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Python基礎(chǔ)與應(yīng)用實戰(zhàn)培訓(xùn)

主講老師: 傅一航 傅一航

主講師資:傅一航

課時安排: 1天/6小時
學(xué)習(xí)費用: 面議
課程預(yù)約: 隋老師 (微信同號)
課程簡介: 自2019年,Python已經(jīng)成為最受歡迎的語言,它簡單易用、跨平臺、功能強(qiáng)大、擴(kuò)展性強(qiáng),而且能夠?qū)⑵渌Z言編寫的程序融合起來,實現(xiàn)無縫連接,號稱是萬能膠水語言。
內(nèi)訓(xùn)課程分類: 綜合管理 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務(wù)稅務(wù) | 基層管理 | 中層管理 | 領(lǐng)導(dǎo)力 | 管理溝通 | 薪酬績效 | 企業(yè)文化 | 團(tuán)隊管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權(quán)激勵 | 生產(chǎn)管理 | 采購物流 | 項目管理 | 安全管理 | 質(zhì)量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業(yè)技能 | 互聯(lián)網(wǎng)+ | 新媒體 | TTT培訓(xùn) | 禮儀服務(wù) | 商務(wù)談判 | 演講培訓(xùn) | 宏觀經(jīng)濟(jì) | 趨勢發(fā)展 | 金融資本 | 商業(yè)模式 | 戰(zhàn)略運營 | 法律風(fēng)險 | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉(xiāng)村振興 | 黨建培訓(xùn) | 保險培訓(xùn) | 銀行培訓(xùn) | 電信領(lǐng)域 | 房地產(chǎn) | 國學(xué)智慧 | 心理學(xué) | 情緒管理 | 時間管理 | 目標(biāo)管理 | 客戶管理 | 店長培訓(xùn) | 新能源 | 數(shù)字化轉(zhuǎn)型 | 工業(yè)4.0 | 電力行業(yè) |
更新時間: 2023-09-01 11:20


課程目標(biāo)】

2019年,Python已經(jīng)成為最受歡迎的語言,它簡單易用、跨平臺、功能強(qiáng)大、擴(kuò)展性強(qiáng),而且能夠?qū)⑵渌Z言編寫的程序融合起來,實現(xiàn)無縫連接,號稱是萬能膠水語言。

本課程為Python語言基礎(chǔ)學(xué)習(xí),通過本課程的學(xué)習(xí),達(dá)到如下目的:

1、 掌握Python基本格式,以及常用的6種基本語句。

2、 掌握常用的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)類型及處理

3、 掌握Pandas常用的統(tǒng)計功能(函數(shù)和方法)

4、 理解統(tǒng)計分析原理,掌握統(tǒng)計分析常用的分析方法

5、 熟練掌握matplotlib模塊,熟練畫圖函數(shù)

6、 學(xué)會解讀圖形,形成業(yè)務(wù)結(jié)論和業(yè)務(wù)策略。

【授課時間】

2-3時間

(要根據(jù)學(xué)員的實際情況調(diào)整重點內(nèi)容及時間)

【授課對象】

所有零基礎(chǔ)的偏業(yè)務(wù)的想入門的非技術(shù)人員。

【學(xué)員要求】

課程為實戰(zhàn)課程,要求:

1、 每個學(xué)員自備一臺便攜機(jī)(必須)。

2、 便攜機(jī)中事先安裝好Python 3.9版本及以上。

注:講師現(xiàn)場提供開源的安裝程序、擴(kuò)展庫,以及現(xiàn)場分析的數(shù)據(jù)源。

 

【授課方式】

語言基礎(chǔ) + 原理講解 + 案例演練 + 開發(fā)實踐 + 可視化呈現(xiàn)

采用互動式教學(xué),圍繞業(yè)務(wù)問題,展開數(shù)據(jù)分析過程,全過程演練操作,讓學(xué)員在分析、分享、講授、總結(jié)、自我實踐過程中獲得能力提升。

課程大綱】

第一部分: Python語言基礎(chǔ)

目的:搭建Python環(huán)境,掌握編程的基本語句,以及熟悉常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的操作

1、 Python簡介

2、 Python環(huán)境搭建(課前完成)

3、 基本格式

編碼(utf-8)

注釋(單引號、雙引號、三引號)

縮進(jìn)(縮進(jìn)代碼塊)

標(biāo)識符命名規(guī)則

保留字和內(nèi)置函數(shù)

書寫格式(一行一句、一行多句、一句多行)

 

第二部分: Python基本語句

1、 基本格式

編碼(utf-8)

注釋(單引號、雙引號、三引號)

縮進(jìn)(縮進(jìn)代碼塊)

標(biāo)識符命名規(guī)則

保留字和內(nèi)置函數(shù)

書寫格式(一行一句、一行多句、一句多行)

2、 基本語句(主要6種)

3、 賦值語句

變量定義

賦值運算符

4、 輸出語句

print語句

自動換行,不換行輸出

變量位置輸出

格式化字符串輸出

5、 輸入語句

input語句

6、 判斷語句

if-elif-else語句

比較運算符

成員運算符

布爾運算符

身份運算符

7、 循環(huán)語句

遍歷循環(huán)for-else

條件循環(huán)while-else

循環(huán)中斷(break和continue)

8、 異常語句

try-excep-else-finally

9、 其它特殊語句

演練:訪問文件/目錄

第三部分: Python數(shù)據(jù)類型

1、 Python對象識別

2、 常用的六種標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)類型

不可變類型(Number, String, Tuple)

可變類型(list, Dict, Set)

3、 數(shù)字類型

四種常用數(shù)字類型(int, Boolean, float, complex)

數(shù)字格式化字符

常用的數(shù)字?jǐn)U展庫

運算符(算術(shù)運算符、位運算符)

4、 字符串

字符串表示

字符串訪問

字符串轉(zhuǎn)義

字符串前綴

字符串操作

字符串格式化

5、 列表

列表定義

列表訪問

列表修改

列表操作

列表切片

6、 元組

元組定義

元組訪問

元組切片

7、 字典

字典定義

字典訪問

字典修改

字典操作

8、 集合

集合定義

集合訪問

集合修改

集合運算

9、 日期時間

datetime, date, time, timedelt

日期格式化字符含義

第四部分: 數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)

1、 數(shù)據(jù)分析三個階段

現(xiàn)狀分析

原因分析

預(yù)測分析

2、 數(shù)據(jù)思維的三個環(huán)節(jié)

3、 數(shù)據(jù)分析的六個步驟

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--觀點表達(dá)

步驟6:報表撰寫--觀點表達(dá)

演練如何用搭建精準(zhǔn)營銷的數(shù)據(jù)分析框架

演練:如何搭建用戶購買行為的數(shù)據(jù)分析框架

第五部分: 數(shù)據(jù)操作基礎(chǔ)

1、 簡化的Python操作過程

2、 數(shù)據(jù)分析常用擴(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

3、 數(shù)據(jù)集讀寫

讀取文件(CSV、Excel)

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

字段類型

類型檢查

類型轉(zhuǎn)換

定義有序類別變量

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

演示:數(shù)據(jù)讀取,訪問,預(yù)處理,篩選

第六部分: 統(tǒng)計分析方法篇

1、 統(tǒng)計分析基礎(chǔ)

統(tǒng)計分析的關(guān)鍵要素

統(tǒng)計分析三個步驟

2、 六種統(tǒng)計操作

描述統(tǒng)計describe

分類計數(shù)value_counts

分段計數(shù)/分箱計數(shù)value_counts(bins)

分類匯總(groupby, count/sum/mean/…)

透視表(多維統(tǒng)計分析)pivot_table

按日期匯總resameple/to_period

案例實戰(zhàn):掌握常用的Python統(tǒng)計函數(shù)/方法

3、 五種統(tǒng)計分析方法

對比分析法(不同用戶的消費水平差異)

結(jié)構(gòu)分析法(用戶的學(xué)歷結(jié)構(gòu)、收入結(jié)構(gòu)分析、動態(tài)結(jié)構(gòu)分析)

分布分析法(用戶的年齡分布、用戶消費層次)

交叉分析法(產(chǎn)品偏好分析)

趨勢分析法(銷售淡旺季節(jié)、用戶活躍時間)

案例實戰(zhàn):掌握常用的統(tǒng)計分析方法

第七部分: 數(shù)據(jù)可視化

目的:掌握作圖擴(kuò)展庫,實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化

1、 中文顯示的問題解決

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、邊框

圖片顯示、保存

3、 簡單圖形的畫法

柱狀圖(簡單/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)

折線圖(趨勢分析)

?;鶊D

演練:畫圖示例,封裝成函數(shù)或模塊

4、 復(fù)雜圖形的畫法

多子圖

多坐標(biāo)系作圖

多區(qū)域作圖

第八部分: 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

樣本追加

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

 

結(jié)束:課程總結(jié)問題答疑。

 


 
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