python數據分析視頻

A. python做數據分析,有哪些視頻教程

https://www.coursera.org/
去這里查找python數據分析，有很多知名大學的視頻教程，選擇適合自己的觀看。

B. python數據分析的一般步驟是什麼

下面是用python進行數據分析的一般步驟：
一：數據抽取
從外部源數據中獲取數據
保存為各種格式的文件、資料庫等
使用Scrapy爬蟲等技術
二：數據載入
從資料庫、文件中提取數據，變成DataFrame對象
pandas庫的文件讀取方法
三：數據處理
數據准備：
對DataFrame對象（多個）進行組裝、合並等操作
pandas庫的操作
數據轉化：
類型轉化、分類（面元等）、異常值檢測、過濾等
pandas庫的操作
數據聚合：
分組（分類）、函數處理、合並成新的對象
pandas庫的操作
四：數據可視化
將pandas的數據結構轉化為圖表的形式
matplotlib庫
五：預測模型的創建和評估
數據挖掘的各種演算法：
關聯規則挖掘、回歸分析、聚類、分類、時序挖掘、序列模式挖掘等
六：部署（得出結果）
從模型和評估中獲得知識
知識的表示形式：規則、決策樹、知識基、網路權值
更多技術請關注python視頻教程。

C. coursera上有哪些值得學習的Python，數據分析的課程

Python入門視頻教程，僅供學習使用。
python基礎教程：http://pan..com/s/1qYTZiNE
python課程教學高手晉級視頻總目錄：http://pan..com/s/1hrXwY8k
python課程windows知識點：http://pan..com/s/1kVcaH3x
python課程linux知識點：http://pan..com/s/1i4VZh5b
python課程web知識點：http://pan..com/s/1jIMdU2i
python課程機器學習：http://pan..com/s/1o8qNB8Q
python課程-樹莓派設備：http://pan..com/s/1slFee2T

D. 學習python進階知識,看哪些視頻

Python實戰：四周實現爬蟲系統（高清視頻）網路網盤

鏈接:

若資源有問題歡迎追問~

E. python做數據分析主要干哪些事情

第一、檢查數據表
Python中使用shape函數來查看數據表的維度，也就是行數以及列數。你可以使用info函數來查看數據表的整體信息，使用dtype函數來返回數據格式;lsnull是Python中檢驗空值的函數，可以對整個數據表進行檢查，也可以單獨對某一行進行空值檢查，返回的結構是邏輯值，包含空值返回true，不包含則返回false。
第二、數據清洗
Python可以進行數據清洗，Python中處理空值的方法比較靈活，可以使用Dropna函數用來刪除數據表中包含空值的數據，也可以使用fillna函數對空值進行填充;Python中dtype是查看數據格式的函數，與之對應的是astype函數，用來更改數據格式，Rename是更改列名稱的函數，drop_plicates函數刪除重復值，replace函數實現數據替換。
第三、數據提取
進行數據提取時，主要使用三個函數：loc、iloc以及ix。Loc函數按標簽進行提取，iloc按位置進行提取，ix可以同時按照標簽和位置進行提取。除了按標簽和位置提取數據之外，還可以按照具體的條件進行提取，比如使用loc和isin兩個函數配合使用。
第四、數據篩選
Python數據分析還可以進行數據篩選，Python中使用loc函數配合篩選條件來完成篩選功能，配合sum和count函數還能實現Excel中sumif和countif函數的功能。使用的主要函數是groupby和pivot_table;groupby是進行分類匯總的函數，使用方法比較簡單，groupby按列名稱出現的順序進行分組。

F. 誰知道這個python數據分析教程是哪個機構的嗎或者有資源的！ 非常感謝

使用Python進行數據挖掘是最近幾年才開始火起來的，之前網上很多的資料都是關於Python網頁開發等。但使用Python進行數據挖掘的側重點已經完成不一樣了。本人就是浪費了很多時間來篩選這些博客、書籍。所以就有了本文，希望能幫大家少走一點彎路。

熟練掌握任何一門語言，幾乎都需要經過以下過程：

• 良師－－學習Python課程＋入門書籍＋瀏覽技術博客

• 社區幫助－－善於使用搜索引擎、Mail List

• 益友 －－ 尋找學習夥伴

• Learn by Code －－項目實踐

一、Python學習課程推薦

這兩個學習課程從最基礎的Python語法開始，介紹了Python數據分析、統計模型以及機器學習的各個方面，內容十分充足。之所以建議使用老外的課程是因為，老外上課假定你什麼都不會，講解深入淺出，尤其是對於華盛頓大學的機器學習課程，把復雜的概念講解得十分簡單。

1. 密歇根大學的《學習使用Python編程並分析數據》主要包括以下課程(講解十分詳細，深入淺出，非常適合入門學習，視頻都是有字幕的)：

• 《大家的編程 (Python 入門》：課程涵蓋了如何使用Python的基本指令編寫程序. 課程對學生沒有先設要求, 我們只涉及到最基本的數學, 有一定使用電腦經驗的人都可以完全掌握這門課的內容.

• 《Python 數據結構》：本課程將介紹Python編程語言的核心數據結構。我們將學習編程語言的基礎概念，探索如何使用Python的內置數據結構，如列表、字典、元組，進行更為復雜的數據分析。

• 《使用 Python 訪問網路數據》：使用Python爬取和解析網路數據

• 《Python 資料庫開發》：使用Python和資料庫進行交互

• 《使用 Python 獲取並處理數據，並用可視化方式展現數據》

2. 華盛頓大學的《機器學習》專項課程

在專項課程頁面無法選擇旁聽，必須點擊進入單獨課程頁面才可，這個課程專題旁聽是有限制的，無法提交作業；如有需求，可以申請獎學金，回答三個問題即可，系統自動通過申請。

• 《機器學習基礎：案例研究》：你是否好奇數據可以告訴你什麼？你是否想在關於機器學習促進商業的核心方式上有深層次的理解？你是否想能同專家們討論關於回歸，分類，深度學習以及推薦系統的一切？在這門課上，你將會通過一系列實際案例學習來獲取實踐經歷。

• 《機器學習：回歸》

• 《機器學習：分類》

• 《機器學習：聚類和檢索》

• 《機器學習：推薦系統和降維》

• 《機器學習：應用深度學習創建智能運用》

二、網上打碼教程

Learn by doing!!! 學習編程最有效的方式就是敲代碼！

• Codecademy圍繞Python 的基礎語法，內容非常豐富。

• DatacampPython基本語法（他家的R語言課程十分不錯！）

三、Python技術博客

簡單介紹一些非常棒的Python技術學習的博客

1.廖雪峰Python教程簡單易上手的Python基礎語法教程，值得學習, Python 2和Python 3版本都有。

2.非常棒的pandas練習Github Repo

3.很詳細的Python 爬蟲教程

4.國外Data Science博客大全

四、Python入門書籍推薦

常用書籍下載網址，幾乎囊括了網上能找得到的所有Python相關的書籍（PDF、Epub和mo bi格式），且提供雲盤下載鏈接。你值得擁有！

python | 搜索結果

1. 掌握Python語法的基礎上學習《Python for data analysis》是比較不錯的選擇，涵蓋了ipython notebook、Numpy、Scipy和Pandas包的使用。

2.《Python數據分析與挖掘實戰》介紹了使用Python進行數據挖掘的詳細案例，數據和代碼都可以下載，作為機器學習的進階學習是不錯的選擇（這本書也用對應的R語言和Matlab 版本）。

3.《Python Cookbook》很厚的一本書，可以作為Python語法查詢手冊。

再添加幾個外文書籍下載網址：

1.All IT eBooks全

2.Library Genesis各種書籍，不局限於編程書籍

3.Fox eBook - eBooks Free Download Site

4.Development / Programming / AvaxHome

五、推薦訂閱博客（更細頻率較高）

iPhone上可以使用Reeder閱讀器，Instapaper用來保存後稍後閱讀，因為信息量比較大。

• No free HunchKaggle競賽平台的官方博客，包括一些優秀的代碼解讀以及高分選手的采訪，十分有用的經驗（來自不同背景，不同年齡層次，不同職業的選手）

• Flowing Data十分有用的數據分析的案例

• Python日報內容十分精彩的集錦（中文）

六、FAQ (待續)

• Python 2.x還是Python 3.x?

• 如何安裝Python包？ 強烈推薦Anaconda包，你值得擁有！尤其是Windows系統。

• 是否需要很強的統計和數學背景？ 有良好的數學和統計背景固然很好，但是現在很多崗位對數學和統計背景要求並不很多，都是簡單的演算法，Python編程已經能夠很方便地實現，更多的是對業務的深入理解。如有需要建議，邊學習Python邊學習數學統計。

七、實踐項目

• Kaggle競賽項目，裡面不僅僅有很多競賽項目，而且有很多可供學習的代碼、博客以及論壇，都是實戰項目，有很強的實踐價值。

G. python數據分析有什麼用

數據分析是指用適當的統計方法對收集來的大量第一手資料和第二手資料進行分析，以求最大化地開發數據資料的功能，發揮數據的作用。是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。案例（推薦學習：Python視頻教程）
Suncorp-Metway使用數據分析實現智慧營銷
Suncorp-Metway是澳大利亞一家提供普通保險、銀行業、壽險和理財服務的多元化金融服務集團, 旗下擁有5個業務部門，管理著14類商品，由公司及共享服務部門提供支持,其在澳大利亞和紐西蘭的運營業務與900多萬名客戶有合作關系。
該公司過去十年間的合並與收購,使客戶群增長了200%,這極大增加了客戶群數據管理的復雜性,如果解決不好,必將對公司利潤產生負面影響.為此,IBM公司為其提供了一套解決方案,組件包括:IBM Cognos 8 BI、IBMInitiate Master Data Service諛IBM Unica。
採用該方案後，Suncorp-Metway公司至少在以下三項業務方面取得顯著成效：
1、顯著增加了市場份額，但沒有增加營銷開支；
2、每年大約能夠節省1000萬美元的集成與相關成本；
3、避免向同一戶家庭重復郵寄相同信函並且消除冗餘系統，從而同時降低直接郵寄與運營成本。
由此可見，Suncorp-Metway公司通過該方案將此前多個孤立來源的數據集成起來，實現智慧營銷，對控製成本，增加利潤起到非常積極的作用。
在產品的整個壽命周期，包括從市場調研到售後服務和最終處置的各個過程都需要適當運用數據分析過程，以提升有效性。例如J.開普勒通過分析行星角位置的觀測數據，找出了行星運動規律。又如，一個企業的領導人要通過市場調查，分析所得數據以判定市場動向，從而制定合適的生產及銷售計劃。因此數據分析有極廣泛的應用范圍。
更多Python相關技術文章，請訪問Python教程欄目進行學習！以上就是小編分享的關於python數據分析有什麼用的詳細內容希望對大家有所幫助，更多有關python教程請關注環球青藤其它相關文章！

H. python數據分析是干什麼的

數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解並消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。數據分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。

數據分析的數學基礎在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現才使得實際操作成為可能，並使得數據分析得以推廣。數據分析是數學與計算機科學相結合的產物。

Python數據分析可以做的事情有很多，具體如下：

第一、檢查數據表

Python中使用shape函數來查看數據表的維度，也就是行數和列數。你可以使用info函數查看數據表的整體信息，使用dtypes函數來返回數據格式。Lsnull是Python中檢查空置的函數，你可以對整個數據進行檢查，也可以單獨對某一列進行空置檢查，返回的結果是邏輯值，包括空置返回True，不包含則返回False。使用unique函數查看唯一值，使用Values函數用來查看數據表中的數值。

第二，數據表清洗

Python中處理空值的方法比較靈活，可以使用Dropna函數用來刪除數據表中包括空值的數據，也可以使用fillna函數對空值進行填充。Python中dtype是查看數據格式的函數，與之對應的是asstype函數，用來更改數據格式，Rename是更改名稱的函數，drop_plicate函數函數重復值，replace函數實現數據轉換。

第三，數據預處理

數據預處理是對清洗完的數據進行整理以便後期統計和分析工作，主要包括數據表的合並、排序、數值分列、數據分組以及標記等工作。在Python中可以使用merge函數對兩個數據表進行合並，合並的方式為inner，此外還有left、right和outer方式。使用ort_values函數和sort_index函數完成排序，使用where函數完成數據分組，使用split函數實現分列。

第四，數據提取

主要是使用三個函數：loc、iloc和ix，其中loc函數按標准值進行提取，iloc按位置進行提取，ix可以同時按標簽和位置進行提取。除了按標簽和位置提取數據意外，還可以按照具體的條件進行提取。

第五，數據篩選匯總

Python中使用loc函數配合篩選條件來完成篩選功能，配合sum和count函數還能實現Excel中sumif和countif函數的功能。Python中使用的主要函數是groupby和pivot_table。

I. python自學視頻哪裡有

先給你個課程大綱，如果是你想學的內容，可以找我要視頻
階段一：Python開發基礎
Python全棧開發與人工智慧之Python開發基礎知識學習內容包括：Python基礎語法、數據類型、字元編碼、文件操作、函數、裝飾器、迭代器、內置方法、常用模塊等。
階段二：Python高級編程和資料庫開發
Python全棧開發與人工智慧之Python高級編程和資料庫開發知識學習內容包括：面向對象開發、Socket網路編程、線程、進程、隊列、IO多路模型、Mysql資料庫開發等。
階段三：前端開發
Python全棧開發與人工智慧之前端開發知識學習內容包括：Html、CSS、JavaScript開發、Jquery&bootstrap開發、前端框架VUE開發等。
階段四：WEB框架開發
Python全棧開發與人工智慧之WEB框架開發學習內容包括：Django框架基礎、Django框架進階、BBS+Blog實戰項目開發、緩存和隊列中間件、Flask框架學習、Tornado框架學習、Restful API等。
階段五：爬蟲開發
Python全棧開發與人工智慧之爬蟲開發學習內容包括：爬蟲開發實戰。
階段六：全棧項目實戰
Python全棧開發與人工智慧之全棧項目實戰學習內容包括：企業應用工具學習、CRM客戶關系管理系統開發、路飛學城在線教育平台開發等。
階段七：數據分析
Python全棧開發與人工智慧之數據分析學習內容包括：金融量化分析。
階段八：人工智慧
Python全棧開發與人工智慧之人工智慧學習內容包括：機器學習、數據分析 、圖像識別、自然語言翻譯等。
階段九：自動化運維&開發
Python全棧開發與人工智慧之自動化運維&開發學習內容包括：CMDB資產管理系統開發、IT審計+主機管理系統開發、分布式主機監控系統開發等。
階段十：高並發語言GO開發
Python全棧開發與人工智慧之高並發語言GO開發學習內容包括：GO語言基礎、數據類型與文件IO操作、函數和面向對象、並發編程等。

J. 2020年Python數據分析師特訓營全套84節視頻完結版數據下載

B站刪我評論，那就換個地方發
其實不用糾結數據的問題，找點用於建模的數據就行，前幾章的基礎操作反正都是增刪改查用啥都一樣。mysql自己建表就行。後面學習思路和方法，用老師講內容的給自己的數據建模。視頻本來就不是給零python基礎的人看的。python底子差的人照著敲也沒意義。對照視頻做好每一章的筆記才重要。