数据思维导图

本文主要涵盖了 Python 编程的核心知识（暂不包括标准库及第三方库，后续会发布相应专题的文章）。首先，按顺序依次展示了以下内容的一系列思维导图：基础知识，数据类型（数字，字符串，列表，元组，字典，集合），条件&循环，文件对象，错误&异常，函数，模块，面向对象编程；接着，结合这些思维导图主要参考的资料

总体上来讲，数据分析挖掘体系可分为数据预处理、分析挖掘、数据探索、数据展现和分析工具。▌ 数据预处理 • 数据预处理包含数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约几种方法。 • 而数据清洗包括缺失值处理和异常值处理； • 数据集成包括同名同义、异名同义、单位不统一的实体

◆ ◆ ◆引言每个人都能进行全方位的思考，但是，用结构化的方式思考与酝酿使得数据科学家与众不同。在本文中，我们列出了一些对数据科学家来说是很棒的思维导图工具。这些工具提供了用创造性方式产生想法的很好的方法。 让我们从一个数据科学家经常面对的简单小练习开始：你已经被指定为我们表现最差的店铺的店长，你会在店里做哪些可能的改