2024年Python数据分析与机器学习项目案例实战

资源摘要信息: "2024Python数据分析项目实践，包括数据读取、评估、清洗、分析、可视化及机器学习相关内容等" 一、项目实践知识点概述 1. 数据读取 - 掌握使用Python中pandas库读取不同格式的数据文件，如CSV、Excel等。 - 学习使用多种数据读取方法，比如直接读取文件、通过API获取数据等。 2. 数据评估 - 学习数据质量评估的方法，包括数据的完整性和一致性检查。 - 了解如何对数据集进行初步的统计分析，比如均值、中位数、标准差等。 3. 数据清洗 - 掌握缺失值处理方法，例如填充、删除等。 - 学习异常值检测与处理，包括箱型图分析、Z分数等。 - 掌握重复数据处理技巧，以及如何转换数据格式以满足分析需求。 4. 数据分析 - 学习使用统计分析方法，如相关性分析、假设检验等。 - 掌握使用描述性统计对数据集进行基本分析。 5. 数据可视化 - 学习使用matplotlib、seaborn等Python库进行数据可视化。 - 了解不同图表类型的选择与应用，如条形图、折线图、散点图、直方图、箱线图等。 6. 机器学习相关 - 掌握常见的机器学习算法，如逻辑回归、线性回归、聚类算法等。 - 学习特征工程的基础知识，包括特征选择、特征提取等。 - 了解模型训练、验证、测试的流程，以及如何评估模型性能。 二、具体项目实践知识点 1. 电商销售数据评估和清理 - 学习如何对电商销售数据进行质量评估。 - 掌握针对电商数据集的清洗技巧，如处理缺失值、异常值和重复记录。 2. 泰坦尼克号幸存情况预测（逻辑回归） - 学习逻辑回归算法在分类问题中的应用。 - 掌握如何利用逻辑回归模型预测泰坦尼克号上的乘客是否能幸存。 3. RFM聚类分析（电商项目） - 了解RFM模型（最近一次购买时间、购买频率、购买金额）。 - 学习使用聚类算法对电商用户进行细分。 4. 电商用户生命周期价值（LTV） - 学习LTV的概念及其计算方法。 - 掌握如何使用分析方法和模型来预测用户生命周期价值。 5. 直播平台销售模型创建及预测 - 学习如何从直播平台数据中提取关键特征。 - 掌握使用机器学习模型对直播平台的销售数据进行预测。 6. 房价数据预测（线性回归） - 学习线性回归算法及其在回归问题中的应用。 - 掌握如何建立线性回归模型预测房价。 7. 鸢尾花种类数据分析 - 学习使用聚类分析技术对鸢尾花数据集进行分类。 - 掌握如何利用描述性统计和可视化方法对鸢尾花种类进行探索性分析。 三、相关数据文件解析 1. 电商历史订单.csv - 包含电商销售的历史订单数据，可用于评估和清理项目实践。 2. credits.csv - 可能包含电影、电视节目或其他媒体作品的演职人员与投资信息，可能用于分类和聚类项目。 3. titles.csv - 可能包含媒体作品的标题和类型信息，用于对作品进行分类和分析。 4. 某地乳腺检查数据.csv - 包含乳腺检查的医疗数据，可应用于机器学习模型的训练，尤其用于医疗数据分析。 5. titanic_train.csv - 包含泰坦尼克号上乘客的训练数据，用于逻辑回归预测幸存情况项目。 6. house_price.csv - 包含房价数据，用于线性回归模型预测房价项目。 7. titanic_test.csv - 包含泰坦尼克号上乘客的测试数据，用于验证逻辑回归模型的准确性。 8. 直播带货.csv - 包含直播带货销售数据，用于直播平台销售模型创建及预测项目。 9. penguins.csv - 包含企鹅种群数据，可能用于分类和聚类分析项目。 10. Iris.csv - 包含鸢尾花的分类数据，用于鸢尾花种类数据的分析项目。 以上知识点涵盖了从数据读取、清洗到分析、可视化、机器学习的整个数据分析项目流程，项目实战部分则针对性地应用了上述知识点，通过具体案例的学习和实践，能够加深对数据分析和机器学习的理解和应用能力。