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# 动手学数据分析
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开源内容：https://github.com/datawhalechina/hands-on-data-analysis
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## 基本信息
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- 学习周期：10天，每天学习3~5个小时
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- 学习形式：使用jupyter完成课程版块的内容，并做笔记或者写博客。
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- 人群定位：懂一些python，希望入门数据分析的学习者。
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- 先修内容：[Python编程语言](https://github.com/datawhalechina/team-learning-program/tree/master/PythonLanguage)，[编程实践（Pandas）](https://github.com/datawhalechina/joyful-pandas)
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- 难度系数：低
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## 学习目标
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了解数据分析中基本库的操作（比如：pandas,numpy和matplotlib）；熟悉数据分析的操作流程，建立数据分析思维，入门数据建模。
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## 任务安排
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### Task01：数据加载及探索性数据分析（2天）
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- 了解数据加载以及数据观察
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- 掌握pandas基础
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- 完成探索性数据分析
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*主要学习内容是*：课程的第一章
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### Task02：数据清洗及特征处理（2天）
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- 掌握数据清洗的方法
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- 了解特征观察与处理
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*主要学习内容是*：课程的第二章的第一部分（数据清洗及特征处理）
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### Task03：数据重构（2天）
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- 了解数据重构的方法
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- 使用groupby做数据运算
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*主要学习内容是*：课程的第二章第二和第三部分（数据重构）
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### Task04：数据可视化（2天）
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- 了解可视化的目的
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- 知道各种图形可用于的场景
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- 实战数据可视化的基本库
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*主要学习内容是*：课程的第二章第四部分（数据可视化）
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### Task05：数据建模及模型评估（2天）
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- 了解数据建模
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- 使用sklearn完成分类模型的建模
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- 了解模型评估
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- 使用sklearn完成模型评估
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*主要学习内容是*：课程的第三章（数据建模及模型评估）
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# 贡献人员
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姓名 | 博客|备注
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陈安东|[GitHub](https://github.com/andongBlue)，[知乎](https://www.zhihu.com/people/wang-ya-fei-48)|中央民族大学研究生
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金娟娟|[知乎](https://www.zhihu.com/people/wu-shi-lan-xiao-wang-zi)|浙江大学硕士 业务与数据分析师
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李玲|[知乎](https://www.zhihu.com/people/liu-yu-18-38)|算法工程师
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老表|微信公众号：简说Python|数据分析爱好者
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杨佳达|[Github](https://github.com/yangjiada)|数据挖掘师
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张文涛|[Github](https://github.com/Fatflower)|中山大学博士研究生
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高立业|[Github](https://github.com/0-yy-0)|太原理工大学研究生
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