当前位置：网站首页 » 导读 » 内容详情

探索性数据分析在线播放_探索性数据分析是什么(2024年12月免费观看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-11-30

探索性数据分析

24奥运数据项目，必备！ 𐟓Š 想要深入了解2024奥运会的各项数据吗？这里有一个全面的数据分析项目等你来挑战！涵盖数据清洗、探索性数据分析和数据可视化等多个关键领域。 𐟑堦•𐦍†包括运动员的人口统计信息、参赛国家的代表性、性别分布、各体育项目的队伍情况以及各国奖牌的分布情况。通过这个项目，你可以： ✅ 掌握Python的Pandas、Seaborn、Plotly等工具，提升技术栈的应用能力； ✅ 展示丰富的可视化技巧，提升数据可视化能力；非常适合技术领域求职的留学生作为学习和参考，面试时也可以作为项目亮点进行介绍。

Coursera名校课𐟓š，轻松学！ ✨上期为大家介绍了Coursera这个国外知名的在线自学平台，并推荐了几门宝藏课程。本期继续为大家带来更多世界名校导师的精品网课，让你在家也能轻松上名校！ 𐟟牮troduction to Finance and Accounting（宾夕法尼亚大学）𐟟稯„分4.5 ➡️ 这门课程由宾夕法尼亚大学提供，适合金融统计初学者。课程重点介绍了公司财务和会计，以及它们在个人财务、公司决策、财务中介以及会计标准和管理激励措施如何影响财务报告流程等各种现实世界中的应用。 ⏰ 完成时间大约5个月 ➡️ 通过这门课程，你可以学到：净现值与内部收益率（IRR）之间的差异如何将现金流量分类为经营、投资和融资活动公司如何核算债务和股本证券的投资 𐟟牮troduction to Statistics（斯坦福大学）𐟟稯„分4.5 ➡️ 这门课程由斯坦福大学提供，重点探索性数据分析，了解采样的关键原理，并为多种情况选择合适的显着性检验。 ⏰ 约11小时的在线课程 ➡️ 通过这门课程，你可以学到：如何收集数据和描述统计生产数据和抽样正态近似和二项分布 𐟟獡chine Learning（斯坦福大学）𐟟稯„分4.9 ➡️ 这门课程由斯坦福大学提供，将学习最有效的机器学习技术，并获得实施这些技术并使他们自己工作的实践。 ⏰ 60小时的在线课程 ➡️ 通过这门课程，你可以学到：参数/非参数算法：支持向量机、内核、神经网络偏差/方差理论；机器学习和AI的创新过程文本理解（网络搜索、反垃圾邮件）、计算机视觉、医学信息学、音频、数据库挖掘等领域

𐟓š数据科学必读：统计方法全解析𐟓Š 𐟓ˆ统计方法是数据科学的核心，但许多数据科学家缺乏正式的统计训练。这本书从数据科学的角度出发，全面介绍了统计方法的应用。第二版增加了Python示例，指导你如何将统计方法应用于数据科学，避免误用，并提供了重要性和非重要性的建议。 𐟓ˆ许多数据科学资源虽然包含统计方法，但缺乏深入的统计视角。如果你熟悉R或Python编程语言，并且对统计有一些了解，这本书以易于访问和可读的格式弥补了这一差距。 𐟓ˆ通过这本书，你将学习到：探索性数据分析在数据科学中的关键初步步骤随机采样如何减少偏差并产生更高质量的数据集，即使对大数据也是如此实验设计原则如何给出问题的确定答案如何使用回归来估计结果和检测异常将记录分类到哪个类别的关键分类技术从数据中“学习”的统计机器学习方法从未标记数据中提取意义的无监督学习方法

𐟔妕𐦍†析必备AI工具推荐𐟑 𐟓Š想要轻松进行数据分析？试试这几款AI工具吧！ 1️⃣ excelform ulabot：几秒内将文本指令转成Excel公式，超快！ 2️⃣ Ch*tExcel：聊天就能操控你的表格，智能又便捷！ 3️⃣ Ajelix、Sheet+、AlExcel Bot：同样能将文本指令转换成Excel公式，让你轻松搞定数据转换！ 4️⃣ Kimi：不仅提供数据分析，还能生成可视化图表，让你的数据更直观！ 𐟒၉工具不仅能帮助你完成数据清洗、预处理，还能进行探索性数据分析、数据可视化、统计分析等。甚至挑战更高阶的工作，如机器学习模型构建、时间序列分析等。 𐟚€赶快试试这些AI工具，让你的数据分析工作更高效、更准确！

数据分析的三大类型与七种方法详解数据分析可以分为三种类型：描述性数据分析、探索性数据分析和预测性数据分析。每种类型都有其特定的目的和方法。描述性数据分析 𐟓Š 描述性数据分析的目的是对数据进行描述和总结。它包括数据收集、数据清洗、描述统计和假设检验等步骤。通过描述统计，我们可以了解数据的分布情况；而假设检验则帮助我们验证数据的可靠性。探索性数据分析 𐟔 探索性数据分析是一种发现数据中隐藏模式和关系的方法。它不预先设定任何假设，而是通过观察数据来发现新的信息和规律。这种分析方法常常用于数据挖掘和建模。预测性数据分析 𐟓ˆ 预测性数据分析的目的是利用历史数据来预测未来的趋势和结果。它通过建立数学模型来预测未来的变化，常用于市场预测、销售预测等领域。数据分析方法 𐟓Š𐟓ˆ 描述统计：了解数据的分布情况，如平均值、标准差等。假设检验：验证数据的可靠性，如t检验、F检验等。信度分析：评估数据的可信度，如Cronbach's Alpha系数。相关分析：研究变量之间的关系，如皮尔逊相关系数。回归分析：建立变量之间的关系模型，如线性回归、逻辑回归。聚类分析：将数据分成不同的组，如K-means聚类、层次聚类。主成分分析：提取数据中的主要成分，如主成分回归、因子分析。数据预处理与清洗 𐟧𜊥œ覕𐦍†析之前，通常需要进行数据预处理和清洗。这包括处理缺失值、异常值、重复值等，以确保数据的准确性和可靠性。数据挖掘建模 𐟏—️ 数据挖掘建模是利用各种算法和方法来发现数据中的模式和关系。常见的建模方法包括回归分析、分类、聚类、时间序列分析等。这些方法可以帮助我们更好地理解数据并做出预测。其他数据分析方法 𐟌Ÿ 除了上述方法外，还有一些其他的数据分析方法，如决策树、朴素贝叶斯、对应分析等。这些方法在不同领域和场景下有着广泛的应用。通过这些方法和类型的结合，我们可以更全面地了解数据，并从中提取出有价值的信息和知识。

19种科研统计图应用场景，你知道几个？数据分析的结果通常通过统计图和统计表来展示。统计图是一种用图形表示数据的方式，能够直观地展示数据的分布、趋势和关系。在科研论文中，常见的统计图包括条形图、饼图、折线图和散点图等。 𐟓Š 条形图：用于展示不同类别的数据，适用于比较不同组的数据。 𐟍• 饼图：用于展示数据的比例关系，特别适合用于展示整体与部分的关系。 𐟓ˆ 折线图：用于展示数据随时间或其他变量的变化趋势，适用于时间序列数据。 𐟓 散点图：用于展示两个变量之间的关系，适用于探索性数据分析。这些统计图在科研项目中有着广泛的应用场景，帮助研究人员更好地理解和解释数据。

动手学数据分析：从零开始到实战应用 𐟓š 本书将带你走进数据分析的世界，从零开始学习如何使用Python进行数据分析，并介绍一些常用的数据科学库，如Pandas、NumPy、matplotlib、seaborn和scikit-learn。 𐟔 通过使用真实世界的数据集，你将学习如何使用Pandas库进行数据清洗，包括重塑、清理和聚合数据。接着，你将探索如何通过计算汇总统计数据和可视化数据来发现模式，进行探索性数据分析。 𐟓ˆ 在最后几章中，你将深入了解异常检测、回归、聚类和分类等机器学习应用，并使用scikit-learn进行预测。 𐟒ᠦœ줹槚„目的是帮助你高效执行各种数据操作任务，可靠地再现分析结果，并通过可视化数据来支持决策。具体来说，你将学到：如何收集和分析数据，了解数据分析师和科学家的日常工作使用Python进行数据分析和数据可视化组合、分组和聚合来自多个源的数据使用Pandas、matplotlib和seaborn创建数据可视化应用机器学习算法识别模式并进行预测使用Python数据科学库分析真实世界的数据集解决常见的数据表示和分析问题为可重用的分析代码构建Python脚本、模块和包 𐟎‰ 抓紧学习吧，掌握这些技能将为你未来的数据分析工作打下坚实的基础！

MATLAB指南：学机器 𐟓š《MATLAB机器学习》这本书是为那些想要用MATLAB学习机器学习的人准备的。它以通俗易懂的方式介绍了机器学习的基础知识，并通过实际例子和清晰的解释，让复杂的理论变得易于理解。 𐟓– 书中首先介绍了机器学习的基本概念，以及构建机器学习模型所需的不同学习过程，如聚类、降维、分类和回归。还提供了使用不同格式数据进行探索性数据分析的示例。 𐟓 书中还有几章专门讲解神经网络和深度学习，从基础到实践案例，深入探讨如何用机器学习解决各种挑战。 𐟓š 这本书逐步指导读者如何操作，无论是初学者还是有经验的学习者都适合。对于那些希望在现实世界中应用机器学习技术的人来说，这是一本非常有价值的资源。 𐟓‹ 目录： 1⃣️ MATLAB在机器学习中的应用探索 2⃣️ 在MATLAB中处理数据 3⃣️ 利用分类和回归进行预测 4⃣️ 聚类分析与降维 5⃣️ 引入人工神经网络建模 6⃣️ 深度学习和卷积神经网络 7⃣️ 使用MATLAB进行自然语言处理 8⃣️ MATLAB在图像处理与计算机视觉中的应用 9⃣️ 使用MATLAB进行时间序列分析与预测 𐟔Ÿ MATLAB推荐系统的辅助工具 1⃣️ MATLAB中的异常检测

香港城市大学数据科学专业全解析香港城市大学的数据科学专业要求申请者具备工程、科学或其他相关学科的背景。雅思成绩需达到6.5，托福成绩需达到7。申请者也可以使用六级成绩进行申请。23fall的申请时间在上个月月底已经结束，想申请的同学可以关注24fall的机会。 𐟓š 课程设置：核心课程围绕数据展开，内容非常全面且硬核。总共有五门课程，包括探索性数据分析和可视化、统计机器学习1和2、数据存储和检索以及一个项目研究。特别是统计机器学习，由于学习难度较高，分为两个课时，课程内容广泛且深入。选修课如贝尔斯数据分析、数据挖掘和知识发现、自然语言处理等，对学生的能力提升也很有帮助。 𐟒𜠥𐱤𘚦œ务：毕业后，学生可以从事数据科学家、数据分析师、数据工程师、人工智能工程师、专业顾问、经理和其他数据专家职位。相关行业的发展前景良好，薪酬较高。金融银行、科技、房地产、保险、教育、电子商务、零售和营销、运输和物流等行业对数据分析人才都有很高的需求。毕业生中约有60%的月薪超过30,000港元。 𐟎“ 招生特点：在申请方面，本科专业限制较少，适合本科工程类专业的学生跨申，补充数据分析技能。特别欢迎985院校的学生申请。985学生冲！

专栏内容推荐

1080 x 607 · jpeg
探索性数据分析EDA及数据分析图表的选择_eda中的图表-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

889 x 619 · png
Python实现探索性数据分析 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
880 x 488 · jpeg
使用 Python 进行探索性数据分析_python_BIGdd-大数据
素材来自:devpress.csdn.net

720 x 512 · png
初学R并实现探索性数据分析 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1130 x 824 · png
数据挖掘（一）EDA-数据探索性分析 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

981 x 791 · jpeg
学习心得——数据预处理（探索性数据分析）_数据预处理实验报告心得体会-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1153 x 781 · png
数据科学导论：探索性数据分析 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

738 x 572 · jpeg
Python Pandas 分类/连续变量的探索性数据分析（附源码与数据） - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
480 x 446 · png
探索性数据分析详解 – 标点符
素材来自:biaodianfu.com

720 x 363 · jpeg
探索性数据分析|Exploratory Data Analysis|EDA 入门（基本概念、流程、工具及资源） - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

993 x 911 · png
改进探索性数据分析的实用技巧！ - 智源社区
素材来自:hub.baai.ac.cn
720 x 392 · jpeg
探索性数据分析|Exploratory Data Analysis|EDA 入门（基本概念、流程、工具及资源） - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

940 x 399 · jpeg
一篇文章带你了解探索性数据分析_变量_大学_关系
素材来自:sohu.com

1500 x 639 · png
一文看懂探索性数据分析 | EDA（基本概念+3步实践法）
素材来自:easyai.tech

624 x 313 · png
一篇文章带你了解探索性数据分析 - Data Application Lab
素材来自:dataapplab.com

1344 x 960 · png
29 探索性数据分析 | R语言教程
素材来自:math.pku.edu.cn
768 x 497 · jpeg
探索性数据分析详解 – 标点符
素材来自:biaodianfu.com

3396 x 2374 · jpeg
用Python进行探索性数据分析 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1645 x 1657 · png
探索性数据分析|Exploratory Data Analysis|EDA 入门（基本概念、流程、工具及资源） - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

998 x 824 · jpeg
Python Pandas 分类/连续变量的探索性数据分析（附源码与数据） - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
624 x 287 · png
一篇文章带你了解探索性数据分析 - Data Application Lab
素材来自:dataapplab.com

1080 x 804 · png
改进探索性数据分析的实用技巧！ | Ai导航
素材来自:ainavpro.com
1080 x 831 · jpeg
Python Pandas 分类/连续变量的探索性数据分析（附源码与数据） - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1344 x 960 · png
29 探索性数据分析 | R语言教程
素材来自:math.pku.edu.cn
720 x 704 · jpeg
Python探索性数据分析，就该这么做（下） - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1600 x 1014 · png
实践中的探索性数据分析| JetBrains Datalore博客 - BOB体育官方APP下载
素材来自:glenndubin.com
896 x 781 · jpeg
数据分析与可视化 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

2569 x 1606 · jpeg
2.1 探索性数据分析【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】 - 哔哩哔哩
素材来自:bilibili.com
1344 x 960 · png
29 探索性数据分析 | R语言教程
素材来自:math.pku.edu.cn

1118 x 660 · png
探索性数据分析：自然断点法算法原理及Python实现 - 程序员大本营
素材来自:pianshen.com
1920 x 902 · png
一行代码实现探索性数据分析 - Jeremy Feng
素材来自:fengchao.pro

600 x 427 · jpeg
初学R并实现探索性数据分析 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
912 x 512 · png
数据分析中的探索性数据分析
素材来自:parllay.cn

1044 x 534 · jpeg
探索性数据分析|Exploratory Data Analysis|EDA 入门（基本概念、流程、工具及资源） - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

4536 x 2553 · jpeg
如何在Python中进行探索性数据分析 - 掘金
素材来自:juejin.cn

素材来自:查看更多內容

当前用户设备UA：Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)