### Python数据分析与可视化知识点梳理
#### 一、课程概述与目标
- **课程性质**: 必修课程，针对软件工程专业开设的数据分析入门课程。
- **教学目标**: 旨在让学生从理论到实践全面掌握Python在数据分析领域的应用。通过理论讲解与实际案例分析，帮助学生建立起数据处理、分析和可视化的系统思维。
#### 二、教学内容及要求
1. **数据分析概述与基本概念**
- 定义与历史背景
- 数据分析的目的与任务
- 数据分析与数据挖掘的区别
- 机器学习与数据分析的关系
- 数据分析基本流程：数据收集、预处理、分析与知识发现、后处理
- Python在数据分析中的优势
2. **Python基础知识**
- Python发展史
- Python安装与配置（包括Pandas、scikit-learn、Matplotlib等库）
- 缩进的重要性、注释的使用、包管理
- Jupyter Notebook的使用
- 基础语法：变量、数据类型、控制结构（条件语句、循环语句）
3. **数据预处理**
- 数据质量评估标准（完整性、一致性、准确性、及时性）
- 数据清洗技术：处理缺失值、噪声、不一致和异常数据
- 特征选择、构建和提取
4. **NumPy——数据分析基础工具**
- ndarray对象：创建、索引、切片、迭代、shape操作
- 数学运算：算术运算、矩阵运算
5. **Pandas——处理结构化数据**
- Series和DataFrame数据结构
- 创建、访问、操作Series和DataFrame对象
- Index对象的高级访问操作
- 数学统计和计算工具
- 数学聚合和分组运算
6. **数据分析与知识发现**
- 分类分析：逻辑回归、线性判别分析、支持向量机、决策树、K近邻、朴素贝叶斯
- 关联分析：Apriori算法、FP-Tree算法、PrefixSpan算法
- 聚类分析：K均值算法、DBSCAN
- 回归分析：线性回归、多项式回归、逻辑回归
7. **scikit-learn——实现数据的分析**
- 分类方法：Logistic回归、SVM、K近邻、决策树、随机梯度下降
- 回归方法：最小二乘法、岭回归、Lasso
- 聚类方法：K-means、Affinity Propagation、Mean Shift
8. **Matplotlib——交互式图表绘制**
- 图表基本元素：线条、标记、颜色
- 高级图表：直方图、散点图、柱状图、饼图、箱形图
- 图表美化：标题、标签、图例、网格
#### 三、实践项目
- **六个完整数据分析实例**
- 实例一：数据探索与可视化
- 实例二：预测模型构建
- 实例三：文本情感分析
- 实例四：推荐系统设计
- 实例五：时间序列分析
- 实例六：社交网络分析
#### 四、总结
通过本课程的学习，学生不仅能够掌握Python编程语言及其在数据分析中的应用，还能够熟悉数据预处理、统计分析、机器学习和数据可视化等关键技术。此外，通过完成一系列的实际案例分析，学生将能够在实践中巩固理论知识，提升解决实际问题的能力。这门课程不仅有助于学生在未来的职业生涯中取得成功，也为他们进一步深造奠定了坚实的基础。
