Hands On Data Analysis Save

动手学数据分析以项目为主线,知识点孕育其中,通过边学、边做、边引导来得到更好的学习效果

Project README

Hands-on data analysis

动手学数据分析

项目初衷

动手学数据分析是Datawhale关于数据分析方向的开源项目,这个项目始于Datawhale以前的数据分析课程,那时我作为一名学员的以《python for data analysis》这本书为教材教材,通过刷这本教材的代码来学习数据分析,书里对于pandas和numpy操作讲的很细,但是对于数据分析的逻辑的内容,就少了很多。所以很多学习者和我学完之后发现,敲了一堆代码并不知道它们有什么用。“不知道怎么用”这个想法其实很好理解,在学完了比较理论的东西之后,在生活中实际运用方式和从理论中学到的会有不小的鸿沟。如何抹平这个鸿沟,可能就需要自己的尝试以及学习实战的资料。

所以有没有这样一门课,以项目为主线,将知识点孕育其中,通过边学,边做以及边被引导的方式来使学习效果达到更好,学完之后既能掌握pandas等的知识点又能掌握数据分析的大致思路和流程。通过调查发现,市面上关于数据分析的项目好像没有可以完全符合这样标准的(失望.jpg)。所以Datawhale的小伙伴一拍即合,一起来做一门这样的开源课程,完成上面所说的那些小目标,让所有使用了我们课程的小伙伴可以更好的开启他的数据分析之路。

现在这门课程已经更新到了1.3版本,我们改善了更好的学习流程,以及提供了更好的答案讲解。后期将会逐步推出配套的教材。我们还是希望从基础的数据分析操作和数据分析流程讲起,在每个模块都引入实战的例子。之后会不断加入新的内容(比如数据挖掘的算法之类的)。这是开源项目,我们会不断迭代,大家共同参与,一起努力。

关于我们项目的名字——动手学数据分析(Hands-on data analysis)。数据分析是一个要从一堆数字中看到真相的过程。学会操作数据只是数据分析的一半功力,剩下的另一半要用我们的大脑,多多思考,多多总结,更要多动手,实打实的的敲代码。所以也希望在学习这门课时,多去推理,多去问问为什么;多多练习,确保理论实践结合起来,在课程结束的时候一定会有大收获。

搭配资料

既然这是一门诞生于Datawhale的课程,学习它的时候搭配datawhale所配备其他资源会更好。我们提供的代码是jupyter形式的,里面有你所要完成的任务,也有我们给你的提示和引导,所以这样的形式再结合Datawhale的组队学习,可以和大家一起讨论,一起补充资料,那么学习效果一定会加倍。还有,Datawhale之前开源了一门pandas的教程—Joyful-Pandas。里面梳理了Pandas的逻辑以及代码展示,所以在我们数据分析的课程中,关于Pandas的操作,你可以参考Joyful-Pandas,可以让你的数据分析学习事半功倍。

项目编排与服用方法

编排

课程现分为三个单元,大致可以分为:数据基础操作,数据清洗与重构,建模和评估。

  1. 第一部分:我们获得一个要分析的数据,我要学会如何加载数据,查看数据,然后学习Pandas的一些基础操作,最后开始尝试探索性的数据分析。
  2. 第二部分:当我们可以比较熟练的操作数据并认识这个数据之后,我们需要开始数据清洗以及重构,将原始数据变为一个可用好用的数据,为之后放入模型做准备
  3. 第三单元:我们根据任务需求不同,要考虑建立什么模型,我们使用流行的sklearn库,建立模型。对于一个模型的好坏,我们是需要评估的,之后我们会评估我们的模型,对模型做优化。
章节 小结
第一章 数据载入及初步观察
pandas基础
探索性数据分析
第二章 数据清洗及特征处理
数据重构1
数据重构2
数据可视化
第三章 数据建模
模型评估

服用方法

我们的代码都是jupyter形式,每个部分的课程都分为课程答案两个部分。学习期间,在课程代码中,完成所有的学习,自己查找资料,自己完成里面的代码操作,思考部分以及心得。之后可以和小伙伴讨论,分享资料和心得。关于答案部分,大家可以参考,但是由于数据分析本身是开放的,所以答案也是开放式的,更多希望大家可以有自己理解和答案。 如果需要参考,我们在答案 部分提供了我们写的答案,大家可以参考。

(课程部分-需要自己根据要求敲代码)

(参考答案部分-如果有问题可以参考我们提供的答案)

反馈

之前版本学习者反馈

作为一个没基础的小白学习者,这期动手学数据分析我学得很舒服,教程也比较简单和清楚,整体学下来感觉是很流畅的。每个task我都会把教程看两遍。第一遍只看教程,按着教程思路顺下来,看完以后再啃利用Python进行数据分析这本书,边看边做笔记(顺便把csdn写了)作业的拓展性这里必须给我加分,然后第二遍看教程就是完全不看答案把作业和思考做完。基本上学完还是很有成就感的,而且真的有学到很多东西。这个课程作为一个数据分析的入门课程,真的巨赞!

--------华北电力大学,吴丹飞

首先这个学习文档做得很好,很有引导性,也是我看下来项目中比较好的一种学习方式——主动学习,不懂就搜索、问。 作为有Python数据分析基础的学员很有复习、提高、巩固的功能。项目相对来说没有那么的贴切生活.建模那一块我之前有接触过,但是我搞不懂就没什么可建议的了.

-------- 李晴晴ß

帮助还不小,因为后面做项目感觉还在不断用这些技巧,非常有用。我觉得可以加点数据分析的分析思路过程。

--------V1.0 版组队学习参与者

优秀学员刘楚楚优秀作业:https://space.bilibili.com/621981283/channel/detail?cid=191222

(欢迎大家观看这个视频讲解的优秀作业)

改进方式

若动手学数据分析里没有你想要的内容,或者你发现项目中哪里有错误,请毫不犹豫地去我们GitHub的Issues进行反馈,说明提问内容属于哪一个部分,然后提交你希望补充内容或者勘误信息,我们通常会在24小时以内给您回复,超过24小时未回复的话可以邮件联系我([email protected]);

贡献者

项目负责人

陈安东:Datawhale成员,哈尔滨工业大学|Queen Marry University of London(项目负责人)

核心贡献者

金娟娟:Datawhale成员,浙江大学硕士

杨佳达:Datawhale成员,数据挖掘工程师

老表:Datawhale成员,公众号简说Python作者

贡献者

红星:Datawhale成员,数据分析师

李玲:Datawhale成员,算法工程师

高立业:Datawhale成员,太原理工大学研究生

张文涛:Datawhale成员,中山大学博士研究生

关注我们

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Datawhale是一个专注AI领域的开源组织,以“for the learner,和学习者一起成长”为愿景,构建对学习者最有价值的开源学习社区。关注我们,一起学习成长。

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知识共享许可协议

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