巡洋舰群友的公众号每天进步一点点2015-历史文章目录

以下文章来源于每天进步一点点2015 ，作者每天进步一点点

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每天进步一点点2015 .出版《从零开始学Python数据分析与挖掘》和《数据分析从入门到进阶》，定期与大家分享数据分析和挖掘干货，包括R语言与Python的案例实战、大数据平台架构与应用以及各种福利。欢迎大家的关注与交流，真正做到收获一点点，进步一点点！

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巡洋舰群中，有一位自学数据科学的童鞋，他将自己的学习心得总结成公号文章，和大家分享，已经坚持了两年多了。今天为大家带来他的公众号 每天进步一点点2015的文章合集。

汇总的方式按文章的编辑时间由近到远，希望能够帮助读者快速的找到自己感兴趣的文章，同时也希望自己的文章能够成为你的瑞士军刀：

从零开始学Python【13】–matplotlib(直方图)

从零开始学Python【12】–matplotlib(箱线图)

从零开始学Python【11】–matplotlib(饼图)

从零开始学Python【10】–matplotlib(条形图)

Python自定义函数的参数解读

近7年上海天气数据抓取和分析（含代码）–分析部分

近7年上海天气数据抓取和分析（含代码）–爬虫部分

【干货】– 带你抓取并分析知乎高评分电影

从零开始学Python【9】–pandas(数据框部分04)

从零开始学Python【8】–pandas(数据框部分03)

从零开始学Python【7】–pandas(数据框部分02)

从零开始学Python【6】–pandas(数据框部分01)

从零开始学Python【4】–pandas(序列部分)

从零开始学Python【4】–numpy

从零开始学Python【3】–控制流与自定义函数

从零开始学Python–数值计算及正则表达式

从零开始学Python–数据类型及结构

教你使用常用的字符串处理方法

手把手教你批量读取数据文件

教你明白啥是朴素贝叶斯分类器

干货–基于词库的情感分析

knn到底咋回事？（修改版）

干货–线性回归模型与CART树的比较

干货–C5.0与CART算法实战

浅谈C5.0与CART算法的比较–理论理解

(干货)数据分析案例–以上海二手房为例

通过Python抓取天猫评论数据

借助caret包实现特征选择的工作

使用Python实现豆瓣阅读书籍信息的获取

利用Python读取外部数据文件

Python数据分析之pandas学习（二）

Python数据分析之pandas学习（一）

教你使用caret包(一)–数据预处理

Python数据分析之numpy学习（二）

Python数据分析之numpy学习（一）

决策树算法那些事–CART

灵活的字符串处理包：stringr

SAS之逻辑库、数据集和变量

教你如何获取R的帮助

SAS系统学习之初探

灵活的日期时间处理包——lubridate

使用Python爬取网页图片

数值型数据的探索分析

模型验证的常用武器

教你使用几种常用的等概率抽样法

令人讨厌的非平衡数据

关于序列异常点监控的那些事

手把手教你做客户价值分群

R语言之控制流的使用方法

rattle：数据挖掘的界面化操作

R语言与Tableau集成之可视化应用

使用R语言实现数据分段

使用R绘制几种常用的双坐标轴图形

如何使用R语言解决可恶的脏数据

使用R绘制其他图形之热图及网络图

使用R语言绘制其他图形之相关系数图

使用ggplot2绘制分面图形

ggplot2绘图之图例微调

文本挖掘：手把手教你分析携程网评论数据

基于ggplot2图形的微调

手把手教你使用ggplot2绘制中国地图

教你使用tidyr包进行数据预处理

使用ggplot2绘制饼图

手把手教你使用ggplot2进行数据分布探索

手把手教你使用ggplot2绘制散点图

手把手教你使用ggplot2绘制折线图

手把手教你使用ggplot2绘制条形图

使用plyr包进行数据处理

强大的dplyr包实现数据预处理

Python从0开始(6)–列表、元组、字典和字符串常用函数

手把手教你做文本挖掘

Python从0开始–学习旅程5

基于R语言的主成分和因子分析

运用Logistic模型实现客户流失预警分析

Python从0开始–学习旅程4

关联规则之购物篮分析

Python从0开始–学习旅程3

Python从0开始–学习旅程2

Python从0开始–学习旅程1

R中常用数据挖掘算法包

使用集成算法实现客户流失预警分析

使用支持向量机进行光学字符识别

人工神经网络之乳腺癌识别

连续因变量的预测–葡萄酒评分预测

强大的data.table包

规则学习算法之毒蘑菇识别

朴素贝叶斯分类之垃圾短信识别

分类算法之knn

R语言读取外部数据

ggplot2作图之分面操作

数据探索

R加载xlsx包报错的解决方法

基于R语言的随机森林算法运用

基于R语言的支持向量机实现

聚类之EM算法

缺失值处理方法

干货：QQ聊天记录数据分析

初学ggplot2（三）

初学ggplot2（二）

初学ggplot2（一）

基于R语言的假设检验（二）

基于R语言的假设检验（一）

使用R语言解决半结构化数据向结构化数据的转换

基于R语言的关联规则实现

基于R语言的判别分析

基于R语言的线性回归模型诊断

R语言下的线性回归模型

定性与定量的单变量正态性检验

基于R语言的文本挖掘-分类

基于R语言的数据挖掘之聚类算法–基于密度方法

基于R语言的数据挖掘之聚类算法–层次方法

分类变量和连续变量的相关性度量

基于R语言的数据挖掘之聚类算法–划分方法

Mysql之性能优化–索引的使用

R语言之文本挖掘–分词

MySQL之DML

如何在R语言中使用Logistic回归模型？

MySQL之字符串函数

基于R语言的数据挖掘之决策树（二）

基于R语言的数据挖掘之决策树（一）

实战: RFM模型使用

R语言之字符函数和正则表达式

R语言之数据重塑

R中的apply族函数

数据的分组汇总-基于R的reshape包

每天进步一点点2015

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