尚硅谷-Python数据分析

《尚硅谷-Python数据分析》是一套面向数据分析学习者打造的系统化实战课程，围绕Python在数据处理、统计分析、数据可视化以及业务应用中的实际使用展开，帮助学习者从零开始建立完整的数据分析知识体系。课程适合Python基础薄弱、希望转向数据分析的初学者，也适合已经掌握Python语法、想进一步提升数据处理和分析能力的开发人员。

课程以Python数据分析常用技术栈为核心，重点学习NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等数据分析与可视化工具。通过实际数据案例，逐步掌握数据读取、数据清洗、缺失值处理、重复数据处理、数据类型转换、数据筛选、排序、分组聚合、合并连接以及数据统计等核心操作，让学习者能够独立完成从原始数据到分析结果的处理流程。

在数据可视化部分，课程将进一步学习如何利用图表直观呈现数据规律，通过折线图、柱状图、散点图、饼图、直方图等多种可视化方式，对数据进行探索和展示，并掌握如何根据不同业务场景选择合适的图表，使分析结果更加清晰、准确、易于理解。

课程同时注重真实业务场景下的数据分析思维，通过综合案例将Python技术与实际问题结合起来，让学习者不仅掌握“怎么写代码”，还能够理解“为什么这样分析”。从数据采集与整理，到数据探索、指标计算、规律发现，再到可视化呈现和分析结论输出，逐步建立完整的数据分析工作流程。

通过系统学习这套课程，学员可以进一步将Python应用到电商数据分析、用户行为分析、运营数据分析、市场分析、财务数据处理等多个方向。对于希望从事数据分析师、运营分析、商业分析，或者希望提升数据处理效率的职场人员而言，本课程能够提供扎实的工具基础和实践思路，为后续学习机器学习、人工智能、数据挖掘以及大数据技术打下良好基础。

课程目录：

——/sgg-尚硅谷Python数据分析/
├──视频  
|   ├──001-课程介绍.mp4  17.85M
|   ├──002-课程导论-anaconda安装.mp4  165.38M
|   ├──003-课程导论-jupyter的使用.mp4  254.24M
|   ├──004-课程导论-pycharm中使用jupyter.mp4  102.76M
|   ├──005-课程导论-本章小结.mp4  44.68M
|   ├──006-numpy-numpy介绍.mp4  39.16M
|   ├──007-numpy-ndarray的特性.mp4  276.02M
|   ├──008-numpy-ndarray的属性.mp4  208.15M
|   ├──009-numpy-ndarray的创建1.mp4  353.27M
|   ├──010-numpy-ndarray的创建2.mp4  230.75M
|   ├──011-numpy-ndarray的创建3.mp4  354.43M
|   ├──012-numpy-ndarray的数据类型.mp4  149.40M
|   ├──013-numpy-索引与切片.mp4  370.43M
|   ├──014-numpy-ndarray的运算.mp4  367.94M
|   ├──015-numpy-基本数学函数.mp4  259.31M
|   ├──016-numpy-统计函数.mp4  455.39M
|   ├──017-numpy-比较函数.mp4  281.30M
|   ├──018-numpy-排序函数.mp4  194.81M
|   ├──019-numpy-本章小结.mp4  113.35M
|   ├──020-numpy-本章练习1.mp4  512.98M
|   ├──021-numpy-本章练习2.mp4  407.04M
|   ├──022-pandas-pandas介绍.mp4  203.63M
|   ├──023-pandas-series的创建.mp4  161.78M
|   ├──024-pandas-series的属性.mp4  158.47M
|   ├──025-pandas-访问series数据.mp4  86.79M
|   ├──026-pandas-series常用方法.mp4  91.13M
|   ├──027-pandas-series常用方法2.mp4  363.32M
|   ├──028-pandas-series案例-学生成绩统计.mp4  238.07M
|   ├──029-pandas-series案例-温度数据分析.mp4  247.65M
|   ├──030-pandas-series案例-股票价格分析.mp4  270.77M
|   ├──031-pandas-series案例-销售数据分析.mp4  418.06M
|   ├──032-pandas-series案例-每小时销售数据分析.mp4  434.75M
|   ├──033-pandas-series总结.mp4  107.51M
|   ├──034-pandas-DataFrame介绍.mp4  47.85M
|   ├──035-pandas-DataFrame的创建.mp4  144.00M
|   ├──036-pandas-DataFrame的属性.mp4  228.81M
|   ├──037-pandas-访问DataFrame的数据.mp4  137.08M
|   ├──038-pandas-DataFrame常见方法.mp4  396.17M
|   ├──039-pandas-DataFrame案例-学生成绩分析.mp4  284.66M
|   ├──040-pandas-DataFrame案例-销售数据分析.mp4  154.43M
|   ├──041-pandas-DataFrame总结.mp4  79.87M
|   ├──042-pandas-数据分析步骤.mp4  103.13M
|   ├──043-pandas-数据的导入导出.mp4  297.65M
|   ├──044-pandas-缺失值的处理.mp4  474.84M
|   ├──045-pandas-数据类型转换.mp4  243.80M
|   ├──046-pandas-数据变形.mp4  336.59M
|   ├──047-pandas-数据分箱.mp4  649.09M
|   ├──048-pandas-时间数据处理.mp4  701.37M
|   ├──049-pandas-分组聚合.mp4  401.33M
|   ├──050-pandas-综合案例-企鹅体重分析.mp4  270.30M
|   ├──051-pandas-综合案例-睡眠质量分析.mp4  353.17M
|   ├──052-pandas-本章小结.mp4  28.82M
|   ├──053-数据可视化-可视化介绍.mp4  222.83M
|   ├──054-matplotlib-折线图.mp4  620.19M
|   ├──055-matplotlib-条形图.mp4  372.86M
|   ├──056-matplotlib-饼图.mp4  400.98M
|   ├──057-matplotlib-散点图.mp4  287.60M
|   ├──058-matplotlib-箱线图.mp4  181.15M
|   ├──059-matplotlib-多个图表的绘制.mp4  144.21M
|   ├──060-matplotlib-综合案例讲解.mp4  296.82M
|   ├──061-seaborn学习.mp4  349.09M
|   ├──062-项目实战-项目介绍.mp4  158.67M
|   ├──063-项目实战-数据导入.mp4  222.73M
|   ├──064-项目实战-数据类型转换.mp4  227.75M
|   ├──065-项目实战-异常值处理.mp4  258.23M
|   ├──066-项目实战-数据特征构造.mp4  642.66M
|   ├──067-项目实战-特征相关性.mp4  232.53M
|   ├──068-项目实战-房价分布直方图.mp4  112.32M
|   └──069-项目实战-朝向分析.mp4  225.62M
├──课件及代码.zip  15.13M
└──软件.zip  1.81G