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呆瓜半小时入门python数据分析-数据是新时代石油

运维开发网 https://www.qedev.com 2020-12-10 08:37 出处:51CTO 作者:wx5fadfd21e0805
呆瓜半小时入门python数据分析-数据是新时代石油。教会学员快速学会python数据分析,覆盖python基础,pandas,seaborn,matplotlib,SQL,sqlite,lambda等知识。课程是数据科学家居家必备的军火库。课程定期更新,大部分视频分辨率支持2K超清,学员可以看清每一行代码。

呆瓜半小时入门python数据分析-数据是新时代石油

时值蚂蚁上市之际,马云在上海滩发表演讲。马云的核心逻辑其实只有一个,在全球数字经济时代,有且只有一种金融优势,那就是基于消费者大数据的纯信用!

我们不妨称之为数据信用,它比抵押更靠谱,它比担保更保险,它比监管更高明,它是一种面向未来的财产权,它是数字货币背后核心的抵押资产,它决定了数字货币时代信用创造的方向、速度和规模。一句话,谁掌握了数据信用,谁就控制了数字货币的发行权!

数据信用判断依靠的就是金融风控模型。更准确的说谁能掌握机器学习和数据分析能力,谁就掌握了数字货币的发行权!

呆瓜半小时入门python数据分析-数据是新时代石油

来自南京大学、厦门大学和南京工业大学的科研人员日前在新一期美国《科学进展》杂志上发表论文说,他们开发出一种“基因剪刀”工具的新型载体,可实现基因编辑可控,在癌症等重大疾病治疗方面具有广阔的应用前景。   被誉为“基因剪刀”的CRISPR基因编辑技术能精确定位并切断DNA(脱氧核糖核酸)上的基因位点,可以关闭某个基因或引入新的基因片段,从而达到治病目的。但脱靶效应一直是阻碍其应用的关键障碍之一。

机器学习和数据分析同样适用于生物医药行业,可以治疗疾病和延迟人类寿命。

欢迎各位同学学习

呆瓜半小时入门python数据分析(博主录制)

https://edu.51cto.com/sd/8faab

呆瓜半小时入门python数据分析-数据是新时代石油

作者介绍

Toby,持牌照消费金融模型专家,发明国家算法专利,国内最大医药数据中心数据挖掘部门负责人!和重庆儿科医院,中科院教授,赛柏蓝保持慢病数据挖掘项目合作!清华大学,百度,腾讯,网易,爱奇艺等平台签约讲师,管理过欧美日中印巴西等国外药典数据库,马丁代尔数据库,FDA溶解度数据库,临床试验数据库,WHO药物预警等数据库。

,国内最大医药数据中心担任过数据库负责人。等平台保持长期项目合作。

课程概述

教会学员快速学会python数据分析,覆盖python基础,pandas,seaborn,matplotlib,SQL,sqlite,lambda等知识。课程是数据科学家居家必备的军火库。课程定期更新,大部分视频分辨率支持2K超清,学员可以看清每一行代码。

适合人群

python数据科学从业人员,数据分析师,统计

学习计划和方法

1.每天保证1-2个小时学习时间,预计7-15天左右可以学习完整门课程(不同基础学生时间差异较大)。

2.每节课的代码实操要保证,建议不要直接复制粘贴代码,自己实操一遍代码对大脑记忆很重要,有利于巩固知识。

3.第二次学习时要总结上一节课内容,必要时做好笔记,加深大脑理解。

4.不懂问题要罗列出来,先自己上网查询,查不到的可以咨询老师。

课程目录

章节1前言

课时1呆瓜半小时入门python数据分析课程介绍

课时2我的所有系列课程介绍

课时3如何联系作者和访问我的主页

课时4欢迎项目合作

章节2python编程环境搭建

课时5python基础免费学习地址

课时6Anaconda下载安装

课时7canopy下载安装

课时8python第三方包安装(pip和conda install)

课时9python非官方包下载地址

课时10为什么使用jupyter notebook及如何安装

课时11jupyter基本文本编辑操作

课时12jupyter notebook打开指定文件夹内容

章节3python编程基础

课时13python官网

课时14Python文件基本操作

课时15变量_表达式_运算符_值

课时16字符串string

课时17列表list

课时18程序的基本构架(条件,循环)

课时19数据类型_函数_面向对象编程

课时20python2和3区别

课时21编程技巧和学习方法

章节4pandas基础概述

课时22pandas对Excel数据操作概述

课时23pandas astype数据类型强制转换

课时24pandas.DataFrame.astype数据类型转换

课时25pandas rename更改字段名

课时26pd.ExcelWriter保存结果到已存在的excel文件中

课时27pd.ExcelWriter(to_excel)保存结果到已存在的excel文件中

章节5pandas 筛选数据

课时28pandas loc筛选连续变量

课时29pandas filter筛选指定变量

课时30pandas sample随机抽样数据

课时31pandas条件筛选数据(单条件或多条件)

章节6pandas链接多个表格数据

课时32concat()函数连接多个dataframe

课时33concat()函数连接多个dataframe

课时34merge函数链接两个表格数据(类似vloopup)

章节7pandas绘图

课时35plot.hist绘制直方图_变量频率分析

章节8pandas空缺值处理

课时36df.fillna填充缺失数据

课时37df.fillna填充缺失数据

课时38dropna删除空缺值

课时39dropna删除空缺值

章节9lendingclub金融现金贷用户数据分析画像实战

课时40描述性统计-知己知彼百战百胜

课时41好坏客户占比严重失衡

课时42不要用相关性分析杀人

课时43变量相关性分析-你不知道的秘密

课时44贷款金额和趋势分析-2018年Q4信贷略有缩紧

课时45产品周期分析-看来lendingclub是短周期借贷平台

课时46用户工龄分析-10年工龄用户最多

课时47年收入分析-很多美国人年薪5万美金左右

课时48住房情况与贷款等级-原来美国大部分都是房奴

课时49贷款人收入水平_贷款等级_收入核实多因子分析

课时50贷款用途-美国金融危机浮出水面

章节10str字符串处理

课时51str.replace替换变量名的字符串

课时52str.replace替换变量名的字符串

章节11lambda匿名函数

课时53lambda1_构建一元一次函数和一元二次函数

课时54lambda2_构建几何平均数和调和平均数函数

课时55lambda3_邮件名文本输入规范

课时56lambda4_sort排序应用

课时57lambda5_filter函数筛选奇数或偶数

课时58lambda6_和map函数实现批处理

课时59lambda7_与if语句连用实现条件判断

课时60lambda8_datetime数据结构连用获取年月日

课时61本章节lambda脚本

课时62map函数_实现批量计算

课时63filter筛选大于平均值的数据

课时64reduce函数实现递归计算

章节12python正则表达式

课时65python正则表达式简介

章节13python json

课时66python解析json数据

章节14sqlite3呆瓜半小时快速入门数据分析

课时67sqlite3和sqlitebrowser-新手半小时快速入门之路

课时68sqlite browser下载

课时69sqlite3创建删除表格和插入数

课时70sqlite3插入多条数据

课时71sqlite3可视化绘图数据

课时72sqlite3更新和删除数

课时73数据分析提升fellow me

章节15SQL语法基础

课时74SQL学习网站介绍_练习脚本下载

课时75SQL语法概述

课时76select取数和随机抽样

课时77select distinct语法_筛选不重复数据

课时78where and or筛选条件

课时79order by排序0

课时80left join on连接两个表格数据

课时81SQL复合语句

课时82select as让代码更简洁

课时83create_drop table创建或删除表格

课时84lateral view json_tuple函数解析json数据

课时85lateral view json_tuple函数解析嵌套json数据

课时86get_json_object获取json的信息

课时87get_json_object穿透嵌套json的信息0

课时88lateralView json_tuple get_json_object三个函数穿透嵌套json

课时89substr截取想要信息

课时90regexp_replace正则解析式函数

课时91sql数据分析经验总结

课时92like pattern缩小取数范围

章节16SQL统计函数

课时93count计数函数

课时94avg()求平均值函数

课时95SQL sum求和函数

课时96group by实现分类统计

课时97SQL max和min求最大值和最小值函数

章节17excel数据分析

课时98vlookup

课时99透视表

课时100excel多条件筛选数据

章节18XML存储数据的常用语言

课时101XML概述

课时102XML树结构

课时103XML元素

课时104XML属性

章节19附录

课时105Pandas数据分析半小时英文快速介绍

课时106pandas创始人亲自英语授课_3小时20分钟

随着数据经济到来,数据分析师成为一门性感职业。在互联网时代,我们每个人的信息,行为,通信,衣食住行都被数据化,存储在数据中心里。通过数据分析,我们可以从数据库里得到有价值信息。因此大数据正成为Google,Facebook,Twitter,百度,腾讯,阿里等跨国公司的核心财富。

(下图为facebook位于欧洲的数据中心)

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数据驱动经济,各行各业对数据分析师需求越来越大,其中互联网行业,金融行业,电子商务行业,计算机行业,移动互联网行业对数据分析需求量特别大,是典型行业。

(下图为2000条数据抽样统计结论)

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小公司对数据分析师要求并不高,只要解决问题能力强,本课就可以。中大型公司则偏好研究生以上学历,当然中大型公司也有很多本科生。面试嘛,学历是一方面,个人在圈里知名度,实际工作能力,人脉资源也很重要。

(下图为2000条数据抽样统计结论)

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很多初学者搞不清楚数据分析工作内容,面试时候比较茫然。于是初学者们去书店买数据分析相关书籍,如果运气不好,看了书后会更加茫然。我在书店喝冷饮休息时,会有看看书习惯。我发现

书店的大量数据分析书籍与实际工作内容相差甚大。书里把数据分析和,机器学习算法,数据挖掘,人工智能深度学习知识混杂在一起,这会造成初学者困惑,到底什么是数据分析?该如何下手学习?如何快速掌握数据分析内容,以后去公司上班时会更加接地气?

我是一家大型金融公司模型专家,平时和数据分析师工作联系比较紧密,我比较熟悉数据分析师工作,我建立模型时也会做大量数据分析工作。我在这里教授新手如何半小时入门数据分析,为初学者入门节约时间,结构化,系统化了解数据分析工作。

接下来从企业实战角度谈谈什么是数据分析。

不同人对数据分析岗位会有不同看法,我用最通俗易懂角度为初学者阐述数据分析定义。

数据分析师在理解业务的基础上,对现有数据进行深入加工,得出有价值结论,为领导层决策提提供依据。

(1)在理解业务的基础上

我们在大学时接触过大量计算机,统计学,机器学习书籍,书籍里有很多变量阈值benchmark描述,但企业实战远比书籍描述要复杂。我们需要针对不同场景灵活运用书里知识。

例如书籍阐述iv=0.2表示变量有价值,但金融领域里,变量很少能达到0.2,一般iv>0.02就表示变量有意义。

(2)对数据进行深度加工

小公司数据一般存在excel里,数据分析难度不大,就是灵活掌握excel就可以了。中型,大型公司数据存在数据仓库里,数仓里有许多表单,从几十张到上万张不等。业务分析数据要从数仓的若干表里筛选,拼接

,形成一张宽表,这就需要非常熟悉SQL知识。

培训班中接触到项目训练,数据是非常齐全和完美的。但实际工作中数据是残缺不全的,例如金融领域央行征信很多变量缺失率高于90%,高于99%的都有一大把。这需要对数据深度加工处理,包缺失值处理,数据类型转换。python的pandas包就是干数据清洗,加工的,效率非常高。

(3)得出有价值结论,为领导层决策提供依据

数据分析师核心工作就是从数仓里提炼有价值信息,为领导决策提供参考。大领导一般管人脉,为公司拉投资,要不停参加饭局和会议,很少有时间写代码。中型领导例如总监,也要管理几个团队,平时开不完的会议,也很少有时间写代码。因此不要指望领导对数据有多敏感,领导只是从宏观方向把握重要指标。数据分析师职责就是取数,加工数据,分析数据,得到有价值数据,最后汇报领导。

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举一个典型例子,《大空头》是描述美国华尔街的一部经典电影。电影中讲述了2008年,很多美国人还不起房地产按揭贷款,引爆华尔街金融次贷危机。四个对数据敏感男人,通过数据分析,提前得到金融危机的结论,然后抓住机会做空美国房地产,从全球经济衰退中捞取了数亿美金利润。

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当然不同行业对数据分析定义会有所差异,我这里是为初学者快速上手指路,有覆盖不全的,多谅解。

了解清楚什么是数据分析,和行业需求后。对于初学者,我推荐用anaconda+sqlite3+sqlitebrowser搭建本地电脑数据分析实战练习环境。

anaconda是一款python的编辑环境,内部包含jupyter,pycharm,Spyder等优秀脚本编辑器,安装第三方包非常方便,乃居家必备良器。

anaconda官网,大家可以下载免费版本。

https://www.anaconda.com/

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建议下载最新版本,功能和显示非常酷,护眼模式,466M左右。

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sqlite3是python的一个包,用于python执行SQL语句,完成取数,加工数据,更新,删除数据,绘制图等等。

sqlitebrowser是一款比较好用的数据库浏览器工具,直接安装在本地电脑上,可以方便打开python脚本创建数据库,可视化流量数据。

这是sqlitebrowser官网,大家可以去下载,此软件是免费的,低端配置电脑运气无压力,数据库可以承载上百万数据,用于初学者模拟演练数据分析项目完全绰绰有余。

http://www.sqlitebrowser.org/

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下图是我用python脚本创建一个demo1数据库,并生成1条测试数据

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下图是我用python脚本对数据库插入多条数据。

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下图是我用python脚本读取sqlitebrowser存储数据

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下图是我用python脚本从数仓取数后数据可视化绘图

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下图是我我用python脚本更改数据库里数据,把value=2的数据改为22

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以上是我用python的sqlite,matplotlib生成数据库,SQL取数,数据可视化的一些举例截图。数据分析入门并不难,难的是很多作者写书时把大量知识混合在一起,让初学者越学越迷茫。

我通过一年时间,把<呆瓜半小时入门python数据分析>录制成了一门视频教程,课程80+,并实时更新,是初学者一生中宝贵财富。

下图是课程目录,初学者在第三章入门后,可以接着学习SQL,pandas,excel,lambda等知识。我打造好了这些军火库用于初学者数据分析水平提升。课程内容是实时更新的,当你访问课程是如果发现有些改动是正常的。

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用最短时间,最少费用,最低配置入门python数据分析,follow me!

新冠肺炎病毒COVID-19已造成全球长期经济衰退,逆水行舟,不进则退!

有志者事竟成。祝各位初学者不怕艰险,不断学习,早日学业有成,找到自己理想工作。

欢迎访问讲师教学主页:

https://edu.51cto.com/sd/7804f

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