Python数据分析与可视化实战

课程背景

在当今数据驱动的时代，Python成为最受欢迎的数据分析工具之一。掌握Python语言和数据分析技能，能够让企业在竞争中更具优势。本课程旨在帮助学员掌握Python语言的使用，学习数据分析的基本步骤和过程，并熟练运用Python进行数据分析和可视化呈现。

课程收益

1. 搭建Python开发环境，掌握Python语言基础；
2. 理解数据分析的基本思想和过程；
3. 掌握常用数据结构，能够使用Python访问、操作数据集；
4. 熟练运用Python的统计功能；
5. 理解统计分析原理，掌握统计分析常用的方法；
6. 熟练使用matplotlib模块，绘制各类数据可视化图形；
7. 能够解读图形，形成业务结论和业务策略。

授课对象

适合对数据分析感兴趣的职场人员，包括但不限于数据分析师、业务分析师、市场营销人员、财务分析师等。

课程时间

本课程标准时长为3天，每天6小时，具体根据企业需求进行定制。

课程大纲

Python语言入门与环境搭建

Python简介与特点

• Python语言的历史背景和发展
• Python的特点，如简洁、易读、动态类型等

Python开发环境搭建

• 安装Python解释器和开发环境（IDE）
• Anaconda与PyCharms集成包区别与应用
• 确认环境配置成功，并进行简单的验证

Python基础语法与数据类型

• Python入门之旅——开始编写第1段Python语句
• 变量与赋值：理解变量概念，学习如何给变量赋值
• Python代码书写规范与要求建议
• 数据类型：掌握Python中的基本数据类型，如整数、浮点数、字符串等
• 运算符：学习算术运算符、逻辑运算符等的使用
• 字符串格式化必知的两大方法
• 控制流语句
  • if条件判断
  • While循环
  • for循环

常用数据结构介绍

• 列表（List）
  • 列表的创建与应用特点
  • 列表的索引与切片
  • 列表必知的添加与编辑元素技巧（Append、extend、drop等）
  • 列表常用的方法使用技巧与应用案例介绍
  • 列表推导式的应用技巧
• 字典（Dictionary）
  • 键值对、增删改查等操作
  • 字典常用方法items、Keys、values等方法应用技巧
• 元组（Tuple）：不可变序列的特点

掌握常见必知的Python数据分析库

常用统计功能库介绍

NumPy库：学习NumPy数组的创建和基本操作

• NumPy数组对象　
• NumPy的数值类型　
• 选择NumPy数组元素　
• Numpy数组的切片与索引
• Numpy数组的序列化与广播机制
• 常见Numpy数组的合并方法（vstack、hstack等）

Pandas库：学习Pandas的Series和DataFrame结构及其常用操作

• Pandas的安装与概览　
• Pandas数据结构之DataFrame　
• Pandas数据结构之Series　
• 建立 pandas数据结构常见的4种方法
• 利用pandas索引引用元素（loc与iloc方法应用）
• 利用Pandas查询与筛选数据　
• 利用Pandas的DataFrame进行统计计算
• 如何对Pandas进行排序（sort_index与sort_values）
• DataFrame合并的方法（merge、concat）

Pandas读取与写入文件方法

• 读取与写入Excel文件技巧
• 读取与写入CSV文件技巧

利用Pandas清洗数据

• 处理缺失数据问题
• 处理重复数据
• 规范数据格式
• 处理日期数据(to_datetime)　

Pandas数据分析方法与技巧

• 利用Pandas的DataFrame实现数据聚合（Groupby）　
• 数据透视表(Pivot_table)应用技巧
• 利用Pandas进行数据排名分析
• 对文本列表进行分类聚合统计
• 对数据分析标签分类分析
• 对数据帕累托分析
• 数据聚合：学习如何对数据进行分组并进行聚合操作
• 数据汇总：学习如何对数据进行排序和统计汇总

数据可视化应用技巧

Matplotlib应用技巧

• Matplotlib库概述：了解Matplotlib在数据可视化中的作用
• 基本绘图方法：学习绘制折线图、散点图、柱状图等基本图形
  • Matplotlib的子库　
  • Matplotlib绘图入门　
  • 折线图
  • 柱形图
  • 散点图　
• 图形样式：设置标题、轴标签、图例等图形元素
• 多图合并：将多个图形合并在同一画布中进行展示
• 分析可视化图表对业务决策与指导的价值

统计分析与常见分析方法

• 假设检验——常用假设检验与实例分析
• 相关性分析——学习如何判断变量之间的相关性以及如何应用相关性分析
• 线性回归——线性回归模型、分析结果呈现与解读;实例：商品价格预测
• 时间序列分析——时间序列基本处理、时间序列模型构建与结果解读

掌握数据分析方法与思维

数据分析意义

• 大数据时代数据的重要性
• 数据分析对企业的应用价值
• 数据分析三大作用与目的

数据分析业务指标

• 搭建数据分析框架与指标体系
• 业务指标的重要性
• 如何形成业务指标体系
• 北极星业务指标的确立及重要性

Python数据分析综合案例

• 通过实例熟悉数据分析的全过程与步骤
• Python数据分析环境
•  数据获取
•  数据清洗与数据转换
•  数据分析
•  数据可视化
•  数据分析结果的意义解析

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