厦门号 
emer 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
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