Python数据分析入门运动员信息分析案例数据2

通过学习本教程，掌握使用 Python 语言进行数据分析的技能。

这个课程教授了初级Python数据分析的基本概念。学习完本课程后，你将能够熟练进行描述性统计、推断性统计、数据可视化和预测性分析，满足商业运营和科研中的数据处理需求。

使用pandas进行Python数据分析是非常有效的。

使用 Python 进行数据分析，了解其优势、功能和应用。

python数据分析实战数据集，适合初学者练习使用。

在数据分析师培训中，学习Python基础是必不可少的一部分。

作者： Wes McKinney页数： 550语言： 英文出版商： O'Reilly Media出版日期： 2017-09-25ISBN-10： 1491957662ISBN-13： 9781491957660目录：- 前言- Python 语言基础、IPython 和 Jupyter 笔记本- 内置数据结构、函数和文件- NumPy 基础：数组和矢量化计算- pandas 入门- 数据加载、存储和文件格式- 数据清洗和准备- 数据处理：连接、合并和重塑- 绘图和可视化- 数据汇总和组操作- 插曲：数据分析示例- 时间序列- 高级 NumPy- 使用 pandas 的建模库- 示例数据集- 附

Python作为一种强大的数据分析工具，其监控功能在数据处理和分析过程中起到关键作用。利用Python开发的监控工具能够有效实时监测数据流动，帮助用户及时发现并解决数据处理中的潜在问题。

将详细介绍Python数据分析中AQI分析的基本流程，包括明确需求和目的、数据收集、数据预处理（包括数据整合、数据清洗）、以及描述性统计分析、推断统计分析和相关系数分析等内容。