Python制作数据分析工具

内容简介:
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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免费
课程介绍
5.1 课程总结 5.1 课程总结 5.1 课程总结
4.1 工具整合 4.1 工具整合 4.1 工具整合
4.2 工具性能和效率测试 4.2 工具性能和效率测试 4.2 工具性能和效率测试
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) 3.1 描述统计-计数类(代码演示)
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) 3.2 描述统计-均值和中位数(代码演示)
3.3 统计描述-众数 3.3 统计描述-众数 3.3 统计描述-众数
3.4 描述统计-最大最小值 3.4 描述统计-最大最小值 3.4 描述统计-最大最小值
3.5 统计描述-分位点 3.5 统计描述-分位点 3.5 统计描述-分位点
3.6 描述统计-频数 3.6 描述统计-频数 3.6 描述统计-频数
3.7 统计描述-缺失值 3.7 统计描述-缺失值 3.7 统计描述-缺失值
2.1 依赖包的介绍 2.1 依赖包的介绍 2.1 依赖包的介绍
2.2 数据获取与数据读取 2.2 数据获取与数据读取 2.2 数据获取与数据读取
2.3 统计指标介绍 2.3 统计指标介绍 2.3 统计指标介绍
1.1 数据诊断介绍 1.1 数据诊断介绍 1.1 数据诊断介绍
1.2 案例介绍 1.2 案例介绍 1.2 案例介绍
课程参数
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