第一部分：數據分析基礎
目的：掌握數據分析基本步驟和過程，學會如何構造數據分析框架
1、數據分析 VS 數據挖掘
2、數據分析的六步曲
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
3、搭建精準營銷分析框架
演練：如何用大數據來支撐手機精準營銷項目
第二部分：數據操作基礎
1、簡化的Python操作過程
2、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文件、Excel文件）
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：行訪問/列訪問/值訪問
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
第三部分：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resample/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
第四部分：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
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）
4、復雜圖形的畫法
多子圖
多坐標系作圖
多區域作圖
5、圖形保存
第五部分：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
數據追回
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
第六部分：實戰篇(上述知識點都融入下面分析實戰中)
1、零售商用戶消費行為分析
用戶行為分析框架：5W2H
用戶的典型特征
用戶的消費能力
用戶的消費水平
2、運營商用戶購買行為分析
用戶維度
用戶地域分布
用戶學歷結構
用戶消費能力/消費層次
用戶流量分布/層次
用戶流失分析
產品維度
套餐銷量分析
套餐貢獻分析
服務滿意度分析
套餐偏好分析
時間維度
產品淡旺季分析
用戶活躍度分析
重購周期分析
金額維度
收入結構（用戶、產品、區域）
價格偏好分析
成本/利潤分析
3、金融風險數據分析
用戶維度
違約用戶的典型特征
違約用戶的消費水平
違約的影響因素分析
違約與學歷/崗位的關系
違約與行業/職業的關系
注：會根據學員所在行業選擇合適的實戰案例。

結束：課程總結與問題答疑。 

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