Python数据分析报告PPT课件
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用python做数据分析课件教程
了解Scikit-learn库，用于机 器学习和模型训练。
Statsmodels
介绍Statsmodels库，用于统 计建模和计量经济学。
数据分析的应用场景
营销数据分析
使用数据分析技术优化营销策略 和提高市场销售。
金融数据分析
运用数据分析方法改进金融预测 和风险管理。
医疗数据分析
利用数据分析技术提高医疗服务 和决策的质量。
实战案例分析
1 客户细分
使用数据分析技术对客户进行细分， 实现个性化营销。
3 市场预测
利用历史数据预测市场趋势和需求。
2 产品评价
运用数据分析方法评估产品质量和用 户满意度。
数据分析相关工作的职业规划
1
数据分析师
了解数据分析师的职业要求和发展路径。
数据科学家
2
探索数据科学家的职业发展Matplotlib绘制柱状图对比 不同类别的数据。
散点图
使用Matplotlib绘制散点图观察 数据之间的相关性。
数据分析与统计
1 描述统计
使用Python进行常见的描述性统计分 析，如均值、方差等。
2 假设检验
学习如何使用假设检验方法验证数据 的统计显著性。
3 回归分析
应用线性回归模型对数据进行预测和建模。
数据处理
清洗、清理和转换数据，以便进行后续 分析。
数据获取与清洗
网络爬虫
使用Python编写网络爬虫程序， 从网页中获取数据。
数据清洗
对收集到的数据进行清洗和预处 理，去除无效或冗余信息。
数据合并
将多个数据源的数据合并为一个 数据集，方便后续分析。
数据可视化
折线图
使用Matplotlib绘制折线图展示 数据趋势和变化。
Statsmodels
介绍Statsmodels库，用于统 计建模和计量经济学。
数据分析的应用场景
营销数据分析
使用数据分析技术优化营销策略 和提高市场销售。
金融数据分析
运用数据分析方法改进金融预测 和风险管理。
医疗数据分析
利用数据分析技术提高医疗服务 和决策的质量。
实战案例分析
1 客户细分
使用数据分析技术对客户进行细分， 实现个性化营销。
3 市场预测
利用历史数据预测市场趋势和需求。
2 产品评价
运用数据分析方法评估产品质量和用 户满意度。
数据分析相关工作的职业规划
1
数据分析师
了解数据分析师的职业要求和发展路径。
数据科学家
2
探索数据科学家的职业发展Matplotlib绘制柱状图对比 不同类别的数据。
散点图
使用Matplotlib绘制散点图观察 数据之间的相关性。
数据分析与统计
1 描述统计
使用Python进行常见的描述性统计分 析，如均值、方差等。
2 假设检验
学习如何使用假设检验方法验证数据 的统计显著性。
3 回归分析
应用线性回归模型对数据进行预测和建模。
数据处理
清洗、清理和转换数据，以便进行后续 分析。
数据获取与清洗
网络爬虫
使用Python编写网络爬虫程序， 从网页中获取数据。
数据清洗
对收集到的数据进行清洗和预处 理，去除无效或冗余信息。
数据合并
将多个数据源的数据合并为一个 数据集，方便后续分析。
数据可视化
折线图
使用Matplotlib绘制折线图展示 数据趋势和变化。
python分析PPT课件
20
例2： 将序列进行无冗余化：字典的应用 将/home下的nr_seq.seq拷贝到你的目录下。
redundant
unique
21
例2： 将序列进行无冗余化：字典的应用 将/home下的nr_seq.seq拷贝到你的目录下。
nr.py
22
例3 从fasta文件中（基因组数据中）下载部分序列 （已知染色体号和序列位置）
比如： #cat 1.txt | grep ^123A –i> 2.txt #cat 1.fa | grep ^ATCGTGATG –B 1 -i # sed –i ‘s/U/T/g’ miBA.fa # awk ‘{print $1,$2}’ 1.txt
\t 表示制表符 \n 表示换行符
11
Biopython Biopython计划是一个使用python来开发计算分子生物学工具的国际社团。 该网址提供一个在线的基于python的生命科学研究的模块，脚本和网络链接。 基本来说，我们喜欢使用python来编程，并且希望对生物信息学来说尽量容 易的使用python创建高质量，可重用的模块和脚本。 包括高通量测序数据分析，基因表达聚类，染色体作图，BLAST结果解析， 进化分析等。
2
由于Python语言的简洁、易读以及可扩展性，在国外用Python做科学计算的研究机 构日益增多，一些知名大学已经采用Python教授程序设计课程。例如卡耐基梅隆大 学的编程基础和麻省理工学院的计算机科学及编程导论就使用Python语言讲授。众 多开源的科学计算软件包都提供了Python的调用接口，例如著名的计算机视觉库 OpenCV、三维可视化库VTK、医学图像处理库ITK。而Python专用的科学计算扩 展库就更多了，例如如下3个十分经典的科学计算扩展库：NumPy、SciPy和 matplotlib，它们分别为Python提供了快速数组处理、数值运算以及绘图功能。因 此Python语言及其众多的扩展库所构成的开发环境十分适合工程技术、科研人员处 理实验数据、制作图表，甚至开发科学计算应用程序。
例2： 将序列进行无冗余化：字典的应用 将/home下的nr_seq.seq拷贝到你的目录下。
redundant
unique
21
例2： 将序列进行无冗余化：字典的应用 将/home下的nr_seq.seq拷贝到你的目录下。
nr.py
22
例3 从fasta文件中（基因组数据中）下载部分序列 （已知染色体号和序列位置）
比如： #cat 1.txt | grep ^123A –i> 2.txt #cat 1.fa | grep ^ATCGTGATG –B 1 -i # sed –i ‘s/U/T/g’ miBA.fa # awk ‘{print $1,$2}’ 1.txt
\t 表示制表符 \n 表示换行符
11
Biopython Biopython计划是一个使用python来开发计算分子生物学工具的国际社团。 该网址提供一个在线的基于python的生命科学研究的模块，脚本和网络链接。 基本来说，我们喜欢使用python来编程，并且希望对生物信息学来说尽量容 易的使用python创建高质量，可重用的模块和脚本。 包括高通量测序数据分析，基因表达聚类，染色体作图，BLAST结果解析， 进化分析等。
2
由于Python语言的简洁、易读以及可扩展性，在国外用Python做科学计算的研究机 构日益增多，一些知名大学已经采用Python教授程序设计课程。例如卡耐基梅隆大 学的编程基础和麻省理工学院的计算机科学及编程导论就使用Python语言讲授。众 多开源的科学计算软件包都提供了Python的调用接口，例如著名的计算机视觉库 OpenCV、三维可视化库VTK、医学图像处理库ITK。而Python专用的科学计算扩 展库就更多了，例如如下3个十分经典的科学计算扩展库：NumPy、SciPy和 matplotlib，它们分别为Python提供了快速数组处理、数值运算以及绘图功能。因 此Python语言及其众多的扩展库所构成的开发环境十分适合工程技术、科研人员处 理实验数据、制作图表，甚至开发科学计算应用程序。
《Python数据分析与应用课件》
2 时间序列预测
学习使用Python进行时间序 列预测，如移动平均和指数 平滑。
3 季节性调整
掌握如何进行季节性调整和趋势分解，以及ARIMA模型的应用。
Python数据分析中的自然语言处理技术
文本数据处理
学习如何使用Python进行文本 数据的清洗、分词和词向量表 示。
文本分类
了解文本分类的基本概念和常 用的机器学习算法和模型。
情感分析
掌握情感分析的方法和技巧， 以及如何使用Python进行情感 分析。
Python数据分析中的Pandas库
1
数据导入
了解如何使用Pandas库导入和处理不
数据清洗
2
同格式的数据，如CSV、Excel和 SQL。
学习使用Pandas库进行数据清洗和处
理，包括缺失值处理和重复值删除。
3
数据分析
掌握使用Pandas库进行数据分析和统 计计算，如聚合、排序和分组。
Python数据可视化中的Matplotlib库
掌握回归分析的基本原理和应用，如线性回归和逻辑回归。
Python数据处理中的数据清洗与预处理
1
数据清洗技术
学习常用的数据清洗技术，如缺失值
特征工程
2
填充、异常值处理和数据转换。
了解特征工程的概念和方法，包括特
征选择、特征编码和特征缩放。
3
数据集划分
掌握如何将数据集划分为训练集和测 试集，以及交叉验证和模型评估。
数据预处理
学习使用Scikit-learn库进行数 据预处理，包括特征缩放和数 据标准化。
模型评估
了解如何评估和选择最佳的机 器学习模型，以及交叉验证和 网格搜索技术。
Python数据分析的统计方法与 数学应用
《Python大数据分析课件》
3 图形美化
调整颜色、字体和图例，使图形更具吸引力。
数据探索与统计分析
1
假设检验
2
利用统计检验验证数据间的差异和相
关性。
3
探索性数据分析
使用描述性统计和可视化方法洞察数 据特征。
回归分析
建立线性回归模型预测数值型变量。
数据分析常用库Pandas
数据结构
学习Pandas的Series和 DataFrame数据结构。
1 监督学习
了解监督学习的基本原理和 常见算法。
2 无监督学习
探索无监督学习的聚类和降 维算法。
3 模型选择与调优
选择适合问题的机器学习模型并调优超参数。
《Python大数据分析课件》
本课程将全面介绍Python大数据分析的各个方面，从基础语法到高级技巧， 从数据预处理到机器学习算法实战，涵盖课程结业项目和行业趋势的案例分 析。
Python基础语法简介
基本数据类型
数字、字符串、列表、字 典等数据类型的基本操作。
条件语句与循环
使用if条件语句和for循环语 句控制程序流程。
数据清洗
2
处理缺失值、异常值和重复值，确保
数据质量。
3
数据收集
选择合适的数据源并进行数据收集。
特征工程
构建新的特征、缩放和转换数据，为 后续分析做准备。
数据可视化工具Matplotlib
1 基础绘图
2 高级绘图
绘制线图、散点图和柱状图， 展示数据分布。
创建饼图、热力图和3D图形， 提供更多信息展示选择。
数据操作
使用Pandas进行切片、过 滤、分组和合并。
数据分析
利用Pandas进行数据统计、 排序和聚合操作。
《Python数据分析》 课件 第二章 Python语言基础(55页)
1 . 3 基本数据类型2 .字符串字符串是 Python 中最常用的数据类型 。可以使用引号(单引号 ， 双引号 ， 三引号)作为界定符来创建字符串。
Str1 = "单引号字符串"
# 使用单引号创建字符串
Str2 = "双引号字符串"
# 使用双引号创建字符串
Str3 = """三引号字符串"""
1 .4 变量与常量2. 常量常量就是程序运行过程中一直不变的量 ， 常量一般使用全大写英文来表示。例如数学中的圆周率PI就是一个常量。import mathmath.pi
1 . 5 标识符与关键字1． 标识符标识符就是程序中用来表示变量 、 函数 、类和其他对象的名称 。Python 的标识符由字母 、数字 、下划线“_ ”组成 ， 但不能以数字开头。
and
一
24 non local25 not
序号
关键字
23
lambda
关键字elifelseexcept
这就是所谓26的关键字。or
序号12 13 14
序号 关键字
2 None
转义字符
意义
转义字符
意义
\a
响铃
\\
反斜杠符号
\b
退格(Backspace)
\"
单引号
\f
换页
\"
双引号
\n
换行
\(在行尾时)
续行符
\r
回车
\0
空字符
\t
横向制表符
\ddd
1到3位八进制数代表的字符
\v
纵向制表符
\xhh
十六进制数代表的字符
Python语言项目实战数据分析ppt课件
③字段值的缺失。某些情况下，缺失值不一定意味者着数据的错误。比 如儿童的手机号码、个人收入等字段值。
2 数据值的缺失，通常会给数据分析带来如下影响：
①数据挖掘建模将丢失大量的有用信息。
13.1 数据清洗
第十三章 项目实战：数据分析
缺失值分析
②数据挖掘模型表现出来的不确定性更加显著，数据背后蕴含的规律更难发掘。 ③字段的空值会导致数据分析过程陷入混乱，致使分析产生不可靠的结果。 3 应对策略 生活中我们所采集到的数据常错综复杂，其值的缺失也是很常见。那么我们该 如何处理这些缺失值呢？常用的有三大类方法，即删除法、填补法和插值法。 ◎删除法：当数据中的某个变量大部分值都是缺失值，可以考虑删除改变量； 当缺失值是随机分布的，且缺失的数量并不是很多是，也可以删除这些缺失的观测。 ◎替补法：对于连续型变量，如果变量的分布近似或就是正态分布的话，可以 用均值替代那些缺失值；如果变量是有偏的，可以使用中位数来代替那些缺失值； 对于离散型变量，我们一般用众数去替换那些存在缺失的观测。 ◎插补法：插补法是基于蒙特卡洛模拟法，结合线性模型、广义线性模型、决 策树等方法计算出来的预测值替换缺失值。
13.1 数据清洗
第十三章 项目实战：数据分析
去除异常值 异常值，是指数据样本中的个别值，其数值明显偏离对应字段的所有观察值。 异常值又称离群点。异常值的分析是检验数据集中是否存在录入错误以及不合常理 的数据。去除异常值的方法主要包括： ◎统计分析法 通常对变量的取值做一个简单的量化统计，尤其是数值型字段。进而查看那些 取值超出合法取值范围。最常用的统计方法是求最大值、平均值、最小值。用最小 值和最大值确定正常取值范围。用平均值替代空白字段值，将超出合理取值的记录 剔除采样数据。比如：个人信息中的年龄字段取值超过150 就属于异常取值，可考 虑用平均取值替代。 ◎ 3δ分析法 通常，如果数据服从正态分布，在3δ思想的指导下，异常值被认定为与平均值 偏差超过3倍标准差的数值。因为，在正态分布下，距离大于3倍标准差的数值的概 率小与等于0.003，属于小概率事件。相反，若数据字段值不服从正态分布，可用 远离平均值多少倍标准差约定异常数值。
2 数据值的缺失，通常会给数据分析带来如下影响：
①数据挖掘建模将丢失大量的有用信息。
13.1 数据清洗
第十三章 项目实战：数据分析
缺失值分析
②数据挖掘模型表现出来的不确定性更加显著，数据背后蕴含的规律更难发掘。 ③字段的空值会导致数据分析过程陷入混乱，致使分析产生不可靠的结果。 3 应对策略 生活中我们所采集到的数据常错综复杂，其值的缺失也是很常见。那么我们该 如何处理这些缺失值呢？常用的有三大类方法，即删除法、填补法和插值法。 ◎删除法：当数据中的某个变量大部分值都是缺失值，可以考虑删除改变量； 当缺失值是随机分布的，且缺失的数量并不是很多是，也可以删除这些缺失的观测。 ◎替补法：对于连续型变量，如果变量的分布近似或就是正态分布的话，可以 用均值替代那些缺失值；如果变量是有偏的，可以使用中位数来代替那些缺失值； 对于离散型变量，我们一般用众数去替换那些存在缺失的观测。 ◎插补法：插补法是基于蒙特卡洛模拟法，结合线性模型、广义线性模型、决 策树等方法计算出来的预测值替换缺失值。
13.1 数据清洗
第十三章 项目实战：数据分析
去除异常值 异常值，是指数据样本中的个别值，其数值明显偏离对应字段的所有观察值。 异常值又称离群点。异常值的分析是检验数据集中是否存在录入错误以及不合常理 的数据。去除异常值的方法主要包括： ◎统计分析法 通常对变量的取值做一个简单的量化统计，尤其是数值型字段。进而查看那些 取值超出合法取值范围。最常用的统计方法是求最大值、平均值、最小值。用最小 值和最大值确定正常取值范围。用平均值替代空白字段值，将超出合理取值的记录 剔除采样数据。比如：个人信息中的年龄字段取值超过150 就属于异常取值，可考 虑用平均取值替代。 ◎ 3δ分析法 通常，如果数据服从正态分布，在3δ思想的指导下，异常值被认定为与平均值 偏差超过3倍标准差的数值。因为，在正态分布下，距离大于3倍标准差的数值的概 率小与等于0.003，属于小概率事件。相反，若数据字段值不服从正态分布，可用 远离平均值多少倍标准差约定异常数值。
如何用Python进行数据分析-课件详解
介绍常用的Python数据分析库，如NumPy、Pandas和Matplotlib，并演示它 们在实际场景中的应用。
数据的导入和存储
学习如何导入和存储数据，包括读取CSV、Excel和数据库中的数据，并了解不同格式之间的转换。
数据清洗和预处理
讲解数据清洗和预处理的重要性，以及如何处理缺失值、异常值和重复数据。
如何用Python进行数据分 析——课件详解
本课件详细介绍了如何使用Python进行数据分析。从Python数据分析简介到 实际应用案例，从数据导入到数据建模和预测，让你轻松掌握数据分析的技 能。
Python数据分析简介
了解Python数据分析的基本概念和应用领域，以及相关的技术和工具。
Python数据分析常见库及其应 用
数据分析中的可视化
介绍数据可视化的概念，并演示使用matplotlib和seaborn库创建各种图表和 可视化效果。
数据的探索和统计分析
学习如何对数据进行探索和统计分析，包括描述性统计、相关性分析和假设检验。
机器学习基础及其在数据分析 中的应用
介绍机器学习的基本概念和常见算法，并演示如何将机器学习应用于数据分 析。
Hale Waihona Puke
数据的导入和存储
学习如何导入和存储数据，包括读取CSV、Excel和数据库中的数据，并了解不同格式之间的转换。
数据清洗和预处理
讲解数据清洗和预处理的重要性，以及如何处理缺失值、异常值和重复数据。
如何用Python进行数据分 析——课件详解
本课件详细介绍了如何使用Python进行数据分析。从Python数据分析简介到 实际应用案例，从数据导入到数据建模和预测，让你轻松掌握数据分析的技 能。
Python数据分析简介
了解Python数据分析的基本概念和应用领域，以及相关的技术和工具。
Python数据分析常见库及其应 用
数据分析中的可视化
介绍数据可视化的概念，并演示使用matplotlib和seaborn库创建各种图表和 可视化效果。
数据的探索和统计分析
学习如何对数据进行探索和统计分析，包括描述性统计、相关性分析和假设检验。
机器学习基础及其在数据分析 中的应用
介绍机器学习的基本概念和常见算法，并演示如何将机器学习应用于数据分 析。
Hale Waihona Puke
《Python数据分析课件》
2
Numpy
Python中主要的科学计算库，提供多维度数组的处理能力。
3
Matplotlib
Python中广泛使用的绘图库，用于数据可视化。
常用的数据分析技术
数据挖掘
透过大量数据，找出隐藏在其中 的有价值金子，对数据化商业和 科学领域具有重要作用。
机器学习
数据分析中的最常见技术。人工 智能的核心之一，它用数据训练 计算机从前例中学习，并完成特 定任务。
Python数据分析课件
这个课程旨在为学习Python数据分析的人提供一个全面的指南，介绍所有必 要的工具，技术和步骤。
数据分析步骤
1. 2. 3. 4. 5. 6.
收集数据 清理数据 分析数据 建立模型 测试和验证 可视化和展示
Python数据分析的意义
高效
使用Python可以使数据分析更加高效和快速。
时间序列分析
以时间为参数的统计分析方法， 用于研究时间序列随时间的变化 规律、刻划时间序列的形态、结 构和规律等。。
数据可视化
1
散点图
用于寻找变量之间的关系和趋势。
2
条形图
比较各组之间的大小，也可以用于经济分析和预测。
3
饼图
用于显示各部分所占的比例，适用于总数量相对较小的数据。
4
词云文本数据的核心关键词。
易于学习
Python是一种人们易于学习的编程语言，因此成 为了数据分析的首选。
通用
Python支持所有类型的数据，并且可以与其他流 行的软件和工具集成。
灵活性
Python可以适应不同类型的工作流，适用于各种 用例。
Python数据分析工具介绍
1
Pandas
Python的最佳数据分析库，支持数据结构操作和处理。
《Python数据分析课件》
数据清洗
处理缺失值、重复值、异常值和格式不一致等 问题。
数据转换
将数据类型进行转换，比如将字符串转换为数 字、日期格式等。
数据分析和可视化
基于整理好的数据，进行数据分析，深入挖掘数据背后的规律与变化，并尝试多种可视化方法展示分析结果。
1
数据分析
数据的聚合分析、统计分析、计算分析
数据可视化
2
等。
使用常见的Python库（如matplotlib、
自然语言处理
使用Python库（如nltk、SpaCy）对文本数据进行处理和分析。
实战项目：使用Python进行实时数据分析和 预测
将Python数据分析技术，应用于实际项目中，实现实时数据分析和预测。
实时数据收集与处理
从多个数据源实时收集数据，并 进行数据清洗、规整和转换。
预测建模与验证
使用Python算法模型建立、参数 调节和预测，验证与线上实现。
聚类分析
K均值聚类、层次聚类等典型算 法。
决策树
分类树、回归树等理论和应用。
常用数据分析工具和库介绍
使用Python中常用的数据分析工具和库进行数据处理、分析和可视化。
1 Pandas
2 Numpy
提供高性能、易用数据结构和数据分析工具， 尤其是适用于表格数据处理。
提供高性能科学计算库和基于数组的操作方 法。
可视化实时大屏
使用Python可视化工具展示和交 互式展示实时数据和预测分析结 果。
Python数据分析课件
本课程将从Python数据结构和数据类型起步，逐步深入数据处理、分析、可 视化、挖掘和机器学习等方面，将常用工具和库实现真正应用，演示基于 Python的实时数据分析和预测。
《基于Python的数据分析课件》
Python数据分析在社交媒体中 的应用
阐述Python数据分析在社交媒体中的应用场景，如情感分析、用户网络分析 和舆情监测。
Python数据分析的未来发展趋 势
展望Python数据分析的未来发展方向，如AI整合、嵌入式分析和自动化决策支 持等。
Python数据分析在金融领域中的应用
揭示Python数据分析在金融领域中的应用场景，如风险评估、股票预测和投资组合优化。
Python数据分析在医疗领域中 的应用
介绍Python数据分析在医疗领域中的应用案例，如病患数据分析、流行病模 拟和药物研发。
Python数据分析在环境保护中 的应用
探讨Python数据分析在环境保护中的应用实践，如大气污染监测、能源消耗 分析和环境模拟预测。
探讨Python数据分析的基本数据结构，如Series、DataFrБайду номын сангаасme，以及它们的优势 和灵活性。
如何使用Python进行数据采集
详细介绍使用Python进行数据采集的方法和工具，如爬虫、API调用和数据库连接。
Python数据清洗的重要性及其 技巧
强调数据清洗在数据分析过程中的重要性，并分享一些Python数据清洗的技 巧和常见问题的解决方法。
了解使用Python进行数据建模的方法和技巧，包括特征工程、模型选择和性 能评估。
如何使用Python进行数据预测
学习使用Python进行数据预测的方法和技巧，掌握常用的预测模型和算法的 应用。
Python数据分析在市场营销中的应用
分享Python数据分析在市场营销中的实际应用案例，如用户行为分析、推荐系统和营销策略优化。
Python数据聚合与分组分析
学习Python数据聚合和分组分析的方法和技巧，掌握如何根据数据特征进行有效的统计和汇总。
用Python语言制作数据分析课件
利用Python做图像处理与分析
学习使用Python进行图像处理和分析，包括图像滤波、边缘检测和对象识别 等常见技术。
利用Python做网络数据采集与分析
学习使用Python进行网络数据采集和分析，包括爬虫技术和API调用，并将数据用于分析和可视化。
高级数据分析进阶与应用
进一步学习高级数据分析技术，包括时间序列分析、聚类分析和推荐系统等，并应用于实际项目。
机器学习模型的训练与评估
学习如何使用Python训练和评估机器学习模型，理解常用的评估指标和交叉 验证方法。
深度学习概述及常见框架介绍
介绍深度学习的基本概念和常见框架，如TensorFlow和PyTorch，了解它们的 基本原理和应用场景。
利用Python做文本分析
学习使用Python进行文本分析，包括中文分词、文本特征提取和情感分析等 常见技术。
用Python语言制作数据分 析课件
通过本课件了解Python作为一种强大的数据分析工具的能力，并学会利用 Python语言进行数据处理、可视化和机器学习。
Python安装与环境配置
学习如何安装和配置Python，包括选择合适的版本、安装必要的库和工具， 并了解如何设置开发环境。
Python基础语法回顾
Python语言在大数据处理中的 应用
了解Python在大数据处理中的应用场景和常见工具，包括Hadoop、Spark和 Dask等。
数据可视化方法与技巧
学习使用Python进行数据可视化的方法和技巧，包括绘制折线图、柱状图、散点应用于真实的数据分析项目，提升实践能力 和解决问题的能力。
Python语言在机器学习中的应用
探讨Python在机器学习领域中的应用，了解Sklearn、TensorFlow和Keras等常用库的基本用法。
Python数据分析报告ppt课件
– 数字数据类型用于存储数值。他们是不可改变的数据类型，这意味着改变数字数据 类型会分配一个新的对象。当你指定一个值时，Number对象就会被创建。
var1 = 1 var2 = 10
– 可以通过使用del语句删除单个或多个对象的引用。例如：
del var del var_a, var_b
– Python支持四种不同的数字类型：
16
2.2 Python数据类型
• 标准数据类型
Python 定义了一些标准类型，用于存储各种类型的数据。 Python有五个标准的数据类型： – Numbers（数字） – String（字符串） – List（列表） – Tuple（元组） – Dictionary（字典）
17
• Python数字
Python学习
数据分析与数据挖掘
认识Python
• Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。
• Python由Guido van Rossum于1989年底发明，第一个公开发行版发 行于1991年。
• Python是纯粹的自由软件， 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议
24
• Python 循环语句
循环语句允许我们执行一个语句或语句组多次。 – Python提供了for循环和while循环（在Python发环境选择
• PyCharm – PyCharm 是由 JetBrains 打造的一款 Python IDE，支持 macOS、 Windows、 Linux 系统。 – PyCharm 功能 : 调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提 示、自动完成、单元测试、版本控制…… – PyCharm 下载地址 : https:///pycharm/download/
var1 = 1 var2 = 10
– 可以通过使用del语句删除单个或多个对象的引用。例如：
del var del var_a, var_b
– Python支持四种不同的数字类型：
16
2.2 Python数据类型
• 标准数据类型
Python 定义了一些标准类型，用于存储各种类型的数据。 Python有五个标准的数据类型： – Numbers（数字） – String（字符串） – List（列表） – Tuple（元组） – Dictionary（字典）
17
• Python数字
Python学习
数据分析与数据挖掘
认识Python
• Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。
• Python由Guido van Rossum于1989年底发明，第一个公开发行版发 行于1991年。
• Python是纯粹的自由软件， 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议
24
• Python 循环语句
循环语句允许我们执行一个语句或语句组多次。 – Python提供了for循环和while循环（在Python发环境选择
• PyCharm – PyCharm 是由 JetBrains 打造的一款 Python IDE，支持 macOS、 Windows、 Linux 系统。 – PyCharm 功能 : 调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提 示、自动完成、单元测试、版本控制…… – PyCharm 下载地址 : https:///pycharm/download/
《Python数据分析基础教程》课件—数据的可视化分析
第 5.1 特殊统计图的绘制
5 5.1.3 三维曲面图 章 数 据 的 可 视 化 分 析
第 5.1 特殊统计图的绘制
5 5.1.4 三维散点图 章 数 据 的 可 视 化 分 析
第 5.2 Seaborn统计绘图
5 章 数 据 的 可 视 化 分 析
第 5.2 Seaborn统计绘图
5 5.2.1 基本概念 章 数 据 的 可 视 化 分 析
化
点图。
分
析
第 5.3 ggplot绘图系统
5 章 数 据 的 可 视 化 分 析
第 5.3 ggplot绘图系统
5 章 数 据 的 可 视 化 分 析
第 5.3 ggplot绘图系统
5 5.3.1.2 条形图 章 数 据 的 可 视 化 分 析
第 5.3 ggplot绘图系统
5 5.3.1.3 散点图 章 数 据 的 可 视 化 分 析
章
数
据 针对双变量，
的
我们Seaborn 中的jointplot()
可
函数。
视
化
分
析
第 5.2 Seaborn统计绘图
5 5.2.2.7 概率分布图（distplot）
章
数
针对多个变量，
据
我们使用
的
Seaborn中的 pairplot()函数，
可
默认对角线为 直方图
视 （histgram）， 非对角线为散
第 5.2 Seaborn统计绘图
5 章 数 据 的 可 视 化 分 析
第 5.2 Seaborn统计绘图
5 章 5.2.2 常用统计图 数 据 的 可 视 化 分 析
第 5.2 Seaborn统计绘图
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2. Python基础
2.1 python基础语法 2.4 Python 函数
2.2 python数据类型 2.5 Python 模块
2.3 条件和循环 2.6 Python文件I/O
3. Python库介绍
3.1 NumPy库介绍 3.2 Pandas库介绍
4. 数据处理与分析
4.1 数据探索
4.2 数据预处理
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1.2 Python安装
• Unix & Linux平台安装Python – 打开WEB浏览器访问/download/ – 选择适用于Unix/Linux的源码压缩包。 – 下载及解压压缩包。 – 如果你需要自定义一些选项修改Modules/Setup – 执行 ./configure 脚本 – make – make install
4.3 挖掘建模
5. 实例分析
5.1 Titanic数据集分析 5.2 餐饮客户价值分析
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1.1 Python环境搭建
• Python2.X和Python3.X
–Python的3.0版本，常被称为Python 3000，或简称Py3k。相对于 Python的早期版本，这是一个较大的升级。
–为了不带入过多的累赘，Python 3.0在设计的时候没有考虑向下相容， 许多针对早期Python版本设计的程式都无法在Python 3.0上正常执行。
– 下载后，双击下载包，进入Python安装向导，安装非常简单，你只需 要使用默认的设置一直点击"下一步"直到安装完成即可。
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8ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
集成开发环境选择
• PyCharm – PyCharm 是由 JetBrains 打造的一款 Python IDE，支持 macOS、 Windows、 Linux 系统。 – PyCharm 功能 : 调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提 示、自动完成、单元测试、版本控制…… – PyCharm 下载地址 : https:///pycharm/download/
• Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语
言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。常见的一种
应用情形是，使用Python快速生成程序的原型，然后对其中有特别要求
的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要
求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展
MacOS、Ubuntu、OS/2等等
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为什么选择Python进行数据分析
• 在众多解释型语言中，Python最大的特点是拥有一个巨大而活跃的科学 计算社区。进入21世纪以来，在行业应用和学术研究中采用python进行 科学计算的势头越来越猛。
• 近年来，由于Python有不断改良的库（主要是pandas），使其成为数据 处理任务的一大代替方案，结合其在通用编程方面的强大实力，完全可以 只是用Python这一种语言去构建以数据为中心的应用程序。
–大多数第三方库都正在努力地相容Python 3.0版本。即使无法立即使 用Python 3.0，也建议编写相容Python 3.0版本的程式，然后使用 Python 2.6, Python 2.7来执行。
In summary : Python 2.x is legacy, Python 3.x is the present and future of the language
问的类属性，需通过类提供的接口进行访问，不能用 from xxx import * 而导入 • 以双下划线开头的 __foo 代表类的私有成员；以双下划线开头和结尾的 __foo__ 代
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• Window平台安装Python
– 打开WEB浏览器访问/download/
– 在下载列表中选择Window平台安装包，包格式为：python-XYZ.msi 文件 ， XYZ 为你要安装的版本号。
– 要使用安装程序 python-XYZ.msi, Windows系统必须支持Microsoft Installer 2.0搭配使用。只要保存安装文件到本地计算机，然后运 行它，看看你的机器支持MSI。Windows XP和更高版本已经有MSI，很 多老机器也可以安装MSI。
Python学习
数据分析与数据挖掘
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认识Python
• Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。
• Python由Guido van Rossum于1989年底发明，第一个公开发行版发 行于1991年。
• Python是纯粹的自由软件， 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议
• 作为一个科学计算平台，Python的成功源于能够轻松的集成C、C++以 及Fortran代码。大部分现代计算机环境都利用了一些Fortran和C库来是 西安线性代数、优选、积分、快速傅里叶变换以及其他诸如此类的算法。
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课程内容
1. Python环境搭建
1.1 python版本选择 1.2 python 安装
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Pycharm软件界面
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编写我的第一个Python程序
• Hello World程序
• 简单的计算器
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2.1 Python基本语法
• Python标识符
• 在 Python 里，标识符由字母、数字、下划线组成。 • 在 Python 中，所有标识符可以包括英文、数字以及下划线(_)，但不能以数字开头。 • Python 中的标识符是区分大小写的。 • Python 可以同一行显示多条语句，方法是用分号 ; 分开。 • 以下划线开头的标识符是有特殊意义的。以单下划线开头 _foo 的代表不能直接访
类库。
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Python优点有哪些
• Python是一种开源的、解析性的，面向对象的编程语言 • Python使用一种优雅的语法，可读性强 • Python具有丰富的库，可以处理各种工作 • Python支持类和多层继承等的面向对象编程技术 • Python可运行在多种计算机平台和操作系统中，如Unix、Windows、