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Python数据分析与可视化实战培训 |
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| 地点时间：北京、上海、
深圳根据报名开班 |
| 课程费用：3500元/人 |
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| 企业内训：可以根据企业需求,定制内训,详见
内训学习手册 |
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认证方式：
培训前了解能力模型。
培训后进行能力评测：
在线考试
能力分析，给出学习建议
合格者颁发证书，作为职业技能资格证明
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| 本课程讲解如何利用Python进行数据分析，以及数据可视化。 |
| 培训目标： |
通过本课程的学习，达到如下目的：
1、 掌握数据分析的基本步骤和过程（数据分析六步曲）
2、 掌握搭建数据分析框架的基本思想（数据分析框架）
3、 熟悉Pandas常用数据结构，掌握用Python访问、操作数据集
4、 掌握Pandas常用的统计功能（函数和方法）
5、 理解统计分析原理，掌握统计分析常用的分析方法
6、 熟练掌握matplotlib模块，熟练画图函数
7、 学会解读图形，形成业务结论和业务策略。
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| 培训对象：业务支持部、IT系统部、系统开发部、网络运维部等相关技术人员。已经基本掌握Python语言的使用。 |
| 学员要求： |
1、 每个学员自备一台便携机(必须)。
2、 便携机中事先安装好Python 3.9版本及以上。
注：讲师现场提供开源的安装程序、扩展库，以及现场分析的数据源。
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| 授课方式： |
分析步骤 + 分析框架+ 分析方法 + 可视化呈现 + 案例实战
采用互动式教学，围绕业务问题，展开数据分析过程，全过程演练操作，让学员在分析、分享、讲授、总结、自我实践过程中获得能力提升。
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| 培训内容：2天
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| 主题
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详细内容
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| 第一部分：
数据分析基础 |
目的：掌握数据分析基本步骤和过程，学会如何构造数据分析框架
1、 数据分析 VS 数据挖掘
2、 数据分析的六步曲
- 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
3、 搭建精准营销分析框架
演练：如何用大数据来支撑手机精准营销项目 |
| 第二部分：
数据操作基础 |
1、
简化的Python操作过程
2、 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文件、Excel文件）
- 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：行访问/列访问/值访问
- 字段类型
- 排序
- 数据筛选
- 数据修改
- 数据删除
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| 第三部分：
统计分析方法篇 |
1、 统计分析基础
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resample/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
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| 第四部分：
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、 绘图对象：画布fig与坐标系Ax
3、 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
4、 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）
- 箱线图（判断离群值）
- 饼图（结构分析）
- 折线图（趋势分析）
5、 绘图高级功能
- 图形颜色样式
- 坐标轴优化
- 主刻度与次刻度
- 多坐标系
- 子图布局（边界与空隙）
- 共享坐标轴
6、 图形保存 |
| 第五部分：
数据预处理 |
1、
数据预处理四大任务
2、 数据集成
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
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| 第六部分：
实战篇(上述知识点都融入下面分析实战中) |
1、
零售商用户消费行为分析
- 用户行为分析框架：5W2H
- 用户的典型特征
- 用户的消费能力
- 用户的消费水平
2、 运营商用户购买行为分析
- 用户维度
- 用户地域分布
- 用户学历结构
- 用户消费能力/消费层次
- 用户流量分布/层次
- 用户流失分析
- 产品维度
- 套餐销量分析
- 套餐贡献分析
- 服务满意度分析
- 套餐偏好分析
- 金额维度
- 收入结构（用户、产品、区域）
- 价格偏好分析
- 成本/利润分析
3、 金融风险数据分析
注：会根据学员所在行业选择合适的实战案例。 |
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结束 |
课程总结与问题答疑。 |
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| 其他人还看了课程 |
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| 咨询目标
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对客户的数据库进行性能评价，设计优化，管理优化 |
| 咨询范围 |
数据库性能评价，数据库结构优化，数据访问SQL优化。 |
| 咨询方式 |
现有数据库调查，问题诊断，性能评价。
对数据库进行逻辑结构优化，对数据库进行访问SQL优化。
建立数据库运行监控平台。运行监控与优化方法指导。 |
| 成功案例 |
建设银行，中国农业银行，中国工商银行，中航信 |
| 详情咨询：010-62670969， zhgx@uml.net.cn
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