第一部分：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）

第二部分：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
第三部分：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
第四部分：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
第五部分：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
第六部分：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
第七部分：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
第八部分：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。 

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