本套课程来自网易课堂：Python数据分析入门到实战 视频教程。 本套课程适用人群：1、想学习数据分析的；2、想利用Python做数据分析的；3、想做数据可视化的。
课程文件目录：
1–第一天：数据分析入门
1.1–【数据分析准备】课程介绍.mp4
1.2–【数据分析准备】什么是数据分析.mp4
1.3–【数据分析准备】开发环境搭建.mp4
1.4–【数据分析准备】jupyternotebook详细讲解.mp4
1.5–【数据分析准备】作业-前奏部分作业.mp4
2–第二天：Numpy数据处理库（1）
2.1–【Numpy库】Numpy库介绍.mp4
2.2–【Numpy库】数组的创建方式.mp4
2.3–【Numpy库】数组的数据类型详解.mp4
2.4–【Numpy库】多维数组及其简单操作.mp4
2.5–【Numpy库】数组的索引和切片详解.mp4
2.6–【Numpy库】布尔索引.mp4
2.7–【Numpy库】数组值的替换.mp4
2.8–【Numpy库】索引和切片作业.mp4
2.9–【Numpy库】数组的广播机制.mp4
2.10–【Numpy库】数组形状操作-reshpae、resize、fl.mp4
2.11–【Numpy库】数组形状操作-数组的叠加.mp4
2.12–【Numpy库】数组形状操作-数组切割.mp4
2.13–【Numpy库】数组形状操作-转置.mp4
2.14–【Numpy库】数组的浅拷贝和深拷贝.mp4
2.15–【Numpy库】文件操作-csv文件操作.mp4
2.16–【Numpy库】文件操作-save和load方式.mp4
2.17–【csv文件】读取csv文件的两种方式.mp4
2.18–【csv文件】写入csv文件的两种方式.mp4
2.19–【Numpy库】作业-数组操作和文件操作作业.mp4
3–第三天：Numpy数据处理库（2）
3.1–【Numpy库】NAN和INF值的认识.mp4
3.2–【Numpy库】NAN和INF值处理-删除.mp4
3.3–【Numpy库】NAN和INF值处理-替换.mp4
3.4–【Numpy库】random模块.mp4
3.5–【Numpy库】axis轴理解.mp4
3.6–【Numpy库】通用函数-一元函数.mp4
3.7–【Numpy库】通用函数-二元函数.mp4
3.8–【Numpy库】通用函数-聚合函数.mp4
3.9–【Numpy库】通用函数-布尔判断函数.mp4
3.10–【Numpy库】通用函数-排序.mp4
3.11–【Numpy库】通用函数-其他函数补充.mp4
4–第四天：Pandas库数据处理库（1）
4.1–【Pandas库】pandas介绍.mp4
4.2–【Pandas库】Series创建.mp4
4.3–【Pandas库】Series基本用法.mp4
4.4–【Pandas库】Series总结.mp4
4.5–【Pandas库】Series作业.mp4
4.6–【Pandas库】DataFrame介绍.mp4
4.7–【Pandas库】DataFrame创建–字典类.mp4
4.8–【Pandas库】DataFrame创建–列表类.mp4
4.9–【Pandas库】DataFrame基本使用.mp4
4.10–【Pandas库】DataFrame作业.mp4
5–第五天：Pandas数据处理库（2）
5.1–【Pandas库】Pandas索引操作—index对象.mp4
5.2–【Pandas库】Pandas索引操作—重新索引.mp4
5.3–【Pandas库】Pandas索引操作—增.mp4
5.4–【Pandas库】Pandas索引操作—删.mp4
5.5–【Pandas库】Pandas索引操作—改.mp4
5.6–【Pandas库】Pandas索引操作—查.mp4
5.7–【Pandas库】Pandas索引操作—高级索引.mp4
5.8–【Pandas库】Pandas索引操作—作业.mp4
6–第六天：Pandas数据处理库（3）
6.1–【Pandas库】Pandas对齐运算—算术运算和数据对齐.mp4
6.2–【Pandas库】Pandas对齐运算—填充值.mp4
6.3–【Pandas库】Pandas对齐运算—混合运算.mp4
6.4–【Pandas库】Pandas函数应用—apply和appl.mp4
6.5–【Pandas库】Pandas函数应用—排序.mp4
6.6–【Pandas库】Pandas函数应用—唯一值和成员属性.mp4
6.7–【Pandas库】Pandas函数应用—处理缺失数据.mp4
6.8–【Pandas库】Pandas层级索引.mp4
6.9–【Pandas库】Pandas统计计算和描述.mp4
6.10–【Pandas库】Pandas入门总结.mp4
7–第七天：Pandas数据处理库（4）
7.1–【Pandas库】数据加载，存储与文件格式—读写文本格式文件.mp4
7.2–【Pandas库】数据清洗和准备—处理缺失数据.mp4
7.3–【Pandas库】数据清洗和准备—移除重复数据.mp4
7.4–【Pandas库】数据清洗和准备—利用映射或函数转换数据.mp4
7.5–【Pandas库】数据清洗和准备—替换值.mp4
7.6–【Pandas库】数据清洗和准备—重命名轴索引.mp4
7.7–【Pandas库】数据清洗和准备—离散化和面元划分.mp4
7.8–【Pandas库】数据清洗和准备—检测和过滤异常值.mp4
7.9–【Pandas库】数据清洗和准备—排列和随机采样.mp4
7.10–【Pandas库】数据清洗和准备—字符串对象方法.mp4
7.11–【Pandas库】数据清洗和准备—正则表达式.mp4
7.12–【Pandas库】数据清洗和准备—pandas的矢量化字符串.mp4
7.13–【Pandas库】数据清洗和准备—总结.mp4
7.14–【Pandas库】数据清洗和准备—作业.mp4
8–第八天：Pandas数据处理库（5）
8.1–【Pandas库】数据规整—层次化索引.mp4
8.2–【Pandas库】数据规整—数据连接.mp4
8.3–【Pandas库】数据规整—数据合并.mp4
8.4–【Pandas库】数据规整—重塑层次化索引.mp4
8.5–【Pandas库】数据规整—轴向旋转.mp4
8.6–【Pandas库】数据分组和聚合.mp4
8.7–【Pandas库】数据分组和聚合—补充.mp4
8.8–【Pandas库】数据规整，分组聚合—作业.mp4
9–第九天：Matplotlib绘图库（1）
9.1–【Matploblib库】数据分析中的常用图剖析.mp4
9.2–【Matploblib库】matplotlib基本使用.mp4
9.3–【Matploblib库】设置折线图的线条样式.mp4
9.4–【Matploblib库】设置图标题和显示中文.mp4
9.5–【Matploblib库】设置轴刻度和文本显示.mp4
9.6–【Matploblib库】设置marker和注释文本.mp4
9.7–【Matploblib库】画板样式设置和保存图片.mp4
9.8–【Matploblib库】绘制多个子图和matplotlib风格.mp4
9.9–【Matploblib库】作业-折线图作业要求.mp4
10–第十天：Matplotlib绘图库（2）
10.1–【Matploblib库】条形图-垂直条形图的绘制.mp4
10.2–【Matploblib库】条形图-横向条形图的绘制.mp4
10.3–【Matploblib库】条形图-分组条形图的绘制.mp4
10.4–【Matploblib库】条形图-堆叠条形图的绘制.mp4
10.5–【Matploblib库】作业-条形图作业要求..mp4
10.6–【Matploblib库】直方图-直方图的绘制.mp4
10.7–【Matploblib库】作业-直方图作业要求.mp4
11–第十一天：Matplotlib绘图库（3）
11.1–【Matploblib库】散点图-散点图的绘制.mp4
11.2–【Matploblib库】散点图-绘制回归曲线.mp4
11.3–【Matploblib库】作业-散点图作业要求.mp4
11.4–【Matploblib库】饼图-饼图的绘制.mp4
11.5–【Matploblib库】作业-饼图的作业要求.mp4
11.6–【Matploblib库】箱线图-箱线图详解.mp4
11.7–【Matploblib库】箱线图-箱线图的绘制.mp4
11.8–【Matploblib库】作业-箱线图作业要求.mp4
11.9–【Matploblib库】雷达图-雷达图的绘制.mp4
11.10–【Matploblib库】作业-雷达图作业要求.mp4
12–第十二天：Matplotlib绘图库（4）
12.1–【Matploblib库】matplotlib图结构分析.mp4
12.2–【Matploblib库】Axes对象讲解.mp4
12.3–【Matploblib库】Axis对象讲解.mp4
12.4–【Matploblib库】Tick对象讲解.mp4
12.5–【Matploblib库】多子图调整布局.mp4
12.6–【Matploblib库】自定义多图布局.mp4
12.7–【Matploblib库】散点图直方图综合案例.mp4
12.8–【Matploblib库】rcParams配置详解.mp4
13–第十三天：Seaborn绘图库
13.1–【Seaborn库】关系图-散点图的绘制.mp4
13.2–【Seaborn库】关系图-折线图的绘制.mp4
13.3–【Seaborn库】分类图-分类散点图的绘制.mp4
13.4–【Seaborn库】分类图-分类分布图的绘制.mp4
13.5–【Seaborn库】分类图-分类统计图的绘制.mp4
13.6–【Seaborn库】分布图-单一变量分布图的绘制.mp4
13.7–【Seaborn库】分布图-二变量分布图的绘制.mp4
13.8–【Seaborn库】分布图-pairplot分布图的绘制.mp4
13.9–【Seaborn库】线性回归-线性回归图的绘制.mp4
13.10–【Seaborn库】FacetGrid绘图-FacetGrid讲.mp4
13.11–【Seaborn库】FacetGrid绘图-FacetGrid讲.mp4
13.12–【Seaborn库】FacetGrid绘图-FacetGrid讲.mp4
13.13–【Seaborn库】seaborn样式和风格设置.mp4
13.14–【Seaborn库】调色盘-调色盘的使用和定性调色盘.mp4
13.15–【Seaborn库】调色盘-连续和离散调色盘.mp4
13.16–【Seaborn库】作业-seaborn作业要求.mp4
14–Pyecharts库
14.1–【pyecharts】pyecharts介绍.mp4
14.2–【pyecharts】pyecharts快速入门.mp4
14.3–【pyecharts】绘图配置项数据准备.mp4
14.4–【pyecharts】绘图配置项讲解（1）.mp4
14.5–【pyecharts】绘图配置项讲解（2）.mp4
14.6–【pyecharts】条形图的绘制.mp4
14.7–【pyecharts】箱线图的绘制.mp4
14.8–【pyecharts】地图的绘制.mp4
15–第十四天：数据分析实战
15.1–【绝地求生】数据集介绍和缺失值处理.mp4
15.2–【绝地求生】数据集内存压缩.mp4
15.3–【绝地求生】异常数据处理.mp4
15.4–【绝地求生】计算是否吃鸡特性.mp4
15.5–【绝地求生】武器和吃鸡的关系分析.mp4
15.6–【绝地求生】寻找吃鸡概率最高的队友.mp4
15.7–【绝地求生】射击距离与枪的选择.mp4
15.8–【绝地求生】移动距离与吃鸡分布.mp4
15.9–【黑色星期五】黑色星期五个人消费金额分析.mp4
15.10–【黑色星期五】性别和婚姻状况分布分析.mp4
15.11–【黑色星期五】年龄和产品购买信息挖掘.mp4
15.12–【黑色星期五】产品销售情况分析.mp4
15.13–【黑色星期五】城市与购买力之间的分析.mp4
15.14–【黑色星期五】相同产品在不同城市的购买力分析.mp4
15.15–先领20元优惠券+微信zhiliaoketang008再买本套课.pdf
16–第十五天：机器学习（1）
16.1–【机器学习】认识机器学习.mp4
16.2–【机器学习】scikit-learn库介绍.mp4
16.3–【机器学习】算法介绍.mp4
16.4–【机器学习】sklearn数据集介绍.mp4
16.5–【机器学习】K近邻算法原理.mp4
16.6–【机器学习】使用sklearn实现K近邻.mp4
16.7–【机器学习】K近邻预测约会是否受欢迎.mp4
16.8–【机器学习】标准化原理和代码实现.mp4
16.9–【机器学习】K近邻总结和作业.mp4
17–第十六天：机器学习（2）
17.1–【机器学习】朴素贝叶斯公式详解.mp4
17.2–【机器学习】朴素贝叶斯文档分类原理.mp4
17.3–【机器学习】特征抽取-CountVectorizer.mp4
17.4–【机器学习】朴素贝叶斯文章分类实战.mp4
17.5–【机器学习】多项式、高斯、伯努利模型.mp4
17.6–【机器学习】决策树理解.mp4
17.7–【机器学习】决策树之信息熵.mp4
17.8–【机器学习】决策树之信息熵补充.mp4
17.9–【机器学习】决策树之信息增益.mp4
17.10–【机器学习】决策树之算法选择（ID3，C4.5，CART）.mp4
17.11–【机器学习】决策树算法之预剪枝和后剪枝.mp4
17.12–【机器学习】实战-泰坦尼克号获救预测（1）.mp4
17.13–【机器学习】实战-泰坦尼克号获救预测（2）.mp4
17.14–【机器学习】决策树的绘制.mp4
17.15–【机器学习】随机森林原理.mp4
17.16–【机器学习】sklearn实现随机森林.mp4
18–第十七天：机器学习（3）
18.1–【机器学习】线性回归通俗解释.mp4
18.2–【机器学习】线性回归方程和损失函数.mp4
18.3–【机器学习】线性回归推导-求解对象转换.mp4
18.4–【机器学习】线性回归推导-似然函数.mp4
18.5–【机器学习】线性回归推导-梯度下降.mp4
18.6–【机器学习】线性回归预测波士顿房价.mp4
18.7–【机器学习】正则化和岭回归.mp4
18.8–【机器学习】逻辑回归原理.mp4
18.9–【机器学习】逻辑回归预测是否患癌症.mp4
18.10–【机器学习】精确率和召回率.mp4
19–第十八天：机器学习（4）
19.1–【机器学习】特征工程-字典特征抽取.mp4
19.2–【机器学习】特征工程-文本特征抽取和jieba分词.mp4
19.3–【机器学习】特征工程-TFIDF特征抽取.mp4
19.4–【机器学习】特征工程-归一化.mp4
19.5–【机器学习】特征工程-标准化.mp4
19.6–【机器学习】特征工程-缺失值处理.mp4
19.7–【机器学习】特征工程-特征选择.mp4
19.8–【机器学习】特征工程-PCA原理分析.mp4
19.9–【机器学习】特征工程-PCA实例.mp4
20–第十九天：机器学习实战（1）
20.1–【项目实战】Airbnb数据集-价格因素分析.mp4
20.2–【项目实战】Airbnb数据集-房屋数据预处理.mp4
20.3–【项目实战】Airbnb数据集-房间类型和社区分析.mp4
20.4–【项目实战】Airbnb数据集-房间类型和社区对比分析.mp4
20.5–【项目实战】Airbnb数据集-房东房源数量分析.mp4
20.6–【项目实战】Airbnb数据集-评论数量与时间分析.mp4
20.7–【项目实战】Airbnb数据集-评论数量与时间综合分析.mp4
20.8–【项目实战】Airbnb数据集-房屋价格预测（1）.mp4
20.9–【项目实战】Airbnb数据集-房屋价格预测（2）.mp4
20.10–【项目实战】Airbnb数据集-评论数量预测.mp4
20.11–【项目实战】Airbnb数据集-预测结果可视化.mp4
21–第二十天：机器学习项目实战（2）
21.1–【项目实战】心脏病预测-数据集介绍.mp4
21.2–【项目实战】心脏病预测-性别与患病分析.mp4
21.3–【项目实战】心脏病预测-年龄与患病分析.mp4
21.4–【项目实战】心脏病预测-特征相关性分析.mp4
21.5–【项目实战】心脏病预测-特征预处理.mp4
21.6–【项目实战】心脏病预测-K近邻预测.mp4
21.7–【项目实战】心脏病预测-精准率召回率以及ROC曲线.mp4
21.8–【项目实战】心脏病预测-决策树算法评估.mp4
21.9–【项目实战】心脏病预测-随机森林算法评估.mp4
21.10–【项目实战】心脏病预测-逻辑回归算法评估.mp4
21.11–【项目实战】心脏病预测-SGD分类算法评估.mp4
21.12–【项目实战】心脏病预测-特征重要性分析.mp4
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