透過 Kagle 上面公開之 Netflix 資料，做出有意義的分析。
分析 netflix movie, TV Show 佔比
分析 netflix 目標族群
分析 netflix 影片發行國家數量統計
製作根據每個影集、電影的簡介製作 wordcloud
透過 內政部實價登錄 的資料對四都作分析並且視覺化
109年度四都房地產總交易數量柱狀圖
109年度四都房地產交易總價 boxplot
109年度四都房地產交易每坪價格 boxplot
- D01 NumPy 套件基本操作
- D02 NumPy 陣列進階操作
- D03 NumPy 陣列運算及數學 Universal Functions (ufunc)
- D04 NumPy 陣列邏輯函式 (Logic functions)
- D05 NumPy 統計函式 Universal Functions (ufunc)
- D06 使用 NumPy 存取各種檔案內容
- D07 NumPy 的矩陣函式與線性代數應用
- D08 NumPy 結構化陣列 (Structured Arrays)
- D09 使用 Pandas 讀寫各種常用的檔案格式
- D10 Pandas 資料索引操作 (資料過濾、選擇與合併)
- D11 pandas 類別資料與缺失值處理
- D12 pandas 常見圖表程式設計
- D13 pandas 統計函式使用教學
- D14 用 pandas 撰寫樞紐分析表
- D15 pandas Split-Apply-Combine Strategy
- D16 pandas 時間序列
- D17 pandas 效能調校
- D18 Python 資料視覺化工具與常見統計圖表介紹
- D19 使用 Matplotlib 繪製各種常用圖表
- D20 使用 Seaborn 進行資料視覺化
- D21 運用實際資料集進行資料視覺化練習
- D22 結合 Pandas 與 Matploglib 進行進階資料視覺化練習
- D23 BOKEH - 輕鬆以網頁呈現視覺化圖表
- D24 Basemap 進行地理資訊繪圖
- D25 使用 PANDAS 與 BASEMAP 將數據整合於地理資訊圖表
- D26 用統計描述資料的樣態
- D28 用機率分布描述亂中有序的世界－ 離散型分配 (1)
- D29 用機率分布描述亂中有序的世界－ 離散型分配 (2)
- D30 用機率分佈描述亂中有序的世界－連續型分配
- D30 用貝式定理讓你決策更精準
- D31 掌握 A/B test的精隨 - 假設檢定的概念
- D32 掌握 AB test 的精隨 - 假設檢定的進階概念與種類
- D33 A/B test 的執行流程與計算
- D34 淺談資料科學與EDA所扮演的角色與重要性
- D35 探索性資料分析(EDA)_數據理解與重覆和遺失值處理
- D36 探索性資料分析(EDA)_異常值偵測
- D37 探索性資料分析(EDA)_遺失值與異常值的進階補值策略
- D38 探索性資料分析(EDA)_探討變數之間的關係
- D39 探索性資料分析(EDA)_從資料中生成特徵
- D40 探索性資料分析(EDA)_從資料中選取好的特徵
- 電商網頁銷售改進效果之 A/B Test 分析(基礎篇)
- Udacity 教學網站註冊效果之 A/B Test 分析 (進階篇)