数据分析入门
的基本语法、数据类型、函数和模块等。
2. 数据清洗和准备
数据清洗和准备是数据分析的重要步骤，本章将介绍如何从数据源中获取数据、处理缺失值和重复值、处理异常值和离群值等。
3. 数据分析与可视化
进行数据分析和可视化，包括数据探索、数据聚合、数据透视和数据可视化等。
4. 数据建模与预测
进行数据建模和预测，包括回归分析、分类分析、聚类分析和时间序列分析等。
5. 数据分析技术
的数据分析技术，包括机器学习、深度学习、自然语言处理和网络分析等。
6. 数据分析实战
进行数据分析实战，包括金融数据分析、社交媒体数据分析、电商数据分析和医疗数据分析等。
7. 数据分析工具和库
PydassorFlow等。
8. 数据分析的未来
数据分析的未来发展趋势，包括云计算、大数据、人工智能和区块链等。
数据分析的基础知识和技能，可以应用到各种领域的数据分析中，从而更好地处理和分析数据，为企业决策提供支持。