37304-Python数据分析与应用-教学大纲.docx.docx

Python 数据分析与应用是大数据技术类相关专业的必修课程，旨在帮助学生掌握 Python 进行科学计算、可视化绘图、数据处理、分析与建模的技能。本课程的教学目标是使学生学会使用 Python 进行数据分析、科学计算、可视化绘图，并详细拆解学习聚类、回归、分类三个企业案例，将理论与实践相结合，为将来从事数据分析挖掘研究、工作奠定基础。 知识点： 1. 数据分析的概念、流程与应用场景 2. Python 数据分析的优势与常用类库 3. Anaconda 的安装与使用 4. Jupyter Notebook 的基础功能与高级功能 5. NumPy 数值计算基础，包括创建数组对象、生成随机数、数组的索引与变换、ufunc 函数、读写文件等 6. Matplotlib 数据可视化基础，包括 pyplot 的基础语法、设置 pyplot 的动态 rc 参数、绘制散点图、折线图、直方图、饼图、箱线图等 7. pandas 统计分析基础，包括读写数据库数据、读写文本文件、读写 Excel 文件、查看 DataFrame 的常用属性、查改增删 DataFrame 数据等 8. 使用 pandas 进行数据预处理，包括堆叠合并数据、主键合并数据、重叠合并数据、检测与处理重复值、检测与处理缺失值、检测与处理异常值等 9. 使用 sklearn 构建模型，包括使用聚类、回归、分类三个企业案例 10. 航空公司客户价值分析、财政收入预测分析、家用热水器用户行为分析与事件识别等企业案例分析 通过本课程的学习，学生将学会使用 Python 进行科学计算、可视化绘图、数据处理、分析与建模，并详细拆解学习聚类、回归、分类三个企业案例，将理论与实践相结合，为将来从事数据分析挖掘研究、工作奠定基础。本课程的教学内容涵盖了 Python 数据分析的基础知识、 NumPy 数值计算基础、Matplotlib 数据可视化基础、pandas 统计分析基础、使用 pandas 进行数据预处理、使用 sklearn 构建模型等方面，旨在帮助学生掌握 Python 数据分析的技能，为数据分析挖掘研究、工作奠定基础。