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中國企業培訓講師
Python基礎與應用實戰培訓
2025-10-05 08:33:18
 
講師：傅一航 瀏覽次數：3027

課程描述INTRODUCTION

Python基礎與應用

· 技術總監· 高層管理者· 中層領導

培訓講師：傅一航    課程價格：￥元/人    培訓天數：3天   

日程安排SCHEDULE



課程大綱Syllabus

Python基礎與應用
 
【課程目標】
   自2019年，Python已經成為*的語言，它簡單易用、跨平臺、功能強大、擴展性強，而且能夠將其它語言編寫的程序融合起來，實現無縫連接，號稱是萬能膠水語言。
本課程為Python語言基礎學習，通過本課程的學習，達到如下目的：
1、 掌握Python基本格式，以及常用的6種基本語句。
2、 掌握常用的標準數據類型及處理
3、 掌握Pandas常用的統計功能（函數和方法）
4、 理解統計分析原理，掌握統計分析常用的分析方法
5、 熟練掌握matplotlib模塊，熟練畫圖函數
6、 學會解讀圖形，形成業務結論和業務策略。
 
【授課對象】
所有零基礎的偏業務的想入門的非技術人員。
 
【課程大綱】
一、Python語言基礎
目的：搭建Python環境，掌握編程的基本語句，以及熟悉常用數據結構的操作
1、 Python簡介
2、 Python環境搭建（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（縮進—代碼塊）
－標識符命名規則
－保留字和內置函數
－書寫格式（一行一句、一行多句、一句多行）
二、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（縮進—代碼塊）
－標識符命名規則
－保留字和內置函數
－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、 循環語句
－遍歷循環for-else
－條件循環while-else
－循環中斷（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
三、Python數據類型
1、 Python對象識別
2、 常用的六種標準數據類型
－不可變類型（Number, String, Tuple）
－可變類型（list, Dict, Set）
3、 數字類型
－四種常用數字類型（int, Boolean, float, complex）
－數字格式化字符
－常用的數字擴展庫
－運算符（算術運算符、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
四、數據分析基礎
1、 數據分析三個階段
－現狀分析
－原因分析
－預測分析
2、 數據思維的三個環節
3、 數據分析的六個步驟
－步驟1：明確目的--理清思路
－步驟2：數據收集—理清思路
－步驟3：數據預處理—尋找答案
－步驟4：數據分析--尋找答案
－步驟5：數據展示--觀點表達
－步驟6：報表撰寫--觀點表達
演練：如何用搭建精準營銷的數據分析框架
演練：如何搭建用戶購買行為的數據分析框架
五、 數據操作基礎
1、 簡化的Python操作過程
2、 數據分析常用擴展包
－Numpy數組處理支持
－Pandas數據分析和探索工具
－Matplotlib可視化工具庫
3、 數據集讀寫
－讀取文件（CSV、Excel）
－數據集保存（CSV、Excel）
4、 數據集結構
－數據集基本屬性
－Index：位置索引、標簽索引
－Series：一維結構
－DataFrame：二維結構
5、 數據集基本操作
－數據訪問
－字段類型
－類型檢查
－類型轉換
－定義有序類別變量
－排序
－按值排序
－按索引排序
－數據篩選
－數據修改
－數據刪除
演示：數據讀取，訪問，預處理，篩選
六、統計分析方法篇
1、 統計分析基礎
－統計分析的關鍵要素
－統計分析三個步驟
2、 六種統計操作
－描述統計describe
－分類計數value_counts
－分段計數/分箱計數value_counts(bins)
－分類匯總(groupby, count/sum/mean/…)
－透視表（多維統計分析）pivot_table
－按日期匯總resameple/to_period
案例實戰：掌握常用的Python統計函數/方法
3、 五種統計分析方法
－對比分析法(不同用戶的消費水平差異)
－結構分析法(用戶的學歷結構、收入結構分析、動態結構分析)
－分布分析法(用戶的年齡分布、用戶消費層次)
－交叉分析法(產品偏好分析)
－趨勢分析法(銷售淡旺季節、用戶活躍時間)
案例實戰：掌握常用的統計分析方法
七、數據可視化
目的：掌握作圖擴展庫，實現數據可視化
1、 中文顯示的問題解決
2、 了解圖形元素及其函數
－標題、坐標軸、刻度
－數據標簽、文本、注釋
－圖例、網格線、邊框
－圖片顯示、保存
3、 簡單圖形的畫法
－柱狀圖（簡單/復式/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（結構分析）
－折線圖（趨勢分析）
－桑基圖
演練：畫圖示例，封裝成函數或模塊
4、 復雜圖形的畫法
－多子圖
－多坐標系作圖
－多區域作圖
八、數據預處理
1、 數據預處理四大任務
－數據清洗
－數據集成
－樣本處理
－變量處理
2、 數據集成
－樣本追加
－變量合并
－拼接
演練：樣本追加與變量合并
3、 數據清洗
－四大異常數據
－重復值檢查與處理
－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
 
結束：課程總結與問題答疑。
 
Python基礎與應用

轉載：//bamboo-vinegar.cn/gkk_detail/265677.html

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