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CDA 数据分析师Python集训——Python数据分析
简介
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任务列表
第1任务: 5-26-1使用Pandas进行数据清洗P1
第2任务: 5-26-2使用Pandas进行数据清洗P2
第3任务: 5-26-3 FRM与SQL
第4任务: 5-26-4使用Pandas进行数据清洗P3
第5任务: 5-26-5描述性统计分析基础
第6任务: 5-27-1假设检验
第7任务: 5.27.1 统计推断基础-P2-3-7
第8任务: 5.27.2 统计推断基础2-P2-3-8
第9任务: 两变量关系检验-P2-3-9
第10任务: 5-27-3线性回归分析P1
第11任务: 5-27-4 线性回归分析P2
第12任务: 5-27-5线性回归分析P3
第13任务: 6-2-1 逻辑回归模型与实操
第14任务: 6-2-2 逻辑回归模型评估
第15任务: 6-2-3 变量筛选与编码
第16任务: 6-2-4 使用逻辑回归进行汽车贷款违约预测
第17任务: 6-2-5 多元统计基础与变量约减思路
第18任务: 6-2-6 主成分分析
第19任务: 6-3-1 因子分析模型
第20任务: 6-3-2 对应分析
第21任务: 6-3-3 多维尺度分析
第22任务: 6-3-4 独立成分分析P1
第23任务: 6-3-5 独立成分分析P2
第24任务: 6-9-1 时间序列分析概述
第25任务: 6-9-2 时间序列平滑预测法
第26任务: 6-9-3 自回归、移动平均和ARMA模型
第27任务: 6-9-4 七种时间序列方法实现P1
第28任务: 6-9-5 七种时间序列方法实现P1
第29任务: 6-10-1 移动平均与ARIMA模型
第30任务: 6-10-2 Box-Jenkins建模流程
第31任务: 6-10-3 时间序列综合案例P1
第32任务: 6-10-4 时间序列综合案例P2
第33任务: 6-10-5 时间序列综合案例P3
第34任务: 6-10-6 时间序列综合案例P4
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