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数据分析与可视化技巧;课程概述;第一部分:数据分析基础;什么是数据分析?;数据分析的流程;数据类型与结构;数据质量控制;常用数据分析工具;描述性统计分析;推断性统计分析;相关性分析;回归分析;时间序列分析;第二部分:数据可视化基础;什么是数据可视化?;数据可视化的原则;色彩理论在可视化中的应用;常用图表类型介绍;高级图表类型;数据可视化工具概览;第三部分:Excel数据分析与可视化;Excel数据处理基础;Excel高级函数应用;Excel图表制作技巧;Excel数据分析案例;第四部分:Python数据分析与可视化;Python数据分析库介绍;Pandas数据处理;Python数据可视化库;Python数据分析案例;第五部分:高级数据分析技术;机器学习简介;分类算法;聚类算法;降维技术;文本挖掘与分析;第六部分:高级数据可视化技术;交互式数据可视化;大数据可视化;3D数据可视化;动态数据可视化;第七部分:数据故事讲述;数据故事的结构;视觉叙事技巧;有效的演示设计;数据伦理与隐私;第八部分:行业应用案例;金融行业数据分析;零售业数据分析;医疗健康数据分析;教育领域数据分析;第九部分:数据分析项目管理;项目规划与时间管理;团队协作与沟通;数据分析报告撰写;数据分析结果展示;第十部分:未来趋势与发展;人工智能与数据分析;数据分析新技术;课程总结与展望
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