《Python數(shù)據(jù)分析與可視化實戰(zhàn)》課程詳情
點擊下載課大綱及報名表 課程背景：
在當今數(shù)據(jù)驅動的時代，Python成為最受歡迎的數(shù)據(jù)分析工具之一。掌握Python語言和數(shù)據(jù)分析技能，能夠讓企業(yè)在競爭中更具優(yōu)勢。本課程旨在幫助學員掌握Python語言的使用，學習數(shù)據(jù)分析的基本步驟和過程，并熟練運用Python進行數(shù)據(jù)分析和可視化呈現(xiàn)。


課程大綱：
第一部分、Python語言入門與環(huán)境搭建
1.Python簡介與特點
Python語言的歷史背景和發(fā)展
Python的特點，如簡潔、易讀、動態(tài)類型等
2.Python開發(fā)環(huán)境搭建
安裝Python解釋器和開發(fā)環(huán)境（IDE）
Anaconda安裝管理包與Pycharm編譯環(huán)境
PIP第三方包管理工具應用
確認環(huán)境配置成功，并進行簡單的驗證
3.Python基礎語法與數(shù)據(jù)類型
Python入門之旅——開始編寫第1段Python語句
變量與賦值：理解變量概念，學習如何給變量賦值
Python代碼書寫規(guī)范與要求建議
數(shù)據(jù)類型：掌握Python中的基本數(shù)據(jù)類型，如整數(shù)、浮點數(shù)、字符串等
運算符：學習算術運算符、邏輯運算符等的使用
字符串格式化必知的兩大方法
控制流語句
if條件判斷
While循環(huán)
for循環(huán)
4.常用數(shù)據(jù)結構介紹
列表（List）
列表的創(chuàng)建與應用特點
列表的索引與切片
列表必知的添加與編輯元素技巧（Append、extend、drop等）
列表常用的方法使用技巧與應用案例介紹
列表推導式的應用技巧
字典（Dictionary）
鍵值對、增刪改查等操作
字典常用方法items、Keys、values等方法應用技巧
元組（Tuple）：不可變序列的特點
第二部分、掌握常見必知的Python數(shù)據(jù)分析庫
1.常用統(tǒng)計功能庫介紹
OS庫：文件與文件夾管理必知操作
OS管理文件
OS管理文件夾
遍歷OS文件夾
NumPy庫：學習NumPy數(shù)組的創(chuàng)建和基本操作
NumPy數(shù)組對象　
NumPy的數(shù)值類型　
選擇NumPy數(shù)組元素　
Numpy數(shù)組的切片與索引
Numpy數(shù)組的序列化與廣播機制
常見Numpy數(shù)組的合并方法（vstack、hstack等）
Pandas庫：學習Pandas的Series和DataFrame結構及其常用操作
Pandas的安裝與概覽　
Pandas數(shù)據(jù)結構之DataFrame　
Pandas數(shù)據(jù)結構之Series　
建立 pandas數(shù)據(jù)結構常見的4種方法
利用pandas索引引用元素（loc與iloc方法應用）
利用Pandas查詢與篩選數(shù)據(jù)　
利用Pandas的DataFrame進行統(tǒng)計計算
如何對Pandas進行排序（sort_index與sort_values）
DataFrame合并的方法（merge、concat）
Pandas讀取與寫入文件方法
讀取與寫入Excel文件技巧
讀取與寫入CSV文件技巧
利用Pandas清洗數(shù)據(jù)
處理缺失數(shù)據(jù)問題
處理重復數(shù)據(jù)
規(guī)范數(shù)據(jù)格式
處理日期數(shù)據(jù)(to_datetime)　
Pandas數(shù)據(jù)分析方法與技巧
利用Pandas的DataFrame實現(xiàn)數(shù)據(jù)聚合（Groupby）　
數(shù)據(jù)透視表(Pivot_table)應用技巧
利用Pandas進行數(shù)據(jù)排名分析
對文本列表進行分類聚合統(tǒng)計
對數(shù)據(jù)分析標簽分類分析
對數(shù)據(jù)帕累托分析
數(shù)據(jù)聚合：學習如何對數(shù)據(jù)進行分組并進行聚合操作
數(shù)據(jù)匯總：學習如何對數(shù)據(jù)進行排序和統(tǒng)計匯總
第三部分、數(shù)據(jù)可視化應用技巧
Matplotlib應用技巧
Matplotlib庫概述：了解Matplotlib在數(shù)據(jù)可視化中的作用
基本繪圖方法：學習繪制折線圖、散點圖、柱狀圖等基本圖形
Matplotlib的子庫　
Matplotlib繪圖入門　
折線圖
柱形圖
散點圖　
圖形樣式：設置標題、軸標簽、圖例等圖形元素
多圖合并：將多個圖形合并在同一畫布中進行展示
分析可視化圖表對業(yè)務決策與指導的價值
第四部分、數(shù)據(jù)爬蟲與數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)爬蟲的應用場景與意義
數(shù)據(jù)爬蟲的應用步驟
如何利用數(shù)據(jù)爬蟲抓取相關數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)分析
第五部分、數(shù)據(jù)分析方法與數(shù)據(jù)挖掘簡介
1.數(shù)據(jù)分析方法簡介
數(shù)據(jù)相關分析
數(shù)據(jù)回歸分析進行預測
利用Python實現(xiàn)相關與回歸分析
2.數(shù)據(jù)挖掘簡介
數(shù)據(jù)挖掘的意義
數(shù)據(jù)挖掘的步驟簡介
與數(shù)據(jù)挖掘相關的Python包
第六部分、Python數(shù)據(jù)分析綜合案例演練
通過綜合實例熟悉數(shù)據(jù)分析的全過程與步驟
數(shù)據(jù)獲取
 數(shù)據(jù)清洗與數(shù)據(jù)轉換
 數(shù)據(jù)分析與可視化
 數(shù)據(jù)分析結果的意義解析
自動化報表案例分享
用戶價值分析分享

《Python數(shù)據(jù)分析與可視化實戰(zhàn)》培訓受眾
適合對數(shù)據(jù)分析感興趣的職場人員，包括但不限于數(shù)據(jù)分析師、業(yè)務分析師、市場營銷人員、財務分析師等。

《Python數(shù)據(jù)分析與可視化實戰(zhàn)》課程目的
搭建Python開發(fā)環(huán)境，掌握Python語言基礎；
理解數(shù)據(jù)分析的基本思想和過程；
掌握常用數(shù)據(jù)結構，能夠使用Python訪問、操作數(shù)據(jù)集；
熟練運用Python的統(tǒng)計功能；
理解統(tǒng)計分析原理，掌握統(tǒng)計分析常用的方法；
熟練使用matplotlib模塊，繪制各類數(shù)據(jù)可視化圖形；
能夠解讀圖形，形成業(yè)務結論和業(yè)務策略。

《Python數(shù)據(jù)分析與可視化實戰(zhàn)》所屬分類
辦公技能

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excel培訓、營銷數(shù)據(jù)分析、分析銷售數(shù)據(jù)、

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