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數(shù)據(jù)分析 python課程

課程背景：
在當(dāng)今數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的時(shí)代，Python成為*的數(shù)據(jù)分析工具之一。掌握Python語(yǔ)言和數(shù)據(jù)分析技能，能夠讓企業(yè)在競(jìng)爭(zhēng)中更具優(yōu)勢(shì)。本課程旨在幫助學(xué)員掌握Python語(yǔ)言的使用，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的基本步驟和過(guò)程，并熟練運(yùn)用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和可視化呈現(xiàn)。

課程收益：
● 搭建Python開(kāi)發(fā)環(huán)境，掌握Python語(yǔ)言基礎(chǔ)；
● 理解數(shù)據(jù)分析的基本思想和過(guò)程；
● 掌握常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，能夠使用Python訪問(wèn)、操作數(shù)據(jù)集；
● 熟練運(yùn)用Python的統(tǒng)計(jì)功能；
● 理解統(tǒng)計(jì)分析原理，掌握統(tǒng)計(jì)分析常用的方法；
● 熟練使用matplotlib模塊，繪制各類數(shù)據(jù)可視化圖形；
● 能夠解讀圖形，形成業(yè)務(wù)結(jié)論和業(yè)務(wù)策略。

課程對(duì)象：適合對(duì)數(shù)據(jù)分析感興趣的職場(chǎng)人員，包括但不限于數(shù)據(jù)分析師、業(yè)務(wù)分析師、市場(chǎng)營(yíng)銷人員、財(cái)務(wù)分析師等。

課程大綱
第一講：Python語(yǔ)言入門與環(huán)境搭建
一、Python簡(jiǎn)介與特點(diǎn)
1、Python語(yǔ)言的歷史背景和發(fā)展
2、Python的特點(diǎn)，如簡(jiǎn)潔、易讀、動(dòng)態(tài)類型等
二、Python開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建
1、安裝Python解釋器和開(kāi)發(fā)環(huán)境（IDE）
2、Anaconda安裝管理包與Pycharm編譯環(huán)境
3、PIP第三方包管理工具應(yīng)用
4、確認(rèn)環(huán)境配置成功，并進(jìn)行簡(jiǎn)單的驗(yàn)證
三、Python基礎(chǔ)語(yǔ)法與數(shù)據(jù)類型
1、Python入門之旅——開(kāi)始編寫第1段Python語(yǔ)句
2、變量與賦值：理解變量概念，學(xué)習(xí)如何給變量賦值
3、Python代碼書寫規(guī)范與要求建議
4、數(shù)據(jù)類型：掌握Python中的基本數(shù)據(jù)類型，如整數(shù)、浮點(diǎn)數(shù)、字符串等
5、運(yùn)算符：學(xué)習(xí)算術(shù)運(yùn)算符、邏輯運(yùn)算符等的使用
6、字符串格式化必知的兩大方法
7、控制流語(yǔ)句
1）if條件判斷
2）While循環(huán)
3）for循環(huán)
四、常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)介紹
1、列表（List）
1）列表的創(chuàng)建與應(yīng)用特點(diǎn)
2）列表的索引與切片
3）列表必知的添加與編輯元素技巧（Append、extend、drop等）
4）列表常用的方法使用技巧與應(yīng)用案例介紹
5）列表推導(dǎo)式的應(yīng)用技巧
2、字典（Dictionary）
1）鍵值對(duì)、增刪改查等操作
2）字典常用方法items、Keys、values等方法應(yīng)用技巧
3、元組（Tuple）：不可變序列的特點(diǎn)

第二講：掌握常見(jiàn)必知的Python數(shù)據(jù)分析庫(kù)
一、常用統(tǒng)計(jì)功能庫(kù)介紹
1、OS庫(kù)：文件與文件夾管理必知操作
1）OS管理文件
2）OS管理文件夾
3）遍歷OS文件夾
2、NumPy庫(kù)：學(xué)習(xí)NumPy數(shù)組的創(chuàng)建和基本操作
1）NumPy數(shù)組對(duì)象
2）NumPy的數(shù)值類型
3）選擇NumPy數(shù)組元素
4）Numpy數(shù)組的切片與索引
5）Numpy數(shù)組的序列化與廣播機(jī)制
6）常見(jiàn)Numpy數(shù)組的合并方法（vstack、hstack等）
3、Pandas庫(kù)：學(xué)習(xí)Pandas的Series和Dataframe結(jié)構(gòu)及其常用操作
1）Pandas的安裝與概覽
2）Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之Dataframe
3）Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之Series
4）建立 pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)常見(jiàn)的4種方法
5）利用pandas索引引用元素（loc與iloc方法應(yīng)用）
6）利用Pandas查詢與篩選數(shù)據(jù)
7）利用Pandas的Dataframe進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)算
8）如何對(duì)Pandas進(jìn)行排序（sort_index與sort_values）
9）Dataframe合并的方法（merge、concat）
4、Pandas讀取與寫入文件方法
1）讀取與寫入Excel文件技巧
2）讀取與寫入CSV文件技巧
5、利用Pandas清洗數(shù)據(jù)
1）處理缺失數(shù)據(jù)問(wèn)題
2）處理重復(fù)數(shù)據(jù)
3）規(guī)范數(shù)據(jù)格式
4）處理日期數(shù)據(jù)(to_datetime)
6、Pandas數(shù)據(jù)分析方法與技巧
1）利用Pandas的Dataframe實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)聚合（Groupby）  
2）數(shù)據(jù)透視表(Pivot_table)應(yīng)用技巧
3）利用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)排名分析
4）對(duì)文本列表進(jìn)行分類聚合統(tǒng)計(jì)
5）對(duì)數(shù)據(jù)分析標(biāo)簽分類分析
6）對(duì)數(shù)據(jù)帕累托分析
7）數(shù)據(jù)聚合：學(xué)習(xí)如何對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組并進(jìn)行聚合操作
8）數(shù)據(jù)匯總：學(xué)習(xí)如何對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序和統(tǒng)計(jì)匯總

第三講：數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用技巧
一、Matplotlib應(yīng)用技巧
1、Matplotlib庫(kù)概述：了解Matplotlib在數(shù)據(jù)可視化中的作用
2、基本繪圖方法：學(xué)習(xí)繪制折線圖、散點(diǎn)圖、柱狀圖等基本圖形
1）Matplotlib的子庫(kù)
2）Matplotlib繪圖入門
3）折線圖
4）柱形圖
5）散點(diǎn)圖
3、圖形樣式：設(shè)置標(biāo)題、軸標(biāo)簽、圖例等圖形元素
4、多圖合并：將多個(gè)圖形合并在同一畫布中進(jìn)行展示
5、分析可視化圖表對(duì)業(yè)務(wù)決策與指導(dǎo)的價(jià)值

第四講：數(shù)據(jù)爬蟲(chóng)與數(shù)據(jù)分析
1、數(shù)據(jù)爬蟲(chóng)的應(yīng)用場(chǎng)景與意義
2、數(shù)據(jù)爬蟲(chóng)的應(yīng)用步驟
3、如何利用數(shù)據(jù)爬蟲(chóng)抓取相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析

第五講：數(shù)據(jù)分析方法與數(shù)據(jù)挖掘簡(jiǎn)介
一、數(shù)據(jù)分析方法簡(jiǎn)介
1、數(shù)據(jù)相關(guān)分析
2、數(shù)據(jù)回歸分析進(jìn)行預(yù)測(cè)
3、利用Python實(shí)現(xiàn)相關(guān)與回歸分析
二、數(shù)據(jù)挖掘簡(jiǎn)介
1、數(shù)據(jù)挖掘的意義
2、數(shù)據(jù)挖掘的步驟簡(jiǎn)介
3、與數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)的Python包

Python數(shù)據(jù)分析綜合案例演練：
1、通過(guò)綜合實(shí)例熟悉數(shù)據(jù)分析的全過(guò)程與步驟
2、數(shù)據(jù)獲取
3、數(shù)據(jù)清洗與數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
4、數(shù)據(jù)分析與可視化
5、數(shù)據(jù)分析結(jié)果的意義解析
6、自動(dòng)化報(bào)表案例分享
7、用戶價(jià)值分析分享

數(shù)據(jù)分析 python課程