从Python数据分析到数据化运营
从Python数据分析到数据化运营详细内容
从Python数据分析到数据化运营
课程背景:
数据分析是职场几乎所有岗位均会使用到的核心技能,但这个技能却并非人人掌握。因此,只要你学习完此课程,就超载了职场中的80%的人。可是面对杂乱且海量的数据,如何快速、规范、准确地进行分析,并提出自己独特的观点,从而推动业务决策的高效进行呢?
课程目标:
本课从工作实际出发,理论结合实践,你将获得一份关于在Python下操作、处理、清洗、规整数据集的完整知识体系。本课程针对Python 3进行了更新,并增加实际案例向你展示如何高效地解决一系列数据分析问题。你将在课程中学习到最新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter等第三方模板的使用廓清
授课对象:
已经使用过PYTHON编程的人员,掌握变量、数据类型、条件判断、循环判断、模块调用等知识点;
想提高学习PYTHON在数据分析中应用的人员。
课程时间:
3小时/课,共6次,合计3天。
授课方式:
理论讲解、实例分析、现场演练、互动问答
编程课程需大量辅导,学员人数不得超过20人。
课程大纲:
走进PYTHON数据分析的殿堂
为何要利用Python进行数据分析?
数据分析的基本流程
搭建Python数据分析环境
数据分析重要的Python库
NumPy
pandas
matplotlib
IPython与Jupyter
SciPy
learn
statsmodels
Python语言基础
IPython基础
Jupyter notebook基本使用
理解和掌握数据分析的“基石”
数据结构:序列、元祖、字典和集合
条件判断语句和循环语句
函数的创建与调用
控制文件与路径
NumPy数组与向量化计算
NumPy ndarray:多维数组对象
通用函数:快速的逐元素数组函数
使用数组进行面向数组编程
使用数组进行文件输入和输出
示例:随机漫步
开始PANDAS数据分析
pandas数据结构介绍
pandas基本功能
描述性统计的概述与计算
创建一个Series对象
Series的索引
DataFrame对象介绍
创建一个DataFrame对象
数据载入、存储及文件格式
文本格式数据的读写
读取Microsoft Excel文件
导入所有EXCEL数据
导入指定Sheet页的数据
指定行索引导入Excel数据
与数据库交互
XML和HTML:网络抓取
抽取一行、一列、多行、多列数据
数据清洗与准备
处理缺失值
数据转换
删除重复值
异常值的检测与处理
处理NA数据
置换和随机抽样
数据排序与排名
Pandas进阶
数据计算:求和、平均、最大、最小、中位数、众数、方差、分位数
数据格式化:设置小数位、百分数
分组统计groupby函数
对分组数据进行迭代快速示例
对分组的某列或多列使用聚合函数
通过字典和Series对象进行分组统计
数据规整:连接、联合与重塑
重排序和层级排序
按层级进行汇总统计
使用DataFrame的列进行索引
联合与合并数据集
对数据进行重塑和透视
绘图与可视化数据
可视化数据分析图表
数据分析图表的作用
如何选择适合的图表类型
Matplotlib图表之初体验
快速示例:绘制张图表
图表的常用设置
快速示例:为体温折线图设置坐标轴标题
常用图表的绘制
绘制折线图
绘制柱形图
绘制直方图
绘制饼形图
绘制散点图
绘制面积图
绘制热力图
绘制箱形图
绘制3D图表
图表的保存
数据统计分析案例实战
对比分析各品牌销量表现TOP10
电商单品销量同比增长情况分析
单品销量定比分析
单品销量环比增长情况分析
产品贡献度分析
学生成绩性别差异分析
广告展现量与费用成本相关性分析
年增长趋势和季节性波动分析
使用岭回归函数实现智能预测房价
【课程体系介绍】
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