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Python數(shù)據(jù)分析

【課程目標(biāo)】
   本課程為基礎(chǔ)課程，主要講解如何利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，以及數(shù)據(jù)可視化。假定學(xué)員已經(jīng)基本掌握Python語(yǔ)言的使用。
通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，達(dá)到如下目的：
1、掌握數(shù)據(jù)分析的基本步驟和過(guò)程（數(shù)據(jù)分析六步曲）
2、掌握搭建數(shù)據(jù)分析框架的基本思想（數(shù)據(jù)分析框架）
3、熟悉Pandas常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，掌握用Python訪問(wèn)、操作數(shù)據(jù)集
4、掌握Pandas常用的統(tǒng)計(jì)功能（函數(shù)和方法）
5、理解統(tǒng)計(jì)分析原理，掌握統(tǒng)計(jì)分析常用的分析方法
6、熟練掌握matplotlib模塊，熟練畫(huà)圖函數(shù)
7、學(xué)會(huì)解讀圖形，形成業(yè)務(wù)結(jié)論和業(yè)務(wù)策略。

【授課對(duì)象】
業(yè)務(wù)支持部、IT系統(tǒng)部、系統(tǒng)開(kāi)發(fā)部、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維部等相關(guān)技術(shù)人員。

【課程大綱】
一、數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)
目的：掌握數(shù)據(jù)分析基本步驟和過(guò)程，學(xué)會(huì)如何構(gòu)造數(shù)據(jù)分析框架
1、數(shù)據(jù)分析 VS 數(shù)據(jù)挖掘
2、數(shù)據(jù)分析的六步曲
－步驟1：明確目的--理清思路
－步驟2：數(shù)據(jù)收集—理清思路
－步驟3：數(shù)據(jù)預(yù)處理—尋找答案
－步驟4：數(shù)據(jù)分析--尋找答案
－步驟5：數(shù)據(jù)展示--觀點(diǎn)表達(dá)
－步驟6：報(bào)表撰寫(xiě)--觀點(diǎn)表達(dá)
3、搭建精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)分析框架
演練：如何用大數(shù)據(jù)來(lái)支撐手機(jī)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)項(xiàng)目
二、數(shù)據(jù)操作基礎(chǔ)
1、簡(jiǎn)化的Python操作過(guò)程
2、常用擴(kuò)展包
－Numpy數(shù)組處理支持
－Pandas數(shù)據(jù)分析和探索工具
－Matplotlib可視化工具庫(kù)
3、數(shù)據(jù)集讀寫(xiě)
－讀取文件（CSV文件、Excel文件）
－數(shù)據(jù)集保存（CSV、Excel）
4、數(shù)據(jù)集結(jié)構(gòu)
－數(shù)據(jù)集基本屬性
－Index：位置索引、標(biāo)簽索引
－Series：一維結(jié)構(gòu)
－DataFrame：二維結(jié)構(gòu)
5、數(shù)據(jù)集基本操作
－數(shù)據(jù)訪問(wèn)：行訪問(wèn)/列訪問(wèn)/值訪問(wèn)
－字段類(lèi)型
－類(lèi)型檢查
－類(lèi)型轉(zhuǎn)換
－定義有序類(lèi)別變量
－排序
－按值排序
－按索引排序
－數(shù)據(jù)篩選
－數(shù)據(jù)修改
－數(shù)據(jù)刪除
三、統(tǒng)計(jì)分析方法篇
1、統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)
－統(tǒng)計(jì)分析的關(guān)鍵要素
－統(tǒng)計(jì)分析三個(gè)步驟
2、六種統(tǒng)計(jì)操作
－描述統(tǒng)計(jì)describe
－分類(lèi)計(jì)數(shù)value_counts
－分段計(jì)數(shù)/分箱計(jì)數(shù)value_counts(bins)
－分類(lèi)匯總(groupby, count/sum/mean/…)
－透視表（多維統(tǒng)計(jì)分析）pivot_table
－按日期匯總resample/to_period
案例實(shí)戰(zhàn)：掌握常用的Python統(tǒng)計(jì)函數(shù)/方法
3、五種統(tǒng)計(jì)分析方法
－對(duì)比分析法(不同用戶(hù)的消費(fèi)水平差異)
－結(jié)構(gòu)分析法(用戶(hù)的學(xué)歷結(jié)構(gòu)、收入結(jié)構(gòu)分析、動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)分析)
－分布分析法(用戶(hù)的年齡分布、用戶(hù)消費(fèi)層次)
－交叉分析法(產(chǎn)品偏好分析)
－趨勢(shì)分析法(銷(xiāo)售淡旺季節(jié)、用戶(hù)活躍時(shí)間)
案例實(shí)戰(zhàn)：掌握常用的統(tǒng)計(jì)分析方法
四、數(shù)據(jù)可視化
目的：掌握作圖擴(kuò)展庫(kù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化
1、中文顯示的問(wèn)題解決
2、了解圖形元素及其函數(shù)
－標(biāo)題、坐標(biāo)軸、刻度
－數(shù)據(jù)標(biāo)簽、文本、注釋
－圖例、網(wǎng)格線(xiàn)、邊框
3、簡(jiǎn)單圖形的畫(huà)法
－柱狀圖（簡(jiǎn)單/復(fù)式/堆積/堆積百分比柱狀圖）
－直方圖（分布分析，查看分布特征）
－箱圖（判斷離群值）
－餅圖（結(jié)構(gòu)分析）
－折線(xiàn)圖（趨勢(shì)分析）
4、復(fù)雜圖形的畫(huà)法
－多子圖
－多坐標(biāo)系作圖
－多區(qū)域作圖
5、圖形保存
五、數(shù)據(jù)預(yù)處理
1、數(shù)據(jù)預(yù)處理四大任務(wù)
－數(shù)據(jù)清洗
－數(shù)據(jù)集成
－樣本處理
－變量處理
2、數(shù)據(jù)集成
－數(shù)據(jù)追回
－變量合并
－拼接
演練：樣本追加與變量合并
3、數(shù)據(jù)清洗
－四大異常數(shù)據(jù)
－重復(fù)值檢查與處理
－無(wú)效值檢查與處理
－離群值檢查與處理
－缺失值檢查與處理
演練：異常值查找、刪除、填充
4、樣本處理
5、變量處理
六、實(shí)戰(zhàn)篇(上述知識(shí)點(diǎn)都融入下面分析實(shí)戰(zhàn)中)
1、零售商用戶(hù)消費(fèi)行為分析
－用戶(hù)行為分析框架：5W2H
－用戶(hù)的典型特征
－用戶(hù)的消費(fèi)能力
－用戶(hù)的消費(fèi)水平
2、運(yùn)營(yíng)商用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)行為分析
－用戶(hù)維度
－用戶(hù)地域分布
－用戶(hù)學(xué)歷結(jié)構(gòu)
－用戶(hù)消費(fèi)能力/消費(fèi)層次
－用戶(hù)流量分布/層次
－用戶(hù)流失分析
－產(chǎn)品維度
－套餐銷(xiāo)量分析
－套餐貢獻(xiàn)分析
－服務(wù)滿(mǎn)意度分析
－套餐偏好分析
－時(shí)間維度
－產(chǎn)品淡旺季分析
－用戶(hù)活躍度分析
－重購(gòu)周期分析
－金額維度
－收入結(jié)構(gòu)（用戶(hù)、產(chǎn)品、區(qū)域）
－價(jià)格偏好分析
－成本/利潤(rùn)分析
3、金融風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)分析
－用戶(hù)維度
－違約用戶(hù)的典型特征
－違約用戶(hù)的消費(fèi)水平
－違約的影響因素分析
－違約與學(xué)歷/崗位的關(guān)系
－違約與行業(yè)/職業(yè)的關(guān)系
注：會(huì)根據(jù)學(xué)員所在行業(yè)選擇合適的實(shí)戰(zhàn)案例。

結(jié)束：課程總結(jié)與問(wèn)題答疑。

Python數(shù)據(jù)分析