DA

1 Overview

• 用python进行统计分析
• python数据统计分析
• 描述性统计
• 抽样方法与抽样分布
• 参数估计
• 方差分析
• 聚类分析
• 主成分分析
• 线性回归

• EDA coursera

2 描述性统计

• NumPy Statistics
• SciPy Statistical functions

3 探索数据分布

• Pandas KDE

3.1 bar

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdate

hb = pd.read_csv("../DA/data/ncp-hb-new.csv", index_col='Date', parse_dates=True, skipinitialspace=True)
cn = pd.read_csv("../DA/data/ncp-cn-new.csv", index_col='Date', parse_dates=True, skipinitialspace=True)
xhb = cn-hb

plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdate.DateFormatter('%m-%d'))

plt.bar(hb.index, hb['Confirmed'].values)
plt.bar(xhb.index, xhb['Confirmed'].values)

plt.show()

4 时序数据分析

• pandas 日期处理

5 Reference

• Numpy API reference
• Pandas API reference
• matplotlib Gallery
• Change the Colors Changes to the default style
• matplotlib.pyplot.plot()
• matplotlib.pyplot.figure()

• Time Series Analysis Example
• Introduction to Data Science
• Data Visualization tutorial
• FlowingData Tutorials

• Data Science Guide