Python数据分析思维导图

Python数据分析思维导图，介绍了Python数据分析概述、数学基础、Numpy数值计算基础、pandas统计分析基础等内容。

Python数据分析

• 1. Python数据分析概述
  • 1. 数据分析的概念
  • 2. 数据分析的流程
  • 3. 数据分析的常用工具
  • 4. Python数据分析的常用类库
  • 5. Anaconda发行版安装
  • 6. Jupyter Notebook的功能
• 2. Python数据分析数学基础
  • 1. 数学对数据分析的作用
    • 1. 微积分对数据分析的作用
    • 2. 统计学对数据分析的作用
    • 3. 线性代数对数据分析的作用
    • 4. 数值计算对数据分析的作用
    • 5. 多元统计分析对数据分析的作用
  • 2. math库中常用的函数
  • 3. Python在微积分中的应用
    • 1. 用Python来求解集合
    • 2. 用Python求解函数的极限
    • 3. 用Python求解函数的导数
    • 4. 用Python求解函数的积分
    • 5. 用Python求解微分方程
  • 4. Python在统计学中的应用
  • 5. Python在数值分析中的应用
  • 6. Python在多元统计分析中的应用
• 3. NumPy数值计算基础
  • 1. 创建数组对象
  • 2. 通过索引访问数组
  • 3. 创建NumPy矩阵
  • 4. 读写文件
  • 5. 使用数组进行简单的统计分析
• 4. Matplotlib数据可视化基础
  • 1. 掌握pyplot的基础语法
  • 2. 设置pyplot的动态rc参数
  • 3. 数据可视化
    • 1. 绘制散点图
    • 2. 绘制折线图
    • 3. 绘制直方图
    • 4. 绘制饼图
    • 5. 绘制箱线图
• 5. pandas统计分析基础
  • 1. 读写不同数据源的数据
  • 2. 掌握DataFrame的常用操作
  • 3. 转换与处理时间序列数据
  • 4. 使用分组聚合进行组内计算
  • 5. 创建透视表与交叉表
• 6. 使用pandas进行数据预处理
  • 1. 合并数据
  • 2. 清洗数据
  • 3. 标准化数据
  • 4. 转换数据
• 7. 使用scikit-learn构建模型
  • 1. 使用sklearn转换器处理数据
  • 2. 构建并评价聚类模型
  • 3. 构建并评价分类模型
  • 4. 构建并评价回归模型
• 8. 项目分析
  • 1. 时序数据的模型分析
  • 2. 文献计量与科研评价
  • 3. 航空公司客户价值分析
  • 4. 财政收入预测分析
• 教学资源
  • 1. 课程标准
  • 2. 实施方案
  • 3. 视 频
  • 4. 微 课
  • 5. 课 件
  • 6. 动 画
  • 7. 案 例 库
  • 8. 项 目 库
  • 9. 图 片
  • 10. 试题库
  • 11. 源 码