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Python数据分析与数据挖掘实战教程

第26任务: 6.5决策树分析

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任务列表

  • 第1任务: 1.1数据分析概况
  • 第2任务: 1.2探索性数据分析过程
  • 第3任务: 2.1 Python语言特点
  • 第4任务: 2.2 Python中数据分析常用模块
  • 第5任务: 3.1数据类型
  • 第6任务: 3.2数据结构
  • 第7任务: 3.3数据导入
  • 第8任务: 3.4数据导出
  • 第9任务: 4.1数据清洗
  • 第10任务: 4.2数据抽取
  • 第11任务: 4.3数据合并
  • 第12任务: 4.4数据计算
  • 第13任务: 4.5数据转换
  • 第14任务: 5.1基本统计
  • 第15任务: 5.2分组分析
  • 第16任务: 5.3分布分析
  • 第17任务: 5.4交叉分析
  • 第18任务: 5.5结构分析
  • 第19任务: 5.6矩阵分析
  • 第20任务: 5.7 RFM分析
  • 第21任务: 6.1相关分析
  • 第22任务: 6.0数据挖掘
  • 第23任务: 6.2线性回归
  • 第24任务: 6.3多重线性回归
  • 第25任务: 6.4逻辑回归
  • 第26任务: 6.5决策树分析
  • 第27任务: 6.6聚类分析
  • 第28任务: 6.7因子分析
  • 第29任务: 6.8关联规则
  • 第30任务: 6.9时间序列分析
  • 第31任务: 7.2散点图
  • 第32任务: 7.1饼图
  • 第33任务: 7.3折线图
  • 第34任务: 8.1 Python hadoop访问接口
  • 第35任务: 8.2 hadoop的mapreduce流接口开发
  • 第36任务: 8.3 Spark上的Python开发接口
  • 第37任务: 8.4 spark上的MLlib库
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