刘凌峰：从Python数据分析到数据化运营

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课程概要

培训时长 : 3天

课程价格 : 扫码添加微信咨询

课程分类 : 工作技能

课程编号 : 23889

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适用对象

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

课程介绍

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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