数据城堡举办的“大学生助学金精准资助预测” 比赛文档，数据与代码，数据分析为两组，分别是训练集和测试集，每一组都包含约1W+学生的记录，总数据集超10W+，非常适合练手数据分析与人工智能项目（代码主要是Python，Pandas实现）。

python金融大数据分析源代码（python for finance source code)。将目录和文件名重新整理

Python数据分析与机器学习实战课程，全套14.17G，仅有免密视频，课程目录： 01 人工智能入门指南 02 科学计算库-numpy 03 数据分析处理库-Pandas 04 可视化库-Matplotlib 05 机器学习入门算法实战-K近邻 06 线性回归算法 07 梯度下降与逻辑回归算法 08 项目实战：信用卡欺诈检测 09 决策树算法 10 随机森林与集成算法 11 项目实战-基于随机森林的气温预测 12 贝叶斯算法 13 项目实战-基于贝叶斯的新闻分类任务 14 无监督聚类-Kmeans算法 15 无监督聚类-DBSCAN算法 16 降维算法-PCA主成分分析 17 降维算法-线性判别分析 18 支持向量机SVM 19 Xgboost提升算法 20 项目实战-Xgboost调参实战 21 探索性数据分析-赛事数据集 22 时间序列ARIMA模型 23 时间序列实战

Python数据分析三剑客入门教程

 做实验的过程中往往需要记录数据，比如笔者有时需要测定上百个DNA样品的浓度，有时又需要去野外实验地记录田间数据，手写记录目前还是最可靠、最便捷、最有效的方法。但手写数据需要录入电脑进行数据分析，录入的过程往往相当繁琐，没有任何技术可言，那么如何让手写数据更快更高效地录入电脑，从而提高我们学习工作的效率呢？让我们一起用python来解决这个问题吧。也可直接使用笔者打包好的EXE程序运行。

利用爬虫工具爬起了链家网2020年1月8号基本上全网的数据（共8万多条），CSV文件格式，并进行了简单的数据清洗，去除了一些重复值和异常值，可由Python进行分析

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包括：数据文件“superstore_dataset2011-2015.csv”和基于Jupyter notebook环境的文件“python数据分析实战之超市零售分析.ipynb”，学习时，将两个文件拷贝到同一文件夹下，按住键盘shift键，在空白处点鼠标右键，选择“在此处打开命令窗口”（或者是：在此处打开shell窗口），输入：jupyter notebook 回车，即可进入upyter notebook环境，点击打开“python数据分析实战之超市零售分析.ipynb”，即可学习了。

代码源于6802 《从零开始学Python数据分析》