欢迎来到《玩转Python数据分析分类专栏》！在这个专栏中，我们将带您深入探索数据分析的世界，以Python为工具，解析各个领域的实际应用场景。通过60多篇教程，我们将逐步引领您从入门级到高级，从基础知识到实战技巧，助您成为一名优秀的数据分析师。
专栏目标
本专栏旨在帮助读者全面掌握使用Python进行数据分析的技能，从基础到高级，涵盖数据准备、探索、可视化、统计分析和机器学习等多个方面。通过实际案例和项目，读者将能够熟练运用Python工具来处理和分析各种类型的数据，并从中获得有价值的信息和洞察。
目标人群
- 数据分析初学者，想要掌握Python在数据分析中的应用技巧。
- 已有一定编程基础的开发者，希望在数据分析领域拓展技能。
- 业务领域专业人士，希望能够运用数据分析来支持决策和解决问题。
专栏大纲
基础知识
- 1 | NumPy入门指南
- 2 | Pandas全面学习数据操作技巧
- 3 | Pandas数据读取指南
- 4 | 深入了解Pandas强大功能
- 5 | Pandas日期操作教程
- 6 | 五分钟入门数据可视化
- 7 | Python词云图的绘制
简单案例
- 8 | 美国航班数据分析
- 9 | 美国股票市场分析
- 10 | NBA球员出手点绘制
- 11 | 苹果十年财报分析
- 12 | B站视频播放量分析
- 13 | 绘制周杰伦歌词词云图
- 14 | 菜品订单分析
- 15 | 全球游戏市场概况
- 16 | 贷款风险预测
- 17 | 数据分析行业的分析
- 18 | 淘宝用户行为分析
- 19 | 首尔自行车共享需求预测
- 20 | 链家深圳二手房房源数据分析
- 21 | 朝阳医院数据分析
- 22 | 书籍推荐数据分析
- 23 | 生鲜电商平台数据分析
- 24 | 识别电费敏感客户
- 25 | 葡萄酒质量数据分析
- 26 | 谷歌应用APP数据分析
- 27 | 北京租房数据分析
- 28 | Boss直聘数据分析
- 29 | 广州美食店铺数据分析
- 30 | 中国高校数据分析
- 31| 独角兽企业数据分析
- 32| 全球新冠肺炎确诊病例趋势分析
- 33| 美国总统数据分析
- 34| 某欧洲电商公司行为分析
- 35| 厦门招聘数据分析
- 36 | 银行贷款数据分析
- 37 | 电影数据分析案例
- 38 | 浦发银行股票分析案例
- 39| 西安历史天气并分析
- 40 | NBA球员信息数据分析
- 41 | 京东商家书籍评论数据分析
- 42 | 航空公司客户价值分析
- 43 | 抖音大V人民日报粉丝数分析
- 44 | 酒店预订及取消的数据分析
- 45 | 女士电子商务服装数据分析
- 46 | 研究生入学率预测
- 47 | 全球听众最多的50首歌曲
- 48 | 电子产品销售分析
- 49 | 公司销售数据分析
- 50 | 国产商业漫画分析
指标分析
- 51 | 用户增长指标
- 52 | 电商行业销售指标分析
- 53 | 金融行业股票销售指标分析
- 54 | 会员数据化运营概述
- 55 | 商品数据化运营
竞品分析
-
56 | 国内游戏直播竞品分析
-
57 |TAPTAP客户端分析
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58 | 小红书产品体验报告
分析思维
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59 | RFM模型分析实战案例
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60 | 用户画像案例
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61 | 归因渠道分析案例
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62 | 漏斗分析案例
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63 | 留存分析案例
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64 | A/B测试案例
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65 | 增长模型案例
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66 | RMF细分聚类案例文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-640072.html
通过这个专栏，读者将能够逐步掌握Python数据分析的核心技能，理解数据背后的故事，从而在各种领域中应用这些技能。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-640072.html
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