Python基础与应用实战培训

第一部分：Python语言基础
目的：搭建Python环境，掌握编程的基本语句，以及熟悉常用数据结构的操作
1、Python简介
2、Python环境搭建（课前完成）
3、基本格式
编码（utf-8）
注释（单引号、双引号、三引号）
缩进（缩进—代码块）
标识符命名规则
保留字和内置函数
书写格式（一行一句、一行多句、一句多行）

第二部分：Python基本语句
1、基本格式
编码（utf-8）
注释（单引号、双引号、三引号）
缩进（缩进—代码块）
标识符命名规则
保留字和内置函数
书写格式（一行一句、一行多句、一句多行）
2、基本语句（主要6种）
3、赋值语句
变量定义
赋值运算符
4、输出语句
print语句
自动换行，不换行输出
变量位置输出
格式化字符串输出
5、输入语句
input语句
6、判断语句
if-elif-else语句
比较运算符
成员运算符
布尔运算符
身份运算符
7、循环语句
遍历循环for-else
条件循环while-else
循环中断（break和continue）
8、异常语句
try-excep-else-finally
9、其它特殊语句
演练：访问文件/目录
第三部分：Python数据类型
1、Python对象识别
2、常用的六种标准数据类型
不可变类型（Number, String, Tuple）
可变类型（list, Dict, Set）
3、数字类型
四种常用数字类型（int, Boolean, float, complex）
数字格式化字符
常用的数字扩展库
运算符（算术运算符、位运算符）
4、字符串
字符串表示
字符串访问
字符串转义
字符串前缀
字符串操作
字符串格式化
5、列表
列表定义
列表访问
列表修改
列表操作
列表切片
6、元组
元组定义
元组访问
元组切片
7、字典
字典定义
字典访问
字典修改
字典操作
8、集合
集合定义
集合访问
集合修改
集合运算
9、日期时间
datetime, date, time, timedelt
日期格式化字符含义
第四部分：数据分析基础
1、数据分析三个阶段
现状分析
原因分析
预测分析
2、数据思维的三个环节
3、数据分析的六个步骤
步骤1：明确目的--理清思路
步骤2：数据收集—理清思路
步骤3：数据预处理—寻找答案
步骤4：数据分析--寻找答案
步骤5：数据展示--观点表达
步骤6：报表撰写--观点表达
演练：如何用搭建精准营销的数据分析框架
演练：如何搭建用户购买行为的数据分析框架
第五部分：数据操作基础
1、简化的Python操作过程
2、数据分析常用扩展包
Numpy数组处理支持
Pandas数据分析和探索工具
Matplotlib可视化工具库
3、数据集读写
读取文件（CSV、Excel）
数据集保存（CSV、Excel）
4、数据集结构
数据集基本属性
Index：位置索引、标签索引
Series：一维结构
DataFrame：二维结构
5、数据集基本操作
数据访问
字段类型
类型检查
类型转换
定义有序类别变量
排序
按值排序
按索引排序
数据筛选
数据修改
数据删除
演示：数据读取，访问，预处理，筛选
第六部分：统计分析方法篇
1、统计分析基础
统计分析的关键要素
统计分析三个步骤
2、六种统计操作
描述统计describe
分类计数value_counts
分段计数/分箱计数value_counts(bins)
分类汇总(groupby, count/sum/mean/…)
透视表（多维统计分析）pivot_table
按日期汇总resameple/to_period
案例实战：掌握常用的Python统计函数/方法
3、五种统计分析方法
对比分析法(不同用户的消费水平差异)
结构分析法(用户的学历结构、收入结构分析、动态结构分析)
分布分析法(用户的年龄分布、用户消费层次)
交叉分析法(产品偏好分析)
趋势分析法(销售淡旺季节、用户活跃时间)
案例实战：掌握常用的统计分析方法
第七部分：数据可视化
目的：掌握作图扩展库，实现数据可视化
1、中文显示的问题解决
2、了解图形元素及其函数
标题、坐标轴、刻度
数据标签、文本、注释
图例、网格线、边框
图片显示、保存
3、简单图形的画法
柱状图（简单/复式/堆积/堆积百分比柱状图）
直方图（分布分析，查看分布特征）
箱图（判断离群值）
饼图（结构分析）
折线图（趋势分析）
桑基图
…
演练：画图示例，封装成函数或模块
4、复杂图形的画法
多子图
多坐标系作图
多区域作图
第八部分：数据预处理
1、数据预处理四大任务
数据清洗
数据集成
样本处理
变量处理
2、数据集成
样本追加
变量合并
拼接
演练：样本追加与变量合并
3、数据清洗
四大异常数据
重复值检查与处理
无效值检查与处理
离群值检查与处理
缺失值检查与处理
演练：异常值查找、删除、填充
4、样本处理
5、变量处理

结束：课程总结与问题答疑。 

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