Python數(shù)據(jù)分析與可視化實(shí)戰(zhàn)

培訓(xùn)關(guān)鍵詞：Python培訓(xùn),數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)

Python數(shù)據(jù)分析與可視化實(shí)戰(zhàn)(王貴友)課程介紹：

課程背景
    在當(dāng)今數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的時(shí)代，Python成為最受歡迎的數(shù)據(jù)分析工具之一。掌握Python語言和數(shù)據(jù)分析技能，能夠讓企業(yè)在競(jìng)爭(zhēng)中更具優(yōu)勢(shì)。本課程旨在幫助學(xué)員掌握Python語言的使用，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的基本步驟和過程，并熟練運(yùn)用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和可視化呈現(xiàn)。

課程收益
搭建Python開發(fā)環(huán)境，掌握Python語言基礎(chǔ)；
理解數(shù)據(jù)分析的基本思想和過程；
掌握常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，能夠使用Python訪問、操作數(shù)據(jù)集；
熟練運(yùn)用Python的統(tǒng)計(jì)功能；
理解統(tǒng)計(jì)分析原理，掌握統(tǒng)計(jì)分析常用的方法；
熟練使用matplotlib模塊，繪制各類數(shù)據(jù)可視化圖形；
能夠解讀圖形，形成業(yè)務(wù)結(jié)論和業(yè)務(wù)策略。

課程綱要

第一部分、Python語言入門與環(huán)境搭建
1. Python簡(jiǎn)介與特點(diǎn)
 ◇ Python語言的歷史背景和發(fā)展
 ◇ Python的特點(diǎn)，如簡(jiǎn)潔、易讀、動(dòng)態(tài)類型等
2. Python開發(fā)環(huán)境搭建
 ◇ 安裝Python解釋器和開發(fā)環(huán)境（IDE）
 ◇ Anaconda安裝管理包與Pycharm編譯環(huán)境
 ◇ PIP第三方包管理工具應(yīng)用
 ◇ 確認(rèn)環(huán)境配置成功，并進(jìn)行簡(jiǎn)單的驗(yàn)證
3. Python基礎(chǔ)語法與數(shù)據(jù)類型
 ◇ Python入門之旅——開始編寫第1段Python語句
 ◇ 變量與賦值：理解變量概念，學(xué)習(xí)如何給變量賦值
 ◇ Python代碼書寫規(guī)范與要求建議
 ◇ 數(shù)據(jù)類型：掌握Python中的基本數(shù)據(jù)類型，如整數(shù)、浮點(diǎn)數(shù)、字符串等
 ◇ 運(yùn)算符：學(xué)習(xí)算術(shù)運(yùn)算符、邏輯運(yùn)算符等的使用
 ◇ 字符串格式化必知的兩大方法
 ◇ 控制流語句
   → if條件判斷 
   → While循環(huán) 
   → for循環(huán)
4. 常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)介紹
 ◇ 列表（List）
   → 列表的創(chuàng)建與應(yīng)用特點(diǎn)
   → 列表的索引與切片
   → 列表必知的添加與編輯元素技巧（Append、extend、drop等）
   → 列表常用的方法使用技巧與應(yīng)用案例介紹
   → 列表推導(dǎo)式的應(yīng)用技巧
 ◇ 字典（Dictionary）
   → 鍵值對(duì)、增刪改查等操作
   → 字典常用方法items、Keys、values等方法應(yīng)用技巧
 ◇ 元組（Tuple）：不可變序列的特點(diǎn)

第二部分、掌握常見必知的Python數(shù)據(jù)分析庫
1. 常用統(tǒng)計(jì)功能庫介紹
 ◇ OS庫：文件與文件夾管理必知操作
   → OS管理文件
   → OS管理文件夾
   → 遍歷OS文件夾
 ◇ NumPy庫：學(xué)習(xí)NumPy數(shù)組的創(chuàng)建和基本操作
   → NumPy數(shù)組對(duì)象 
   → NumPy的數(shù)值類型 
   → 選擇NumPy數(shù)組元素 
   → Numpy數(shù)組的切片與索引
   → Numpy數(shù)組的序列化與廣播機(jī)制
   → 常見Numpy數(shù)組的合并方法（vstack、hstack等） 
 ◇ Pandas庫：學(xué)習(xí)Pandas的Series和DataFrame結(jié)構(gòu)及其常用操作
Pandas的安裝與概覽 
Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之DataFrame  
Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之Series 
建立 pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)常見的4種方法
利用pandas索引引用元素（loc與iloc方法應(yīng)用）
利用Pandas查詢與篩選數(shù)據(jù)  
利用Pandas的DataFrame進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)算 
如何對(duì)Pandas進(jìn)行排序（sort_index與sort_values）
DataFrame合并的方法（merge、concat） 
Pandas讀取與寫入文件方法
   → 讀取與寫入Excel文件技巧
   → 讀取與寫入CSV文件技巧
利用Pandas清洗數(shù)據(jù)
   → 處理缺失數(shù)據(jù)問題
   → 處理重復(fù)數(shù)據(jù)
   → 規(guī)范數(shù)據(jù)格式
   → 處理日期數(shù)據(jù)(to_datetime)  
Pandas數(shù)據(jù)分析方法與技巧
   → 利用Pandas的DataFrame實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)聚合（Groupby）  
   → 數(shù)據(jù)透視表(Pivot_table)應(yīng)用技巧
   → 利用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)排名分析
   → 對(duì)文本列表進(jìn)行分類聚合統(tǒng)計(jì)
   → 對(duì)數(shù)據(jù)分析標(biāo)簽分類分析
   → 對(duì)數(shù)據(jù)帕累托分析
   → 數(shù)據(jù)聚合：學(xué)習(xí)如何對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組并進(jìn)行聚合操作
   → 數(shù)據(jù)匯總：學(xué)習(xí)如何對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序和統(tǒng)計(jì)匯總

第三部分、數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用技巧
Matplotlib應(yīng)用技巧
 ◇ Matplotlib庫概述：了解Matplotlib在數(shù)據(jù)可視化中的作用
 ◇ 基本繪圖方法：學(xué)習(xí)繪制折線圖、散點(diǎn)圖、柱狀圖等基本圖形
   → Matplotlib的子庫 
   → Matplotlib繪圖入門 
   → 折線圖
   → 柱形圖 
   → 散點(diǎn)圖  
 ◇ 圖形樣式：設(shè)置標(biāo)題、軸標(biāo)簽、圖例等圖形元素
 ◇ 多圖合并：將多個(gè)圖形合并在同一畫布中進(jìn)行展示
 ◇ 分析可視化圖表對(duì)業(yè)務(wù)決策與指導(dǎo)的價(jià)值

第四部分、數(shù)據(jù)爬蟲與數(shù)據(jù)分析
 ◇ 數(shù)據(jù)爬蟲的應(yīng)用場(chǎng)景與意義
 ◇ 數(shù)據(jù)爬蟲的應(yīng)用步驟
 ◇ 如何利用數(shù)據(jù)爬蟲抓取相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析

第五部分、數(shù)據(jù)分析方法與數(shù)據(jù)挖掘簡(jiǎn)介
1. 數(shù)據(jù)分析方法簡(jiǎn)介
 ◇ 數(shù)據(jù)相關(guān)分析
 ◇ 數(shù)據(jù)回歸分析進(jìn)行預(yù)測(cè)
 ◇ 利用Python實(shí)現(xiàn)相關(guān)與回歸分析
2. 數(shù)據(jù)挖掘簡(jiǎn)介
 ◇ 數(shù)據(jù)挖掘的意義
 ◇ 數(shù)據(jù)挖掘的步驟簡(jiǎn)介
 ◇ 與數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)的Python包

第六部分、Python數(shù)據(jù)分析綜合案例演練
 ◇ 通過綜合實(shí)例熟悉數(shù)據(jù)分析的全過程與步驟
 ◇ 數(shù)據(jù)獲取 
 ◇  數(shù)據(jù)清洗與數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 
 ◇  數(shù)據(jù)分析與可視化 
 ◇  數(shù)據(jù)分析結(jié)果的意義解析
 ◇ 自動(dòng)化報(bào)表案例分享
 ◇ 用戶價(jià)值分析分享

專家介紹
王貴友   AI辦公與數(shù)據(jù)分析資深專家
微軟特約講師
資深微軟護(hù)航技術(shù)專家
12年微軟認(rèn)證講師（MCT）
微軟全球最有價(jià)值專家（MVP）
中國移動(dòng)數(shù)據(jù)分析特約講師
連續(xù)3屆金山辦公最有價(jià)值專家（KVP）
微軟Windows及Office產(chǎn)品特邀推廣講師
中移在線總部線上（2000+人）數(shù)據(jù)分析指定培訓(xùn)講師
曾任：深圳黎明網(wǎng)絡(luò)教育中心總經(jīng)理
一、 技術(shù)專長
精通數(shù)據(jù)分析及可視化呈現(xiàn)技巧，擅長將復(fù)雜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為直觀圖表；
精通Excel/WPS/Power BI/Python/等主流數(shù)據(jù)分析工具；
深入理解ChatGPT與主流AI工具在智能辦公和智能數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用；
精通運(yùn)用AI技術(shù)賦能職場(chǎng)辦公智能化，助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)降本提效；
精通Office 365/2016/2019/2021辦公高效實(shí)用技巧，大幅提升辦公效率；
精通金山辦公WPS辦公高效實(shí)用技巧，全面提升職場(chǎng)核心競(jìng)爭(zhēng)力；
二、 實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)
培養(yǎng)線下學(xué)員過10000人：24年工作經(jīng)驗(yàn)，17年培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)；
為四大行及各大商業(yè)銀行培訓(xùn)過100場(chǎng)：工商銀行、農(nóng)業(yè)銀行、建設(shè)銀行、中國銀行、中信銀行、浦發(fā)銀行等多家銀行數(shù)字化辦公與數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)講師，連續(xù)5年被全國多家銀行返聘為智能辦公與數(shù)據(jù)分析講師，積累了豐富的銀行授課經(jīng)驗(yàn)；
長期受聘為世界500強(qiáng)企業(yè)授課：微軟、茅臺(tái)、中石油等企業(yè)受聘講師，被諸多世界五百強(qiáng)、上市公司和大型央企國企等單位多次返聘授課；
指導(dǎo)數(shù)百名學(xué)員成功掌握數(shù)據(jù)分析技能：指導(dǎo)中國移動(dòng)全國諸多省市員工利用數(shù)據(jù)分析解決實(shí)際業(yè)務(wù)問題，成為各單位數(shù)據(jù)分析的主要能手； 
三、 主講課程
1. 《效率為王——Excel高效數(shù)據(jù)處理與分析技巧》
2. 《向數(shù)據(jù)要結(jié)果——數(shù)據(jù)分析能力技能提升實(shí)戰(zhàn)技巧》
3. 《三劍合一——Office三劍客在職場(chǎng)中高效應(yīng)用技巧》
4. 《雙劍合璧——AI助力PPT精美設(shè)計(jì)與高效呈現(xiàn)技巧》
5. 《AI重塑辦公——ChatGPT 開啟智能辦公新紀(jì)元》
6. 《數(shù)據(jù)洞察未來——Power BI商業(yè)數(shù)據(jù)分析與可視化呈現(xiàn)技巧》
7. 《數(shù)智合一——CHATGPT智能數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)技巧》
8. 《數(shù)據(jù)助力決策——Python數(shù)據(jù)分析與可視化實(shí)戰(zhàn)》
四、 所獲證書
Microsoft Certified Trainer(MCT)微軟認(rèn)證講師
Microsoft Valuable Professional(MVP)微軟最有價(jià)值專家
金山辦公MVP（KVP）金山最有價(jià)值專家
Microsoft Certified System Engineer(MCSE)微軟認(rèn)證系統(tǒng)工程師
Microsoft Certified DataBase Administrator(MCDBA)微軟認(rèn)證數(shù)據(jù)庫管理員
Microsoft Certified IT Professional(MCITP)微軟認(rèn)證IT專家

五、授課風(fēng)格
以學(xué)員為中心，重視學(xué)員所獲
課程實(shí)操為主，案例針對(duì)性強(qiáng)
擅長課堂互動(dòng)，氣氛輕松友好
語言樸實(shí)風(fēng)趣，講課充滿激情

課綱下載

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