7.2. 定时修正统计数据

上级：Flask 项目
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0.0 数据分析

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1.0 一、工作环境准备及数据分析建模理论基础

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1.1 Python 3.x新特性和编码回顾

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1.2 DIKW模型与数据工程

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1.3 数据分析建模理论基础

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2.0 二、科学计算工具NumPy

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2.1 ndarray的创建与数据类型

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2.2 ndarray的矩阵处理

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2.3 ndarray的元素处理

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2.4 实战案例

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3.0 三、数据分析工具Pandas

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3.1 Pandas的数据结构

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3.10 实战案例：全球食品数据分析

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3.2 Pandas的索引操作

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3.3 Pandas的对齐运算

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3.4 Pandas的函数应用

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3.5 Pandas的层级索引

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3.6 Pandas统计计算和描述

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3.7 Pandas分组与聚合

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3.8 数据清洗、合并、转化和重构

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3.9 聚类模型 -- K-Means介绍

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4.0 四、数据可视化工具

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4.1 Matplotlib绘图

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4.2 Seaborn绘图

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4.3 Bokeh绘图

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4.4 实战案例：世界高峰数据可视化

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5.0 五、自然语言处理NLTK

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5.1 NLTK与自然语言处理基础

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5.2 jieba分词

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5.3 情感分析

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5.4 文本相似度和分类

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5.5 实战案例：微博情感分析

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