Python数据分析与应用教学大纲
《Python数据分析》教学大纲
Python数据分析教学大纲课程编号：XXXXXXXX课程名称：Python数据分析与实践英文名称：Python Data analysis and Practice课程类型：专业课课程要求：学时/学分：48/3 （讲课学时：32 上机学时：16）适用专业：信息管理与信息系统、电子商务、计算机科学与技术01课程的性质和教学目的Python是信管、电子商务、计算机科学与技术专业学生进行数据分析所需要掌握基础性语言和分析工具，是未来学生掌握大数据分析技术的学习基础。
本课程在教学内容方面着重以Python语言讲解及Python语言数据分析工具包应用为主。
通过一系列的Python语言数据分析训练项目，培养学生具有一定的Python语言数据分析理解和应用实践能力。
02课程与其他课程的联系本课程的先修课程为Java语言，后续课程为大数据技术导论和Hadoop在大数据中应用。
Java语言是Python语言学习的基础，Python数据分析知识为后续的大数据技术导论和Hadoop在大数据中的应用奠定基础。
03课程教学目标1．学习Python基本编程语言知识，了解Python在互联网和智能商务分析中的应用。
2．掌握Python机器学习基础库，具有应用Python语言解决数据分析中实际问题能力。
3.掌握网络数据抓取技术，Python数据库应用开发，实现Python数据可视化操作，提高数据收集和数据分析能力。
4.掌握Python地理信息系统数据分析能力，具有应用Python解决地理信息问题能力。
5.应用Python编程技术进行电子商务企业运营、信息技术创新创业提供技能准备。
05其他教学环节（课外教学环节、要求、目标）1.案例分析针对教学内容，本课程选取具体商业数据作为案例，完成相应的Python 语言编程操作，更好的理解知识点。
2.上机实验针对教学中Python基本语句练习、面向对象编程、网络数据抓取、文本文件操作、数据库操作、数据可视化操作、Python机器学习—有监督学习算法与无监督学习算法、Python地理空间分析进行上机实验，分次计算上机成绩。
Python数据分析与应用-教学大纲
《Python数据分析与应用》教学大纲课程名称：Python数据分析与应用课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：64学时（其中理论36学时，实验28学时）总学分：4.0学分一、课程的性质大数据时代已经到来，在商业、经济及其他领域中基于数据和分析去发现问题并做出科学、客观的决策越来越重要。
数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内获取、管理、处理以及整理海量数据，为企业经营决策提供积极的帮助。
数据分析作为一门前沿技术，广泛应用于物联网、云计算、移动互联网等战略新兴产业。
有实践经验的数据分析人才已经成为了各企业争夺的热门。
为了推动我国大数据，云计算，人工智能行业的发展，满足日益增长的数据分析人才需求，特开设Python数据分析与应用课程。
二、课程的任务通过本课程的学习，使学生学会使用Python进行科学计算、可视化绘图、数据处理，分析与建模，并详细拆解学习聚类、回归、分类三个企业案例，将理论与实践相结合，为将来从事数据分析挖掘研究、工作奠定基础。
三、课程学时分配四、教学内容及学时安排1.理论教学2.实验教学五、考核方式突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。
课程考核的成绩构成= 平时作业（10%）+ 课堂参与（20%）+ 期末考核（70%），期末考试建议采用开卷形式，试题应包括基本概念、绘图、分组聚合、数据合并、数据清洗、数据变换、模型构建等部分，题型可采用判断题、选择、简答、应用题等方式。
六、教材与参考资料1.教材黄红梅，张良均．Python数据分析与应用[M]．北京：人民邮电出版社．2018．2.参考资料[1]张良均．Python数据分析与挖掘实战[M]．北京：机械工业出版社．2015．[2]张良均．Python与数据挖掘实战[M]．北京：机械工业出版社．2016．。
2024版Python数据分析与应用全书教案[1]
![2024版Python数据分析与应用全书教案[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/46c6be5e5e0e7cd184254b35eefdc8d377ee1470.png)
2024/1/29
Python数据分析与应用的重要性
01
介绍Python在数据分析领域的应用，以及数据分析在当今社会
的重要性。
Python数据分析工具
02
简要介绍Python中常用的数据分析工具，如NumPy、Pandas、
Matplotlib等。
课程内容与结构
03
概述本课程的主要内容和结构，包括数据预处理、数据可视化、
绘制高级图表
使用`seaborn`库绘制热力 图、箱线图、小提琴图等 高级图表。
交互式可视化
使用`plotly`或`bokeh`库 创建交互式可视化，支持 鼠标悬停、拖拽、缩放等 操作。
探索性数据分析
使用统计量和图表对数据 进行初步分析，如分布、 趋势、关联等。
2024/1/29
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数据统计与描述性分析
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深度学习应用案例
2024/1/29
图像分类与目标检测 通过具体案例展示如何使用CNN进行图像分类和目标检测， 包括数据集准备、模型构建、训练和评估等步骤。
自然语言处理 通过具体案例介绍如何使用RNN进行自然语言处理任务， 如文本分类、情感分析等，并展示相关技术和方法的应用。
生成模型应用 通过具体案例展示如何使用GAN进行图像生成和风格迁移 等任务，并探讨生成模型在其他领域的应用前景。
统计分析、机器学习等方面的内容。
4
教学目标与要求
01 知识与技能目标
通过本课程的学习，学生应掌握Python数据分析 的基本知识和技能，包括数据清洗、数据转换、 数据可视化、统计分析等方面的能力。
02 过程与方法目标
培养学生运用Python进行数据分析的能力，包括 数据处理流程的设计、数据分析方法的选择和应 用等方面的能力。
《Python大数据处理与分析》教学大纲
Python大数据处理与分析教学大纲前言一、大纲编写依据《Python大数据处理与分析》是一门专业课程，也是数据科学与大数据专业的必要先修课程，面对大二学生开设。
通过该课程学习，让学生了解Python专业内涵特点、大数据与社会经济发展的关系以及大数据的主要学科知识和课程体系。
同时培养学生大数据处理问题的思维，引导学生认知大数据技术。
要求学生了解学习大数据需要掌握的基础技术知识，熟悉海量数据处理的基本流程以及与之匹配使用的主要技术和工具。
通过本课程的学习，加深学生对大数据的认识，并为后续专业课程打下良好基础。
二、课程目的1、知识目标通过课程学习让学生掌握大数据的概念和基本特征、了解大数据与社会各领域的应用关系。
并就大数据处理流程及相关技术与工具介绍，让学生了解数据预处理，使用NumPy进行数据计算，使用Pandas进行数据分析，Matplotlib数据可视化，为后续相关课程做铺垫，让不同专业学生可选择不同方向继续大数据的深入学习。
2、能力目标(1) 实践能力通过本课程的学习，培养自我学习和自我设计的意识和能力；培养数据搜集、加工处理和分析的能力；通过合作学习培养沟通交往、团队协作等能力。
(2) 创新能力通过学习大数据的相关知识，让学生将大数据与生活结合起来，培养使用大数据技术解决问题的思维。
三、教学方法1、课堂教学(1) 讲授本课程的教学内容以讲授为主，讲授的主要内容有大数据的基本概念和基本特征、大数据行业必备基础知识、数据采集与预处理方法、大数据存储与管理、大数据计算框架、数据挖掘技术、可视化技术，以及大数据与热门行业云计算和人工智能的结合。
根据教学大纲的要求，突出重点和难点。
(2) 教师指导下的学生自学指导学生自主学习大数据热门技术网络爬虫、使用NumPy进行数据计算、使用Pandas 进行数据分析、Matplotlib数据可视化。
教师通过给出一些相关的实例帮助学生理解和进行程序设计，并布置相应的习题让学生进行练习。
《Python财务数据分析与应用(64课时)》教学大纲
《Python财务数据分析与应用》教学大纲课程编号：课程类型：□通识教育必修课□通识教育选修课√专业必修课□专业选修课□学科基础课总学时： 64 讲课学时：32 实验（上机）学时：32学分：4适用对象：会计学先修课程：计算机基础一、教学目标该课程是针对会计学专业本科学生开设的，其主要目的是教会学生能够利用python语言处理和分析实际财务数据。
本课程以实际工作中的财务数据进行实训教学，达到的教学目标是：增强学生实际动手解决问题的能力，掌握python编程的基础，学会利用python处理和分析实际财务数据。
二、教学内容及其与毕业要求的对应关系重点讲授python编程基础、数据结构和数据处理、数据分析方法、数据可视化的基本思路和软件实现，python数据分析的编程是本课程的难点内容，课程拟结合实际工作中的案例数据对该部分内容进行举一反三来强化学生的学习和训练学生的数据分析思维。
课程内容以多媒体的课件讲授为主，同时上机应用python对财务数据分析的各常用方法进行实现，上机完成每种方法的练习。
采用课堂练习和课后作业方式对学生掌握知识情况进行考核，建议采用开卷或论文方式进行课程考核，本课程平时成绩占30%，期末考试成绩占70%。
三、各教学环节学时分配以表格方式表现各章节的学时分配，表格如下：（宋体，小四号字）教学课时分配四、教学内容第1章 Python编程入门1.1 Python简介1.2 Anaconda的安装与使用1.2.1 下载与安装1.2.2 Jupyter Notebook界面介绍1.2.3 Jupyter Notebook基本应用1.3 Python编程1.3.1 Python程序应用1.3.2 程序代码调试过程解析教学目标：1.财务大数据的概念、内涵和特征2.培养大数据思维，锻炼大数据逻辑3.大数据在财务工作中的应用4.大数据关键技术5.Python语言的特点6.Python的环境搭建7.Jupyter Notebook的基本使用方法教学重点、难点：Python语言、Python编程应用课程的考核要求：基于Jupyter Notebook应用环境的Python编程应用。
Python数据分析基础教程-教学大纲
《Python数据分析基础教程》课程教学大纲课程编号：学分：8学分学时：128学时（最佳上课方式：理实一体化上课）适用专业：大数据应用技术、信息管理技术及其计算机相关专业一、课程的性质与目标《Python数据分析基础教程》是面向大数据应用技术专业、信息管理专业及计算机相关专业的一门数据分析及应用基础课程，本课程主要介绍数据分析的概念、数据分析的流程、Python语言基础以及Python数据分析常用库，如NumPy、Matplotlib、pandas和scikit-learn库的运用等内容。
通过本课程的学习，学生不仅可以更好地理解Python数据分析中的基本概念，还可以运用所学的数据分析技术，完成相关的数据分析项目的实践。
二、课程设计理念与思路通过数据分析的案例，介绍数据分析的概念、数据分析的流程以及Python数据分析常用库的应用。
同时，为便于读者能更好地理解Python的数据分析，介绍了Python 的基础语法。
最后，运用所学的数据分析技术，完成相关的数据分析项目的实践。
本书各个章节中都有许多示例代码，通过示例代码帮助读者更好地理解Python数据分析中的基本概念，同时，为提高读者对数据分析技术的综合运用能力，在各个章节中还设置了项目实践的综合训练和思考练习等内容。
三、教学条件要求操作系统：Windows 7开发工具：Python3.6.3，PyCharm、Jupyter notebook四、课程的主要内容及基本要求第一章数据分析概述第二章Python与数据分析第三章Python语言基础第四章NumPy数组与矢量计算第五章用Numpy进行简单统计分析第六章数据可视化—Matplotlib库第七章 pandas数据分析基础第八章用pandas进行数据预处理第九章机器学习库scikit-learn入门第十章电影数据分析项目五、考核模式与成绩评定办法本课程为考试课程，期末考试采用百分制的闭卷考试模式。
数据分析教学大纲
数据分析教学大纲一、课程简介本课程旨在介绍数据分析的基本概念、方法和工具，帮助学生掌握数据分析的核心技能和理论知识，提升数据分析能力和解决实际问题的能力。
二、课程目标1. 了解数据分析的定义和意义；2. 掌握数据收集、清洗、分析和可视化的基本方法；3. 学习常用的数据分析工具和编程语言，如Python、R等；4. 能够运用数据分析技术解决实际问题，提高数据处理和决策能力。
三、课程内容1. 数据分析概述- 数据分析的定义；- 数据分析在实际生活和工作中的应用；- 数据分析的步骤和流程。
2. 数据收集与整理- 数据来源及采集方法；- 数据质量评估与清洗；- 数据转换和整合。
3. 数据分析方法- 描述统计分析；- 探索性数据分析；- 假设检验和推断统计。
4. 数据分析工具- Python数据分析库（NumPy、Pandas、Matplotlib等）使用；- R语言在数据分析中的应用；- 数据库查询语言（SQL）基础。
5. 数据可视化- 数据可视化的重要性；- Matplotlib、Seaborn等数据可视化工具的使用；- 制作数据报表和图表。
6. 实践案例分析- 利用所学知识和工具对真实数据案例进行分析；- 解决实际问题，提出合理建议。
四、教学方法1. 理论讲解结合实例分析，理论与实践相结合；2. 课堂互动，鼓励学生提出问题和讨论；3. 编写和分享数据分析报告，培养学生分析和表达能力；4. 作业和实践项目，巩固所学内容，拓展应用领域。
五、考核方式1. 平时表现（包括课堂参与和作业情况）占比30%；2. 期中考试占比30%；3. 期末项目（数据分析报告）占比40%。
六、教材与参考资料1. 《Python数据分析》2. 《R语言实战》3. 相关学术论文和案例分析。
七、教学团队本课程由数据分析领域的专业教师授课，团队成员具有丰富的实践经验和教学经验，致力于为学生提供优质的教学服务。
以上为数据分析教学大纲内容，希望学生在学习过程中能够积极参与，认真学习，掌握数据分析的基本方法和技能，不断提升自身的数据分析能力。
Python大数据分析教学大纲
Python大数据分析教学大纲该课程主要面向非计算机类专业学生，介绍如何利用Python大数据分析方法来实现常见数据分析任务，侧重于方法的应用和问题的解决，注重案例结合和实际操作的学习，强调学生掌握具体数据分析方法并可以自主开展各种数据分析活动。
不过度强调学生对编程能力的掌握，讲解内容的前5章都采用最多一条语句来解决问题，不通过复杂编程逻辑解决问题，后期课程略有增加语句行数，但是依然都是顺序语句，一条一条理解即可。
学生具有基本的Python基础知识即可学习。
至于数学和统计学等其他相关学科知识，不做要求，本课程对此也不做原理上的展开，只需知道含义即可，因此相关知识点大都可以在学习中了解并掌握应用的方法。
课程概述我为什么要学习这门课？随着Python语言的发展和应用结合，现在它已经成为一种非常常见和主流的数据分析工具，尤其在诸如互联网领域相关的大数据分析当中应用最为瞩目。
借助于这门语言，人们可以利用各种类型的数据资源，很轻松的实现各种数据分析任务，得到有价值的数据分析结论，并提供外观丰富的可视化呈现效果。
这对于所有专业学生而言，都是一件非常有意义和有必要的事情。
这对于大家完成自己的专业学习和工作应用都有着很大的帮助。
这门课的主题是关于什么？我们也清楚，很多学生虽然也了解Python，也想从事Python数据分析，但是考虑到自己编程能力条件还存在不足，因此往往望之而兴叹。
因此，我们在设计这门课教学内容的时候，就充分考虑到了这个情况，从课程内容的选择、课程教授的方式及其课程期望达到的目标等多方面进行了有效的设计。
现有课程内容无需大家较为深入的掌握各种编程方法，比如大家如果不了解循环、数组、函数等内容，不会写出一行以上的代码，没有学习过其他编程语言，这些问题都不大，大家只需按照课程要求，在前期部分课程中简单了解下基本方法，即可开始正式学习。
课程的主体学习不强调理由复杂编程技术和流程技巧来实现数据分析，而侧重于利用最为常见的方法，尽可能通过有限的语句来完成既定的目标。
Python教学大纲
Python教学大纲【导论】简介：本文旨在设计一份Python语言的教学大纲，以帮助初学者系统地学习和掌握Python编程技能。
【第一部分：Python基础】1. Python简介1.1 Python的历史和优势1.2 Python的应用领域1.3 Python的安装和环境搭建2. Python语法基础2.1 变量和数据类型2.2 运算符和表达式2.3 条件语句2.4 循环语句3. Python函数和模块3.1 函数的定义和调用3.2 函数参数和返回值3.3 模块的导入和使用【第二部分：Python进阶】4. 面向对象编程4.1 类和对象的概念4.2 类的定义和实例化4.3 继承和多态5. 文件操作5.1 文件的读写5.2 文件的打开和关闭5.3 异常处理6. 数据结构与算法6.1 字符串的处理6.2 列表、元组和字典6.3 常用算法的实现【第三部分：Python应用】7. Web开发7.1 Python的Web框架介绍7.2 使用Python进行Web开发的基本流程7.3 前后端交互和数据库操作8. 数据科学与机器学习8.1 数据科学的基本概念和流程8.2 使用Python进行数据分析和可视化8.3 机器学习算法的实现和应用9. 自动化测试与运维9.1 自动化测试的基本原理和工具9.2 使用Python进行自动化测试的编写与执行9.3 使用Python进行运维管理和监控【结语】总结：本教学大纲设计了Python学习的整体框架，旨在帮助学习者系统地学习Python编程。
通过逐步学习基础知识，进阶技巧和应用领域，学员可以全面提升Python编程能力，并为进一步深入学习和实践奠定扎实的基础。
Python数据分析基础教程教学大纲
课程编号：学分：8 学分学时：128 学时 (最佳上课方式：理实一体化上课)合用专业：大数据应用技术、信息管理技术及其计算机相关专业《Python 数据分析基础教程》是面向大数据应用技术专业、信息管理专业及计算机相关专业的一门数据分析及应用基础课程，本课程主要介绍数据分析的概念、数据分析的流程、Python 语言基础以及Python 数据分析常用库，如NumPy、Matplotlib、pandas 和scikit-learn 库的运用等内容。
通过本课程的学习，学生不仅可以更好地理解Python 数据分析中的基本概念，还可以运用所学的数据分析技术，完成相关的数据分析项目的实践。
通过数据分析的案例，介绍数据分析的概念、数据分析的流程以及Python 数据分析常用库的应用。
同时，为便于读者能更好地理解Python 的数据分析，介绍了Python 的基础语法。
最后，运用所学的数据分析技术，完成相关的数据分析项目的实践。
本书各个章节中都有许多示例代码，通过示例代码匡助读者更好地理解Python 数据分析中的基本概念，同时，为提高读者对数据分析技术的综合运用能力，在各个章节中还设置了项目实践的综合训练和思量练习等内容。
操作系统：Windows 7开辟工具：Python3.6.3，PyCharm、Jupyter notebook1. 了解数据、数据类型的基本概念。
2. 了解数据分析的基本概念。
3. 了解数据分析的过程。
4. 了解数据分析的作用。
5. 了解数据分析的常用工具。
数据、数据类型的基本概念数据分析的基本概念数据分析的过程。
数据分析的作用。
数据分析的常用工具4 学时1. 了解Python 语言的特点。
2. 了解Python 与数据分析的关系。
3. 了解Python 数据分析常用的类库。
4. 掌握Python 的环境搭建。
5. 掌握PyCharm 安装与使用。
6. 掌握Jupyter Notebook 安装与使用。
《Python语言与数据分析》教学大纲(2022版)
《Python语言与数据分析》教学大纲英文名称：Python Language and Data Analysis课程代码：课程类别：通识公共选修课课程性质：选修开课学期：大二第2学期总学时：36（讲课：22，实训：14）总学分：2考核方式：平时考勤、作业、课堂表现、期末大作业先修课程：《大学计算机基础》《统计学》适用专业：一、课程简介本课程着眼于Python语言在数据分析方面的应用，按照数据分析的步骤，从数据预处理、分析、可视化等方面介绍了数据分析的方式，并通过六个完整的数据分析实例进行相关知识的学习。
主要内容包括Python基础知识介绍、数据预处理、数据分析基础工具NumPy、处理结构化数据工具Pandas、数据分析与知识发现、scikit-learn实现数据分析、Matplotlib 交互式图表绘制以及六个完整实例。
本课程通过理论授课加实训的方式完成教学，理论授课课时为22学时，实训为14课时。
考核方式由平时考勤、实训作业、课堂表现和期末大作业构成。
二、课程目标及其对毕业要求的支撑通过本课程的学习，使得学生从数据分析的基础理论知识入手，按照数据分析的基本流程循序渐进的学习数据分析知识，并使用Python编程进行实战操作。
实验部分通过完整数据分析实例的学习，帮助学生更好的掌握数据分析技能，做到理论与实践相结合，方法与应用相结合。
本课程除要求学生掌握数据分析的基础知识和相关Python库使用，更重要的是三、课程教学要求第一章数据分析是什么教学内容：第一节数据分析与数据挖掘的关系第二节机器学习与数据分析的关系第三节数据分析的基本步骤第四节Python和数据分析第五节本章小结学生学习预期成果：1.了解数据分析的定义和历史背景；2.了解数据分析的目的和任务；3.了解数据分析与数据挖掘的关系；4.了解机器学习与数据分析的关系；5.了解数据分析的基本步骤，即数据收集、数据预处理、数据分析与知识发现和数据后处理，以及每个基本步骤的概念与内容；6.了解Python在数据分析领域所具有的优点；教学重点：1.数据分析的基本步骤；2.数据分析与数据挖掘的关系；教学难点：数据分析与数据挖掘的关系；第二章Python—从了解Python开始教学内容：第一节Python及pandas、scikit-learn、matplotlib的安装1.Windows操作系统下Python的安装2.macOS下Python的安装3.pandas、scikit-learn和matplotlib的安装4.使用科学计算发行版Python进行快速安装第二节Python基础知识1.缩进2.模块化的系统3.注释4.语法第三节重要的Python库1.Pandas2.Scikit-learn3.Matplotlib4.其它第四节Jupiter第五节本章小结学生学习预期成果：1.了解Python的发展史；2.了解Python及Pandas、scikit-learn、Matplotlib的安装；3.掌握Python的基础知识及Python的一些特性，包括缩进在Python的重要性、Python包的使用方法、注释的使用方法、Python语法知识；4.了解Pandas、scikit-learn、Matplotlib等重要Python库；5.了解Jupyter交互式数据科学与科学计算开发环境；教学重点：1.Python的基础知识；2.Python的一些特性，包括缩进在Python的重要性、Python包的使用方法、注释的使用方法、Python语法知识；教学难点：Python语法知识；第三章数据预处理—不了解数据，一切都是空谈教学内容：第一节了解数据第二节数据质量1.完整性2.一致性3.准确性4.及时性第三节数据清洗第四节特征工程1.特征选择2.特征构建3.特征提取第五节本章小结学生学习预期成果：1.了解数据的集中趋势、离散程度、相关性测量、数据缺失、噪声、离群点等概念；2.了解数据质量标准评估的完整性、一致性、准确性和及时性4个要素；3.了解数据清洗的概念及方式，包括缺失值的处理、噪声数据的处理、不一致数据的处理和异常数据的处理；4.了解数据的特征选择、特征构建和特征提取；教学重点：1.数据质量标准评估；2.数据清洗；教学难点：数据质量标准评估；数据清洗；第四章NumPy—数据分析基础工具教学内容：第一节多维数组对象：ndarray对象1.ndarray对象的创建2.ndarray对象的数据类型第二节ndarray对象的索引、切片和迭代第三节ndarray对象的shape操作第四节ndarray对象的基础操作第五节本章小结学生学习期望成果：1.了解NumPy库的作用；2.掌握多维数组对象ndarray的使用，包括ndarray的创建、ndarray的索引、切片和迭代、ndarray的shape的操作、ndarray的基础操作等。
教学大纲_Python数据分析
《Python数据分析》教学大纲课程编号：120973B课程类型：□通识教育必修课□通识教育选修课√专业必修课□专业选修课□学科基础课总学时： 48 讲课学时：16 实验（上机）学时：32学分：1+2适用对象：数据科学与大数据技术先修课程：计算机基础一、教学目标该课程是针对数据科学与大数据专业本科学生开设的，其主要目的是教会学生能够利用python语言处理和分析实际数据。
本课程以实际工作中的数据进行实训教学，达到的教学目标是：增强学生实际动手解决问题的能力，掌握python编程的基础，学会利用python处理和分析实际数据。
二、教学内容及其与毕业要求的对应关系重点讲授python编程基础、数据结构和数据预处理和常用统计分析方法的基本思路和软件实现，python面向对象的编程是本课程的难点内容，课程拟结合实际工作中的案例数据对该部分内容进行举一反三来强化学生的学习和训练学生的数据分析思维。
课程内容以多媒体的课件讲授为主，同时上机应用python对统计分析的各常用方法进行实现，上机完成每种方法的练习。
采用课堂练习和课后作业方式对学生掌握知识情况进行考核，建议采用开卷或论文方式进行课程考核，本课程平时成绩占30%，期末考试成绩占70%。
三、各教学环节学时分配以表格方式表现各章节的学时分配，表格如下：（宋体，小四号字）教学课时分配四、教学内容第1章 Python环境与编程基础1.1 python系统配置1.2 python基础知识1.2.1 python帮助1.2.2 python标识符1.2.3 行与缩进1.2.4 python对象1.2.5 数字与表达式1.2.6 运算符1.2.7 字符串1.2.8 日期和时间教学重点、难点：python的环境配置与面向对象的编程基础课程的考核要求：了解python环境与界面、运行方式；理解python一切皆对象，掌握python编程基础，灵活应用编程的基本构成。
复习思考题：1、搜集行业需求数据，了解python在大数据析领域的地位。
Python数据分析与应用-教案
第1章 Python数据分析概述教案课程名称：Python数据分析与应用课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：64学时（其中理论36学时，实验28学时）总学分：4.0学分本章学时：3学时一、材料清单（1）《Python数据分析与应用》教材。
（2）配套PPT。
（3）引导性提问。
（4）探究性问题。
（5）拓展性问题。
二、教学目标与基本要求1.教学目标根据目前数据分析发展状况，将数据分析具象化。
而后介绍数据分析的概念，流程，目的以及应用场景。
阐述使用Python进行数据分析的优势。
列举说明Python数据分析重要库的功能。
紧接着阐述Anaconda简介，实现在Windows和Linux两个系统下Anaconda数据分析环境。
最后展现Python数据分析工具Jupyter Notebook的优异特性及使用方法。
2.基本要求（1）了解数据分析的概念。
（2）了解数据分析的流程。
（3）了解数据分析在实际中的应用。
（4）了解Python在数据分析的优势。
（5）了解Python常用的数据分析库。
（6）掌握Windows／Linux系统下Anaconda的安装。
三、问题1.引导性提问引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，提问，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。
（1）数据分析能够做什么？（2）现实生活中存在哪些数据分析技术？（3）该如何进行数据分析？（4）Python语言有哪些优势？（5）Pycahrm这个PythonIDE有那些优点和缺点？2.探究性问题探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计，提问的角度或者在引导性提问的基础上，从重点、难点问题切入，进行插入式提问。
或者是对引导式提问中尚未涉及但在课文中又是重要的问题加以设问。
（1）数据分析的完整流程是怎样的？（2）数据分析的能够应用在那些场景？（3）Jupyter Notebook的哪些优缺点？3.拓展性问题拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义，学生的学习动态后，根据学生学习层次，提出切实可行的关乎实际的可操作问题。
《Python数据分析与应用》教学大纲
《Python数据分析与应用》教学大纲一、课程简介课程名称：Python数据分析与应用课程性质：必修适用适用专业：大数据技术类相关专业考核方式：考试建议学时：48（可根据实际需要进行调整）二、课程的性质大数据时代已经到来，在商业、经济及其他领域中基于数据和分析去发现问题并做出科学、客观的决策越来越重要。
数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内获取、管理、处理以及整理海量数据，为企业经营决策提供积极的帮助。
数据分析作为一门前沿技术，广泛应用于物联网、云计算、移动互联网等战略新兴产业。
有实践经验的数据分析人才已经成为了各企业争夺的热门。
为了推动我国大数据，云计算，人工智能行业的发展，满足日益增长的数据分析人才需求，特开设Python 数据分析与应用课程。
三、课程的任务通过本课程的学习，使学生学会使用Python进行科学计算、可视化绘图、数据处理，分析与建模，并详细拆解学习聚类、回归、分类三个企业案例，将理论与实践相结合，为将来从事数据分析挖掘研究、工作奠定基础。
四、课程学时分配五、教学内容第1章数据分析基础1.教学目录1.1 数据分析的基本概念1.1.1 什么是数据分析1.1.2 数据分析范式1.1.3 数据分析面临的问题1.1.4 相关概念辨析1.2 数据分析的任务与方法1.2.1 分类任务1.2.2 回归任务1.2.3 聚类任务1.2.4 降维任务1.3 领域数据与常见数据类型1.3.1 典型的数据领域1.3.2 数据类型1.4 数据分析的生态系统1.4.1 分布式文件系统1.4.2 分布式编程框架1.4.3 机器学习与数据分析平台1.4.4 数据可视化工具1.5 本书的内容和组织2.教学重点（1）数据分析的定义。
（2）数据分析范式。
（3）数据分析的任务与方法。
（4）数据分析的生态系统。
第2章Python语言基础1.教学目录2.1 初识Python2.1.1 概述2.1.2 Python环境搭建2.1.3 Python语法特点2.1.4 Python的基本数据类型2.2 字符串与流程控制2.2.1 字符串2.2.2 流程控制2.3 列表、元组与字典2.3.1 列表2.3.2 元组2.3.3 字典2.4 函数、模块与包2.4.1 函数2.4.2 模块2.4.3 包2.5 Python异常处理2.教学重点（1）Python编程的语法。
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《Python数据分析与应用》教学大纲课程名称：Python数据分析与应用课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：64学时（其中理论36学时，实验28学时）总学分：4.0学分一、课程的性质大数据时代已经到来，在商业、经济及其他领域中基于数据和分析去发现问题并做出科学、客观的决策越来越重要。
数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内获取、管理、处理以及整理海量数据，为企业经营决策提供积极的帮助。
数据分析作为一门前沿技术，广泛应用于物联网、云计算、移动互联网等战略新兴产业。
有实践经验的数据分析人才已经成为了各企业争夺的热门。
为了推动我国大数据，云计算，人工智能行业的发展，满足日益增长的数据分析人才需求，特开设Python数据分析与应用课程。
二、课程的任务通过本课程的学习，使学生学会使用Python进行科学计算、可视化绘图、数据处理，分析与建模，并详细拆解学习聚类、回归、分类三个企业案例，将理论与实践相结合，为将来从事数据分析挖掘研究、工作奠定基础。
三、课程学时分配序号教学内容理论学时实验学时其它1 第1章Python数据分析概述212 第2章NumPy数值计算基础223 第3章Matplotlib数据可视化基础224 第4章pandas统计分析基础345 第5章使用pandas进行数据预处理346 第6章使用sklearn构建模型647 第7章航空公司客户价值分析648 第8章财政收入预测分析63第9章家用热水器用户行为分析与964事件识别总计3628四、教学内容及学时安排1. 理论教学序章节名称主要内容教学目标学时号1 Python数据分析概述1. 掌握数据分析的概念2. 掌握数据分析的流程3. 了解数据分析的应用场景4. 了解数据分析的常用工具5. 了解Python数据分析的优势6. 了解Python数据分析的常用类库7. 了解Python的Anaconda发行版8. 在Windows操作系统上安装Anaconda9. 在Linux系统上安装Anaconda10. 掌握Jupyter Notebook的基础功能11. 掌握Jupyter Notebook的高级功能1. 掌握数据分析的概念、流程与应用场景2. 了解Python常用的数据分析库3. 掌握Windows /Linux系统下Anaconda安装4. 掌握JupyterNotebook的常用功能22 NumPy数值计算基础1. 创建数组对象2. 生成随机数3. 通过索引访问数组4. 变换数组的形态5. 创建NumPy矩阵6. 掌握ufunc函数7. 读写文件8. 使用数组进行简单的统计分析1. 掌握NumPy创建多维数组与生成随机数的方法2. 掌握数组的索引与变换3. 掌握NumPy中数组矩阵的运算及通用函数的基本使用方法4. 掌握NumPy读写文件的方法和常用的统计分析的函数23 Matplotlib数据可视化基础1. 掌握pyplot的基础语法2. 设置pyplot的动态rc参数3. 绘制散点图4. 绘制折线图5. 绘制直方图6. 绘制饼图7. 绘制箱线图1. 掌握pyplot常用的绘图参数的调节方法2. 掌握子图的绘制方法3. 掌握绘制图形的保存与展示方法4. 掌握散点图和折线图的作用与绘制方法5. 掌握直方图、饼图和箱线图的作用与绘制方法24 pandas统计分析基础1. 读写数据库数据2. 读写文本文件3. 读写Excel文件4. 查看DataFrame的常用属性5. 查改增删DataFrame数据6. 描述分析DataFrame数据7. 转换字符串时间为标准时间8. 提取时间序列数据信息9. 加减时间数据10. 使用groupby方法拆分数据11. 使用agg方法聚合数据12. 使用apply方法聚合数据13. 使用transform方法聚合数据14. 使用povit_table函数创建透视表15. 使用crosstab函数创建交叉表1. 掌握常见的数据读取方式2. 掌握DataFrame常用属性与方法3. 掌握基础时间数据处理方法4. 掌握分组聚合的原理与方法5. 掌握透视表与交叉表的制作35 使用pandas进行数据预处理1. 堆叠合并数据2. 主键合并数据3. 重叠合并数据4. 检测与处理重复值5. 检测与处理缺失值6. 检测与处理异常值7. 离差标准化数据8. 标准差标准化数据9. 小数定标标准化数据10. 哑变量处理类别型数据11. 离散化连续型数据1. 掌握数据合并的原理与方法2. 掌握数据清洗的基本方法3. 掌握基本数据标准化的方法4. 掌握常用的数据转换方法36 使用scikit-learn构建模型1. 加载datasets模块中的数据集2. 将数据集划分为训练集和测试集3. 使用sklearn转换器进行数据预处理与降维4. 使用sklearn估计器构建聚类模型5. 评价聚类模型6. 使用sklearn估计器构建分类模型7. 评价分类模型8. 使用sklearn估计器构建回归模型9. 评价回归模型1. 掌握sklearn转换器的使用方法2. 掌握sklearn估计器的使用方法3. 掌握聚类模型的构建与评价4. 掌握分类模型的构建与评价5. 掌握回归模型的构建与评价67 航空客户价值分析1. 分析航空公司现状2. 认识客户价值分析3. 熟悉航空客户价值分析的步骤与流程4. 处理缺失值与异常值5. 构建爱你航空客户价值分析关键特征6. 标准化LRFMC 5个特征7. 了解K-Means聚类算法8. 分析聚类结果9. 模型应用1. 熟悉航空客户价值分析的步骤和流程2. 了解RFM模型的基本原理3. 掌握K-Means算法的基本原理与使用方法4. 比较不同类别客户的客户价值，制定相应的营销策略68 财政收入预测分析1. 分析财政收入预测背景2. 了解财政收入预测的方法3. 熟悉财政收入预测的步骤与流程4. 了解相关性分析5. 分析计算结果6. 了解Lasso回归方法7. 分析Lasso回归结果8. 了解灰色预测算法9. 了解SVR算法10. 分析预测结果1. 熟悉财政收入预测的步骤和流程2. 掌握相关性分析方法与应用3. 掌握使用Lasso模型选取特征的方法4. 掌握灰色预测的原理与应用5. 掌握支持向量回归算法的基本原理与应用69 家用热水器用户行为分析与事件识别1. 分析家用热水器行业现状2. 了解热水器采集数据的基本情况3. 熟悉家用热水器用户行为分析的步骤与流程4. 删除冗余特征5. 划分用水事件6. 确定单次用水事件时长阈值7. 构建用水时长与频率特征8. 了解灰色预测算法9. 构建用水量与波动特征10. 筛选候选洗浴事件11. 了解BP神经网络算法原理12. 构建模型13. 评估模型1. 熟悉家用热水器用户行为分析的步骤与流程2. 掌握用水事件划分原理及与方法3. 掌握阈值寻优的原理和方法4. 熟悉用水行为特征构建的原理与方法5. 了解BP神经网络算法的基本原理6. 掌握使用sklearn神经网络算法构建6学时合计36 2. 实验教学序号实验项目名称实验要求学时1Python数据分析环境搭建在Windows/Linux系统上安装Anaconda；掌握Jupyter Notebook的常用功能12NumPy数值计算基础创建NumPy数组对象ndarray；查看ndarray的常用属性；花式索引ndarray；变换ndarray的形态；创建NumPy矩阵并使用；使用常见ufunc；使用NumPy读写文件23Matplotlib数据可视化基础掌握pyplot的基本绘图语法；设置pyplot的动态rc参数；绘制散点图；绘制折线图；绘制直方图；绘制饼图；绘制箱线图24pandas统计分析基础读写数据库数据；读写文本文件；读写Excel文件；查看DataFrame的常用属性；查改增删DataFrame数据；描述分析DataFrame数据；转换字符串时间为标准时间；提取4时间序列数据信息；加减时间数据；使用groupby方法拆分数据；使用agg，apply，transform方法聚合数据；制作透视表；制作交叉表5pandas数据预处理堆叠、主键、重叠合并数据；检测与处理重复值，缺失值，异常值；离差标准化、标准差标准化；小数定标标准化数据；哑变量处理类别型数据；离散化连续型数据46sklearn模型构建加载datasets模块自带数据集；划分数据集；使用sklearn转换器进行数据预处理与降维；构建与评价聚类模型；构建与评价分类模型；构建与评价回归模型47航空公司客户价值分析处理数据缺失值与异常值；构建航空客户价值分析的关键特征；标准化LRFMC 5个特征；构建K-Means聚类模型；评价K-Means聚类模型48财政收入预测分析分析财政收入数据特征的相关性；使用Lasso回归选取财政收入预测的关键特征；使用灰色预测和SVR构建财政收入预测模型；评价SVR模型39 家用热水器用户行为分析与事件识别删除冗余特征；划分用水事件；确定单次用水事件的时长阈值；构建用水行为特征；筛选候选洗浴事件；构建BP神经网络模型；评价BP神经网络模型4学时合计28五、考核方式突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。
课程考核的成绩构成= 平时作业（10%）+ 课堂参与（20%）+ 期末考核（70%），期末考试建议采用开卷形式，试题应包括基本概念、绘图、分组聚合、数据合并、数据清洗、数据变换、模型构建等部分，题型可采用判断题、选择、简答、应用题等方式。
六、教材与参考资料1. 教材Python数据分析与应用。