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Python數(shù)據(jù)公開課

課程對象：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。

課程背景
在當今數(shù)據(jù)驅(qū)動的時代，Python成為*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)。

課程收益
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。

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(zhuǎn)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

王貴友   AI辦公與數(shù)據(jù)分析資深專家
微軟特約講師
資深微軟護航技術專家
12年微軟認證講師（MCT）
微軟全球最有價值專家（MVP）
中國移動數(shù)據(jù)分析特約講師
連續(xù)3屆金山辦公最有價值專家（KVP）
微軟Windows及Office產(chǎn)品特邀推廣講師
中移在線總部線上（2000+人）數(shù)據(jù)分析指定培訓講師
技術專長
精通數(shù)據(jù)分析及可視化呈現(xiàn)技巧，擅長將復雜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為直觀圖表；
精通Excel/WPS/Power BI/Python/等主流數(shù)據(jù)分析工具；
深入理解ChatGPT與主流AI工具在智能辦公和智能數(shù)據(jù)分析中的應用；
精通運用AI技術賦能職場辦公智能化，助力企業(yè)實現(xiàn)降本提效；
精通Office 365/2016/2019/2021辦公高效實用技巧，大幅提升辦公效率；
精通金山辦公WPS辦公高效實用技巧，全面提升職場核心競爭力；

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