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Python在數據分析和挖掘中的應用

課程編號:40400

課程價格:¥21000/天

課程時長:3 天

課程人氣:402

行業類別:行業通用     

專業類別:大數據 

授課講師:紀賀元

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】
金融、互聯網、通信、汽車、制藥等諸多行業對于數據分析有需求的人員。

【培訓收益】
(1)掌握python編程技巧 (2)提升數據采集、分析和挖掘能力 (3)提升文本挖掘能力

1.Python簡介
(1)Python安裝
(2)python包安裝及介紹
(3)Anaconda安裝
(4)Pycharm工具的安裝
(5)選擇python做數據分析的理由

2.Python程序基礎
(1)變量
(2)過程與函數
(3)對象
案例:編程即對象,python處理excel文件對象

3.Python基本語句
(1)輸入輸出語句
(2)條件判斷語句
If、else、elseif、嵌套代碼塊等。
(3)循環語句
包括for、while以及跳出循環的基礎技巧。

4.Python數據結構
(1)列表
(2)元祖
(3)字典
(4)集合
案例:利用python字典進行大數量的快速檢索
案例:利用字典實現多分支語句
案例:利用集合進行數據的交并集運算

5.python代碼的調試過程
(1)運行程序
(2)單步調試
(3)添加斷點
(4)添加監視

6.EXCEL和txt格式文本的讀寫
Python可以讀取各種常見的數據格式,但是工作中最常見的還是對于EXCEL和TXT文本的讀取,python有專門針對EXCEL和TXT文本的工作包,可以方便地讀寫,對EXCEL也可以做各種格式:
(1)Xlsx文件的讀寫
(2)txt文本的讀寫

7.利用Python做數據分析
Python的強大不在于其編程語言的簡潔,而在于其提供了大量的實用分析
包,這里面就囊括了現在流行的數據分析包,調用這些包可以輕易地實現數據分析的各項功能,更重要的是可以實現數據分析功能的自動化,例如一個文件夾下面有100個文件,采用python可以一次性處理完100個文件中數據的決策樹操作:
(1)Scikit-learn包簡介
(2)相關分析及典型相關分析
(3)聚類功能的實現
(4)回歸(包括線性回歸和Logistic回歸)
(5)決策樹的實現
(6)關聯分析的實現
(7)主成分分析
案例:利用python聚類算法進行商業客戶細分
案例:利用python決策樹進行互聯網審貸數據分析

8.利用Python進行文本數據挖掘
文本處理是python的一大重要特色功能,可以輕松地實現分詞、詞頻分析、主題分析等重要文本挖掘功能。
(1)文本數據挖掘原理
(2)用jieba做分詞停詞
(3)用TF-IDF模型做詞頻和權重分析
(4)用LDA做主題分類分析
案例:某在線旅游網站客服語音數據的挖掘分析

9. Python繪圖
(1)matplotlib包簡介
(2)各種基本的繪圖功能
(3)高級繪圖功能 

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