Python數(shù)據(jù)分析與可視化實戰(zhàn)

課程背景

在當今數(shù)據(jù)驅(qū)動的時代，Python成為最受歡迎的數(shù)據(jù)分析工具之一。掌握Python語言和數(shù)據(jù)分析技能，能夠讓企業(yè)在競爭中更具優(yōu)勢。本課程旨在幫助學員掌握Python語言的使用，學習數(shù)據(jù)分析的基本步驟和過程，并熟練運用Python進行數(shù)據(jù)分析和可視化呈現(xiàn)。

課程收益

1. 搭建Python開發(fā)環(huán)境，掌握Python語言基礎；
2. 理解數(shù)據(jù)分析的基本思想和過程；
3. 掌握常用數(shù)據(jù)結構，能夠使用Python訪問、操作數(shù)據(jù)集；
4. 熟練運用Python的統(tǒng)計功能；
5. 理解統(tǒng)計分析原理，掌握統(tǒng)計分析常用的方法；
6. 熟練使用matplotlib模塊，繪制各類數(shù)據(jù)可視化圖形；
7. 能夠解讀圖形，形成業(yè)務結論和業(yè)務策略。

授課對象

適合對數(shù)據(jù)分析感興趣的職場人員，包括但不限于數(shù)據(jù)分析師、業(yè)務分析師、市場營銷人員、財務分析師等。

課程時間

本課程標準時長為3天，每天6小時，具體根據(jù)企業(yè)需求進行定制。

課程大綱

Python語言入門與環(huán)境搭建

Python簡介與特點

• Python語言的歷史背景和發(fā)展
• Python的特點，如簡潔、易讀、動態(tài)類型等

Python開發(fā)環(huán)境搭建

• 安裝Python解釋器和開發(fā)環(huán)境（IDE）
• Anaconda與PyCharms集成包區(qū)別與應用
• 確認環(huán)境配置成功，并進行簡單的驗證

Python基礎語法與數(shù)據(jù)類型

• Python入門之旅——開始編寫第1段Python語句
• 變量與賦值：理解變量概念，學習如何給變量賦值
• Python代碼書寫規(guī)范與要求建議
• 數(shù)據(jù)類型：掌握Python中的基本數(shù)據(jù)類型，如整數(shù)、浮點數(shù)、字符串等
• 運算符：學習算術運算符、邏輯運算符等的使用
• 字符串格式化必知的兩大方法
• 控制流語句
  • if條件判斷
  • While循環(huán)
  • for循環(huán)

常用數(shù)據(jù)結構介紹

• 列表（List）
  • 列表的創(chuàng)建與應用特點
  • 列表的索引與切片
  • 列表必知的添加與編輯元素技巧（Append、extend、drop等）
  • 列表常用的方法使用技巧與應用案例介紹
  • 列表推導式的應用技巧
• 字典（Dictionary）
  • 鍵值對、增刪改查等操作
  • 字典常用方法items、Keys、values等方法應用技巧
• 元組（Tuple）：不可變序列的特點

掌握常見必知的Python數(shù)據(jù)分析庫

常用統(tǒng)計功能庫介紹

NumPy庫：學習NumPy數(shù)組的創(chuàng)建和基本操作

• NumPy數(shù)組對象　
• NumPy的數(shù)值類型　
• 選擇NumPy數(shù)組元素　
• Numpy數(shù)組的切片與索引
• Numpy數(shù)組的序列化與廣播機制
• 常見Numpy數(shù)組的合并方法（vstack、hstack等）

Pandas庫：學習Pandas的Series和DataFrame結構及其常用操作

• Pandas的安裝與概覽　
• Pandas數(shù)據(jù)結構之DataFrame　
• Pandas數(shù)據(jù)結構之Series　
• 建立 pandas數(shù)據(jù)結構常見的4種方法
• 利用pandas索引引用元素（loc與iloc方法應用）
• 利用Pandas查詢與篩選數(shù)據(jù)　
• 利用Pandas的DataFrame進行統(tǒng)計計算
• 如何對Pandas進行排序（sort_index與sort_values）
• DataFrame合并的方法（merge、concat）

Pandas讀取與寫入文件方法

• 讀取與寫入Excel文件技巧
• 讀取與寫入CSV文件技巧

利用Pandas清洗數(shù)據(jù)

• 處理缺失數(shù)據(jù)問題
• 處理重復數(shù)據(jù)
• 規(guī)范數(shù)據(jù)格式
• 處理日期數(shù)據(jù)(to_datetime)　

Pandas數(shù)據(jù)分析方法與技巧

• 利用Pandas的DataFrame實現(xiàn)數(shù)據(jù)聚合（Groupby）　
• 數(shù)據(jù)透視表(Pivot_table)應用技巧
• 利用Pandas進行數(shù)據(jù)排名分析
• 對文本列表進行分類聚合統(tǒng)計
• 對數(shù)據(jù)分析標簽分類分析
• 對數(shù)據(jù)帕累托分析
• 數(shù)據(jù)聚合：學習如何對數(shù)據(jù)進行分組并進行聚合操作
• 數(shù)據(jù)匯總：學習如何對數(shù)據(jù)進行排序和統(tǒng)計匯總

數(shù)據(jù)可視化應用技巧

Matplotlib應用技巧

• Matplotlib庫概述：了解Matplotlib在數(shù)據(jù)可視化中的作用
• 基本繪圖方法：學習繪制折線圖、散點圖、柱狀圖等基本圖形
  • Matplotlib的子庫　
  • Matplotlib繪圖入門　
  • 折線圖
  • 柱形圖
  • 散點圖　
• 圖形樣式：設置標題、軸標簽、圖例等圖形元素
• 多圖合并：將多個圖形合并在同一畫布中進行展示
• 分析可視化圖表對業(yè)務決策與指導的價值

統(tǒng)計分析與常見分析方法

• 假設檢驗——常用假設檢驗與實例分析
• 相關性分析——學習如何判斷變量之間的相關性以及如何應用相關性分析
• 線性回歸——線性回歸模型、分析結果呈現(xiàn)與解讀;實例：商品價格預測
• 時間序列分析——時間序列基本處理、時間序列模型構建與結果解讀

掌握數(shù)據(jù)分析方法與思維

數(shù)據(jù)分析意義

• 大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)的重要性
• 數(shù)據(jù)分析對企業(yè)的應用價值
• 數(shù)據(jù)分析三大作用與目的

數(shù)據(jù)分析業(yè)務指標

• 搭建數(shù)據(jù)分析框架與指標體系
• 業(yè)務指標的重要性
• 如何形成業(yè)務指標體系
• 北極星業(yè)務指標的確立及重要性

Python數(shù)據(jù)分析綜合案例

• 通過實例熟悉數(shù)據(jù)分析的全過程與步驟
• Python數(shù)據(jù)分析環(huán)境
• ?數(shù)據(jù)獲取
• ?數(shù)據(jù)清洗與數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
• ?數(shù)據(jù)分析
• ?數(shù)據(jù)可視化
• ?數(shù)據(jù)分析結果的意義解析

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