数据清洗与重构：当我们可以比较熟练的操作数据并认识这个数据之后，我们需要将原始数据变为一个可用好用的数据，为之后放入模型做准备

建模和评估：我们根据任务需求不同，要考虑建立什么模型，我们将使用流行的sklearn库，建立模型。评估我们模型的好坏，对模型做优化。

通关方法

教程的代码都是jupyter形式， 每部分教程都分为课程+答案两部分。学习期间，在课程代码中，完成所有的学习，自己查找资料，自己完成里面的代码操作，思考部分以及心得。之后可以和小伙伴讨论，分享资料和心得。关于答案部分，大家可以参考，但是由于数据分析本身是开放的，所以答案也是开放式的，更多希望大家可以有自己理解和答案。如果需要参考，答案部分提供了参考。

课程：按要求敲出自己的代码

参考答案 学习反馈

作为一个没基础的小白学习者，这期动手学数据分析我学得很舒服，教程也比较简单和清楚，整体学下来感觉是很流畅的。每个task我都会把教程看两遍。第一遍只看教程，按着教程思路顺下来，看完以后再啃利用Python进行数据分析这本书，边看边做笔记（顺便把csdn写了）作业的拓展性这里必须给我加分，然后第二遍看教程就是完全不看答案把作业和思考做完。基本上学完还是很有成就感的，而且真的有学到很多东西。这个课程作为一个数据分析的入门课程，真的巨赞！

——华北电力大学，吴丹飞

首先这个学习文档做得很好，很有引导性，也是我看下来项目中比较好的一种学习方式——主动学习，不懂就搜索、问。作为有Python数据分析基础的学员很有复习、提高、巩固的功能。项目相对来说没有那么的贴切生活。建模那一块我之前有接触过，但是我搞不懂就没什么可建议的了.

——李晴晴

帮助还不小，因为后面做项目感觉还在不断用这些技巧，非常有用。我觉得可以加点数据分析的分析思路过程。 （作者：这是重点更新的部分）

——V1.0 版组队学习参与者

作为一个没基础的小白学习者，这期动手学数据分析我学得很舒服，教程也比较简单和清楚，整体学下来感觉是很流畅的。每个task我都会把教程看两遍。第一遍只看教程，按着教程思路顺下来，看完以后再啃利用Python进行数据分析这本书，边看边做笔记（顺便把csdn写了）作业的拓展性这里必须给我加分，然后第二遍看教程就是完全不看答案把作业和思考做完。基本上学完还是很有成就感的，而且真的有学到很多东西。这个课程作为一个数据分析的入门课程，真的巨赞！

——华北电力大学，吴丹飞

首先这个学习文档做得很好，很有引导性，也是我看下来项目中比较好的一种学习方式——主动学习，不懂就搜索、问。作为有Python数据分析基础的学员很有复习、提高、巩固的功能。项目相对来说没有那么的贴切生活。建模那一块我之前有接触过，但是我搞不懂就没什么可建议的了.

——李晴晴

帮助还不小，因为后面做项目感觉还在不断用这些技巧，非常有用。我觉得可以加点数据分析的分析思路过程。 （作者：这是重点更新的部分）

——V1.0 版组队学习参与者

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核心贡献者陈安东

Datawhale成员，中央民族大学 | Queen Marry University of London

贡献者金娟娟

Datawhale成员，浙江大学硕士

贡献者杨佳达

Datawhale成员，数据挖掘工程师

贡献者老表

Datawhale成员，公号简说Python

教程开源学习贡献者

红空星：组织成员，数据分析师

李空玲：组织成员，算法工程师

高立业：组织成员，太原理工硕士

张文涛：组织成员，中山大学博士

一键三连，一起学习⬇️返回搜狐，查看更多