Python数据分析入门运动员信息分析案例数据2

通过学习本教程，掌握使用 Python 语言进行数据分析的技能。

本研究统计分析了世界羽联2008年男子单打、女子单打年终排名前50名运动员的年龄、身高、体重和克托莱指数特征，探讨世界顶级羽毛球运动员的体能特征。

这个课程教授了初级Python数据分析的基本概念。学习完本课程后，你将能够熟练进行描述性统计、推断性统计、数据可视化和预测性分析，满足商业运营和科研中的数据处理需求。

本研究采用文献资料法、专家访谈法和数理统计法，对2003年参加中国青年男子排球联赛的运动员进行了身体素质测试数据的统计分析。研究建立了身体素质各项指标的评价标准，并分析了各指标对运动员身体素质的重要影响程度。综合评价结果有助于教练员在身体素质训练中的合理控制。

在数据分析师培训中，学习Python基础是必不可少的一部分。

使用 Python 进行数据分析，了解其优势、功能和应用。

使用pandas进行Python数据分析是非常有效的。

python数据分析实战数据集，适合初学者练习使用。

作者： Wes McKinney页数： 550语言： 英文出版商： O'Reilly Media出版日期： 2017-09-25ISBN-10： 1491957662ISBN-13： 9781491957660目录：- 前言- Python 语言基础、IPython 和 Jupyter 笔记本- 内置数据结构、函数和文件- NumPy 基础：数组和矢量化计算- pandas 入门- 数据加载、存储和文件格式- 数据清洗和准备- 数据处理：连接、合并和重塑- 绘图和可视化- 数据汇总和组操作- 插曲：数据分析示例- 时间序列- 高级 NumPy- 使用 pandas 的建模库- 示例数据集- 附录：高级 IPython 和 Jupyter