一个关于数据分析的简单易懂的教程

1. 教程的大概内容

• 包含常用的python机器学习库Scikit-Learn，Statsmodels，keras等模块的学习
• 对机器学习数据挖掘经典的重要的算法及问题进行复现，包含代码及数据集
• 参考书目：Python数据分析与挖掘实战，改正了原书的部分过时代码

2. 章节目录结构

   -- chapter $

   ​ -- code

   ​ -- data

   ​ -- documents

   ​ README.md

   功能分别对应：

   • code 存放该章代码
   • data 存放代码所涉及的数据
   • documents 对应相应知识点讲解
   • README.md 对应该章节目录

3. 初衷

• 本教程初衷是为了和队友一起准备建模比赛
• 适合对算法和python的pandas，keras等经典库稍有了解的人食用
• 所选取的问题经过本人提炼与总结，力求简洁
• 还有没想到的以后补上

目录

0. chapter 0辅助性资料

   chapter0 目录

   • markdown常用命令

1. chapter 1数据探索

   chapter1 目录

   • 箱线图分析

2. chapter 2 数据预处理

   chapter2 目录

   • PCA降维
   • 数据规范化

3. chapter 3 挖掘建模

   chapter3 目录

   • 时间序列分析
   • 聚类分析
   • 人工神经网络
   • 回归分析

4. chapter 4 实战项目 I

   chapter4 目录

   • 基于基站定位数据的移动商圈划分