Python数据分析案例实战-教学大纲.docx

Python数据分析案例实战教学大纲 本课程大纲旨在培养学生使用 Python 进行数据分析、可视化、处理和建模的实践能力，通过学习 Python 数据分析的基础知识和实践案例，学生将掌握使用 Python 实现数据分析、可视化和建模的能力，并具备将来从事数据分析挖掘研究和工作的基础。 课程主要内容包括： 1. 数据分析基础：介绍数据分析的概念、方法和工具，Python 数据分析常用模块的介绍。 2. NumPy 模块实现数值计算：NumPy 模块中的数组对象、数据类型对象、数组的基本操作以及常用的运算函数等。 3. Pandas 模块实现统计分析：pandas 的数据结构、文本数据以及数据库的读取或写入、常用的数据处理操作、数据的分组与聚合以及数据的预处理工作。 4. Matplotlib 模块实现数据可视化：通过 Matplotlib 模块实现可视化图形的绘制流程，及绘制条形图、折线图、散点图等可视化图形。 5. 六个实践案例： * 案例1：客户价值分析通过 RFM 模型和 k-means 聚类算法实现客户分类和客户价值分析。 * 案例2：销售收入预测通过最小二乘法和线性回归模型实现销售收入分析和预测。 * 案例3：二手房数据分析预测系统通过 sklearn 模块中的线性回归等机器学习算法实现二手房数据分析预测系统。 * 案例4：智能停车场运营分析系统主要通过时间模块与 pandas 模块实现智能停车场运营数据的分析，再通过图表的方式实现数据的可视化。 * 案例5：影视作品分析主要通过 Python 的爬虫技术爬取影视作品的评论，然后通过 pandas 对数据进行处理，再通过图表的方式实现数据的可视化。 * 案例6：看店宝主要通过 Python 的爬虫技术获取京东商城商品的相关数据，然后通过数据的分析、比拟、计算等方式实现京东商城商品的预警。 实验教学内容包括： 1. Python 数据分析环境搭建 2. NumPy 数值计算基础 3. Matplotlib 数据可视化基础 4. pandas 统计分析基础 5. pandas 数据预处理 6. sklearn 模型构建 通过学习本课程，学生将掌握 Python 数据分析的基础知识和实践能力，并具备将来从事数据分析挖掘研究和工作的基础。