项目1 Python数据分析概述 1__eol__任务1.1 认识数据分析 2__eol__任务1.2 搭建Anaconda环境 6__eol__任务1.3 基于Jupyter Notebook创建餐饮订单数据分析项目 12__eol__项目2 NumPy数值计算实战 15__eol__任务2.1 数据的读取与显示 16__eol__任务2.2 利用NumPy进行统计分析 18__eol__项目3 pandas统计分析实战 23__eol__任务3.1 从CSV文件中读取餐饮订单数据 24__eol__任务3.2 创建餐饮订单数据的DataFrame 30__eol__任务3.3 利用行列索引查看餐饮订单数据的子集 34__eol__任务3.4 生成餐饮订单数据的销售额 36__eol__任务3.5 按给定的时间周期统计菜品或餐饮店的销售额 38__eol__任务3.6 按菜品拆分销售额数据 43__eol__项目4 Matplotlib数据可视化实战 50__eol__任务4.1 基于pyplot()函数绘制图表和图像 51__eol__任务4.2 绘制餐饮订单数据中日销售额的散点图 52__eol__任务4.3 绘制餐饮订单数据中某家餐饮店月销售额的折线图 54__eol__任务4.4 绘制餐饮订单数据中各家餐饮店月销售额的直方图 57__eol__任务4.5 绘制餐饮订单数据中各家餐饮店月销售额的饼图 59__eol__任务4.6 绘制餐饮订单数据中月销售数量前五的销售额的箱形图 61__eol__项目5 Python数据探索 64__eol__任务5.1 餐饮订单数据的缺失值分析 65__eol__任务5.2 餐饮订单数据的异常值分析 68__eol__任务5.3 餐饮订单数据的分布分析 69__eol__任务5.4 餐饮订单数据的周期性分析 72__eol__任务5.5 餐饮订单数据的相关性分析 74__eol__任务5.6 餐饮订单数据的贡献度分析 75__eol__任务5.7 餐饮订单数据的统计量分析 77__eol__项目6 数据预处理 79__eol__任务6.1 清洗餐饮订单数据 80__eol__任务6.2 集成餐饮订单数据 84__eol__任务6.3 规约餐饮订单数据 85__eol__任务6.4 转换餐饮订单数据 87__eol__任务6.5 分组与聚合餐饮订单数据 89__eol__项目7 基于sklearn的数据分析实战 93__eol__任务7.1 预处理广州珠江水道水质化验数据 94__eol__任务7.2 划分广州珠江水道水质化验数据的训练集与测试集 99__eol__任务7.3 构建与评价广州珠江水道总氮浓度的回归模型 101__eol__任务7.4 构建广州珠江水道水质类别的决策树模型 103__eol__任务7.5 基于餐饮订单数据的销售额预测分析 105__eol__任务7.6 基于餐饮订单数据的菜品关联分析 110__eol__任务7.7 基于iris数据集的鸢尾花聚类分析 115__eol__项目8 电商产品评论数据情感分析实战 120__eol__任务8.1 电商产品评论数据的分词处理 121__eol__任务8.2 电商产品评论数据的词性标注 124__eol__任务8.3 电商产品评论数据的停用词去除 127__eol__任务8.4 电商产品评论数据的文本分类 132__eol__任务8.5 电商产品评论数据的文本相似度计算 138__eol__任务8.6 电商产品评论数据的文本情感分析 142__eol____eol__