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Python數(shù)據(jù)分析與可視化實(shí)戰(zhàn)

【課程編號(hào)】:MKT035437

【課程名稱】:

Python數(shù)據(jù)分析與可視化實(shí)戰(zhàn)

【課件下載】:點(diǎn)擊下載課程綱要Word版

【所屬類別】:職業(yè)技能培訓(xùn)

【時(shí)間安排】:2024年06月17日 到 2024年06月19日4500元/人

2024年04月10日 到 2024年04月12日4500元/人

【授課城市】:北京

【課程說(shuō)明】:如有需求,我們可以提供Python數(shù)據(jù)分析與可視化實(shí)戰(zhàn)相關(guān)內(nèi)訓(xùn)

【其它城市安排】:廣州

【課程關(guān)鍵字】:北京Python語(yǔ)言培訓(xùn),北京數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)

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課程介紹

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(yǔ)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(yǔ)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)。

培訓(xùn)對(duì)象

適合對(duì)數(shù)據(jù)分析感興趣的職場(chǎng)人員,包括但不限于數(shù)據(jù)分析師、業(yè)務(wù)分析師、市場(chǎng)營(yíng)銷人員、財(cái)務(wù)分析師等。

培訓(xùn)目標(biāo)

搭建Python開發(fā)環(huán)境,掌握Python語(yǔ)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。

培訓(xùn)內(nèi)容

第一部分、Python語(yǔ)言入門與環(huán)境搭建

1.Python簡(jiǎn)介與特點(diǎn)

Python語(yǔ)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(yǔ)法與數(shù)據(jù)類型

Python入門之旅——開始編寫第1段Python語(yǔ)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(yǔ)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(kù)

1.常用統(tǒng)計(jì)功能庫(kù)介紹

OS庫(kù):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(kù):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(kù):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(kù)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(kù)

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

王老師

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(guó)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

技術(shù)專長(zhǎng)

精通數(shù)據(jù)分析及可視化呈現(xiàn)技巧,擅長(zhǎng)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;

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(guó)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(guó)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(zhǎng)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?gòu)?qiáng)、上市公司和大型央企國(guó)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(guó)移動(dòng)全國(guó)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;

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(lái)——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)》

我要報(bào)名

在線報(bào)名:Python數(shù)據(jù)分析與可視化實(shí)戰(zhàn)(北京)

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