第一周

第1天目标：数据分析与挖掘概述、熟悉项目流程、查漏补缺上午：概述+流程+技术（结合案例实战）下午：案例实战讲解：项目流程、实战项目详细流程以及技术、查漏补缺、介绍数据来源项目1 从收入预测分析开始（数据分析+数据清洗+数据可视化+数据挖掘）第2天目标：熟悉爬虫、数据分析、数据可视化、项目流程、查漏补缺项目2 《二手房查询系统》（数据爬虫+数据清洗+数据分析+数据可视化）第3天目标：经典项目实战+查漏补缺（pd/plt）项目3 公司理想客户分析第4天目标：经典项目实战项目4 泰坦尼克号第5天总结、强化

第二周第1天目标：经典项目实战电信客户流失数据第2天目标：熟悉项目流程、查漏补缺假新闻预测第3天指导做项目第4天指导做项目第5天项目答辩

仅限学习使用

X_train,X_test, y_train, y_test =train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.25, random_state=0,stratify=y)

train_data：所要划分的样本特征集

train_target：所要划分的样本结果

test_size：样本占比，如果是整数的话就是样本的数量

random_state：是随机数的种子。

随机数种子：其实就是该组随机数的编号，在需要重复试验的时候，保证得到一组一样的随机数。比如你每次都填1，其他参数一样的情况下你得到的随机数组是一样的。但填0或不填，每次都会不一样。

train_data：所要划分的样本特征集 ​

train_target：所要划分的样本结果 ​

test_size：样本占比，如果是整数的话就是样本的数量 ​

random_state：是随机数的种子。 ​

随机数种子：其实就是该组随机数的编号，在需要重复试验的时候，保证得到一组一样的随机数。比如你每次都填1，其他参数一样的情况下你得到的随机数组是一样的。但填0或不填，每次都会不一样。 ​

train_data：所要划分的样本特征集

train_target：所要划分的样本结果

test_size：样本占比，如果是整数的话就是样本的数量

random_state：是随机数的种子。

随机数种子：其实就是该组随机数的编号，在需要重复试验的时候，保证得到一组一样的随机数。比如你每次都填1，其他参数一样的情况下你得到的随机数组是一样的。但填0或不填，每次都会不一样。