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1.Excel系列课程：基本认识与数据整理

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数据分析之EXCEL基础
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在日常数据分析和建模中，大部分时间都是花在数据准备上：加载、清理、转换和重塑。这样的工作占用了数据分析师70%~80%以上的时间。有时，数据存储在文件或数据库中的方式对于分析工作来说并不正确，pandas以及内置的python语言功能提供了一个高级的、灵活的和快速的工具集，使我们能够将数据处理成正确的形式。

本课程视频介绍常见的数据清洗方法：缺失值识别，缺失值填充，重复值识别与处理，重命名轴索引，连续变量的离散化，异常值识别与处理，抽样方法，分类变量的哑变量（指标变量）的生成方法。通过本课程的学习，可以掌握常见的数据清洗方法，让你更加轻松地使用python进行数据分析和数据科学建模。

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