看和操作数据？
00:15:46
13 | 高级索引：过滤与查看表格中的局部数据
00:13:47
14 | 数据清洗：表格数据缺失值与异常值的处理
00:15:53
15 | 时间序列：时间数据的解析与应用
00:14:02
16 | 案例实战：如何用 Python 分析电商用户行为？
00:19:26
第5章:深挖数字背后的逻辑：用 NumPy 进行统计、预测分析
17 | 如何快速实现数据的批量计算？
00:14:02
18 | 基础统计：如何统计数据的均值、方差等特征？
00:17:09
19 | 回归分析：如何预测未来数据趋势？
00:11:58
20 | 案例实战：电商用户对商品喜好的预测
00:15:31
第6章:可视化你的分析思路：用 Matplotlib 做各类图表展示你的数据
21 | 绘图基础：如何将表中的数据特征画成图？
00:13:02
22 | 散点图与线图：如何展示不同特征之间的相关性？
00:11:10
23 | 直方图、条形图和饼图：如何分析数据分布与占比？
00:12:14
24 | 图像的脊柱、注解和图例：如何画出更专业的图表？
00:14:14
25 | Seaborn：实现用户可交互的图标
00:15:49
26 | 案例实战：用图例可视化用户行为分析和喜好预测过程
00:12:16
第7章:综合项目实战篇
27 | 初识 EDA：全球新冠肺炎确诊病例趋势分析
00:11:46
28 | AI 落地实战：训练通用电影票房预测模型
00:11:28
29 | 综合实战：网络服务用户流失预测与分析
00:11:18
30 | 综合实战：国产电视剧评分预测与分析
00:10:05
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