本课程以Python为核心工具，系统讲解数据分析全流程。内容涵盖数据分析概述、开发环境搭建、Pandas数据处理、Matplotlib与Seaborn数据可视化，并结合京东销售分析、二手房房价分析等实战项目，最后拓展至文本分析（jieba分词）与情感分析（nltk），帮助学员掌握从数据获取、清洗、分析到可视化的完整技能。

视频课程目录：
1. 课程概述
2. 项目一：京东销售数据分析（数据分析基础、环境搭建、Pandas入门、数据可视化）
3. 项目二：二手房房价数据分析（数据清洗、格式化、计算、分组统计与图表）
4. 项目三：使用jieba分词实现京东用户评价词云（文本预处理、词云生成）
5. 项目四：使用nltk实现用户评价情感分析（数据合并、NumPy数组操作）




├─{01}--课程概述
│ #1.5#--图文.pdf
│ (1.1)--课程介绍.doc
│ (1.2)--python数据分析课程标准.doc
│ (1.3)--课程计划(1).doc
│ (1.4)--《Python数据分析》课程质量报告(2).doc
│ (1.5.1)--python数据分析-网络课程导学（指引）.doc
│ (1.5.2)--python数据分析-学生网络课程学习指引.doc
│
├─{02}--项目一京东销售数据分析
│ #2.1#--图文.pdf
│ #2.2#--图文.pdf
│ #2.3#--图文.pdf
│ #2.4#--图文.pdf
│ #2.5#--图文.pdf
│ #2.6#--图文.pdf
│ #2.7#--图文.pdf
│ #2.8#--图文.pdf
│ (2.2.1)--1.1数据分析概述.ppt
│ (2.2.2)--1.2数据分析的基本流程.ppt
│ (2.2.3)--1.3数据分析的常用工具.ppt
│ (2.2.4)--1.1数据分析概述.doc
│ (2.2.5)--1.2数据分析的基本流程.doc
│ (2.2.6)--1.3数据分析常用工具.doc
│ (2.3.1)--1.16搭建Python开发环境.ppt
│ (2.3.2)--1.17集成开发环境Pycharm.ppt
│ (2.3.3)--1.18数据分析的标准环境Anaconda.ppt
│ (2.3.4)--1.19文学式开发工具JupyterNotebook.ppt
│ (2.3.5)--2.1集成开发环境pycharm.doc
│ (2.3.6)--2.2数据分析的标准环境Anaconda.doc
│ (2.3.7)--2.3文学式开发工具JupyterNotebook.doc
│ (2.3.8)--2.4科学计算工具IPython.doc
│ (2.4.1)--1.21初识pandas.ppt
│ (2.4.10)--4.7.2导出为.csv文件.doc
│ (2.4.11)--4.7.3导出到多个Sheet页中.doc
│ (2.4.2)--1.22Series对象.ppt
│ (2.4.3)--1.24Pandas导入外部数据.ppt
│ (2.4.4)--1.38Pandas数据导出.ppt
│ (2.4.5)--3.1初识pandas.doc
│ (2.4.6)--3.2series对象.doc
│ (2.4.7)--3.4.1导入.xls或.xlsx文件.doc
│ (2.4.8)--3.4.3导入.txt文本文件.doc
│ (2.4.9)--4.7.1导出为.xlsx文件.doc
│ (2.5.1)--1.23DataFrame对象(1).ppt
│ (2.5.10)--4.5.4DataFrame转换为列表.doc
│ (2.5.11)--4.5.5DataFrame转换为元组.doc
│ (2.5.12)--4.5.6Excel转换为HTML网页格式.doc
│ (2.5.13)--4.8.1DataFrame的日期数据转换.doc
│ (2.5.14)--4.8.2dt对象的使用.doc
│ (2.5.15)--4.8.3获取日期区间的数据.doc
│ (2.5.16)--4.8.4按不同时期统计并显示数据.doc
│ (2.5.2)--1.39Pandas日期数据处理.ppt
│ (2.5.3)--1.33Pandas数据格式化(1).ppt
│ (2.5.4)--1.30Pandas索引设置(1).ppt
│ (2.5.5)--1.40Pandas时间序列.ppt
│ (2.5.6)--3.3DataFrame对象.doc
│ (2.5.7)--4.5.1一列数据转换为多列数据.doc
│ (2.5.8)--4.5.2行列转换.doc
│ (2.5.9)--4.5.3DataFrame转换为字典.doc
│ (2.6.1)--1.48数据分析图表简介.ppt
│ (2.6.10)--5.4.1Matplotlib简介.doc
│ (2.6.11)--5.4.3Matplotlib图表之初体验.doc
│ (2.6.12)--5.5.1基本绘图plot函数.doc
│ (2.6.13)--5.6.1绘制折线图.doc
│ (2.6.2)--5.1数据分析图表(3).ppt
│ (2.6.3)--5.4.1Matplotbib简介(1).ppt
│ (2.6.4)--1.50图表的常用设置.ppt
│ (2.6.5)--1.49Matplotlib概述.ppt
│ (2.6.6)--1.51常用图表的绘制(1).ppt
│ (2.6.7)--5.1数据分析图表的作用.doc
│ (2.6.8)--5.2如何选择适合的图表类型.doc
│ (2.6.9)--5.3图表的基本组成.doc
│ (2.7.1)--5.5.2设置画布.doc
│ (2.7.2)--5.5.3设置坐标轴.doc
│ (2.7.3)--5.5.4添加文本标签.doc
│ (2.7.4)--5.5.5设置标题和图例.doc
│ (2.7.5)--5.5.6添加注释.doc
│ (2.7.6)--5.5.7调整图表与画布边缘间距.doc
│ (2.7.7)--5.5.8其它设置.doc
│ (2.7.8)--5.6.2绘制柱形图.doc
│ (2.8.1)--1.52Seaborn图表.ppt
│ (2.8.2)--5.6.10绘制多个子图表.doc
│ (2.8.3)--5.6.5绘制散点图.doc
│ (2.8.4)--5.6.3绘制直方图.doc
│ (2.8.5)--5.6.6绘制面积图.doc
│ (2.8.6)--5.6.7绘制热力图.doc
│ (2.8.7)--5.6.8绘制箱形图.doc
│ (2.8.8)--5.6.9绘制3D图表.doc
│ (2.8.9)--5.6.11图表的保存.doc
│ [2.2.1]--数据分析概述(1).mp4
│ [2.2.2]--1.2数据分析流程(1).mp4
│ [2.2.3]--1.3数据分析的常用工具(1).mp4
│ [2.3.1]--搭建python开发环境.mp4
│ [2.3.2]--集成开发环境pychar.mp4
│ [2.3.3]--数据分析标准环境Anaconda.mp4
│ [2.3.4]--文学式开发工具JupyterNotebook.mp4
│ [2.3.5]--科学计算工具IPython.mp4
│ [2.4.1]--初识Pandas(1).mp4
│ [2.4.2]--Series对象-创建一个Series对象(1).mp4
│ [2.4.3]--Series对象-Series索引(1).mp4
│ [2.4.4]--pandas导入外部数据.mp4
│ [2.4.5]--pandas数据导出.mp4
│ [2.5.1]--DataFrame对象.mp4
│ [2.5.2]--pandas日期数据处理.mp4
│ [2.5.3]--pandas时间序列.mp4
│ [2.5.4]--pandas数据格式化(1).mp4
│ [2.5.5]--pandas索引设置(1).mp4
│ [2.6.1]--数据分析图表概述(1).mp4
│ [2.6.2]--Matplotlib概述-Matplotlib简介.mp4
│ [2.6.3]--Matplotlib概述-Matplotlib安装.mp4
│ [2.6.4]--基本绘图plot函数1(1).mp4
│ [2.6.5]--基本绘图plot函数2(1).mp4
│ [2.6.6]--绘制折线图.mp4
│ [2.6.7]--seaborn图表概述.mp4
│ [2.6.8]--seaborn绘制折线图.mp4
│ [2.7.1]--设置画布(2).mp4
│ [2.7.2]--设置坐标轴(2).mp4
│ [2.7.3]--添加文本标签(2).mp4
│ [2.7.4]--设置标题和图例(2).mp4
│ [2.7.5]--添加注释(1).mp4
│ [2.7.6]--调整图表与画布边缘间距(1).mp4
│ [2.7.7]--绘制柱形图(1).mp4
│ [2.7.8]--seaborn绘制直方图.mp4
│ [2.8.10]--图表的保存.mp4
│ [2.8.1]--绘制直方图.mp4
│ [2.8.2]--绘制散点图.mp4
│ [2.8.3]--绘制面积图.mp4
│ [2.8.4]--绘制热力图.mp4
│ [2.8.5]--绘制箱形图1.mp4
│ [2.8.6]--绘制箱形图2.mp4
│ [2.8.7]--绘制3D图表.mp4
│ [2.8.8]--绘制多个子图表1.mp4
│ [2.8.9]--绘制多个子图表2.mp4
│
├─{03}--项目二二手房房价数据分析
│ #3.1#--图文.pdf
│ #3.2#--图文.pdf
│ #3.3#--图文.pdf
│ #3.4#--图文.pdf
│ #3.5#--图文.pdf
│ (3.2.1)--1.25Pandas数据抽取.ppt
│ (3.2.10)--4.2.2设置百分比.doc
│ (3.2.2)--1.29Pandas数据清洗.ppt
│ (3.2.3)--1.33Pandas数据格式化.ppt
│ (3.2.4)--3.5pandas数据抽取.doc
│ (3.2.5)--3.7.1查看出处理缺失值.doc
│ (3.2.6)--3.7.2重复值处理.doc
│ (3.2.7)--3.7.3异常值的检测与处理.doc
│ (3.2.8)--4.2.1设置小数位数.doc
│ (3.2.9)--4.2.3设置千位分隔符.doc
│ (3.3.1)--1.31Pandas数据排序与排名.ppt
│ (3.3.2)--1.32Pandas数据计算.ppt
│ (3.3.3)--3.9.1数据排序(1).doc
│ (3.3.4)--3.9.2数据排名(1).doc
│ (3.3.5)--4.1.1求和（sum函数）(1).doc
│ (3.3.6)--4.1.2求均值（mean函数）(1).doc
│ (3.4.1)--1.34Pandas数据分组统计.ppt
│ (3.4.10)--4.1.9求分位数.doc
│ (3.4.11)--5.6.4绘制饼形图.doc
│ (3.4.2)--4.3.1分组统计groupby函数.doc
│ (3.4.3)--4.3.2对分组数据进行迭代.doc
│ (3.4.4)--4.1.3求最大值(max函数).doc
│ (3.4.5)--4.1.4求最小值（min函数）.doc
│ (3.4.6)--4.1.5求中位数（median函数）.doc
│ (3.4.7)--4.1.6求众数（mode函数）.doc
│ (3.4.8)--4.1.7求方差（var函数）.doc
│ (3.4.9)--4.1.8标准差（数据标准化std函数）.doc
│ (3.5.1)--1.26Pandas增加数据.ppt
│ (3.5.2)--1.27Pandas修改数据.ppt
│ (3.5.3)--1.28Pandas删除数据.ppt
│ (3.5.4)--3.6.1pandas增加数据.doc
│ (3.5.5)--3.6.2pandas修改数据.doc
│ (3.5.6)--3.6.3pandas删除数据.doc
│ [3.2.1]--pandas数据抽取.mp4
│ [3.2.2]--pandas数据清洗.mp4
│ [3.2.3]--pandas数据格式化.mp4
│ [3.3.1]--pandas数据排序与排名.mp4
│ [3.3.2]--pandas数据计算1.mp4
│ [3.3.3]--pandas数据计算2.mp4
│ [3.4.1]--pandas数据分组统计.mp4
│ [3.4.2]--绘制简单的饼形图.mp4
│ [3.4.3]--基础饼形图.mp4
│ [3.4.4]--绘制环形图.mp4
│ [3.4.5]--seaborn绘制散点图.mp4
│ [3.5.1]--pandas增加数据.mp4
│ [3.5.2]--pandas修改数据.mp4
│ [3.5.3]--pandas删除数据.mp4
│ [3.5.4]--seaborn绘制线性回归模型.mp4
│
├─{04}--项目三使用jieba分词实现京东用户评价词云
│ #4.1#--图文.pdf
│ #4.2#--图文.pdf
│ #4.3#--图文.pdf
│ (4.2.1)--1.42文本数据分析工具(1).ppt
│ (4.2.2)--1.43文本预处理.ppt
│ (4.2.3)--如何对读取的文件内容进行分词.doc
│ (4.3.1)--1.45文本相似度.ppt
│ (4.3.2)--1.46文本分类.ppt
│ (4.3.3)--自定义词云图颜色.doc
│ (4.3.4)--自行构造词云图中中文停用词.doc
│ [4.2.1]--文本数据分析工具.mp4
│ [4.2.2]--文本预处理.mp4
│ [4.3.1]--文本相似度.mp4
│ [4.3.2]--文本分类.mp4
│
└─{05}--项目四使用nltk实现用户评价情感分析
#5.1#--图文.pdf
#5.2#--图文.pdf
#5.3#--图文.pdf
(5.2.1)--1.30Pandas索引设置.ppt
(5.2.2)--1.37Pandas数据合并.ppt
(5.2.3)--1.25Pandas数据抽取(1).ppt
(5.2.4)--4.6.1数据合并（使用Merge方法）(1).doc
(5.2.5)--4.6.2数据合并（使用Concat方法）(1).doc
(5.2.6)--3.5pandas数据抽取(1).doc
(5.3.1)--6.1.1NumPy概述.ppt
(5.3.10)--6.3.4数组重塑.ppt
(5.3.11)--6.3.5数组的增、删、改、查.ppt
(5.3.12)--6.1.1NumPy概述.doc
(5.3.13)--6.1.2安装NumPy模块.doc
(5.3.14)--6.1.3数组的相关概念.doc
(5.3.15)--6.2.4生成随机数组.doc
(5.3.2)--6.1.2安装NumPy模块.ppt
(5.3.3)--6.2.4生产随机数组.ppt
(5.3.4)--6.2.2不同方式创建数组.ppt
(5.3.5)--6.1.3数组的相关概念.ppt
(5.3.6)--6.2.5从已有的数组中创建数组.ppt
(5.3.7)--6.3.1数组的数据类型.ppt
(5.3.8)--6.3.2数组运算.ppt
(5.3.9)--6.3.3数组的索引和切片.ppt
[5.2.1]--pandas数据抽取(1).mp4
[5.2.2]--pandas索引设置.mp4
[5.2.3]--pandas数据合并.mp4
[5.3.10]--生成随机数组1.mp4
[5.3.11]--生成随机数组2.mp4
[5.3.12]--数组的数据类型.mp4
[5.3.13]--数组运算.mp4
[5.3.14]--数组的索引和切片.mp4
[5.3.15]--数组重塑.mp4
[5.3.16]--数组的增删改查.mp4
[5.3.17]--Numpy创建矩阵.mp4
[5.3.18]--Numpy矩阵运算1.mp4
[5.3.19]--Numpy矩阵运算2.mp4
[5.3.1]--初识Numpy.mp4
[5.3.20]--Numpy数学运算函数1.mp4
[5.3.21]--Numpy数学运算函数2.mp4
[5.3.22]--Numpy统计分析函数1.mp4
[5.3.23]--Numpy统计分析函数2.mp4
[5.3.24]--Numpy统计分析函数3.mp4
[5.3.2]--数组的相关概念.mp4
[5.3.3]--创建简单的数组.mp4
[5.3.4]--不同方式创建数组.mp4
[5.3.5]--从数值范围创建数组1.mp4
[5.3.6]--从数值范围创建数组2.mp4
[5.3.7]--从已有的数组中创建数组1.mp4
[5.3.8]--从已有的数组中创建数组2.mp4
[5.3.9]--从已有的数组中创建数组3.mp4