数据可视化之数据分析与展示

Python数据分析与展

本课程共包括4周内容,分别讲解:

(1)Python第三方库NumPy,讲解N维数据的表达及科学计算的基本概念和运算方法;

(2)Python第三方库Matplotlib,讲解绘制坐标系、散点图、极坐标图等直观展示数据趋势和特点的方法;

(3)Python第三方库Pandas,强大的专业级数据分析和处理第三方库,介绍并讲解Series和DataFrame数据类型的表示和基本使用。

该课程希望传递“理解和运用计算生态,培养集成创新思维”的理念,重点培养学习者运用当代最优秀第三方专业资源,快速分析和解决问题的能力。

“人生苦短,不要刀耕火种”,嵩老师教你直面问题和需求,用最好的工具解决它!

根据第三方库内容特点,课程共分8个内容单元和4个实战单元:

单元1:NumPy库入门:一维、二维、N维、高维数据表示和操作

单元2:NumPy数据存取与函数:多维数据存储、随机数函数、统计函数、梯度函数

单元3实战:图像的手绘效果

单元4:Matplotlib库的入门和基本使用

单元5:Matplotlib基础绘图函数:饼图、直方图、极坐标图、散点图

单元6实战:引力波的绘制

       单元7:Pandas库入门:Series、DataFrame类型、基本操作

单元8:Pandas数据特征分析:数据排序、基本统计分析、累计分析、相关分析

单元9实战:房价趋势的关联因素分析

单元10:Pandas数据清洗和规约:数据清洗、缺失值处理、属性规约、主成分分析

单元11:Pandas时序数据处理与展示

单元12:实战:股票数据的趋势分析曲线

http://www.icourse163.org/course/BIT-1001870002

时间: 2024-08-18 09:29:55

数据可视化之数据分析与展示的相关文章

4种更快更简单实现Python数据可视化的方法

数据可视化是数据分析或机器学习项目中十分重要的一环.通常,你需要在项目初期进行探索性的数据分析(EDA),从而对数据有一定的了解,而且创建可视化确实可以使分析的任务更清晰.更容易理解,特别是对于大规模的高维数据集.在项目接近尾声时,以一种清晰.简洁而引人注目的方式展示最终结果也是非常重要的,让你的受众(通常是非技术人员的客户)能够理解. 读者可能阅读过我之前的文章「5 Quick and Easy Data Visualizations in Python with Code」,我通过那篇文章向

数据可视化分析(柱状图、饼图、折线图、雷达图)

分析文件’课程成绩.xlsx’,至少要完成内容: 1)每年不同班级平均成绩情况 2)不同年份总体平均成绩情况 3)不同性别学生成绩情况,并分别用合适的图表展示出三个内容的分析结果. 导入相应的库 from functools import reduce import xlrd from flask import Flask, jsonify, render_template, request, url_for from pyecharts import Line,Bar,Pie,Radar py

[原创.数据可视化系列之七]阿里竞赛作品技术展示

今年9月份,数据秀(dataxiu.com)团队参与阿里和国家公共气象服务中心主办,浙江大学和阿里云承办的“公益云图数据可视化创新大赛”. “公益云图数据可视化创新大赛”将融合开放气象.空气质量监测.企业排放和公共环境等领域的数据的,基于阿里云天池大数据平台开发一批关注环境公益的可视化技术,借助阿里云的计算能力及可视化工具,挖掘复杂异构多源数据之间的关联关系,以数据可视化的方式呈现给决策者和公众,共同促进环境治理和绿色产业创新. 数据秀团队开发的“公益云图”作品使用了美国国家环境预报中心GFS(

为什么需要数据可视化,如何用图表讲故事?【做数据分析的必看】

我们为什么数要数据可视化,如何用图表讲故事?# 大家经常需要做数据可视化,然后用PPT来说服高层或者做各类决策,今天分享一些做PPT的技巧! 温馨提示:用派代APP看的派友,请在有WIFI的网络下观看,图多会打开比较慢哦~ 先看个数据可视化视频: -------------------------------------------华丽丽的分割线--------------------------------------------- 一.  图表在沟通中扮演重要的角色 1. 主要角色(图下)

一周实现大数据可视化分析——敏捷BI助艾瑞咨询集团实现互联网的大数据分析

相对传统分析方法,通过敏捷BI和Hadoop的互补,艾瑞咨询集团的业务效率获得数倍的提升:线下报告交付周期从3至4周缩短至小于1周,软件交付从半年缩短至一个月. 当前,一提到大数据人们就会想Hadoop,它似乎成为大数据的"代言人".不可否认,Hadoop在集群扩展性和成本上都有巨大的优势,但是,Hadoop并不适合做实时分析系统. 因此,很多企业都会利用Hadoop实现数据存储,再通过其他工具实现对大数据的高速捕获和实时分析.这里,我们将通过艾瑞咨询集团的一个真实案例,解读一下敏捷B

动态可视化 数据可视化之魅D3,Processing,pandas数据分析,科学计算包Numpy,可视化包Matplotlib,Matlab语言可视化的工作,Matlab没有指针和引用是个大问题

D3.js入门指南 什么是D3?D3是指数据驱动文档(Data-Driven Documents),根据D3的官方定义: D3.js是一个JavaScript库,它可以通过数据来操作文档.D3可以通过使用HTML.SVG和CSS把数据鲜活形象地展现出来.D3严格遵循Web标准,因而可以让你的程序轻松兼容现代主流浏览器并避免对特定框架的依赖.同时,它提供了强大的可视化组件,可以让使用者以数据驱动的方式去操作DOM. D3是这样一个特殊的JavaScript库,它利用现有的Web标准,通过更简单的(

Python 数据可视化工具以及数据分析开发架构

Python 数据可视化进阶 Python数据可视化教程:基于 plotly 动态可视化绘图 ?https://edu.51cto.com/sd/4bff8 ? Python数据可视化教程 Seaborn ?https://edu.51cto.com/sd/19627 Python 数据分析实战 视频课程https://edu.51cto.com/sd/63225 Python数据可视化: pyecharts实战 ????? pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库.Ech

优达系列:商业数据分析之为何使用数据可视化

概览 为什么要使用数据可视化?通过展示三个例子可以看出数据可视化: 1.可以迅速区分数据集的趋势类型 2.可以迅速了解数据集内部的对比关系 3.可以在小范围的物理区域展示大量的数据 例1:安斯库姆四重奏(Anscombe's quatet ) 给定四组表格数据如下: I (x) I (y) II (x) II (y) III (x) III (y) IV (x) IV (y) 10.0 8.04 10.0 9.14 10.0 7.46 8.0 6.58 8.0 6.95 8.0 8.14 8.0

【优质分享】数据分析和数据可视化网站资源

数据量越来越多,企业的数据意识越来越强,做数据分析的朋友也就越来越多了,尤其在国外,数据可视化也日渐兴起,相信很多朋友们会有关于数据分析和可视化资源.学习等方面的需求,今天我也来总结和分享下,有工具.有网站.有学习交流平台,供各位朋友参考. 大数据可视化分析魔镜 www.data-god.com 主要是一个在线分析的可视化网站,比较适合希望快速分析得到结论的业务分析人员,操作比较简单,尤其是可视化效果很不错,也提供私有客户端的安装下载.除此之外还有相关大数据的案例.资讯文章等分享. 数据分析论坛