Python数据分析与可视化实战

【课程目的】

搭建Python开发环境，掌握Python语言基础；

理解数据分析的基本思想和过程；

掌握常用数据结构，能够使用Python访问、操作数据集；

熟练运用Python的统计功能；

理解统计分析原理，掌握统计分析常用的方法；

熟练使用matplotlib模块，绘制各类数据可视化图形；

能够解读图形，形成业务结论和业务策略。

【课程大纲】

第一部分、Python语言入门与环境搭建

1.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

2.Python开发环境搭建

安装Python解释器和开发环境（IDE）

Anaconda安装管理包与Pycharm编译环境

PIP第三方包管理工具应用

确认环境配置成功，并进行简单的验证

3.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

4.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

第二部分、掌握常见必知的Python数据分析库

1.常用统计功能库介绍

OS库：文件与文件夹管理必知操作

OS管理文件

OS管理文件夹

遍历OS文件夹

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

第三部分、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

第四部分、数据爬虫与数据分析

数据爬虫的应用场景与意义

数据爬虫的应用步骤

如何利用数据爬虫抓取相关数据进行数据分析

第五部分、数据分析方法与数据挖掘简介

1.数据分析方法简介

数据相关分析

数据回归分析进行预测

利用Python实现相关与回归分析

2.数据挖掘简介

数据挖掘的意义

数据挖掘的步骤简介

与数据挖掘相关的Python包

第六部分、Python数据分析综合案例演练

通过综合实例熟悉数据分析的全过程与步骤

数据获取

数据清洗与数据转换

数据分析与可视化

数据分析结果的意义解析

自动化报表案例分享

用户价值分析分享