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[課程思政][Python大神學習路徑][排障速查+常用庫查詢]掃碼布置課后作業(yè)3+1步線上布置課后作業(yè)，成績自動統(tǒng)計在線考試支持引用題庫智能組卷，客觀題自動判分，成績自動統(tǒng)計更多資源和服務，訪問文旌課堂目錄Python數(shù)據(jù)分析概述1.Python編程基礎2.數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與函數(shù)3.NumPy數(shù)值計算4.Pandas基礎5.Pandas數(shù)據(jù)處理與分析6.Matplotlib數(shù)據(jù)可視化7.財務數(shù)據(jù)分析8.股票數(shù)據(jù)量化分析9.商品數(shù)據(jù)分析10.客戶畫像分析11.采購質(zhì)量管理分析12.信用卡欺詐交易分析13.基礎篇實戰(zhàn)篇1.Python數(shù)據(jù)分析概述Python是什么？項目目標知識目標

了解數(shù)據(jù)分析的定義。

了解數(shù)據(jù)分析常用應用場景。

了解數(shù)據(jù)分析流程。

了解Python及其優(yōu)勢。

了解Python數(shù)據(jù)分析常用庫。能力目標能夠搭建Python數(shù)據(jù)分析開發(fā)環(huán)境。能夠編寫和運行簡單Python程序。素養(yǎng)目標領悟生活哲理，培養(yǎng)愛國情懷。學習新工具和新方法，樹立與時俱進的觀念。項目準備全班學生以

3～5

人為一組進行分組，各組選出組長。組長組織組員掃碼觀看“數(shù)據(jù)分析的產(chǎn)生與發(fā)展”視頻，討論并回答下列問題。問題1：數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生的原因是什么？問題2：數(shù)據(jù)分析經(jīng)歷了哪些重要的發(fā)展階段？數(shù)據(jù)分析的產(chǎn)生與發(fā)展任務一了解數(shù)據(jù)分析流程1.Python數(shù)據(jù)分析概述任務二搭建Python數(shù)據(jù)分析開發(fā)環(huán)境任務描述在當今數(shù)據(jù)驅(qū)動的時代，數(shù)據(jù)分析已成為各個行業(yè)和領域不可或缺的重要工具。請同學們思考一下：什么是數(shù)據(jù)分析?數(shù)據(jù)分析常用應用場景有哪些？數(shù)據(jù)分析流程有哪些步驟？一、什么是數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析狹義的數(shù)據(jù)分析廣義的數(shù)據(jù)分析一、什么是數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析狹義的數(shù)據(jù)分析狹義的數(shù)據(jù)分析是指根據(jù)分析的目的，采用對比分析、分組分析、交叉分析和回歸分析等方法，對收集的數(shù)據(jù)進行處理與分析，提取有價值的信息，發(fā)揮數(shù)據(jù)的價值與作用。一、什么是數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析廣義的數(shù)據(jù)分析是指依據(jù)一定的目標，通過多樣化的方法發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱含的信息，主要包括狹義的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘，二者相輔相成，共同拓展數(shù)據(jù)分析的深度與廣度。廣義的數(shù)據(jù)分析提示

數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)分析的高級階段，是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中，通過智能推薦、關聯(lián)規(guī)則、分類模型和聚類模型等技術，挖掘數(shù)據(jù)中隱含的、有潛在價值的信息。提示數(shù)據(jù)分析在財經(jīng)商貿(mào)相關領域及行業(yè)的應用。物流金融電子商務市場營銷會計12345二、數(shù)據(jù)分析常用應用場景二、數(shù)據(jù)分析常用應用場景>物流物流在物流領域，數(shù)據(jù)分析可以幫助公司:優(yōu)化運輸路線;提高運輸效率;降低成本等。物流公司:可以預測未來的運輸需求;提前安排運輸計劃。實例二、數(shù)據(jù)分析常用應用場景>金融金融在金融領域，數(shù)據(jù)分析可以幫助銀行、證券公司及各類金融投資公司等金融機構(gòu)：更好地管控風險；提升收益；制訂投資策略等。通過分析股票價格的歷史數(shù)據(jù)，金融機構(gòu)的專業(yè)投資者可以預測未來的股票走勢，從而制訂更加科學的投資策略。實例二、數(shù)據(jù)分析常用應用場景>電子商務電子商務在電子商務領域，數(shù)據(jù)分析可以幫助電商企業(yè):了解用戶的購買習慣；了解用戶的喜好等;從而更好地推薦商品、提高銷售額。通過分析用戶的購買歷史和瀏覽記錄，電商企業(yè)可以向用戶推薦相關商品，從而提高用戶的購買意愿和滿意度。實例二、數(shù)據(jù)分析常用應用場景>市場營銷市場營銷在市場營銷領域，數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)：了解市場需求、了解消費者行為等；從而更好地制訂營銷策略、提高市場占有率。通過分析消費者的購買歷史和社交行為數(shù)據(jù)，企業(yè)可以制訂更加精準的營銷策略，向目標客戶精準推薦相關商品，進而提高客戶的購買意愿。實例二、數(shù)據(jù)分析常用應用場景>會計會計在會計行業(yè)，數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè):實施客戶分析;管控風險;控制成本及評估業(yè)績；更好地了解自身財務狀況和經(jīng)營成果，并做出更科學、合理的決策。任務實施數(shù)據(jù)分析流程一般包括需求分析、數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理、分析與建模、模型評價與優(yōu)化、數(shù)據(jù)可視化6個階段，如圖所示?？靵韺W習一下吧！1．需求分析2．數(shù)據(jù)獲取3.數(shù)據(jù)處理4.分析與建模5.模型評價與優(yōu)化6.數(shù)據(jù)可視化任務實施數(shù)據(jù)分析流程一般包括需求分析、數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理、分析與建模、模型評價與優(yōu)化、數(shù)據(jù)可視化6個階段，如圖所示?？靵韺W習一下吧！需求分析數(shù)據(jù)獲取數(shù)據(jù)處理分析與建模模型評價與優(yōu)化數(shù)據(jù)可視化任務實施>需求分析需求分析是數(shù)據(jù)分析的第一步：需要和相關業(yè)務部門或利益相關者進行深入溝通，了解他們的需求和期望；根據(jù)業(yè)務需求確定分析目標；提出數(shù)據(jù)分析需求的整體方向、內(nèi)容，最終和需求方達成一致。了解銷售業(yè)績下滑的原因;評估新的市場策略是否有效；實例對于銷售業(yè)績下滑問題，分析目標可能是找出影響銷售額的關鍵因素：產(chǎn)品質(zhì)量；價格；市場競爭；其他因素。實例任務實施>數(shù)據(jù)獲取數(shù)據(jù)獲取是指從各種數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)，以便進行后續(xù)的分析和挖掘，它是數(shù)據(jù)分析的基礎。數(shù)據(jù)來源：數(shù)據(jù)庫；公開數(shù)據(jù)源（如政府信息公開平臺）；社交媒體等。實現(xiàn)渠道：網(wǎng)絡爬蟲程序；日志采集工具；實時數(shù)據(jù)流。

任務實施>數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)處理主要是為了提升數(shù)據(jù)的質(zhì)量、準確性和規(guī)范性，使后續(xù)的數(shù)據(jù)分析工作能夠更加高效、準確地進行。數(shù)據(jù)處理包括:數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)篩選數(shù)據(jù)整合數(shù)據(jù)標準化任務實施>數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)清洗：去除重復數(shù)據(jù)；去除無效或錯誤的數(shù)據(jù)；處理缺失值；消除噪聲等。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換包括：數(shù)據(jù)類型；格式；編碼轉(zhuǎn)換。數(shù)據(jù)篩選：去掉不必要的數(shù)據(jù)；去掉冗余的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)整合：形成一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集，包括：來自不同數(shù)據(jù)源；具有相似特征的數(shù)據(jù)；具有關聯(lián)關系的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)標準化：對不同尺度的數(shù)據(jù)能夠進行比較和綜合分析。標準化；歸一化；

數(shù)據(jù)處理包括:數(shù)據(jù)處理包括:任務實施>分析與建模分析與建模是指應用各種統(tǒng)計學和數(shù)據(jù)分析方法，對數(shù)據(jù)進行分析、推斷、預測和建模，主要目的是從數(shù)據(jù)中獲取有用的信息和知識，并為決策提供科學依據(jù)。分析與建模是數(shù)據(jù)分析的核心環(huán)節(jié)，涉及的方法和工具非常多。常用的數(shù)據(jù)分析方法對比分析分組分析回歸分析交叉分析模式趨勢關聯(lián)規(guī)律揭示數(shù)據(jù)任務實施>分析與建模常見的模型線性回歸模型邏輯回歸模型神經(jīng)網(wǎng)絡模型決策樹模型分類回歸聚類用于支持向量機模型合理的分析與建模還可以對數(shù)據(jù)進行進一步的優(yōu)化和改進，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性。小結(jié)任務實施>模型評價與優(yōu)化模型評價與優(yōu)化是指對建立好的數(shù)據(jù)分析模型進行評估和改進。模型評價:指根據(jù)評價指標對模型的性能和質(zhì)量進行評估，以確定模型的有效性和可靠性。模型優(yōu)化:在模型評價后，對模型進行重新構(gòu)建和改進，以提高模型的性能和準確度。模型評價與優(yōu)化操作包括：確定模型評價指標計算模型評價指標模型優(yōu)化任務實施>數(shù)據(jù)處理確定模型評價指標：根據(jù)模型的類型不同，選擇相應的評價指標。計算模型評價指標：選定評價指標；對建立好的數(shù)據(jù)分析模型：計算評估模型優(yōu)化：根據(jù)模型評估的結(jié)果，對模型進行如下操作：重新構(gòu)建；參數(shù)調(diào)整；算法改進等優(yōu)化。

模型評價與優(yōu)化操作包括：模型評價與優(yōu)化操作包括：分類模型：準確率；精確率；召回率等。回歸模型：最小均方誤差；最大絕對誤差等。實例任務實施>數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)可視化是指將經(jīng)過處理與分析的數(shù)據(jù)，以直觀的圖形、圖表、地圖等形式呈現(xiàn)出來，讓復雜的數(shù)據(jù)信息變得通俗易懂，從而助力人們快速洞察數(shù)據(jù)趨勢。數(shù)據(jù)可視化包括:數(shù)據(jù)篩選與整理選擇可視化類型設計可視化細節(jié)工具運用與繪制效果評估與迭代任務實施>數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)篩選與整理：對前期處理好的海量數(shù)據(jù)：擇取關鍵子集；剔除冗余信息；避免畫面雜亂無章；對選出的數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)維度契合所選可視化類型的需求：再次梳理；選擇可視化類型：數(shù)據(jù)特征；可視化目標選擇適配的呈現(xiàn)形式。

數(shù)據(jù)可視化包括:數(shù)據(jù)可視化包括:時間序列數(shù)據(jù)：折線圖。實例任務實施>數(shù)據(jù)處理設計可視化細節(jié)：布局規(guī)劃：確保各元素分布均衡；避免視覺重心偏移；按信息重要性、邏輯關聯(lián)排布圖表組件。色彩搭配：選擇和諧且區(qū)分度高的色彩組合；分類數(shù)據(jù)采用對比鮮明的色彩；有順序關系的數(shù)據(jù)采用漸變色彩。添加輔助元素：為坐標軸添加：清晰的刻度；單位標注等。

數(shù)據(jù)可視化包括:數(shù)據(jù)可視化包括:任務實施>數(shù)據(jù)處理工具運用與繪制：選擇可視化工具依據(jù)：需求復雜度；個人技能熟練度。選好工具后:導入數(shù)據(jù)；根據(jù)設定好的參數(shù)、樣式繪制圖表；反復微調(diào)至理想效果。

數(shù)據(jù)可視化包括:數(shù)據(jù)可視化包括:編程語言；Excel；PowerBI軟件等。實例效果評估與迭代：自我審視可視化成果：是否精準回應預設目標；布局是否清晰有序；圖表是否直觀易懂；標注是否模糊；色彩對比度是否欠佳等問題。邀請目標受眾預覽；依據(jù)反饋對可視化的細節(jié)、整體架構(gòu)加以優(yōu)化。

德育長廊不一樣的數(shù)據(jù)分析——可視化探索蘇東坡的一生任務一了解數(shù)據(jù)分析流程1.Python數(shù)據(jù)分析概述任務二搭建Python數(shù)據(jù)分析開發(fā)環(huán)境任務描述在數(shù)據(jù)分析領域，有許多強大的工具可以幫助我們處理、分析和可視化數(shù)據(jù)。這些工具提供了多樣化的分析方法，有效提高了數(shù)據(jù)分析的效率和準確性。如何搭建Python數(shù)據(jù)分析開發(fā)環(huán)境？一、Python的優(yōu)勢PythonRMATLAB語言學習難易程度入門難度低入門難度低入門難度一般使用場景數(shù)據(jù)分析，機器學習，矩陣運算，科學數(shù)據(jù)可視化，數(shù)字圖像處理，Web應用，網(wǎng)絡爬蟲，系統(tǒng)運維等數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)挖掘，機器學習，數(shù)據(jù)可視化等矩陣運算，數(shù)值分析，科學數(shù)據(jù)可視化，機器學習，符號計算，數(shù)字圖像處理，數(shù)字信號處理，仿真模擬等第三方支持擁有大量的第三方庫，能夠簡便地調(diào)用C、C++、Fortran、Java等其他編程語言擁有大量的第三方庫，能夠調(diào)用C、C++、Fortran，Java等其他編程語言擁有大量專業(yè)的工具箱，在新版本中加入了對C、C++、Java的支持流行領域工業(yè)界＞學術界工業(yè)界≈學術界工業(yè)界≤學術界軟件成本開源免費開源免費商業(yè)收費目前主流的數(shù)據(jù)分析編程語言有Python、R、MATLAB

等，它們各自的特點如下表所示。一、Python的優(yōu)勢Python和R、MATLAB相比，具有以下優(yōu)勢。1．易學、易讀、易維護2．處理速度快3．社區(qū)支持強大4．應用領域廣泛5．可擴展性強6．開源庫豐富優(yōu)勢一、Python的優(yōu)勢語法清晰、簡潔，易于學習；有很多第三方庫可供使用，開發(fā)過程相對快速且高效；代碼可讀性強，維護起來也更加輕松。Python語法風格較為獨特；學習曲線相對陡峭。R

易學、易讀、易維護MATLAB在開源生態(tài)的豐富度上不如Python。一、Python的優(yōu)勢在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時，能夠高效利用內(nèi)存與多核CPU（centralprocessingunit，中央處理器）進行并行計算。Python統(tǒng)計分析場景中表現(xiàn)出色；海量數(shù)據(jù)運算效率上稍顯遜色；R

處理速度快MATLAB商業(yè)軟件；在一些開源、分布式計算的拓展能力上存在局限。一、Python的優(yōu)勢有一個龐大且活躍的開發(fā)者社區(qū)，全球各地的程序員匯聚于此。Python社區(qū)規(guī)模與活躍度方面略顯遜色。R

社區(qū)支持強大MATLAB社區(qū)規(guī)模與活躍度方面略顯遜色。一、Python的優(yōu)勢數(shù)據(jù)科學領域；Web開發(fā)；機器學習；人工智能等眾多領域。Python統(tǒng)計分析；數(shù)據(jù)可視化。R

應用領域廣泛MATLAB工程計算與仿真。一、Python的優(yōu)勢與其他主流編程語言（如C++、Java等）集成，并且可以調(diào)用這些語言的庫來實現(xiàn)特定的功能;整個項目架構(gòu)靈活多變。Python與其他語言交互融合性差;靈活性與便捷性不如Python。R

可擴展性強MATLAB與其他語言交互融合性差;靈活性與便捷性不如Python。一、Python的優(yōu)勢NumPy；Pandas；Matplotlib等。Python開源生態(tài)在規(guī)模和多樣性上略顯單薄。R

開源庫豐富MATLAB開源生態(tài)在規(guī)模和多樣性上略顯單薄。Python數(shù)據(jù)分析常用庫包括以下幾個。NumPyPandasMatplotlibSeabornScikit-learn12345二、Python數(shù)據(jù)分析常用庫二、Python數(shù)據(jù)分析常用庫>NumPyNumPy

是

Python

中科學計算和數(shù)據(jù)分析的基礎庫，它提供了一種強大的n維數(shù)組對象ndarray，以及多種用于操作這種數(shù)組對象的函數(shù)。NumPy通常與Pandas和Matplotlib一起用于數(shù)據(jù)分析。NumPy

數(shù)組和標準

Python

序列區(qū)別數(shù)組大?。篘umPy——固定大??；Python的list對象——動態(tài)增長。數(shù)據(jù)類型：NumPy——相同；Python的list對象——可以不同。適用：NumPy——大量數(shù)據(jù)，代碼量??；Python的list對象——小規(guī)模數(shù)據(jù)。

二、Python數(shù)據(jù)分析常用庫>PandasPandas

是

Python

中用于數(shù)據(jù)處理和分析的強大工具，其名稱來自面板數(shù)據(jù)（paneldata）和

Python

數(shù)據(jù)分析（dataanalysis）。Pandas

的主要功能Pandas

提供高性能且易于使用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)處理與分析工具：

數(shù)據(jù)清洗；數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換；數(shù)據(jù)篩選；數(shù)據(jù)標準化等。

二、Python數(shù)據(jù)分析常用庫>Pandas核心結(jié)構(gòu)：

DataFrame；二維表格（類似于

Excel）；包含多種類型的數(shù)據(jù)；每列數(shù)據(jù)的類型可以不同。提供了其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：Series（一維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)）；Panel（三維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)）等。Pandas

的功能豐富的時間序列功能：輕松地處理時間序列數(shù)據(jù)；提供許多強大的時間序列分析工具：時間戳；時間窗口；滾動統(tǒng)計等?？梢耘c

NumPy、Matplotlib等其他Python庫集成，方便地進行數(shù)據(jù)分析和可視化。

Pandas

的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)Pandas

是一個功能強大的數(shù)據(jù)處理和分析工具，適用于各種規(guī)模的數(shù)據(jù)處理任務，可以幫助數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)科學家更高效地進行數(shù)據(jù)處理和分析。小結(jié)二、Python數(shù)據(jù)分析常用庫>MatplotlibMatplotlib是Python中一個非常流行的圖表繪制庫，可以幫助開發(fā)者輕松地繪制各種類型的圖表。Matplotlib

的功能繪制各種類型的圖表；支持多種標尺和坐標系；控制圖表的各個細節(jié)；可以自定義圖表的外觀；可以將圖表保存為多種格式的文件。

折線圖；散點圖；柱形圖；餅圖；直方圖等。實例線性；對數(shù)；半對數(shù)等。坐標軸的范圍和標簽；標題；圖例等。實例實例顏色；線型；字體。實例PNG；PDF；SVG。實例二、Python數(shù)據(jù)分析常用庫>Matplotlib可以通過各種方法控制圖表的外觀和行為。Matplotlib

的使用使用Matplotlib

的函數(shù)控制坐標軸的范圍和標簽，添加圖例和網(wǎng)格線等；使用Matplotlib提供的各種工具和編輯器更方便地進行圖表設計和編輯。實例小結(jié)Matplotlib

是一個功能強大的圖表繪制庫，適用于各種類型的圖表繪制任務，可以幫助開發(fā)者輕松地創(chuàng)建高質(zhì)量的圖表。二、Python數(shù)據(jù)分析常用庫>SeabornSeaborn

是基于

Matplotlib

的高級數(shù)據(jù)可視化庫，它提供了一種高度交互式界面，便于用戶做出各種有吸引力的統(tǒng)計圖表。Seaborn的主要功能針對數(shù)據(jù)挖掘和機器學習中的變量特征選取，可以用簡短的代碼繪制出多維度的數(shù)據(jù)可視化效果圖。

支持繪制各種類型的統(tǒng)計圖表，并且可以自定義圖表的外觀和細節(jié)。支持多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以方便地與其他Python庫集成。

折線圖；散點圖；熱力圖；樹狀圖等。實例NumPy

數(shù)組；Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等。實例小結(jié)Seaborn

是一個功能強大的數(shù)據(jù)可視化庫，適用于各種類型的數(shù)據(jù)可視化任務，可以幫助開發(fā)者輕松地創(chuàng)建高質(zhì)量的圖表。二、Python數(shù)據(jù)分析常用庫>Scikit-learnScikit-learn

是

Python

中一個非常流行的機器學習庫，提供了簡單高效的數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析工具，以及建立在

NumPy、SciPy

和

Matplotlib

上的各種機器學習算法。另外，Scikit-learn基于BSD許可證，可以免費使用。Scikit-learn

的主要功能分類；回歸；聚類；降維；模型選擇；數(shù)據(jù)處理。

二、Python數(shù)據(jù)分析常用庫>Scikit-learn名稱功能常用算法分類預測數(shù)據(jù)所屬的類別標簽邏輯回歸、支持向量機、隨機森林、決策樹等回歸預測連續(xù)的數(shù)值型目標變量嶺回歸、Lasso

回歸、支持向量回歸等聚類依據(jù)數(shù)據(jù)的內(nèi)在相似性，將樣本自動劃分為不同的簇群

K-means

聚類、譜聚類、層次聚類等降維將高維數(shù)據(jù)壓縮至更低維度，同時盡量保留關鍵信息主成分分析、線性判別分析等模型選擇評估、篩選及優(yōu)化模型，提升模型的泛化能力交叉驗證、網(wǎng)格搜索等數(shù)據(jù)處理對原始數(shù)據(jù)進行預處理，讓數(shù)據(jù)更契合后續(xù)的分析缺失值處理、標準化、歸一化等Scikit-learn的基礎功能二、Python數(shù)據(jù)分析常用庫>Scikit-learn擁有非?；钴S的用戶社區(qū)；提供了許多實用工具和函數(shù)；可以與其他Python庫集成。Scikit-learn的特點數(shù)據(jù)可視化；概率分布；假設檢驗等。實例小結(jié)Scikit-learn是一個功能強大的機器學習庫，適用于各種類型的機器學習任務，可以幫助開發(fā)者快速構(gòu)建高效的機器學習模型并進行數(shù)據(jù)處理和分析。NumPy；Pandas；Matplotlib等實例德育長廊作為新商科領域的大學生，如何學好和運用好Python分析？在當今數(shù)字化時代，數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為商業(yè)決策的重要工具。在金融領域，數(shù)據(jù)分析師們使用

Python

收集、清洗和分析市場數(shù)據(jù)，構(gòu)建預測模型，識別投資機會和風險。在社交媒體領域，數(shù)據(jù)分析人員使用

Python

收集和分析社交媒體上的用戶行為數(shù)據(jù)，了解公眾對特定話題或品牌的態(tài)度和情感，幫助企業(yè)調(diào)整營銷策略，提高品牌形象和客戶滿意度。在城市交通領域，交通管理部門利用

Python

分析交通流量數(shù)據(jù)，優(yōu)化交通信號燈的控制，減少擁堵和事故。作為新商科領域的大學生，要努力做到“百舸爭流，勇立潮頭”，積極學習

Python數(shù)據(jù)分析技能，提升競爭力，更好地理解和解決商業(yè)問題；在職業(yè)生涯中，始終牢記自己的社會責任，利用數(shù)據(jù)分析幫助企業(yè)優(yōu)化營銷策略、降低運營成本，為企業(yè)創(chuàng)造經(jīng)濟效益。同時，學好

Python

還可以積極參與社會公益活動，利用數(shù)據(jù)分析為公益事業(yè)貢獻力量。任務實施要在計算機上運行Python程序，首先需要下載并安裝Python解釋器。通常，可以通過安裝Anaconda獲取Python解釋器及配套的第三方庫，再搭配PyCharm集成開發(fā)環(huán)境開展編程工作。請同學們思考一下，如何搭建Python分析的開發(fā)環(huán)境呢？1．安裝并啟動Anaconda2．安裝并設置PyCharm大家動手安裝一下吧。任務實施>安裝并啟動AnacondaAnaconda

是為方便使用Python進行數(shù)據(jù)科學研究而建立的一組軟件包，它包含了Conda、Python

等

180

多個科學包及其依賴。Anaconda

提供了包管理與環(huán)境管理的功能，可以很方便地解決多版本Python并存、切換及各種第三方包安裝問題。Anaconda還包含了與

Python

相關的配套工具，如數(shù)據(jù)可視化工具、統(tǒng)計分析工具、機器學習算法庫等。它旨在為

Python

開發(fā)者提供一站式的開發(fā)環(huán)境，避免因環(huán)境配置和依賴問題導致的開發(fā)效率低下。任務實施>安裝并啟動Anaconda訪問

Anaconda

的下載地址“/download/success”，單擊“Download”按鈕，下載Anaconda安裝文件（網(wǎng)站會根據(jù)當前計算機系統(tǒng)自動下載相應版本，此處為“Windows”；默認下載最新版本，此處為“Anaconda3-2024.10-1”），如圖所示。步驟1下載Anaconda安裝文件任務實施>安裝并啟動Anaconda下載完成后，雙擊下載的安裝文件，開始安裝。步驟2開始安裝Anaconda

彈出“Anaconda32024.10-1（64-bit）Setup”對話框，單擊“Next”按鈕，如圖所示。步驟3任務實施>安裝并啟動Anaconda顯示“LicenseAgreement”界面，閱讀安裝協(xié)議，然后單擊“IAgree”按鈕，如圖所示。步驟4

同意安裝協(xié)議

顯示“SelectInstallationType”界面，選中“JustMe（recommended）”單選鈕，然后單擊“Next”按鈕，如圖所示。步驟5選擇安裝類型任務實施>安裝并啟動Anaconda顯示“ChooseInstallLocation”界面，首先單擊“Browse”按鈕選擇安裝位置（此處保持默認），然后單擊“Next”按鈕，如圖所示。步驟6

選擇安裝位置

顯示“AdvancedInstallationOptions”界面，勾選全部復選框，然后單擊“Install”按鈕，如圖所示。步驟7選擇安裝選項任務實施>安裝并啟動Anaconda等待安裝完成，這可能需要一段時間，如圖所示。步驟8

Anaconda正在安裝

安裝完成后，單擊“Next”按鈕，如圖所示。步驟9Anaconda安裝完成任務實施>安裝并啟動Anaconda顯示Anaconda介紹界面，繼續(xù)單擊“Next”按鈕，如圖所示。步驟10

Anaconda介紹

顯示安裝結(jié)束界面，單擊“Finish”按鈕，啟動Anaconda。步驟11Anaconda安裝結(jié)束任務實施>安裝并啟動Anaconda進入Anaconda工作區(qū)，表示安裝成功，如圖所示。步驟12Anaconda工作區(qū)任務實施>安裝并設置PyCharmPyCharm

是一款專為

Python

語言開發(fā)者設計的集成開發(fā)環(huán)境（integrateddevelopmentenvironment,IDE），它配備了一系列實用功能，包括代碼調(diào)試、語法高亮、項目管理、代碼跳轉(zhuǎn)、智能提示、自動補齊代碼、單元測試、版本控制等，可以幫助開發(fā)者輕松編寫和維護

Python

代碼，帶來更優(yōu)質(zhì)的代碼導航和編輯體驗。此外，PyCharm

還具備高級功能，如能為基于Django框架的項目開發(fā)提供全方位支持，滿足專業(yè)Web開發(fā)需求。任務實施>安裝并設置PyCharm訪問

PyCharm

的下載地址“/pycharm/download”（網(wǎng)站會根據(jù)當前計算機系統(tǒng)自動重定向到相應版本，此處重定向到Windows系統(tǒng)，可看到網(wǎng)址后面多了“?section=windows”），向下滾動鼠標滾輪可看到

Community

版本（Professional是專業(yè)付費版本，Community

是社區(qū)免費版本，能夠滿足基本的需求），單擊“Download”按鈕，下載PyCharmCommunityEdition安裝文件（版本為20），如圖所示。步驟1下載PyCharm安裝文件任務實施>安裝并設置PyCharm下載完成后，雙擊下載的安裝文件，開始安裝。步驟2彈出“PyCharmCommunityEdition

安裝”對話框，單擊“下一步”按鈕，如圖所示。步驟3開始安裝PyCharm任務實施>安裝并設置PyCharm顯示“選擇安裝位置”界面，首先單擊“瀏覽”按鈕選擇安裝位置（此處保持默認），然后單擊“下一步”按鈕，如圖所示。步驟4顯示“安裝選項”界面，勾選全部復選框，然后單擊“下一步”按鈕，如圖

所示。步驟5選擇安裝位置選擇安裝選項任務實施>安裝并設置PyCharm顯示“選擇‘開始’菜單文件夾”界面，保持默認，單擊“安裝”按鈕，如圖所示。步驟6安裝完成后，顯示安裝程序結(jié)束界面，選中“否，我會在之后重新啟動”單選鈕，然后單擊“完成”按鈕，如圖所示。完成安裝后，桌面出現(xiàn)PyCharm圖標，如圖所示。步驟7選擇“開始”菜單文件夾PyCharm安裝結(jié)束任務實施>安裝并設置PyCharm雙擊

PyCharm

圖標，彈出“語言和地區(qū)”對話框，選擇“Chinese（Simplified）中文語言包”和“中國大陸”選項，然后單擊“下一個”按鈕，如圖所示。步驟8彈出“PyCharm

用戶協(xié)議”對話框，勾選“我確認我已閱讀并接受此《用戶協(xié)議》的條款”復選框，然后單擊“繼續(xù)”按鈕，如圖所示。步驟9選擇語言和地區(qū)

同意用戶協(xié)議任務實施>安裝并設置PyCharm彈出“數(shù)據(jù)共享”對話框，單擊“不發(fā)送”按鈕，如圖所示。步驟10進入PyCharm啟動界面，首先單擊選擇左側(cè)列表中的“自定義”選項展示相關設置項，然后單擊外觀區(qū)域的“主題”下拉按鈕，在展開的下拉列表中選擇“Light”選項，設置軟件界面顏色為亮色。單擊選擇左側(cè)列表中的“項目”選項，然后單擊“新建項目”按鈕，如圖所示。步驟11不發(fā)送數(shù)據(jù)共享

單擊“新建項目”按鈕任務實施>安裝并設置PyCharm彈出“新建項目”對話框，首先單擊“位置”右側(cè)輸入框中的“瀏覽”按鈕，選擇項目存儲位置（此處保持默認）；然后選擇“解釋器類型”為“基礎conda”（本書所有項目都基于此環(huán)境）；最后單擊“創(chuàng)建”按鈕新建項目，如圖所示。步驟12

新建項目任務實施>安裝并設置PyCharm知識庫可以為每個項目搭建獨立的虛擬環(huán)境，該虛擬環(huán)境擁有獨立的庫，與系統(tǒng)全局的Python環(huán)境隔離開，即使不同項目依賴不同版本的同一個庫，也互不干擾，可有效避免“依賴沖突”問題。項目

venu基于

Anaconda

的虛擬環(huán)境，Anaconda

已經(jīng)預先配置好了Python環(huán)境體系，自帶大量數(shù)據(jù)分析常用庫，如NumPy、Pandas等，能快速開始編程，減少前期煩瑣的基礎庫安裝工作?；A