课程大纲
1.Python简介
- （1）Python安装
- （2）python包安装及介绍
- （3）Anaconda安装
- （4）Pycharm工具的安装
- （5）选择python做数据分析的理由
2.Python程序基础
- （1）变量
- （2）过程与函数
- （3）对象
案例：编程即对象，python处理excel文件对象
3.Python基本语句
- （1）输入输出语句
- （2）条件判断语句
If、else、elseif、嵌套代码块等。
- （3）循环语句
包括for、while以及跳出循环的基础技巧。
4.Python数据结构
- （1）列表
- （2）元祖
- （3）字典
- （4）集合
案例：利用python字典进行大数量的快速检索
案例：利用字典实现多分支语句
案例：利用集合进行数据的交并集运算
5.python代码的调试过程
- （1）运行程序
- （2）单步调试
- （3）添加断点
- （4）添加监视
6.EXCEL和txt格式文本的读写
Python可以读取各种常见的数据格式，但是工作中最常见的还是对于EXCEL和TXT文本的读取，python有专门针对EXCEL和TXT文本的工作包，可以方便地读写，对EXCEL也可以做各种格式：
- （1）Xlsx文件的读写
- （2）txt文本的读写
7.利用Python做数据分析
Python的强大不在于其编程语言的简洁，而在于其提供了大量的实用分析
包，这里面就囊括了现在流行的数据分析包，调用这些包可以轻易地实现数据分析的各项功能，更重要的是可以实现数据分析功能的自动化，例如一个文件夹下面有100个文件，采用python可以一次性处理完100个文件中数据的决策树操作：
- （1）Scikit-learn包简介
- （2）相关分析及典型相关分析
- （3）聚类功能的实现
- （4）回归（包括线性回归和Logistic回归）
- （5）决策树的实现
- （6）关联分析的实现
- （7）主成分分析
案例：利用python聚类算法进行商业客户细分
案例：利用python决策树进行互联网审贷数据分析
8.利用Python进行文本数据挖掘
文本处理是python的一大重要特色功能，可以轻松地实现分词、词频分析、主题分析等重要文本挖掘功能。
- （1）文本数据挖掘原理
- （2）用jieba做分词停词
- （3）用TF-IDF模型做词频和权重分析
- （4）用LDA做主题分类分析
案例：某在线旅游网站客服语音数据的挖掘分析
9. Python绘图
- （1）matplotlib包简介
- （2）各种基本的绘图功能
- （3）高级绘图功能