数据分析

Python全栈数据分析 · 从数据到洞察

共49个系统主题

• NumPy数组创建与属性
  array创建、特殊数组、dtype类型、reshape维度操作。
  2026-05-05
• NumPy索引与切片
  多维/花式/布尔索引、视图vs复制、np.where。
  2026-05-05
• NumPy广播机制
  广播规则、维度扩展、标准化应用、效率对比。
  2026-05-05
• NumPy通用函数（ufunc）
  一元/二元ufunc、reduce/accumulate、nan-safe函数。
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• NumPy线性代数
  矩阵乘法、LU/QR/SVD分解、特征值、方程组求解。
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• NumPy随机数模块
  分布生成、Generator新API、蒙特卡洛模拟。
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• NumPy文件IO与序列化
  npy/npz格式、memmap、HDF5、分块加载策略。
  2026-05-05
• NumPy结构化数组与性能优化
  dtype多字段、内存布局、stride_tricks、Numba加速。
  2026-05-05

• Pandas Series
  创建、loc/iloc、对齐运算、向量化方法。
  2026-05-05
• Pandas DataFrame
  多种创建方式、列操作、info/describe、内存分析。
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• Pandas索引操作
  loc/iloc/布尔索引、query()、set_index/reset_index。
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• Pandas数据清洗
  缺失值、重复值、异常值处理、replace/mask。
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• Pandas数据转换
  map/apply/applymap、transform、pipe管道。
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• Pandas分组聚合
  groupby、agg/transform/filter、命名聚合。
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• Pandas合并连接
  merge/join/concat、SQL风格连接、多表整合。
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• Pandas透视表
  pivot_table/crosstab、melt/stack/unstack、explode。
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• Pandas时间序列
  to_datetime/date_range、DatetimeIndex、时区、shift/diff。
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• Pandas窗口函数
  rolling/expanding/ewm、布林带、波动率计算。
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• Pandas多级索引
  MultiIndex创建、xs选择、stack/unstack、面板数据。
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• Matplotlib基础
  Figure/Axes对象、常用图表、颜色线型、中文字体。
  2026-05-05
• Matplotlib子图布局
  subplots/GridSpec、inset_axes、twinx双轴。
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• Matplotlib样式定制
  内置样式、rcParams、Colormap、LaTeX、刻度格式化。
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• Seaborn统计图表
  分布/关系/分类可视化、FacetGrid、调色板。
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• Seaborn多变量可视化
  catplot/pairplot/heatmap/clustermap、JointGrid。
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• Plotly交互式可视化
  express高层接口、graph_objects定制、Dash仪表板。
  2026-05-05
• 可视化最佳实践
  图表选择、Tufte原则、颜色规范、仪表板设计。
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• 数据文件读取
  CSV/Excel/JSON/Parquet格式、大文件分块处理。
  2026-05-05
• Web数据与API
  requests/BeautifulSoup/Selenium、API限速、缓存。
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• 数据库SQL读取
  SQLAlchemy、read_sql/to_sql、连接池、分块处理。
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• EDA探索性分析
  单/双/多变量分析、pandas-profiling/Sweetviz报告。
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• 描述性与相关性
  描述统计、Pearson/Spearman、相关≠因果。
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• 异常值检测
  Z-score/IQR、Isolation Forest/LOF/DBSCAN。
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• 特征工程基础
  特征创建/编码/分箱、过滤式/包裹式/嵌入式特征选择。
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• 数据标准化与归一化
  StandardScaler/MinMaxScaler/RobustScaler、Box-Cox。
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• 假设检验基础
  H₀/H₁/α/p值、正态性检验、置信区间、效应量。
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• t检验与卡方检验
  单/双/配对t检验、Mann-Whitney、卡方检验。
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• ANOVA与回归分析
  方差分析、ols回归、残差诊断、VIF多重共线性。
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• 蒙特卡洛模拟
  蒙特卡洛积分、金融风险VaR、Bootstrap/置换检验、MCMC贝叶斯推断。
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• 时间序列预测
  ARIMA/SARIMA、Prophet、STL分解、CUSUM异常。
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• scikit-learn入门
  fit/predict/transform、分类回归模型、Pipeline。
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• 模型评估与调优
  ROC-AUC、GridSearchCV/Optuna、SHAP解释。
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• 聚类分析
  KMeans/DBSCAN/层次聚类、轮廓系数、客户分群。
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• 降维分析
  PCA/t-SNE/UMAP、方差解释率、Fashion-MNIST。
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• 文本分析与NLP基础
  分词/TF-IDF/Word2Vec、情感分析、LDA主题、词云。
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• Jupyter高级用法
  Magic命令、ipywidgets、nbconvert、nbextensions。
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• 自动化报告生成
  Papermill/Papermill、ydata-profiling、openpyxl、邮件。
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• 数据流水线构建
  Pipeline/ColumnTransformer、DVC、Airflow。
  2026-05-05
• 实战项目与知识体系
  CRISP-DM流程、电商/销售/分群实战、数据陷阱与伦理。
  2026-05-05