python在數(shù)據(jù)分析和挖掘中的應(yīng)用

  培訓(xùn)講師：紀(jì)賀元

講師背景：
紀(jì)賀元，男，本科畢業(yè)于大連理工大學(xué)計算機系，碩士和博士均畢業(yè)于復(fù)旦大學(xué)。長期從事數(shù)據(jù)分析、python、powerbi、VBA、人工智能、大數(shù)據(jù)、數(shù)字化轉(zhuǎn)型、市場調(diào)查、EXCEL、信息檢索與收集、Access、PPT、SPSS等方面的培訓(xùn)工 詳細(xì)>>

紀(jì)賀元
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python在數(shù)據(jù)分析和挖掘中的應(yīng)用

Python在數(shù)據(jù)分析和挖掘中的應(yīng)用
課程時間：3天
紀(jì)賀元
課程簡介：Python作為一門容易上手、結(jié)構(gòu)清晰、功能強大的高級語言，目前正風(fēng)靡全球，在包括金融行業(yè)在內(nèi)的諸多行業(yè)得到了廣泛應(yīng)用。
本課程首先介紹python語言的由來、程序基礎(chǔ)和基本語句、python的優(yōu)勢和強項，然后介紹字典這一常用的工具應(yīng)用，并通過字典實現(xiàn)多分支語句，隨后介紹python程序的調(diào)試過程、excel文件的讀寫，介紹相關(guān)分析、決策樹、聚類、關(guān)聯(lián)分析、主成分分析等重要的數(shù)據(jù)分析的模型的python實現(xiàn)，并講解如何利用python做網(wǎng)絡(luò)爬蟲、文本數(shù)據(jù)挖掘等重要功能，最后是python繪圖技巧。
本課程內(nèi)容豐富，貼近實戰(zhàn)，有理論有案例有實際操作，落地性強，能夠較好地提高學(xué)員的編程能力以及數(shù)據(jù)分析和挖掘能力。
課程適用對象：金融、互聯(lián)網(wǎng)、通信、汽車、制藥等諸多行業(yè)對于數(shù)據(jù)分析有需求的人員。
課程收獲：
掌握python編程技巧
提升數(shù)據(jù)采集、分析和挖掘能力
提升文本挖掘能力
課程教學(xué)方式：講師講授+互動+現(xiàn)場操作+學(xué)員練習(xí)
課程大綱
Python簡介
Python安裝
python包安裝及介紹
Anaconda安裝
Pycharm工具的安裝
選擇python做數(shù)據(jù)分析的理由
Python程序基礎(chǔ)
變量
過程與函數(shù)
對象
案例：編程即對象，python處理excel文件對象
Python基本語句
輸入輸出語句
條件判斷語句
If、else、elseif、嵌套代碼塊等。
循環(huán)語句
包括for、while以及跳出循環(huán)的基礎(chǔ)技巧。
Python數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
列表
元祖
字典
集合
案例：利用python字典進(jìn)行大數(shù)量的快速檢索
案例：利用字典實現(xiàn)多分支語句
案例：利用集合進(jìn)行數(shù)據(jù)的交并集運算
python代碼的調(diào)試過程
運行程序
單步調(diào)試
添加斷點
添加監(jiān)視
EXCEL和txt格式文本的讀寫
Python可以讀取各種常見的數(shù)據(jù)格式，但是工作中最常見的還是對于EXCEL和TXT文本的讀取，python有專門針對EXCEL和TXT文本的工作包，可以方便地讀寫，對EXCEL也可以做各種格式：
Xlsx文件的讀寫
txt文本的讀寫
利用Python做數(shù)據(jù)分析
Python的強大不在于其編程語言的簡潔，而在于其提供了大量的實用分析
包，這里面就囊括了現(xiàn)在流行的數(shù)據(jù)分析包，調(diào)用這些包可以輕易地實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的各項功能，更重要的是可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析功能的自動化，例如一個文件夾下面有100個文件，采用python可以一次性處理完100個文件中數(shù)據(jù)的決策樹操作：
Scikit-learn包簡介
相關(guān)分析及典型相關(guān)分析
聚類功能的實現(xiàn)
回歸（包括線性回歸和Logistic回歸）
決策樹的實現(xiàn)
關(guān)聯(lián)分析的實現(xiàn)
主成分分析
案例：利用python聚類算法進(jìn)行商業(yè)客戶細(xì)分
案例：利用python決策樹進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)審貸數(shù)據(jù)分析
利用Python進(jìn)行文本數(shù)據(jù)挖掘
文本處理是python的一大重要特色功能，可以輕松地實現(xiàn)分詞、詞頻分析、主題分析等重要文本挖掘功能。
文本數(shù)據(jù)挖掘原理
用jieba做分詞停詞
用TF-IDF模型做詞頻和權(quán)重分析
用LDA做主題分類分析
案例：某在線旅游網(wǎng)站客服語音數(shù)據(jù)的挖掘分析
Python繪圖
matplotlib包簡介
各種基本的繪圖功能
高級繪圖功能

 

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