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随着云时代的来临,数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内获取、管理处理以及整理海量数据,为企业经营决策提供积极的帮助。数据分析作为一门前沿技术,广泛应用于物联网、云计算、移动互联网等战略性新兴产业。我国目前大数据处于高速发展阶段,其商业价值已经显现出来,特别是有实践经验的数据分析人才更是各企业争夺的热门。
课程概览
本课程全面地介绍数据分析的流程和Python数据分析库的应用,详细讲解利用Python解决企业实际问题的方法。课程共七章,第1章介绍了数据分析的基本概念等相关知识;第2~6章介绍了Python数据分析的常用库及其应用,涵盖NumPy数值计算、数据可视化、pandas统计分析、使用pandas进行数据预处理、使用scikit-learn构建模型,较为全面地阐述了Python数据分析方法;第7章结合之前所学的数据分析技术,进行企业综合案例数据分析。
课程大纲
- 第1章数据分析概述
-     第1节认识数据分析
-     第2节Python数据分析的工具
-     第3节安装Python的Anaconda发行版
-     第4节掌握Jupyter Notebook常用功能
- 第2章NumPy数值计算基础
-     第1节NumPy数组对象ndarray
-     第2节NumPy矩阵、线性代数运算与通用函数
-     第3节利用NumPy进行统计分析
- 第3章Pandas基础
-     第1节读/写不同数据源的数据
-     第2节DataFrame数据结构
-     第3节转换与处理时间序列数据
-     第4节使用分组聚合进行组内计算
-     第5节创建透视表与交叉表
- 第4章使用Pandas进行数据预处理
-     第1节合并数据
-     第2节清洗数据
-     第3节标准化数据
-     第4节转换数据
- 第5章Matplotlib、seaborn、pyecharts数据可视化基础
-     第1节Matplotlib基础绘图
-     第2节seaborn绘图基础
-     第3节pyecharts绘图基础
- 第6章使用scikit-learn构建模型
-     第1节使用sklearn转换器处理数据
-     第2节构建并评价聚类模型
-     第3节构建并评价分类模型
-     第4节构建并评价回归模型
- 第7章综合案例:航空公司客户价值分析
-     第1节了解航空公司现状与客户价值分析
-     第2节预处理航空客户数据
-     第3节使用K-Means算法进行客户分群
节数 | 上课时间 | 星期一 | 星期二 | 星期三 | 星期四 | 星期五 | 星期六 | 星期天 |
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第1节 | 08:00 - 08:40 | |||||||
第2节 | 09:00 - 09:40 | |||||||
第3节 | 10:00 - 10:40 | |||||||
第4节 | 11:00 - 11:40 | |||||||
第5节 | 14:00 - 14:40 | |||||||
第6节 | 15:00 - 15:40 | |||||||
第7节 | 16:00 - 16:40 | |||||||
第8节 | 17:00 - 17:40 |
天数 | 上课日期 | 上课时间 | 内容 |
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