解密大數(shù)據(jù)專欄文章分類

數(shù)據(jù)分析入門
  1. 數(shù)據(jù)分析入門常見問題匯總
  2. Python初學(xué)者們 - Anaconda入門使用指南
  3. Python學(xué)習(xí)利器——我的小白 Anaconda安裝之路
  4. 左手程序員，右手作家：你必須會的Jupyter Notebook
  5. 突然不運行的—jupyter notebook
  6. python入門掙扎指南 - 安裝及直方圖
  7. 走一步進一步— 數(shù)據(jù)之路
  8. 如何同時在 Anaconda 同時配置 python 2和3
  9. 橫看成嶺側(cè)成峰：數(shù)據(jù)分析中的維度和指標(biāo)
  10. Python數(shù)據(jù)分析：安裝Anaconda答疑
  11. Pandas的使用
  12. 學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析卻沒有合適的數(shù)據(jù)集？
  13. 提出你的研究問題
Python入門
  1. Python數(shù)據(jù)分析的起手式（1）Python 基礎(chǔ)
  2. Python數(shù)據(jù)分析的起手式（2）Python 列表 list
  3. Python數(shù)據(jù)分析的起手式（3）函數(shù)、方法和包
  4. Python數(shù)據(jù)分析的起手式（4）Numpy入門
  5. Numpy數(shù)據(jù)存取與常用函數(shù)
  6. python基礎(chǔ)回顧-列表
Python數(shù)據(jù)分析應(yīng)用
  1. 數(shù)據(jù)分析的流程 -- 數(shù)據(jù)探索之開篇
  2. 發(fā)掘數(shù)據(jù)中的信息 -- 數(shù)據(jù)探索之描述性統(tǒng)計
  3. 數(shù)據(jù)探索之統(tǒng)計分布
  4. 數(shù)據(jù)探索之參數(shù)估計
  5. 數(shù)據(jù)探索之假設(shè)檢驗
  6. 利用python進行數(shù)據(jù)分析之pandas入門(一)
  7. 利用python進行數(shù)據(jù)分析之pandas入門(二)
  8. 利用python進行數(shù)據(jù)分析之?dāng)?shù)據(jù)加載、存儲與文件格式
  9. Juputer:利用python的pandas數(shù)據(jù)分析人群收入模型
  10. 利用python進行數(shù)據(jù)分析之?dāng)?shù)據(jù)規(guī)整化(一)
  11. 利用python進行數(shù)據(jù)分析之?dāng)?shù)據(jù)規(guī)整化(二)
  12. 利用python進行數(shù)據(jù)分析之?dāng)?shù)據(jù)規(guī)整化(三)
  13. 利用python數(shù)據(jù)分析之?dāng)?shù)據(jù)聚合與分組（七）
  14. 泰坦尼克號-數(shù)據(jù)分析
  15. 中篇-泰坦尼克號
  16. 對鏈家網(wǎng)租房進行分析
  17. 上海市房價數(shù)據(jù)分析報告
  18. Lending Club貸款數(shù)據(jù)分析（上）
  19. Lending Club貸款數(shù)據(jù)分析（下）
  20. 紅葡萄酒質(zhì)量探索分析
  21. pandas 實戰(zhàn)：股指 .VS. 陸金所，誰是收益王者 - Daily Python
  22. 基于拉勾網(wǎng)的成都市數(shù)據(jù)科學(xué)職位分析報告
  23. 數(shù)據(jù)分析小案例(四)：菜品分析（python）
  24. 源代碼-探索紅葡萄酒質(zhì)量
  25. 大型商場銷售預(yù)測
  26. 個人微信分析
機器學(xué)習(xí)
  1. 機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)之準(zhǔn)備（一）
  2. 機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)之K-近鄰算法（二）
  3. 機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)之決策樹（三）
  4. 機器學(xué)習(xí)驅(qū)動的北美商業(yè)決策-聽課筆記
  5. 機器學(xué)習(xí)入門課聽課后思考
  6. 機器學(xué)習(xí)入門課聽課后思考
  7. 機器學(xué)習(xí)之綜述與案例分析筆記
  8. 2017-03-21 (吳博士關(guān)于機器學(xué)習(xí)的問答匯總)
  9. 機器學(xué)習(xí)筆記1-監(jiān)督學(xué)習(xí)
  10. SVM-支持向量機
  11. 安然公司員工欺騙公司財產(chǎn)分析
  12. 安然項目-文檔
統(tǒng)計學(xué)與概率
  1. 統(tǒng)計學(xué)學(xué)習(xí)筆記
  2. Tiger:人人都能用數(shù)據(jù)-統(tǒng)計學(xué)和直方圖
  3. 三分鐘讀懂什么是置信區(qū)間
  4. 分析后學(xué)推論總計、假設(shè)檢驗
  5. 測試感知現(xiàn)象
  6. 概率基礎(chǔ) - Daily Python
數(shù)據(jù)可視化
  1. 為電影公司創(chuàng)建可視化圖表-tableau
  2. 用python進行可視化展示
  3. 《誰說菜鳥不會數(shù)據(jù)分析》入門篇圖表練習(xí)
  4. 說說統(tǒng)計圖表 | Daily Python
  5. 交互式可視化-d3
數(shù)據(jù)處理
  1. 利用Python處理Excel數(shù)據(jù) 總結(jié)
  2. Pandas to_sql將DataFrame保存的數(shù)據(jù)庫中
  3. 如何改變 DataFrame 大小 | Daily Python
  4. 數(shù)據(jù)處理時如何處理時間相關(guān)內(nèi)容 | Daily Python
  5. argmin/argmax 與 idxmin/idxmax | Daily Python
  6. (NA@pandas) vs (NaN@Numpy) vs (None@Python) - Daily Python
  7. matplotlib API 簡述(01) - Daily Python
  8. 怎樣用 Python 實現(xiàn) Github 推送及運行系統(tǒng)命令 - Daily Python
  9. 多級嵌套 DataFrame 操作 - Daily Python
  10. 怎樣批量改變 DataFrame 里的數(shù)據(jù)類型 - Daily Python
  11. 怎樣對 Series 數(shù)據(jù)進行元素級別操作 - Daily Python
  12. Daily Python - 怎樣對 DataFrame 數(shù)據(jù)進行降維操作
數(shù)據(jù)分析第1期作業(yè)
  1. 2.26數(shù)據(jù)分析課程作業(yè)-邏輯思考題
  2. 網(wǎng)購平臺淺析
  3. 【泰閣志-數(shù)據(jù)分析】作業(yè)1：關(guān)于某寶購物流程的思考
  4. 時間與情感都是錢 - 數(shù)據(jù)分析第一課作業(yè)
  5. 2.26大作業(yè)——邏輯思考題
  6. 大作業(yè) - 某東和某寶的購物流程對比
  7. 某寶和某東購物流程淺析
  8. 您的好友小聾瞎已上線
  9. 大作業(yè)-在某寶與某東的購物流程對比
  10. 大作業(yè)-某寶和某東比較
  11. 某寶與某東購物體驗
  12. 你所不知道的網(wǎng)購搜索
  13. 某寶與某東購物流程
  14. 購物對比
  15. 關(guān)于某寶和某東的購物體驗——大數(shù)據(jù)2月26日課程作業(yè)
  16. 菜市場和超市購物----某寶和某東購物體驗對比
  17. 大數(shù)據(jù)課程第一節(jié)作業(yè)-購物網(wǎng)站流程分析
  18. 對比某寶和某東的購物流程異同
  19. 大作業(yè)-某寶和某東的購物比較
  20. 大數(shù)據(jù)第一次作業(yè) 20170303
  21. 數(shù)據(jù)分析課程作業(yè)之一
  22. X寶與X東的一些比較
  23. 大數(shù)據(jù)課程第一節(jié)作業(yè)--購物網(wǎng)站流程分析
  24. “逛X寶”vs“上X東”，到底有什么區(qū)別？
  25. 網(wǎng)購流程的小差異背后體現(xiàn)了什么？
  26. 網(wǎng)購小細(xì)節(jié)你注意到了嗎？
  27. 淘寶與京東WEB購物流程思考
  28. 批發(fā)市場淘寶與購物中心京東的購物流程對比
  29. 給你更多和給你好的
  30. 解密大數(shù)據(jù)0226大作業(yè)
  31. 大數(shù)據(jù)第二次作業(yè) 20170309
  32. 用python繪制直方圖
  33. 第二次作業(yè)
  34. 直方圖作業(yè)中我遇到的那些"坑"
  35. 數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計——直方圖
  36. 用python 制作直方圖
  37. 小白進階歷程-直方圖學(xué)習(xí)
  38. 解密大數(shù)據(jù)0305作業(yè):直方圖
  39. 直方圖
  40. 直方圖的繪制
  41. 解密大數(shù)據(jù)課程作業(yè)-直方圖
  42. 直方圖繪制+簡單文件處理
  43. 第二次作業(yè)——直方圖
  44. 第二次數(shù)據(jù)分析作業(yè)----做出一組數(shù)據(jù)的直方圖
  45. 【泰閣志-數(shù)據(jù)分析】作業(yè)2：直方圖
  46. 遲來的第一講作業(yè)
  47. python 直方圖
  48. 概率統(tǒng)計第一次作業(yè)
  49. 人人都會用數(shù)據(jù)（一）——直方圖&平均數(shù)
  50. 數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計方法論-01
  51. 3.5作業(yè)--直方圖制作及分析
  52. 用 python 繪制正態(tài)分布曲線
  53. 第三次作業(yè)-正態(tài)分布分析
  54. 【泰閣志-數(shù)據(jù)分析】作業(yè)3：正態(tài)分布
  55. 正態(tài)分布作業(yè)及我的收獲
  56. 用python制作正態(tài)分布圖
  57. [泰閣志-數(shù)據(jù)分析課]作業(yè)3：正態(tài)分布
  58. 正態(tài)分布作業(yè)一
  59. 正態(tài)分布作業(yè)二
  60. 第二次作業(yè)正態(tài)分布圖
  61. 第三次作業(yè)——正態(tài)分布
  62. 淺學(xué)正態(tài)分布(進階歷程)
  63. 第四次作業(yè)
  64. 第三課-正態(tài)分布
  65. 數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計方法論-02
  66. Python數(shù)據(jù)分析入門 - 正態(tài)分布
  67. 第四次作業(yè)-推論統(tǒng)計
  68. 利用Python進行數(shù)據(jù)分析
  69. 統(tǒng)計學(xué)作業(yè)03
  70. 04作業(yè)推論統(tǒng)計-你有遇到坑嗎？
  71. 解密大數(shù)據(jù)課程作業(yè)-正態(tài)分布的應(yīng)用
  72. 作業(yè)4-推論統(tǒng)計
  73. 【泰閣志-數(shù)據(jù)分析】作業(yè)4：區(qū)間估計
  74. 推論統(tǒng)計作業(yè)
  75. 第四次推論統(tǒng)計作業(yè)
  76. 數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計方法論-03
  77. Python問題匯總 for 統(tǒng)計方法論
  78. 數(shù)據(jù)分析入門畢業(yè)項目：電商購物平臺母親節(jié)禮品特征分析
商業(yè)數(shù)據(jù)分析第1期作業(yè)
  1. 商業(yè)數(shù)據(jù)分析——股票數(shù)據(jù)分析
  2. 大數(shù)據(jù)社群作業(yè)-商業(yè)數(shù)據(jù)分析
  3. 3.26大作業(yè)習(xí)題1
  4. 第五次作業(yè)--股票數(shù)據(jù)分析
  5. 第五次作業(yè)習(xí)題1與2——商業(yè)數(shù)據(jù)分析
  6. 小白的商業(yè)數(shù)據(jù)分析
  7. 【泰閣志-數(shù)據(jù)分析】作業(yè)5：商業(yè)數(shù)據(jù)分析
  8. 第五次作業(yè)習(xí)題3——商業(yè)數(shù)據(jù)分析
  9. 商業(yè)分析之?dāng)?shù)據(jù)指標(biāo)
  10. 【泰閣志-數(shù)據(jù)分析】作業(yè)6：商業(yè)數(shù)據(jù)分析02
  11. 商業(yè)數(shù)據(jù)分析大作業(yè)1
  12. 商標(biāo)代理業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)指標(biāo)設(shè)計 - 商業(yè)數(shù)據(jù)分析1 作業(yè)
  13. 初試商業(yè)數(shù)據(jù)分析之股票分析
  14. 大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)第五次作業(yè)
  15. 數(shù)據(jù)的核心還是人 - 商業(yè)數(shù)據(jù)分析01 作業(yè)2，3
  16. 用Python淺析股票數(shù)據(jù)
  17. 商業(yè)數(shù)據(jù)分析1 作業(yè) - 習(xí)題1
  18. 【泰閣志-數(shù)據(jù)分析】作業(yè)5：商業(yè)數(shù)據(jù)分析01
  19. 大數(shù)據(jù)作業(yè)5 - 習(xí)題2&3 電商流程剖析& 股票分析
  20. 商業(yè)數(shù)據(jù)分析課程5習(xí)題1
  21. 數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計方法論-04
  22. 商業(yè)數(shù)據(jù)分析01 3.26
  23. 電商購物流程指標(biāo)
  24. 商業(yè)數(shù)據(jù)分析之?dāng)?shù)據(jù)字典設(shè)計
  25. 第六次作業(yè)——設(shè)計指標(biāo)字典
  26. 【泰閣志-數(shù)據(jù)分析】作業(yè)7：商業(yè)數(shù)據(jù)分析
  27. 商業(yè)分析之?dāng)?shù)據(jù)詞典| 得到
  28. 簡書的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系及分析 - 商業(yè)數(shù)據(jù)分析02 作業(yè)
  29. 商業(yè)數(shù)據(jù)分析作業(yè)之二
  30. 第六次作業(yè)——業(yè)務(wù)指標(biāo)字典的設(shè)計
  31. 大數(shù)據(jù)作業(yè)6 - 商業(yè)分析之?dāng)?shù)據(jù)詞典|微信
  32. 商業(yè)數(shù)據(jù)分析02作業(yè)
  33. 商業(yè)數(shù)據(jù)分析&作業(yè)1
  34. 商業(yè)數(shù)據(jù)分析課程6作業(yè)7
  35. 第七次作業(yè)--防作弊分析
  36. 商業(yè)數(shù)據(jù)分析之打車軟件反作弊案例
  37. 如何通過數(shù)據(jù)指標(biāo)判斷刷單司機 - 商業(yè)數(shù)據(jù)分析03 作業(yè)
  38. 商業(yè)數(shù)據(jù)分析之三——反作弊案例分析
  39. 大數(shù)據(jù)作業(yè)7|反作弊案例分析
  40. 第七次作業(yè)——反作弊分析
  41. 商業(yè)數(shù)據(jù)分析之四——投資人對投資企業(yè)的選擇
  42. 債務(wù)違約預(yù)測之一：數(shù)據(jù)探索
爬蟲入門第1期作業(yè)及筆記
  1. 課程作業(yè)-爬蟲入門01-獲取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的原理-WilliamZeng-20170629
  2. 作業(yè)01-獲取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的原理
  3. 爬蟲入門01-獲取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的原理作業(yè)
  4. 爬蟲入門01（筆記）
  5. 爬蟲入門01作業(yè)
  6. 爬蟲第一次作業(yè)
  7. 作業(yè)-01獲取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的原理
  8. 爬蟲入門01作業(yè)
  9. 爬蟲入門01作業(yè) phsyke
  10. Python 爬蟲入門課作業(yè)1－ 獲取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的原理
  11. 課程作業(yè)-爬蟲入門01
  12. 爬蟲作業(yè)一
  13. 爬蟲課程作業(yè)01-解密大數(shù)據(jù)社群
  14. 爬蟲作業(yè)
  15. 爬蟲第一課作業(yè)
  16. 爬蟲作業(yè)1
  17. 爬蟲課程作業(yè)1
  18. 爬蟲入門L1 | 數(shù)據(jù)url
  19. 爬蟲第一課作業(yè)
  20. 爬蟲第二次作業(yè)-0706
  21. 爬蟲入門02（html筆記）
  22. 爬蟲入門02作業(yè)
  23. 課程作業(yè)-爬蟲入門02-網(wǎng)頁基礎(chǔ)與結(jié)構(gòu)分析-WilliamZeng-20170706
  24. Python 爬蟲入門課作業(yè)2－ 網(wǎng)頁基礎(chǔ)與結(jié)構(gòu)分析
  25. HTML基礎(chǔ)知識
  26. 爬蟲入門02作業(yè)
  27. 爬蟲課02作業(yè)
  28. 爬蟲課01
  29. 爬蟲作業(yè)02-html頁面分析
  30. 爬蟲課程作業(yè)02-解密大數(shù)據(jù)社群
  31. 爬蟲作業(yè)2
  32. 爬蟲入門L2 | 網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)&元素標(biāo)簽位置
  33. 爬蟲課02
  34. 爬蟲課程作業(yè)2
  35. Python 爬蟲入門課作業(yè)3－爬蟲基礎(chǔ)
  36. 爬蟲入門03作業(yè)
  37. 爬蟲03作業(yè)。（沒有成功）
  38. 爬蟲第三次作業(yè)-0706
  39. 爬蟲作業(yè)3
  40. 爬蟲作業(yè)03-爬取解密大數(shù)據(jù)專欄下的所有文章
  41. 課程作業(yè)-爬蟲入門03-爬蟲基礎(chǔ)-WilliamZeng-20170716
  42. 爬蟲作業(yè)3
  43. 第四次作業(yè)
  44. 爬蟲04作業(yè)
  45. 爬蟲04作業(yè)
  46. 爬蟲作業(yè)04-進一步爬取專欄文章相關(guān)數(shù)據(jù)
  47. 課程作業(yè)-爬蟲入門04-構(gòu)建爬蟲-WilliamZeng-20170729
  48. Python 爬蟲入門課作業(yè)4－構(gòu)建爬蟲
  49. 爬蟲作業(yè)4
  50. 課程作業(yè)-爬蟲入門02-網(wǎng)頁分析
  51. 課程作業(yè)-爬蟲入門04-2-構(gòu)建爬蟲-WilliamZeng-20170812
商業(yè)數(shù)據(jù)分析技術(shù)作業(yè)及筆記
  1. 商業(yè)數(shù)據(jù)分析第一次課學(xué)習(xí)筆記
  2. 天氣數(shù)據(jù)簡單分析-作業(yè)
  3. pandas 常見操作第一課 | Daily Python
  4. 天氣分析 - 解密大數(shù)據(jù)作業(yè)001
  5. 第一次作業(yè)，分析weatherdata.csv
  6. 商業(yè)數(shù)據(jù)分析第一次課作業(yè)-0708
  7. 課程筆記-商業(yè)數(shù)據(jù)分析技術(shù)篇01-Python熱身-DrFish-20170708
  8. 課程作業(yè)-商業(yè)數(shù)據(jù)分析技術(shù)篇01-Python熱身-DrFish-20170708
  9. 作業(yè)：商業(yè)數(shù)據(jù)分析之X地氣象分析
  10. 商業(yè)數(shù)據(jù)分析第二次課作業(yè)-0719
  11. 作業(yè)-美國票選之小白數(shù)據(jù)分析
  12. 數(shù)據(jù)分析第二次課隨堂作業(yè)_0718
  13. python學(xué)統(tǒng)計第二課 復(fù)現(xiàn)與作業(yè)
  14. 【用Python學(xué)統(tǒng)計】數(shù)據(jù)描述之可視化
  15. 數(shù)據(jù)分析第三次課隨堂作業(yè) - 0725
  16. 作業(yè)-數(shù)據(jù)描述之統(tǒng)計量
  17. 商業(yè)數(shù)據(jù)分析第三次課作業(yè)-0725
  18. 抽煙與疾病分析 - 解密大數(shù)據(jù)作業(yè)003
  19. 數(shù)據(jù)分析第三課進階作業(yè)分析
  20. 作業(yè)-吸煙與癌癥數(shù)據(jù)分析
  21. 復(fù)現(xiàn)fish03課python基礎(chǔ)
  22. python第三課進階作業(yè)
  23. 作業(yè)-數(shù)據(jù)分析機票超賣
  24. 商業(yè)分析第四次課課堂作業(yè)-0801
  25. 作業(yè)-計算機模擬賭博概率
  26. 復(fù)現(xiàn)fish04課代碼
  27. 商業(yè)分析第五次課課堂作業(yè)-0808
  28. 商業(yè)分析第五次課作業(yè)-0808（求置信度95%的降水概率）
  29. 課程作業(yè)-商業(yè)數(shù)據(jù)分析技術(shù)篇05-中心極限定理和區(qū)間估計-DrFish-20170808
  30. 作業(yè)-用t分布求置信區(qū)間
  31. 作業(yè)-用python學(xué)統(tǒng)計 之 區(qū)間估計
  32. 復(fù)現(xiàn)fishd第五課代碼及作業(yè)
  33. 商業(yè)分析第六次課作業(yè)-0812（到底是誰的肱骨！）
  34. 作業(yè)-假設(shè)檢驗 肱骨化石是否屬于物種A
  35. 商業(yè)分析最后一次作業(yè)--我的帝都OMG
  36. 重新研讀fish課代碼 01
  37. 商業(yè)數(shù)據(jù)分析第二次作業(yè)
  38. python入門---第一次作業(yè)
  39. 商業(yè)數(shù)據(jù)分析第五次作業(yè)
  40. 商業(yè)數(shù)據(jù)分析第三課作業(yè)
  41. 重新研讀fish千聊課代碼02
  42. 利用python分析美國大選數(shù)據(jù)
  43. fish千聊課重新研讀03
  44. 重新研讀fish千聊課04
  45. 重新研讀fish千聊課05
  46. 重新研讀fish千聊課06
  47. 重新研讀fish千聊課07 （上）
  48. 美國大選數(shù)據(jù)分析及可視化
  49. Python數(shù)據(jù)分析1——Python熱身
  50. Python數(shù)據(jù)分析2——數(shù)據(jù)描述之可視化
新生大學(xué)-Python編程&數(shù)據(jù)科學(xué)入門
  1. Python學(xué)習(xí)之路（第一課）
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  8. 文科生學(xué)習(xí)Python系列1:下載Anaconda
  9. 文科生學(xué)Python系列2：字符串和列表的操作
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  11. 文科生學(xué)Python系列5: 元組／字典
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  14. 文科生學(xué)Python系列8:Numpy數(shù)據(jù)讀取／運算／常見函數(shù)
  15. 小白學(xué)習(xí)python之路---第一課筆記
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  17. Python 學(xué)習(xí)筆記 Lesson 02 & 03
  18. 文科生學(xué)Python系列9: Pandas入門
  19. 文科生學(xué)Python系列10: Pandas鳶尾花案例
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  21. Python 學(xué)習(xí)筆記 Lesson 04
  22. 文科生學(xué)Python系列11:Pandas進階（鳶尾花案例：groupby, agg, apply）
  23. 文科生學(xué)Python系列12:Pandas進階（全美嬰兒姓名案例：plot圖）
  24. Python數(shù)據(jù)分析答疑：字符串 列表
  25. Python數(shù)據(jù)分析答疑：字典，函數(shù)
  26. 文科生學(xué)Python系列13: matplotlib繪圖／條形圖
  27. Pandas的函數(shù)應(yīng)用、層級索引、統(tǒng)計計算
  28. Python數(shù)據(jù)分析答疑：Numpy入門
  29. Python數(shù)據(jù)分析答疑2：字符串 列表
  30. Python數(shù)據(jù)分析答疑3：字典，函數(shù)
  31. 文科生學(xué)Python系列13: matplotlib繪圖／條形圖
  32. Python數(shù)據(jù)分析答疑4：Numpy入門
  33. Pandas進階 | 一步一步跟我學(xué)Python（六）
  34. 文科生學(xué)Python系列14: matplotlib繪圖／seaborn
  35. Python數(shù)據(jù)分析答疑6：Pandas進階
  36. 文科生學(xué)Python系列15：泰坦尼克數(shù)據(jù)1
  37. 文科生學(xué)Python系列16：泰坦尼克數(shù)據(jù)2（缺失值處理）
  38. 文科生學(xué)Python系列17：泰坦尼克數(shù)據(jù)3（數(shù)據(jù)透視表）
  39. 文科生學(xué)Python系列18：泰坦尼克數(shù)據(jù)4（多因素影響）
  40. Python數(shù)據(jù)分析答疑7：Matplotlib入門
  41. Matplotlib入門 | 一步一步跟我學(xué)Python（七）
  42. 用python對泰坦尼克數(shù)據(jù)進行分析 | 一步一步跟我學(xué)Python（八）
  43. Python數(shù)據(jù)分析答疑整理匯總（更新到第七課）
  44. Python 學(xué)習(xí)筆記 Lesson 05（Pandas入門）
  45. 共享單車案例分析 | 一步一步跟我學(xué)Python（九）
  46. 文科生學(xué)Python系列19：共享單車案例1（特征工程／日期型變量處理）
  47. 文科生學(xué)Python系列20：共享單車案例2（相關(guān)性分析）
  48. 機器學(xué)習(xí) | 一步一步跟我學(xué)Python（十）
  49. Python數(shù)據(jù)分析路上，溫故而知新
帶著Python玩金融
  1. 貨幣的時間價值 —— 帶著Python玩金融（1）
  2. 數(shù)據(jù)驅(qū)動的財務(wù)決策 —— 帶著Python玩金融（2）
  3. 用Python分析房屋抵押貸款 —— 帶著Python玩金融（3）
  4. 個人理財規(guī)劃分析 —— 帶著Python玩金融（4）
  5. 標(biāo)普100案例分析 —— 帶著Python玩金融（5）
  6. 加密貨幣數(shù)據(jù)探索 —— 帶著Python玩金融（6）
  7. 用夏普比率分析股票的風(fēng)險和回報 ——帶著Python玩金融（7）
  8. 如何用Python下載金融數(shù)據(jù) —— 帶著Python玩金融（8）
  9. 用Python分析股票的收益和風(fēng)險
  10. 用Python分析多股票的投資組合
  11. 【譯】Python 金融：算法交易 （1）基礎(chǔ)入門
  12. 【譯】Python 金融：算法交易 （2）常見的金融分析方法
  13. 【譯】Python 金融：算法交易 （3）用Python構(gòu)建交易策略
  14. 【譯】Python 金融：算法交易 （4）回測交易策略
  15. 【譯】Python 金融：算法交易 （5）評估交易策略
大數(shù)據(jù)
  1. Tiger:大數(shù)據(jù)二十二問
  2. Tiger：我眼中的大數(shù)據(jù)-新生大學(xué)分享(1)
  3. Tiger：我眼中的大數(shù)據(jù)(2)-轉(zhuǎn)行和實戰(zhàn)經(jīng)驗
  4. 譯|大數(shù)據(jù)科普系列-數(shù)據(jù)預(yù)處理
  5. 譯|在Stack Overflow做數(shù)據(jù)科學(xué)家的一年
  6. 我的翻譯步驟和工具| 寫在第一次翻譯實踐之后
  7. 硅谷數(shù)據(jù)科學(xué)家成長之路-筆記
  8. 硅谷數(shù)據(jù)科學(xué)家成長之路
  9. 離數(shù)據(jù)科學(xué)家還有多遠(yuǎn)-硅谷數(shù)據(jù)科學(xué)家成長之路
  10. 我與“解密大數(shù)據(jù) ”社群
  11. 所有的涓涓細(xì)流，終匯成江河大海！
  12. 數(shù)字時代的新通識
  13. 大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)分享
  14. 關(guān)于數(shù)據(jù)分析的學(xué)習(xí)方法
  15. 《大數(shù)據(jù)導(dǎo)論》讀書筆記——Chapter 6
  16. 借鑒水塘抽樣算法的一種解決思想
數(shù)字貨幣
  1. 市場情緒指數(shù)表明投資者依舊看好數(shù)字貨幣
  2. 通往超市財富自由之路--如何才能抓住增長20倍的EOS RAM？
學(xué)習(xí)方法
  1. 大腦使用手冊 ： 學(xué)習(xí)如何學(xué)習(xí) —— Coursera最火課程之一（上篇）
  2. 大腦使用手冊 ： 學(xué)習(xí)如何學(xué)習(xí)（下篇）
  3. 2017- 我的敏捷學(xué)習(xí)之年
黑天鵝與數(shù)據(jù)中間商讀書筆記
  1. 一次腦洞大開的閱讀體驗
  2. 來，嘗嘗我這兩菜一湯
  3. 黑色的翅膀扇出一記耳光
  4. 做好數(shù)據(jù)分析的秘訣在于講好一個故事
  5. 讀書筆記——黑天鵝：如何應(yīng)對不可預(yù)知的未來
  6. 黑天鵝筆記：重識熵信息論與數(shù)據(jù)科學(xué)
  7. 【讀書筆記】如何應(yīng)對不確定性事件 -《黑天鵝》的終極奧秘
  8. 《黑天鵝》讀后感想
  9. 數(shù)據(jù)之緣
  10. 淺談黑天鵝
  11. “黑天鵝”的啟發(fā)
  12. 黑天鵝與數(shù)據(jù)分析
  13. 認(rèn)識黑天鵝，成為黑馬
  14. 眼前的黑不是真正的黑
  15. 認(rèn)知限制和預(yù)測局限| 黑天鵝讀書筆記
  16. 黑天鵝之我們的思考
  17. 與加速變化的世界共舞
  18. #發(fā)生在別人身上是故事，發(fā)生在自己身邊是事故——人人都需重視黑天鵝事件
  19. 個人數(shù)據(jù)的Who's&How | 數(shù)據(jù)中間商 讀書筆記
  20. 數(shù)據(jù)中·見商
  21. 數(shù)據(jù)中間商讀書筆記
  22. 【讀書筆記】數(shù)據(jù)中間商
  23. 《數(shù)據(jù)中間商》筆記1--進門地毯的故事
  24. <數(shù)據(jù)中間商>正在改變的世界
  25. 同一購物網(wǎng)站，為什么你比別人更容易買到假貨——你不知道的《數(shù)據(jù)中間商》
  26. 數(shù)據(jù)中間商讀書筆記2—— 數(shù)據(jù)時代正確的生活姿勢
  27. 周瑞珍：黑天鵝-通往真實世界的鑰匙
雜項
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