python數(shù)據(jù)分析課程培訓(xùn)CDA數(shù)據(jù)分析師1課程介紹與目標(biāo)Python基礎(chǔ)知識(shí)數(shù)據(jù)處理與清洗數(shù)據(jù)分析方法與可視化機(jī)器學(xué)習(xí)算法與應(yīng)用Python高級(jí)特性與擴(kuò)展庫項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)與總結(jié)回顧contents目錄201課程介紹與目標(biāo)3

CDA數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證CDA（CertifiedDataAnalyst）數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證是國際公認(rèn)的數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域?qū)I(yè)認(rèn)證，代表持有人在數(shù)據(jù)分析方面具備專業(yè)能力和知識(shí)。取得CDA認(rèn)證，證實(shí)了個(gè)人對(duì)數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)理論、方法和技術(shù)的精通，并展示了將此技能應(yīng)用于實(shí)際崗位的能力。CDA認(rèn)證對(duì)于追求數(shù)據(jù)分析行業(yè)發(fā)展的個(gè)人來說至關(guān)重要，它能有效增強(qiáng)求職優(yōu)勢(shì)，拓展職業(yè)成長路徑。4Python作為一種普遍應(yīng)用的編程工具，在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域中占據(jù)著關(guān)鍵位置。Python擁有豐富的數(shù)據(jù)處理和分析庫，如pandas、numpy、matplotlib等，可以方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、可視化和建模等操作。Python具備讀取及處理多種數(shù)據(jù)來源和格式的功能，包括CSV、Excel、SQL數(shù)據(jù)庫、JSON等，這極大地提升了數(shù)據(jù)獲取與處理的速度與靈活性。Python在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用5課程目標(biāo)本課程專注于提高學(xué)員運(yùn)用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和處理的實(shí)際能力，涵蓋數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)可視化以及數(shù)據(jù)建模等核心技能，同時(shí)幫助學(xué)員掌握CDA數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證所需的專業(yè)知識(shí)和技巧。學(xué)員要求本課程適宜那些對(duì)數(shù)據(jù)分析充滿熱情且具備編程技能的學(xué)員加入。學(xué)習(xí)本課程的前提是學(xué)員必須擁有一定的數(shù)學(xué)功底和統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)，同時(shí)需掌握Python編程語言的基礎(chǔ)。此外，學(xué)員還應(yīng)具備閱讀英文資料的能力，以便理解相關(guān)的外文文檔和資料。課程目標(biāo)與學(xué)員要求602Python基礎(chǔ)知識(shí)7Python的起源與發(fā)展01Python是由GuidovanRossum在1989年所創(chuàng)，并于1991年正式對(duì)外發(fā)布。該編程語言的宗旨體現(xiàn)為“高雅”、“直白”和“易用”，它屬于一種高級(jí)編程工具。Python的特點(diǎn)與優(yōu)勢(shì)02Python語言簡潔、易讀、可擴(kuò)展，擁有豐富的庫和框架，廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析、人工智能、Web開發(fā)等領(lǐng)域。Python的應(yīng)用場景03Python在眾多領(lǐng)域如數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)編程、自動(dòng)化運(yùn)維以及網(wǎng)絡(luò)安全中得到了廣泛的使用。Python語言概述803數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換Python提供了多種數(shù)據(jù)類型之間的轉(zhuǎn)換方法，如int()、float()、str()等。01Python的基本數(shù)據(jù)類型Python包含整數(shù)、浮點(diǎn)數(shù)、布爾以及字符串等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類型。02變量與賦值在Python編程語言中，無需事先聲明變量，即可直接進(jìn)行賦值操作。變量命名規(guī)則允許使用字母、數(shù)字以及下劃線，但變量名不能以數(shù)字作為起始字符。數(shù)據(jù)類型與變量9條件語句Python里的if、elif及else關(guān)鍵詞被用于條件語句，它們根據(jù)設(shè)定條件執(zhí)行相應(yīng)的代碼段落。循環(huán)語句Python編程語言中，循環(huán)操作由for循環(huán)和while循環(huán)兩種方式構(gòu)成，它們的作用是使代碼得以重復(fù)執(zhí)行。break和continue語句break語句用于跳出當(dāng)前循環(huán)，continue語句用于跳過本次循環(huán)剩余的代碼，進(jìn)入下一次循環(huán)?？刂屏髡Z句10在Python語言中，我們通過使用def關(guān)鍵字來創(chuàng)建函數(shù)，并使用函數(shù)名來執(zhí)行函數(shù)。函數(shù)能夠接受參數(shù)，并且能夠返回相應(yīng)的結(jié)果。函數(shù)的定義與調(diào)用在Python里，函數(shù)參數(shù)的傳遞以值的方式實(shí)現(xiàn)，函數(shù)內(nèi)部可以設(shè)定局部變量。參數(shù)傳遞與局部變量Python中可以將一些常用的函數(shù)和變量封裝成模塊，通過import關(guān)鍵字導(dǎo)入模塊并使用其中的函數(shù)和變量。模塊導(dǎo)入與使用函數(shù)與模塊1103數(shù)據(jù)處理與清洗12掌握導(dǎo)入CSV、Excel、SQL、JSON等常規(guī)數(shù)據(jù)格式的技巧。導(dǎo)入各種數(shù)據(jù)格式熟悉將信息轉(zhuǎn)換為CSV、Excel、SQL等不同文件格式的技巧。導(dǎo)出處理后的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)導(dǎo)入與導(dǎo)13學(xué)習(xí)識(shí)別和處理數(shù)據(jù)中的重復(fù)值、空值、錯(cuò)誤值等問題。數(shù)據(jù)清洗掌握數(shù)據(jù)預(yù)處理的關(guān)鍵技術(shù)，包括數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化以及離散化等操作。數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理14掌握數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)列拆分與合并等操作。掌握多種數(shù)據(jù)源信息整合技巧，例如運(yùn)用pandas庫的merge與concat功能。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與合并數(shù)據(jù)合并數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換15缺失值處理掌握如何識(shí)別及處理數(shù)據(jù)中的缺失部分，通過使用平均值、中間值、頻繁值等方法進(jìn)行補(bǔ)充。異常值處理掌握識(shí)別異常值的技術(shù)，例如運(yùn)用箱線圖和計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差，同時(shí)精通異常值的處理策略，包括刪除或替換異常數(shù)據(jù)。缺失值與異常值處理1604數(shù)據(jù)分析方法與可視化17均值、中位數(shù)、眾數(shù)數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)的度量方差、標(biāo)準(zhǔn)差、極差數(shù)據(jù)離散程度的度量偏態(tài)、峰態(tài)數(shù)據(jù)分布形態(tài)的度量頻數(shù)分布表、直方圖、箱線圖數(shù)據(jù)表與數(shù)據(jù)圖的呈現(xiàn)描述性統(tǒng)計(jì)分析18010204推斷性統(tǒng)計(jì)分析假設(shè)檢驗(yàn)的基本原理與步驟常規(guī)的假設(shè)檢驗(yàn)技術(shù)包括：t測(cè)試、z測(cè)試、卡方測(cè)試、F測(cè)試。置信區(qū)間的構(gòu)建與解釋效應(yīng)量的計(jì)算與解釋：相關(guān)系數(shù)、回歸系數(shù)、決定系數(shù)0319Matplotlib、Seaborn、Plotly等繪圖庫常用數(shù)據(jù)可視化工具基本圖表類型高級(jí)圖表類型數(shù)據(jù)可視化原則與技巧折線圖、散點(diǎn)圖、柱狀圖、餅圖等熱力圖、樹狀圖、桑基圖等顏色搭配、布局優(yōu)化、動(dòng)態(tài)交互等數(shù)據(jù)可視化技術(shù)20瀏覽量、訪客數(shù)、轉(zhuǎn)化率等用戶行為數(shù)據(jù)分析銷售額、銷售量、客單價(jià)等商品銷售數(shù)據(jù)分析廣告投入、ROI、渠道效果等市場推廣數(shù)據(jù)分析個(gè)性化推薦、精準(zhǔn)營銷、供應(yīng)鏈優(yōu)化等數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的電商優(yōu)化策略案例分析：電商數(shù)據(jù)分析2105機(jī)器學(xué)習(xí)算法與應(yīng)用22機(jī)器學(xué)習(xí)的定義和發(fā)展歷程機(jī)器學(xué)習(xí)的分類和應(yīng)用領(lǐng)域機(jī)器學(xué)習(xí)常用術(shù)語和概念機(jī)器學(xué)習(xí)概述23線性回歸、邏輯回歸、支持向量機(jī)、決策樹等常見的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法信用評(píng)分、醫(yī)療診斷、股票價(jià)格預(yù)測(cè)等監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用案例監(jiān)督學(xué)習(xí)算法與應(yīng)用24常見的無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法聚類分析、降維處理等無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用案例市場細(xì)分、社交網(wǎng)絡(luò)分析、異常檢測(cè)等無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法與應(yīng)用25VS神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用案例圖像識(shí)別、語音識(shí)別、自然語言處理等常見的深度學(xué)習(xí)算法深度學(xué)習(xí)算法與應(yīng)用2606Python高級(jí)特性與擴(kuò)展庫27Python高級(jí)特性列表推導(dǎo)式（ListComprehen…通過簡潔方式構(gòu)建列表，僅用一行代碼完成列表創(chuàng)建，提升代碼易讀性。生成器（Generators）節(jié)省內(nèi)存空間，惰性計(jì)算，按需生成數(shù)據(jù)。裝飾器（Decorators）修改函數(shù)或類的功能，實(shí)現(xiàn)代碼重用和模塊化。上下文管理器（ContextManag…簡化資源管理，如文件打開、網(wǎng)絡(luò)連接等。28NumPyPandasMatplotlibScikit-learn常用擴(kuò)展庫介紹及使用方法01020304提供高性能的多維數(shù)組對(duì)象和工具，用于數(shù)值計(jì)算。該數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)具備迅速響應(yīng)、高度靈活及顯著的表達(dá)能力，適用于數(shù)據(jù)的整理與剖析。繪制各種靜態(tài)、動(dòng)態(tài)、交互式的圖表，用于數(shù)據(jù)可視化。提供便捷有力的數(shù)據(jù)挖掘與分析工具，適用于機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。29文本預(yù)處理特征提取情感分析模型模型評(píng)估與優(yōu)化案例分析：文本挖掘與情感分析去除停用詞、詞形還原、分詞等。詞典為基礎(chǔ)的方法、運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)（諸如樸素貝葉斯、支持向量機(jī)、深度學(xué)習(xí)等）的方法。詞袋模型、TF-IDF、Word2Vec等。模型性能的評(píng)估依賴于準(zhǔn)確率、召回率、F1值等關(guān)鍵指標(biāo)，而優(yōu)化模型則可通過調(diào)整參數(shù)和實(shí)施集成學(xué)習(xí)等策略實(shí)現(xiàn)。3007項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)與總結(jié)回顧31從金融交易數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵特征，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和標(biāo)準(zhǔn)化處理。數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理將已經(jīng)訓(xùn)練完畢的模型投入使用于金融市場交易，實(shí)現(xiàn)對(duì)交易風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)時(shí)監(jiān)督，同時(shí)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)警報(bào)和應(yīng)對(duì)措施。模型應(yīng)用與監(jiān)控構(gòu)建與金融風(fēng)控相關(guān)的特征，如交易頻率、交易金額、用戶行為等。特征工程選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如邏輯回歸、隨機(jī)森林等，對(duì)訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練，得到初步模型。模型選擇與訓(xùn)練對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證集評(píng)估，通過調(diào)整參數(shù)和引入新特征等方法，以提升模型性能。模型評(píng)估與優(yōu)化0201030405項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：金融風(fēng)控模型構(gòu)建32用戶畫像構(gòu)建基于用戶行為數(shù)據(jù)，構(gòu)建用戶畫像，包括用戶興趣、購買偏好、活躍度等特征。數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理收集電商平臺(tái)的用戶行為數(shù)據(jù)，包括瀏覽、搜索、購買等行為，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換。行為分析模型構(gòu)建采用適宜的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，例如協(xié)同過濾和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，來建立針對(duì)用戶行為的分析模型。系統(tǒng)搭建與應(yīng)用將已經(jīng)訓(xùn)練完畢的模型融入電商平臺(tái)的后臺(tái)管理體系，以便執(zhí)行用戶行為實(shí)時(shí)分析和提供個(gè)性化推薦等服務(wù)。模型評(píng)估與優(yōu)化使用歷史數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估，通過調(diào)整模型參數(shù)、增加特征等方式優(yōu)化模型性能。項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：電商用戶行為分析系統(tǒng)搭建33項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)分享分享