《Python和R市场调查数据分析技术学习视频教程》这门沉浸式课程深入研究 Python 和 R 用于调查数据分析的技术，重点介绍热图生成、聚类算法、决策树分析和文本分析等技术。通过将 Python 的 seaborn 和 matplotlib 与 R 的 ggplot2 进行比较，学生将学习如何制作详细的热图并揭示复杂的数据模式。聚类会议将演示使用 Python 的 scikit-learn 和 R 的 cluster 包的细分技术，应用 K-means 将数据剖析成重要的聚类，以便在市场研究和客户细分等领域进行深入分析。
在决策树部分，该课程将 Python 的 scikit-learn 与 R 的 party 包进行对比，教授如何构建模型来阐明从数据到决策的路径。探索延伸到文本分析，利用Python的plotlyexpress进行动态可视化，并使用两种语言创建富有表现力的词云的能力，使学生能够挖掘和解释文本数据以发现趋势。
本课程专为新晋和经验丰富的数据分析师和研究人员量身定制，将理论概念与大量实践相结合。学习者将深刻理解哪种编程语言（Python 或 R）最适合各种数据分析挑战。通过营造实用的学习环境，该课程强调实际应用，确保参与者获得自信地应对数据分析复杂性所需的熟练程度。这种充满活力的课程旨在提高分析技能，帮助学习者为专业和学术生涯中数据驱动决策的需求做好准备。
Published 3/2024
Created by Penny Li, CPA Illinois
MP4 | Video: h264, 1280×720 | Audio: AAC, 44.1 KHz, 2 Ch
Genre: eLearning | Language: English | Duration: 16 Lectures ( 2h 34m ) | Size: 1.91 GB
你将会学到的
在 Python 和 R 中使用数据透视表来操作数据
使用本福德定律检测 Python 和 R 中的异常
在 Python 和 R 中使用热图来识别数据列之间的相关性
在 Python 和 R 中使用 Kmeans 将数据集聚类为子组
使用 Image to Text 使用 Python 和 R 从图像中提取文本数据
在Python和R中使用直方图和词云来分析文本数据
使用机器学习决策树识别 Python 中的欺诈数据点
在 Python 中使用 Plotly 展示交互式数据结构
此课程面向哪些人：
- 想要培养调查特定技能的数据分析师。
