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    N700304404 Python数据分析与数据挖掘实战 2631
    课程描述:
    Python数据公开课 课程对象:适合对数据分析感兴趣的职场人员,包括但不限于数据分析师、业务分析师、市场营销人员、财务分析师等。 课程背景 在当今数据驱动的时代,Python成为最受欢迎的数据分析工具之一。掌握Python语言和数据分析技能,能够让企业在竞争中更具优势。本课程旨在帮助学员掌握Python语言的使用,学习数据分析的基本步骤和过程,并熟练运用Python进行数据分析和可
    适合人员: 高层管理者  中层领导  一线员工  
    培训讲师: 王老师
    培训天数: 2天
    培训费用: ¥4500元
    •  2025-04-18
       广州
    •  2025-08-21
       广州

    Python数据公开课

    课程对象:适合对数据分析感兴趣的职场人员,包括但不限于数据分析师、业务分析师、市场营销人员、财务分析师等。

    课程背景
    在当今数据驱动的时代,Python成为最受欢迎的数据分析工具之一。掌握Python语言和数据分析技能,能够让企业在竞争中更具优势。本课程旨在帮助学员掌握Python语言的使用,学习数据分析的基本步骤和过程,并熟练运用Python进行数据分析和可视化呈现。

    课程收益
    搭建Python开发环境,掌握Python语言基础;
    理解数据分析的基本思想和过程;
    掌握常用数据结构,能够使用Python访问、操作数据集;
    熟练运用Python的统计功能;
    理解统计分析原理,掌握统计分析常用的方法;
    熟练使用matplotlib模块,绘制各类数据可视化图形;
    能够解读图形,形成业务结论和业务策略。

    课程大纲
    第一部分、Python语言入门与环境搭建
    1、Python简介与特点
    Python语言的历史背景和发展
    Python的特点,如简洁、易读、动态类型等
    2、Python开发环境搭建
    安装Python解释器和开发环境(IDE)
    Anaconda安装管理包与Pycharm编译环境
    PIP第三方包管理工具应用
    确认环境配置成功,并进行简单的验证
    3、Python基础语法与数据类型
    Python入门之旅开始编写第1段Python语句
    变量与赋值:理解变量概念,学习如何给变量赋值
    Python代码书写规范与要求建议
    数据类型:掌握Python中的基本数据类型,如整数、浮点数、字符串等
    运算符:学习算术运算符、逻辑运算符等的使用
    字符串格式化必知的两大方法
    控制流语句
    if条件判断
    While循环
    for循环
    4、常用数据结构介绍
    列表(List)
    列表的创建与应用特点
    列表的索引与切片
    列表必知的添加与编辑元素技巧(Append、extend、drop等)
    列表常用的方法使用技巧与应用案例介绍
    列表推导式的应用技巧
    字典(Dictionary)
    键值对、增删改查等操作
    字典常用方法items、Keys、values等方法应用技巧
    元组(Tuple):不可变序列的特点

    第二部分、掌握常见必知的Python数据分析库
    1、常用统计功能库介绍
    OS库:文件与文件夹管理必知操作
    OS管理文件
    OS管理文件夹
    遍历OS文件夹
    NumPy库:学习NumPy数组的创建和基本操作
    NumPy数组对象
    NumPy的数值类型
    选择NumPy数组元素
    Numpy数组的切片与索引
    Numpy数组的序列化与广播机制
    常见Numpy数组的合并方法(vstack、hstack等)
    Pandas库:学习Pandas的Series和DataFrame结构及其常用操作
    Pandas的安装与概览
    Pandas数据结构之DataFrame
    Pandas数据结构之Series
    建立 pandas数据结构常见的4种方法
    利用pandas索引引用元素(loc与iloc方法应用)
    利用Pandas查询与筛选数据
    利用Pandas的DataFrame进行统计计算
    如何对Pandas进行排序(sort_index与sort_values)
    DataFrame合并的方法(merge、concat)
    Pandas读取与写入文件方法
    读取与写入Excel文件技巧
    读取与写入CSV文件技巧
    利用Pandas清洗数据
    处理缺失数据问题
    处理重复数据
    规范数据格式
    处理日期数据(to_datetime)
    Pandas数据分析方法与技巧
    利用Pandas的DataFrame实现数据聚合(Groupby)
    数据透视表(Pivot_table)应用技巧
    利用Pandas进行数据排名分析
    对文本列表进行分类聚合统计
    对数据分析标签分类分析
    对数据帕累托分析
    数据聚合:学习如何对数据进行分组并进行聚合操作
    数据汇总:学习如何对数据进行排序和统计汇总

    第三部分、数据可视化应用技巧
    Matplotlib应用技巧
    Matplotlib库概述:了解Matplotlib在数据可视化中的作用
    基本绘图方法:学习绘制折线图、散点图、柱状图等基本图形
    Matplotlib的子库
    Matplotlib绘图入门
    折线图
    柱形图
    散点图
    图形样式:设置标题、轴标签、图例等图形元素
    多图合并:将多个图形合并在同一画布中进行展示
    分析可视化图表对业务决策与指导的价值

    第四部分、数据爬虫与数据分析
    数据爬虫的应用场景与意义
    数据爬虫的应用步骤
    如何利用数据爬虫抓取相关数据进行数据分析

    第五部分、数据分析方法与数据挖掘简介
    1、数据分析方法简介
    数据相关分析
    数据回归分析进行预测
    利用Python实现相关与回归分析
    2、数据挖掘简介
    数据挖掘的意义
    数据挖掘的步骤简介
    与数据挖掘相关的Python包

    第六部分、Python数据分析综合案例演练
    通过综合实例熟悉数据分析的全过程与步骤
    数据获取
    数据清洗与数据转换
    数据分析与可视化
    数据分析结果的意义解析
    自动化报表案例分享
    用户价值分析分享

    王贵友 AI办公与数据分析资深专家
    微软特约讲师
    资深微软护航技术专家
    12年微软认证讲师(MCT)
    微软全球最有价值专家(MVP)
    中国移动数据分析特约讲师
    连续3届金山办公最有价值专家(KVP)
    微软Windows及Office产品特邀推广讲师
    中移在线总部线上(2000+人)数据分析指定培训讲师
    技术专长
    精通数据分析及可视化呈现技巧,擅长将复杂数据转化为直观图表;
    精通Excel/WPS/Power BI/Python/等主流数据分析工具;
    深入理解ChatGPT与主流AI工具在智能办公和智能数据分析中的应用;
    精通运用AI技术赋能职场办公智能化,助力企业实现降本提效;
    精通Office 365/2016/2019/2021办公高效实用技巧,大幅提升办公效率;
    精通金山办公WPS办公高效实用技巧,全面提升职场核心竞争力;

    Python数据公开课

      本课程名称:Python数据公开课-python数据分析和挖掘培训
    参加课程日期:    
    公司名称: 联系人:
    手机: 座机电话:
    在线QQ: 参训人数:  人
    备注:
         
      付款方式
    已开课时间:
    •  2024-07-03
       广州
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