Python制作数据分析工具
简介：数据诊断是数据挖掘和机器学习的第一步，然而却被很多人忽略掉了。如果对数据本身不了解的话，容易受到严谨的业务人的挑战，同时，如果缺少了数据诊断的步骤，会增加后面数据预处理的难度，从而影响最终模型的效果。因此，本课程教授大家如何制作一个高效的，复用性高的，让人更好地理解数据本身的数据诊断工具。详细
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课程目录
5.1 课程总结
5.1 课程总结
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4.1 工具整合
4.1 工具整合
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4.2 工具性能和效率测试
4.2 工具性能和效率测试
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3.1 描述统计-计数类(代码演示)
3.1 描述统计-计数类(代码演示)
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3.2 描述统计-均值和中位数(代码演示)
3.2 描述统计-均值和中位数(代码演示)
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3.3 统计描述-众数
3.3 统计描述-众数
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3.4 描述统计-最大最小值
3.4 描述统计-最大最小值
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3.5 统计描述-分位点
3.5 统计描述-分位点
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3.6 描述统计-频数
3.6 描述统计-频数
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3.7 统计描述-缺失值
3.7 统计描述-缺失值
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2.1 依赖包的介绍
2.1 依赖包的介绍
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2.2 数据获取与数据读取
2.2 数据获取与数据读取
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2.3 统计指标介绍
2.3 统计指标介绍
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1.1 数据诊断介绍
1.1 数据诊断介绍
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1.2 案例介绍
1.2 案例介绍
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