針對數據分析零基礎，轉行數據科學、業務分析，數據相關從業人員。每個知識點都結合代碼打了出來，根據實際數據案例講解，不僅有Python數據技術知識，更有電商、金融、零售、行為分析等業務項目實戰！
第一章
1.Python數據分析大綱介紹-第一章1節.m4v
2.Python使用入門(上)-第一章2節.mp4
3.Python使用入門(下)-第一章3節.mp4
4Python數據類型-第一章4節.mp4
5Python數據結構之列表-第一章5節.mp4
6Python數據結構之元組和集合-第一章6節.mp4
7Python數據結構之字典-第一章7節.mp4
8Python控制語句之條件語句-第一章8節.mp4
9Python控制語句之循環語句-第一章9節.mp4
10Python控制語句之其他語句-第一章10節.mp4
11函數介紹(上)-第一章11節.mp4
12函數介紹(下)-第一章12節.mp4
13json文件解析-第一章13節.mp4
14字符串處理(上)-第一章14節.mp4
15字符串處理(下)-第一章15節.mp4
16高級函數(上)-第一章16節.mp4
17高級函數(下)-第一章17節.mp4
18Python數據分析常用庫-第一章18節.mp4
第二章
1數組創建和屬性-第二章1節.mp4
2索引和切片(上)-第二章2節.mp4
3索引和切片(下)-第二章3節.mp4
4數組形狀改變-第二章4節.mp4
5數組的ufunc廣播機制-第二章5節.mp4
6排序與搜索-第二章6節.mp4
7Numpy數據讀取和存儲-第二章7節.mp4
8Numpy字符串操作-第二章8節.mp4
9Numpy隨機數生成-第二章9節.mp4
10Numpy統計相關函數-第二章10節.mp4
11Numpy線性代數-第二章11節.mp4
第三章
1Pandas常用數據結構-第三章1節.mp4
2Pandas常用數據結構之Dataframe結構-第三章2節.mp4
3Excel及csv等數據獲取與保存-第三章3節.mp4
4數據篩選-第三章4節.mp4
5條件查詢和增刪改查-第三章5節.mp4
6數據庫數據獲取和保存-第三章6節.mp4
7數據整合-第三章7節.mp4
8層次化索引-第三章8節.mp4
9數據排序-第三章9節.mp4
10分組聚合(上)-第三章10節.mp4
11分組聚合(下)-第三章11節.mp4
12透視圖和交叉表-第三章12節.mp4
13Pandas其他函數運用(上)-第三章13節.mp4
14Pandas其他函數運用(下)-第三章14節.mp4
15重復值處理-第三章15節.mp4
16缺失值處理-第三章16節.mp4
17異常值處理-第三章17節.mp4
18數據離散化-第三章18節.mp4
第四章
1Matplotlib繪圖基礎-第四章1節.mp4
2簡單圖形繪制(上)-第四章2節.mp4
3簡單圖形繪制(下)-第四章3節.mp4
4圖形基本設置-第四章4節.mp4
5統計圖形實戰(一)-第四章5節.mp4
6統計圖形實戰(二)-第四章6節.mp4
7統計圖形實戰(三)-第四章7節.mp4
8完善統計圖形(上)-第四章8節.mp4
9完善統計圖形(下)-第四章9節.mp4
10圖形樣式高級操作-第四章10節.mp4
11Seaborn基礎-第四章11節.mp4
12繪制常用統計圖形(上)-第四章12節.mp4
13繪制常用統計圖形(下)-第四章13節.mp4
14其他參數和圖形-第四章14節.mp4
15Plotly介紹和基礎-第四章15節.mp4
16常見圖形繪制(上)-第四章16節.mp4
17常見圖形繪制(下)-第四章17節.mp4
18圖形設置-第四章18節.mp4
第五章
1描述性統計分析-第五章1節.mp4
2假設檢驗-第五章2節.mp4
3卡方分析和方差分析-第五章3節.mp4
4相關分析-第五章4節.mp4
第六章
1數據分析項目流程.mp4
電商平臺零售數據分析(二).mp4
電商平臺零售數據分析(三).mp4
電商平臺零售數據分析(四).mp4
電商平臺零售數據分析(一).mp4
互聯網金融項目(二).mp4
互聯網金融項目(三).mp4
互聯網金融項目(四).mp4
互聯網金融項目(一).mp4
零售消費數據(上).mp4
零售消費數據(下).mp4
探索用戶行為模式(二).mp4
探索用戶行為模式(三).mp4
探索用戶行為模式(四).mp4
探索用戶行為模式(一).mp4
