课程链接: https://www.udemy.com/course/rohitbasistgurjar-data-analysis-project-on-electoral-bond/
近日，我发现了一门非常实用的Udemy课程——《Data Analysis Project on Electoral Bond in Python Colab》，它专注于通过Python和Google Colab平台，分析印度选举委员会提供的电子债券数据。课程内容丰富，适合希望提升数据分析技能，了解政治资金流向的学习者。
课程首先介绍了数据的来源和背景，包括2019年至2024年的购买与赎回数据。通过详细的数据清洗与合并步骤，学习者可以掌握处理复杂数据集的技巧。课程重点还涵盖了关键发现的挖掘，例如：
– 购买与赎回的时间差分析，发现大部分债券在购买后不超过15天即被赎回
– 主要购买机构和政治党派的分析，揭示了资金流向的趋势
– 时间和金额的趋势变化，帮助理解政治资金的动态
在实战部分，课程指导学员如何利用Python的pandas库进行数据透视表、时间序列分析等，提升实际操作能力。无论你是数据分析初学者还是对政治资金流感兴趣的研究者，这门课程都值得一试。强烈推荐给希望系统学习数据分析技巧，并应用于实际政治经济研究的朋友们！
通过完成课程，你将掌握如何处理大规模金融数据，理解债券购买和赎回的模式，为未来的研究或工作提供坚实的基础。
课程链接: https://www.udemy.com/course/rohitbasistgurjar-data-analysis-project-on-electoral-bond/