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Python數(shù)據(jù)分析與可視化實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)

主講老師: 傅一航 傅一航

主講師資:傅一航

課時(shí)安排: 1天/6小時(shí)
學(xué)習(xí)費(fèi)用: 面議
課程預(yù)約: 隋老師 (微信同號(hào))
課程簡(jiǎn)介: 本課程為基礎(chǔ)課程,主要講解如何利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,以及數(shù)據(jù)可視化。假定學(xué)員已經(jīng)基本掌握Python語言的使用。
內(nèi)訓(xùn)課程分類: 綜合管理 | 人力資源 | 市場(chǎng)營(yíng)銷 | 財(cái)務(wù)稅務(wù) | 基層管理 | 中層管理 | 領(lǐng)導(dǎo)力 | 管理溝通 | 薪酬績(jī)效 | 企業(yè)文化 | 團(tuán)隊(duì)管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權(quán)激勵(lì) | 生產(chǎn)管理 | 采購(gòu)物流 | 項(xiàng)目管理 | 安全管理 | 質(zhì)量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業(yè)技能 | 互聯(lián)網(wǎng)+ | 新媒體 | TTT培訓(xùn) | 禮儀服務(wù) | 商務(wù)談判 | 演講培訓(xùn) | 宏觀經(jīng)濟(jì) | 趨勢(shì)發(fā)展 | 金融資本 | 商業(yè)模式 | 戰(zhàn)略運(yùn)營(yíng) | 法律風(fēng)險(xiǎn) | 沙盤模擬 | 國(guó)企改革 | 鄉(xiāng)村振興 | 黨建培訓(xùn) | 保險(xiǎn)培訓(xùn) | 銀行培訓(xùn) | 電信領(lǐng)域 | 房地產(chǎn) | 國(guó)學(xué)智慧 | 心理學(xué) | 情緒管理 | 時(shí)間管理 | 目標(biāo)管理 | 客戶管理 | 店長(zhǎng)培訓(xùn) | 新能源 | 數(shù)字化轉(zhuǎn)型 | 工業(yè)4.0 | 電力行業(yè) |
更新時(shí)間: 2023-09-01 11:20


課程目標(biāo)】

本課程為基礎(chǔ)課程,主要講解如何利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,以及數(shù)據(jù)可視化。假定學(xué)員已經(jīng)基本掌握Python語言的使用。

通過本課程的學(xué)習(xí),達(dá)到如下目的:

1、 掌握數(shù)據(jù)分析的基本步驟和過程(數(shù)據(jù)分析六步曲)

2、 掌握搭建數(shù)據(jù)分析框架的基本思想(數(shù)據(jù)分析框架)

3、 熟悉Pandas常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),掌握用Python訪問、操作數(shù)據(jù)集

4、 掌握Pandas常用的統(tǒng)計(jì)功能(函數(shù)和方法)

5、 理解統(tǒng)計(jì)分析原理,掌握統(tǒng)計(jì)分析常用的分析方法

6、 熟練掌握matplotlib模塊,熟練畫圖函數(shù)

7、 學(xué)會(huì)解讀圖形,形成業(yè)務(wù)結(jié)論和業(yè)務(wù)策略。

【授課時(shí)間】

2時(shí)間

(要根據(jù)學(xué)員的實(shí)際情況調(diào)整重點(diǎn)內(nèi)容及時(shí)間)

【授課對(duì)象】

業(yè)務(wù)支持部、IT系統(tǒng)部、系統(tǒng)開發(fā)、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維部等相關(guān)技術(shù)人員

【學(xué)員要求】

1、 每個(gè)學(xué)員自備一臺(tái)便攜機(jī)(必須)。

2、 便攜機(jī)中事先安裝好Python 3.9版本及以上。

注:講師現(xiàn)場(chǎng)提供開源的安裝程序、擴(kuò)展庫(kù),以及現(xiàn)場(chǎng)分析的數(shù)據(jù)源。

 

【授課方式】

分析步驟 + 分析框架+ 分析方法 + 可視化呈現(xiàn) + 案例實(shí)戰(zhàn)

采用互動(dòng)式教學(xué),圍繞業(yè)務(wù)問題,展開數(shù)據(jù)分析過程,全過程演練操作,讓學(xué)員在分析、分享、講授、總結(jié)、自我實(shí)踐過程中獲得能力提升。

課程大綱】

第一部分: 數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)

目的:掌握數(shù)據(jù)分析基本步驟和過程,學(xué)會(huì)如何構(gòu)造數(shù)據(jù)分析框架

1、 數(shù)據(jù)分析 VS 數(shù)據(jù)挖掘

2、 數(shù)據(jù)分析的六步曲

步驟1:明確目的--理清思路

步驟2:數(shù)據(jù)收集—理清思路

步驟3:數(shù)據(jù)預(yù)處理—尋找答案

步驟4:數(shù)據(jù)分析--尋找答案

步驟5:數(shù)據(jù)展示--觀點(diǎn)表達(dá)

步驟6:報(bào)表撰寫--觀點(diǎn)表達(dá)

3、 搭建精準(zhǔn)營(yíng)銷分析框架

演練如何用大數(shù)據(jù)來支撐手機(jī)精準(zhǔn)營(yíng)銷項(xiàng)目

第二部分: 數(shù)據(jù)操作基礎(chǔ)

1、 簡(jiǎn)化的Python操作過程

2、 常用擴(kuò)展包

Numpy數(shù)組處理支持

Pandas數(shù)據(jù)分析和探索工具

Matplotlib可視化工具庫(kù)

3、 數(shù)據(jù)集讀寫

讀取文件(CSV文件、Excel文件)

數(shù)據(jù)集保存(CSV、Excel)

4、 數(shù)據(jù)集結(jié)構(gòu)

數(shù)據(jù)集基本屬性

Index:位置索引、標(biāo)簽索引

Series:一維結(jié)構(gòu)

Dataframe:二維結(jié)構(gòu)

5、 數(shù)據(jù)集基本操作

數(shù)據(jù)訪問:行訪問/列訪問/值訪問

字段類型

類型檢查

類型轉(zhuǎn)換

定義有序類別變量

排序

按值排序

按索引排序

數(shù)據(jù)篩選

數(shù)據(jù)修改

數(shù)據(jù)刪除

第三部分: 統(tǒng)計(jì)分析方法篇

1、 統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)

統(tǒng)計(jì)分析的關(guān)鍵要素

統(tǒng)計(jì)分析三個(gè)步驟

2、 六種統(tǒng)計(jì)操作

描述統(tǒng)計(jì)describe

分類計(jì)數(shù)value_counts

分段計(jì)數(shù)/分箱計(jì)數(shù)value_counts(bins)

分類匯總(groupby, count/sum/mean/…)

透視表(多維統(tǒng)計(jì)分析)pivot_table

按日期匯總resample/to_period

案例實(shí)戰(zhàn):掌握常用的Python統(tǒng)計(jì)函數(shù)/方法

3、 五種統(tǒng)計(jì)分析方法

對(duì)比分析法(不同用戶的消費(fèi)水平差異)

結(jié)構(gòu)分析法(用戶的學(xué)歷結(jié)構(gòu)、收入結(jié)構(gòu)分析、動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)分析)

分布分析法(用戶的年齡分布、用戶消費(fèi)層次)

交叉分析法(產(chǎn)品偏好分析)

趨勢(shì)分析法(銷售淡旺季節(jié)、用戶活躍時(shí)間)

案例實(shí)戰(zhàn):掌握常用的統(tǒng)計(jì)分析方法

第四部分: 數(shù)據(jù)可視化

目的:掌握作圖擴(kuò)展庫(kù),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化

1、 中文顯示的問題解決

2、 了解圖形元素及其函數(shù)

標(biāo)題、坐標(biāo)軸、刻度

數(shù)據(jù)標(biāo)簽、文本、注釋

圖例、網(wǎng)格線、邊框

3、 簡(jiǎn)單圖形的畫法

柱狀圖(簡(jiǎn)單/復(fù)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(jié)構(gòu)分析)

折線圖(趨勢(shì)分析)

4、 復(fù)雜圖形的畫法

多子圖

多坐標(biāo)系作圖

多區(qū)域作圖

5、 圖形保存

第五部分: 數(shù)據(jù)預(yù)處理

1、 數(shù)據(jù)預(yù)處理四大任務(wù)

數(shù)據(jù)清洗

數(shù)據(jù)集成

樣本處理

變量處理

2、 數(shù)據(jù)集成

數(shù)據(jù)追回

變量合并

拼接

演練:樣本追加與變量合并

3、 數(shù)據(jù)清洗

四大異常數(shù)據(jù)

重復(fù)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(shí)戰(zhàn)篇(上述知識(shí)點(diǎn)都融入下面分析實(shí)戰(zhàn)中)

1、 零售商用戶消費(fèi)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(fèi)能力

用戶的消費(fèi)水平

2、 運(yùn)營(yíng)商用戶購(gòu)買行為分析

用戶維度

用戶地域分布

用戶學(xué)歷結(jié)構(gòu)

用戶消費(fèi)能力/消費(fèi)層次

用戶流量分布/層次

用戶流失分析

產(chǎn)品維度

套餐銷量分析

套餐貢獻(xiàn)分析

服務(wù)滿意度分析

套餐偏好分析

時(shí)間維度

產(chǎn)品淡旺季分析

用戶活躍度分析

重購(gòu)周期分析

金額維度

收入結(jié)構(gòu)(用戶、產(chǎn)品、區(qū)域)

價(jià)格偏好分析

成本/利潤(rùn)分析

3、 金融風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)分析

用戶維度

違約用戶的典型特征

違約用戶的消費(fèi)水平

違約的影響因素分析

違約與學(xué)歷/崗位的關(guān)系

違約與行業(yè)/職業(yè)的關(guān)系

注:會(huì)根據(jù)學(xué)員所在行業(yè)選擇合適的實(shí)戰(zhàn)案例。

 

結(jié)束:課程總結(jié)問題答疑

 
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