meyeeka高级数据分析课程内容解析
课程模块与核心知识点
- 数据清洗技术:包括缺失值处理、异常值检测与标准化(张伟,2022)
- 机器学习模型:涵盖线性回归、决策树与聚类算法
- 可视化分析:掌握Tableau与Power BI工具应用
典型应用场景
行业领域 | 适用技术 | 案例成果 |
零售行业 | 用户画像分析 | 提升30%客户复购率 |
医疗健康 | 疾病预测模型 | 准确率达92.3%(李娜,2023) |
学习路径建议
- 完成Python基础语法学习
- 掌握Pandas数据操作库
- 实践Scikit-learn模型构建
- 参与企业级数据分析项目
课程特色
实践导向:80%课程内容为真实商业案例
斜体标注:本课程严格遵守数据伦理规范,所有案例均通过脱敏处理
转载请注明出处: 厦门号
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