惊了!身价 220 亿的地产大亨潘石屹要学 Python 了……
(地产大亨都要来抢我们程序员的饭碗了, 想想一阵心焦…… )
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主要包含5个知识点:
1. 基础-Python数据可视化
JIEBA分词绘制词云图;Pandas中的绘图函数;统计与机器学习-散点图矩阵;统计与机器学习-逻辑回归;3步轻松绘制决策树
2. 基础-Excel数据可视化
Excel经典10种数据表;Excel函数offset的3种动态图表;Matplotlib 5个必会基础用法;Matplotlib 5种常用图表绘制;Matplotlib 2种三维图形绘制。
3. 进阶-使用SQL实现数据操作
SQL基础语法;SQL表连接;SQL普通函数;SQL窗口函数;SQL优化
4. 进阶-K-means聚类分析
利用K-Means聚类分析做客户分群;利用客户关系模型对客户进行细分;3种工具快速实现客户价值分析;案例:互联网金融行业客户价值分析
5. 高级-数据挖掘逻辑回归
数据挖掘应用前景;逻辑回归预测算法;信用评分卡 ;建立评分模型流程和统计量;生成信用评分模型
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主要包含6个知识点:
1. 数据集中趋势
数理统计基础之均值、中位数、众数、三者之间的关联与对比
2. 假设检验
推论统计之假设检验概念;小概率事件;P-Value与显著性水平;假设检验步骤
3. 多元线性回归程序与可视化
Python实现多元线性回归;3D可视化拟合效果
4. 逻辑回归模型
模型简介;分类思想;sigmoid函数
5. 分类模型评估指标
分析模型评估之正确率、精准率、召回率、F1调和平均值
6. 数据分析基本流程之AQI分析与预测
数据分析基本流程;流程对比理解
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