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Python制作数据分析工具
- 内容简介:
- 简介：数据诊断是数据挖掘和机器学习的第一步，然而却被很多人忽略掉了。如果对数据本身不了解的话，容易受到严谨的业务人的挑战，同时，如果缺少了数据诊断的步骤，会增加后面数据预处理的难度，从而影响最终模型的效果。因此，本课程教授大家如何制作一个高效的，复用性高的，让人更好地理解数据本身的数据诊断工具。详细
- 价格:
- 免费
课程介绍
| 5.1 课程总结 | 5.1 课程总结 | 5.1 课程总结 |
| 4.1 工具整合 | 4.1 工具整合 | 4.1 工具整合 |
| 4.2 工具性能和效率测试 | 4.2 工具性能和效率测试 | 4.2 工具性能和效率测试 |
| 3.1 描述统计-计数类(代码演示) | 3.1 描述统计-计数类(代码演示) | 3.1 描述统计-计数类(代码演示) |
| 3.2 描述统计-均值和中位数(代码演示) | 3.2 描述统计-均值和中位数(代码演示) | 3.2 描述统计-均值和中位数(代码演示) |
| 3.3 统计描述-众数 | 3.3 统计描述-众数 | 3.3 统计描述-众数 |
| 3.4 描述统计-最大最小值 | 3.4 描述统计-最大最小值 | 3.4 描述统计-最大最小值 |
| 3.5 统计描述-分位点 | 3.5 统计描述-分位点 | 3.5 统计描述-分位点 |
| 3.6 描述统计-频数 | 3.6 描述统计-频数 | 3.6 描述统计-频数 |
| 3.7 统计描述-缺失值 | 3.7 统计描述-缺失值 | 3.7 统计描述-缺失值 |
| 2.1 依赖包的介绍 | 2.1 依赖包的介绍 | 2.1 依赖包的介绍 |
| 2.2 数据获取与数据读取 | 2.2 数据获取与数据读取 | 2.2 数据获取与数据读取 |
| 2.3 统计指标介绍 | 2.3 统计指标介绍 | 2.3 统计指标介绍 |
| 1.1 数据诊断介绍 | 1.1 数据诊断介绍 | 1.1 数据诊断介绍 |
| 1.2 案例介绍 | 1.2 案例介绍 | 1.2 案例介绍 |
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