与时俱进，一专多能。

集合，列表生成式，生成器，迭代器，切片

Python 是一种广泛使用的高级编程语言，其函数操作是 Python 中的重要组成部分。函数是一段可重复使用的代码，接受输入参数并返回值。函数操作涉及定义函数、调用函数、函数参数、函数返回值等方面。

Python中的流程控制是编程中用来控制代码执行顺序的结构。包括条件判断（if语句）、循环（for循环和while循环）、以及用于跳出或跳过循环的break和continue语句。

Python是一种高级编程语言，拥有丰富的数据类型用于表示不同类型的数据。基本数据类型可以分为数值型（Numbers）、字符串型（Strings）、布尔型（Booleans）、空值（NoneType）、列表（List）、元组（Tuple）和字典（Dictionary）等。

Python运算符和输入输出。

Python基础操作之二

Python基础操作之一。

Python以其简洁、易读的语法和强大的库和框架支持，使得Python成为数据分析、机器学习、深度学习和自然语言处理等领域的首选工具。无论是从事数据科学研究、商业数据分析还是深度学习项目，选择Python都将大大提高工作效率和成果质量，促进人工智能技术的不断创新与发展。Python的跨平台特性使得开发人员能够轻松地实现各种自动化任务和编写高效的脚本。无论是系统管理、网络编程、自动化测试还是任务调度，Python都能够提供强大的支持，帮助开发人员提高工作效率，降低开发成本，实现自动化和脚本化的目标。

用户的流失预测分析。由数据可知：性别对客户流失基本没有影响；年龄对客户流失有影响；是否有配偶对客户流失有影响；是否有家属对客户流失有影响。进行了样本类别分布不均衡处理后，相关模型表现的效果综合提升了，其中逻辑回归表现最好。使用没有进行样本类别分布不均衡处理后的样本进行建模。使用进行样本类别分布不均衡处理后的样本进行建模。随着总费用的增加，流失率是下降的趋势。对数值型的列进行异常数据的探索。

用户行为分析，用户价值分析-RFM模型。

游戏运营分析。

通信行业办理活动分析，从外呼用户数、接通用户数、有效接通数、活动办理数、用户性别、用户年龄、入网时间等方面分析。使用python实现，用jupyter环境。

从曝光量、点击率CTR、转化率CVR、触达率、每次点击费用CPC、广告投资回报率ROAS等指标进行分析。

信用卡客户特征分析，通过对违约情况分析、违约客户特征分析，得出如何避免客户违约的结论。示例数据来自大数据分析课程。

某电商商城随着业务量的发展，积累了大量的用户手机销售订单数据。决策层希望能够通过对这些数据的分析了解更多的用户信息及用户的分布，从而可以指导下一年的市场营销方案以及更加精准的定位市场，进行广告投放。

0.用户消费行为特征1.用户总体消费趋势分析2.用户个人消装分析2.1.用户消费金额，消费次数的描述性分析用户2.2.消费金额和消费次数的散点图2.3.用户消费金额的分布2.4.用户消费次数的分布3.用户消费周期分析3.1.用户购买周期3.2.用户消费周期分布3.3.用户生命周期4.用户分层4.1.rfm模型5.用户质量分析

pyecharts操作3。pyecharts 是一个用于生成Echarts图表的Python库。Echarts是百度开源的一个数据可视化JS库，可以生成一些非常酷炫的图表。包括GL关系图、图形组件、地图、3D地图、旭日图、3D曲面、主题河流图等。

pyecharts操作之二。包括3D柱状图、箱型图、K线图、涟漪散点图、热力图、组合组件、平行坐标系、极坐标系、雷达图、散点图等。在jupyter下使用python实现。

pyecharts 是一个用于生成Echarts图表的Python库。Echarts是百度开源的一个数据可视化JS库，可以生成一些非常酷炫的图表。在jupyter下使用python操作。

Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库。

加载数据查看数据的基本信息指定数据截取，将如下字段的数据进行提取，其他数据舍弃cand_nm ：候选人姓名contbr_nm ： 捐赠人姓名contbr_st ：捐赠人所在州contbr_employer ： 捐赠人所在公司contbr_occupation ： 捐赠人职业contb_receipt_amt ：捐赠数额（美元）contb_receipt_dt ： 捐款的日期对新数据进行总览,查看是否存在缺失数据用统计学指标快速描述数值型属性的概要。空值处理。

pandas替换操作、映射操作、运算工具、排序实现的随机抽样、数据的分类处理、透视表、交叉表。

人口分析案例。1.将人口数据和各州简称数据进行整合且删除其中重复的abbreviation列2.查看整合数据中是否存在缺失数据的列且计算出缺失数据的占比3.将州的全程state中空值对应的简称找到，对找到的简称进行去重操作4.为state项中的缺失值补上正确的值，从而去除掉state这一列的所有NaN5.在现有数据的基础上将各州面积数据areas进行整合6.我们会发现area(sq.mi)这一列有缺失数据，找出是哪些行7.去除所有含有缺失数据的行数据8.找出2010年的全民人口数据

DataFrame的级联合并操作。

使用pandas进行数据清洗。处理空值、处理重复数据、处理异常/离群数据等。

Pandas 库是一个免费、开源的第三方 Python 库，是 Python 数据分析和机器学习的工具之一。Pandas 提供了两种数据结构，分别是 Series（一维数组结构）与 DataFrame（二维数组结构），极大地增强的了 Pandas 的数据分析能力。

科学计算库numpy的使用。用jupyter操作。

模拟股票分析。