《Python数据分析》教学大纲
《数据分析基础—Python实现》—教学大纲
第 16 周 复习
内容框架和学习
2
和学习要点。
要点
结束
期末考试：闭卷 期末考试
笔试。
注：1. 教学进度和时数可根据教学情况做适当调整。 2. 学生学习要求包括教材阅读、参考书目阅读、课程作业、课后练习等；
课程负责人（签字）： 基层教学组织（教研室）负责人（签字）： 学院（系）、部主管领导（签字）： 学院（系）、部（盖章）
Python 练习。 课后习题作业。
第 12 周 第 13 周 第 14 周 第 15 周
第6章 思政要点
回归分析是根据变量间关系建模的统计方法。利用宏观经济和社会 数据说明回归分析的具体应用，阐述回归分析在国家经济和社会政 策制定的作用。
散点图的绘制及其
应用。相关系数的
变量间关系的分
相关与回 析。一元线性回 归分析 归建模。Python
相结合 统计学是一门应用性很强的学科。在内容讲授过程中，应注意对学生正确 统计理念塑造，这就需要将思政建设的内容与课程内容和知识传授的理念相结 合，其中的关键是授课教师应加强自身的政治素养和正确理念的提升，通过知 识传授将正确的价值观传递给学生，引导学生科学合理地应用统计解决实际问 题。 ⚫ 树立正确的统计理念，将统计方法与实事求是的理念相结合 统计学课程的内容涵盖数据收集、处理、分析并得出结论。要树立正确的统 计理念，就应始终本着实事求是的态度，要实事求是地收集数据，避免弄虚作假。 在数据分析中应科学合理地使用统计方法，避免主观臆断。在对数据分析结果的
意事项。
类别数据的可视化
图形。用 Python 绘
Python 练习。 课后习题作业。
图。
数值数据的可视化 图形。用 Python 绘
Python 练习。 课后习题作业。
《Python数据分析与机器学习》教学大纲
《Python数据分析与机器学习》课程教学大纲一、课程基本信息课程名称：Python数据分析与机器学习学分：2、3、4课时：32、48、64二、课程目标本课程采用理论与实践相结合的教学方式，通过学习Python语法基础、numpy数据处理、matplotlib数据可视化技术、pandas数据预处理与分析技术、sklearn机器学习等内容，培养学生数据处理的能力，掌握机器学习的基本流程，并能够利用机器学习的方法挖掘数据中的有用价值，使学生更好地适应大数据和人工智能时代的工作与学习。
三、先修课程无四、教材杨年华，Python数据分析与机器学习，清华大学出版社，2022年9月五、课程内容1、Python语言与开发环境概述（2课时）（1）Python语言的特点、下载与安装、交互与文件两种使用方式。
（1课时）（2）代码的风格、模块的概念及其导入方式、帮助的使用、Anaconda 环境的安装与使用（1课时）2、Python语言基础（8课时）（1）控制台的输入与输出、标识符、变量、赋值语句（1课时）（2）常用数据类型、运算符、表达式（1课时）（3）分支结构（2课时）（4）循环结构（1课时）（5）常用组合类型（列表、元组、字符串、字典、集合）（2课时）（6）推导式、用于组合类型的常用内置函数、正则表达式（1课时）3、函数（5课时）（1）函数的定义、调用、函数的返回值、位置参数与关键参数（2课时）（2）默认参数、个数可变的参数、参数与返回值类型注解（2课时）（3） lambda表达式、函数式编程的常用类与函数（1课时）4、自定义类与对象（3课时）（1） Python中的对象与方法、类的定义与对象的创建（1课时）（2）类的继承（2课时）5、numpy数据处理基础（6课时）（1）numpy数据结构、数据的准备、数组的索引与切片（2课时）（2）改变数组的形状、对角线上元素的替换、插入维度、数组的基本运算、数组的排序、数组的组合、数组的分割（2课时）（3）随机打乱数组中的元素顺序、多维数组的展开、其他适用于数组的函数与对象、利用numpy进行统计分析、数组在其他文件中的存取（2课时）6、matplotlib数据可视化基础（6课时）（1）绘制基本图形、绘制多轴图（2课时）（2）坐标轴的刻度标签、主次刻度、网格设置、移动坐标轴、文字说明和注释、显示图片、日期作为横坐标（2课时）（3）绘制横线与竖线、绘制其他二维图表、绘制三维图表（2课时）7、pandas数据处理与分析（6课时）（1）数据结构与基本操作、文件与数据库中存取DataFrame对象（2 课时）（2）常用函数与方法（1课时）（3） DataFrame数据清洗与处理、时间处理（2课时）（4）移动数据与时间索引、统计分析、pandas中的绘图方法（1课时）8、机器学习方法概述与数据加载（5课时）（1）机器学习概述、sklearn简介与安装（1课时）（2）加载数据、划分训练集与测试集（2课时）（3）sklearn中机器学习的基本步骤示例、sklearn编程接口风格（2课时）9、数据预处理（3课时）（1）特征的离散化（1课时）（2）识别与处理异常值、特征的Min-Max缩放（1课时）（3）特征值的标准化、特征值的鲁棒缩放、无序分类数据的热编码、有序分类数据的编码、每个样本特征值的正则化（1课时）10、模型评估与轨道（4课时）（1）泛华、过拟合、欠拟合的概念；模型评估指标（2课时）（2）交叉验证（1课时）（3）轨道的创建与使用（1课时）11、有监督学习之分类与回归（6课时）（1）分类与回归概述、线性回归（2课时）（2）逻辑回归与岭回归实现线性分类、支持向量机用于分类和回归（2课时）（3）朴素贝叶斯分类、决策树用于分类和回归（2课时）12、集成学习（4课时）（1）投票法集成、bagging/pasting集成（2课时）（2）提升法集成、堆叠法集成（2课时）13、无监督学习之聚类与降维（4课时）（1）用k-均值基于相似性聚类、层次聚类、基于密度的聚类（2课时）（2）聚类性能评估、无监督的降维（2课时）14、超参数调优与模型选择（4课时）（1）基于循环语句的网格搜索、划分验证集避免过拟合、带交叉验证的网格搜索、带交叉验证的随机搜索（2课时）（2）搜索多个不同特征的空间、对轨道中的超参数进行搜索、搜索算法和超参数（2课时）六、不同学分的课时与教学内容安排建议。
《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．。
python数据分析与挖掘 教学大纲
《数据分析与挖掘》课程名称：数据分析与挖掘建议课时数： 80（其中实践课时数：40 ）适用专业：大数据技术与应用一、前言（一）课程的定位1．课程性质：本课程是大数据技术与应用的一门专业核心课程，属于专业必修课程。
2．课程功能：本课程通过对数据中所蕴含的价值进行挖掘，保证生产正常运行，提升经营水平和生产运作效率，具体来说，培养学生数据导入、数据清洗、数据整理、数据分析和数据可视化等方面的能力。
3．相关课程: 本课程是《数据采集和存储》课程的为后置课程，同时也是大数据实训课程的前置课程。
（二）设计思路该课程是依据“大数据技术与应用专业工作任务与职业能力分析表”中数据的过程控制与工作项目设置的。
其总体设计思路是，打破以知识传授为主要特征的传统学科课程模式，转变为以工作任务为中心组织课程内容，并让学生在完成具体项目的过程中学会完成相应工作任务，并构建相关理论知识，发展职业能力。
以就业为导向以能力为本位，对数据导入、数据处理、数据分析、数据可视化等方面进行任务与职业能力分析，通过案例教学、讨论教学、模拟仿真等多种教学方法和手段，培养学生具备基本的职业能力。
项目设计以餐饮数据项目的数据为线索，以数据流的运行为主线，设计数据导入、数据去空去重、数据合并、时间序列处理、常用指标分析、交叉表分析、相关分析项目案例，通过项目分解和任内练习，学生能理解数据分析中各类数据格式的作用，理解数据清洗的含义，理解适用于数据分析各种图形的画法。
该门课程的总学时为80课时，5个学分。
二、课程目标（一）知识目标●掌握各类数据文件的格式特点；●掌握各类数据格式的意义和特点；●理解数据去空去重的含义及处理方法；●理解时间序列处理方法；●理解数据的各种统计指标的作用；●理解适用于数据的相关性及其使用方法。
●理解各种图形的画法。
（二）技能目标●能够利用pandas导入数据、筛选数据；●能够利用pandas对数据进行预处理，比如去除空值和重复值、时间序列处理；●能够利用统计指标对预处理后的数据进行简单分析；●能够运用一些合适的图形挖掘出数据的规律。
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。
《Python数据分析与机器学习》课程教学大纲
附录A 教学大纲课程名称：Python数据分析与机器学习适用专业：计算机科学与技术、智能科学与技术相关专业先修课程：高等数学、线性代数、概率论与数理统计、Python程序设计语言总学时：66学时授课学时：34学时实验（上机）学时：32学时一、课程简介本课程可作为计算机科学与技术、智能科学与技术相关专业的必修课，也可作为其它本科专业的选修课，或者其它专业低年级研究生的选修课。
数据分析与机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、算法复杂度理论等多门学科，研究如何从数据中获得信息，通过学习人类识别事物的基本规律，让“机器”能够自动进行模式识别的原理和方法。
本书包括两部分内容，第一部分重点介绍了与Python语言相关的数据分析内容，包括Numpy、Pandas、Matplotlib、Scipy、Seaborn和Sklearn等。
第二部分与Python语言相关的机器学习内容，包括数据预处理、特征工程、指标评价、K近邻算法、决策树、线性模型、朴素贝叶斯、支持向量机、Kmeans算法和文本分析示例。
二、课程内容及要求第1章 Python与数据分析（2学时）主要内容：1. python特点2. 数据分析流程3. 数据分析库4. Python编辑器基本要求：了解数据分析的基本概念；了解数据分析流程、数据分析库、python编辑器的安装和使用。
重点：数据分析流程、数据分析库、掌握Anaconda的安装、配置方法。
难点：数据分析流程、数据分析库、python编辑器。
第2章Numpy-数据分析基础工具（4学时）主要内容：1.ndarray对象2.创建ndarray对象3.数组变换4.索引和切片5.线性代数基本要求：掌握Numpy数值计算方法，主要包括数组和矩阵运算。
重点：掌握ndarray对象、创建数组变换、索引和切片、线性代数难点：掌握ndarray对象、创建数组变换、索引和切片、线性代数第3章Matplotlib-数据可视化工具（4学时）主要内容：1.绘图步骤2. 子图基本操作3.各类图4. 概率分布基本要求：掌握Matplotlib数据可视化绘图基础，参数设置及常用绘图。
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数据分析与数据可视化》教学大纲
数据导入与导出
使用Pandas读取和写 入各种格式的数据文件 ，如CSV、Excel、 SQL等。
数据清洗与处理
利用Pandas进行数据 清洗，处理缺失值、异 常值和重复值等。
数据变换与重塑
通过Pandas进行数据 转换、合并、重塑等操 作，以满足分析需求。
数据统计与分析
运用Pandas提供的统 计函数和方法，对数据 进行描述性统计和分组 聚合分析。
使用NumPy生成随机数，进行概率分布拟 合和统计分析。
04
03
SciPy库在科学计算中的应用
优化问题求解
利用SciPy的优化算法 ，求解无约束和有约束 的优化问题。
线性与非线性方程求 解
运用SciPy的求解器，
解决线性方程组和非线
性方程的求解问题。
插值与拟合
使用SciPy进行插值和 拟合操作，对数据进行 平滑处理和预测分析。
《Python数据分析 与数据可视化》教学
大纲
目录
• 课程介绍与目标 • Python数据分析基础 • 数据可视化原理及工具 • Python在数据分析中的应用实践 • Python在数据可视化中的应用实
践 • 课程总结与展望
01
课程介绍与目标
Python数据分析与数据可视化概述
Python在数据分析与可 视化领域的应用
。
数据可视化作品
学生使用Python绘制了精美的 数据可视化作品，如动态图表、 交互式图表等，展示了在数据可
视化方面的创意和技能。
课程反馈
学生对课程内容、教学方式和效 果等方面进行了评价，提出了宝 贵的意见和建议，为课程的改进
和完善提供了参考。
未来发展趋势预测
数据科学领域的发展
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商业数据分析教学大纲
Python商业数据分析在互联网风气云涌地时代,拥有了数据金矿,如何挖出真金白银呢？数据本身不产生价值,只有分析与利用数据,才能将散落在各个平台中地数据地真正商业价值挖掘出来。
本课程带你走近商务数据分析地世界,学习数据分析地方法,学会应用数据分析工具,挖掘商务数据地真正价值。
1课程概述通过本课程地学习,学生能掌握商业数据分析地基本知识,Python工具,统计方法,具备在互联网环境下地数据可视化展现,数据分析地能力,学会如何运用模型与方法描述经济现象以与定量分析具有随机性特征地经济变量之间地关系,本课程注重理解模型背后地商业含义,重视因果推断在现代经济研究中地应用,强调动手能力;学会如何通过数据解读经济社会生活现象,发现现象中蕴含地原理与规律,帮助建立经济研究思维,了解基本地经济研究常识,完成高质量地实证分析。
讲授地内容包含：（1）商业数据分析与其工具;（2）Python商业数据存取;（3）Python商业数据地图形绘制与可视化;（4）Python描述性统计;（5）Python参数估计;（6）Python参数假设检验;（7）Python相关分析;（8）Python一元线性回归数据分析;（9）Python多元线性回归数据分析;（10）Python时间序列数据分析应用;（11）Python量化金融数据分析;（12）Python人工智能机器学习数据分析。
2授课目标本课程旨在培养学生运用大数据思维与分析工具进行互联网环境下商务数据分析与应用地能力,实施以提升客户满意度,客户价值为目标地客户数据搜集与客户价值分析,并能对现实地经济与管理问题进行模型求解并能解释相关输出结果地经济学含义与统计学含义。
3成绩要求期评成绩=平时成绩（30%）+期末考试（70%）4课程大纲1 商业数据分析与其工具1.1商业数据分析地概念与其应用1.2商业数据类型1.3商业数据来源1.4商业数据分析工具简介1.5 Python商业数据分析工具地下载1.6商业数据分析工具Python地安装1.7 Python地启动与退出1.8 Python商业数据分析相关地程序包1.9 Python商业数据分析快速入门练习题2 Python商业数据存取2.1 Python-pandas地csv格式本地数据存取2.2 Python-pandas地Excel格式本地数据读取2.3挖地兔Tushare财经网站数据存取2.4 Pandas_datareader包获取国外财经网站数据2.5商业数据分析地Pandas分组聚合（或分类汇总）练习题3 Python商业数据地图形绘制与可视化3.1 Python-matplotlib绘图基本3.2 Python直方图地绘制3.2 Python散点图地绘制3.3 Python气泡图地绘制3.4 Python箱图地绘制3.5 Python饼图地绘制3.6 Python条形图地绘制3.7 Python折线图地绘制3.8 Python曲线标绘图地绘制3.9 Python连线标绘图地绘制3.10 Python3D图地绘制练习题4 Python描述性统计4.1 Python描述性统计工具4.2 Python数据集中趋势地度量4.3 Python数据离散状况地度量4.4 Python峰度,偏度与正态性检验4.5 Python异常数据处理练习题5 Python参数估计5.1参数估计与置信区间地含义5.2 Python点估计5.3 Python单正态总体均值区间估计5.4 Python单正态总体方差区间估计5.5 Python双正态总体均值差区间估计5.6 Python双正态总体方差比区间估计练习题6 Python参数假设检验6.1参数假设检验地基本理论6.2 Python单个样本t检验6.3 Python两个独立样本t检验6.4 Python配对样本t检验6.5 Python单样本方差假设检验6.6 Python双样本方差假设检验练习题7 Python相关分析7.1相关系数地概念7.2使用模拟数据计算变量之间地相关系数与绘图7.3使用本地数据计算变量之间地相关系数与绘图7.4使用网上数据计算变量之间地相关系数与绘图练习题8 Python一元线性回归数据分析8.1一元线性回归分析基本理论8.2应用Python-statsmodels工具作一元线性回归分析8.3应用Python-sklearn工具作一元线性回归分析练习题9 Python多元线性回归数据分析9.1多元线性回归分析基本理论9.2 Python多元线性回归数据分析9.3 用scikit-learn工具作多元回归分析9.4 Python稳健线性回归分析9.5 Python逻辑Logistic回归分析9.6 Python广义线性回归分析9.7违背回归分析假设地计量检验9.8 Python自相关性诊断与消除9.9 Python异方差诊断与消除9.10 Python多重共线性地诊断与消除练习题10 Python时间序列数据分析应用10.1时间序列基本10.2时间序列地相关概念与其Python应用10.3自回归(AR)模型10.4移动平均(MA)模型10.5自回归移动平均ARMA模型10.6差分自回归移动平均ARIMA模型10.7自回归条件异方差模型(ARCH)与预测10.8广义自回归条件异方差模型(GARCH)与波动率预测练习题11 Python量化金融数据分析应用11.1 Python金融数据描述性统计11.2 战胜股票市场策略可视化地Python应用11.3 Python实现量化金融投资统计套利协整配对交易策略11.4 Python在资产组合均值方差模型中应用11.5 Python绘制投资组合有效边界11.6 Python绘制寻找Markowitz最优投资组合练习题12 Python人工智能机器学习数据分析应用12.1机器学习算法分类12.2常见地机器学习算法与其Python代码12.3 Python实现K临近算法银行贷款分类12.4 Python实现各种机器学习算法12.5 Python实现K最近邻法分类练习题1,教材《Python商业数据分析》。
Python数据分析、挖掘与可视化-教学大纲
一、课程概况课程名称：Python数据分析、挖掘与可视化课程编号：课程性质：限制性选修考核方式：考查建议学时：48+16前导课程：线性代数、高等数学适用专业：计算机科学与技术、数据科学、统计、金融、管理等理工科和商科专业二、教学目的和要求通过本课程的学习，使得学生能够理解Python的编程模式，熟练运用Python 内置函数与运算符、列表、元组、字典、集合等基本数据类型以及相关列表推导式、切片、序列解包等语法来解决实际问题，熟练掌握Python分支结构、循环结构、函数设计以及类的设计与使用，掌握numpy数组运算和矩阵运算、pandas 基本数据结构以及数据分析与处理、机器学习基本算法原理以及sklearn实现、matplotlib数据可视化与科学计算可视化。
能够根据问题性质和特点选择合适的机器学习算法，能够根据数据特点选择合适的可视化方式。
三、教学内容以及重点、难点第1章 Python开发环境搭建与编码规范1.1 Python开发环境搭建与使用教学内容：在Python官方网站下载安装包并安装，下载并安装Anaconda3，IDLE、Jupyter Notebook、Spyder简单使用，使用pip和conda命令安装扩展库。
重点、难点：系统环境变量path的设置，安装扩展库。
1.2 Python编码规范教学内容：缩进对业务逻辑的影响，变量命名规则。
重点、难点：缩进的作用。
1.3 标准库、扩展库对象的导入与使用教学内容：导入标准库与扩展库对象的几种形式及其区别，导入标准库和扩展库的顺序。
重点、难点：导入标准库与扩展库对象的几种形式及其区别。
第2章数据类型、运算符与内置函数2.1 常用内置数据类型教学内容：整数、实数、复数、列表、元组、字典、集合、字符串等常用数据类型。
重点、难点：数字大小没有限制，实数计算会有误差，字典的键和集合中的元素不允许重复并且必须为不可变类型的数据，包含一个元素的元组必须有逗号。
Python数据分析与挖掘实战教学大纲教案
常用的分类与预测算法
如逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量 机等。
分类与预测模型的应用案例
如信用评分、医疗诊断、股票价格预测等。
聚类分析与应用
聚类分析的基本概念
将数据划分为不同的组或簇，使 得同一组内的数据相似度高，不
同组间的数据相似度低。
常用的聚类算法
如K-means、层次聚类、 DBSCAN等。
用户画像构建
基于用户行为数据，提取用户特征，构建 用户画像，为后续的数据分析和挖掘提供 基础。
案例分析
数据准备与处理
模型构建与评估
收集金融交易数据，并进行数据清洗、特征 提取等操作，为模型构建提供数据基础。
运用机器学习算法，构建金融风控模型，并 对模型进行评估和优化，提高模型的准确性 和稳定性。
特征工程与模型优化
聚类分析的评价指标
轮廓系数、Calinski-Harabasz 指数、Davies-Bouldin指数等。
聚类分析的应用案例
如客户细分、图像分割、社交网 络分析等。
06 项目实战与案例 分析
项目实战：电商用户行为分析系统设计与实现
数据收集与预处理
通过爬虫技术收集电商网站用户行为数据， 并进行清洗、转换和规范化等预处理操作。
模型应用与部署
通过特征选择、特征变换等方法，提高模型 性能；同时，运用集成学习等技术，对模型 进行进一步优化。
将训练好的模型应用于实际金融交易中，实 现自动化风险识别和预警；同时，定期更新 模型以适应不断变化的风险环境。
案例分析
数据收集与处理
收集用户历史行为数据和物品信息 数据，并进行数据清洗和预处理等
案例分析
图像数据准备与处理
《Python数据分析程序基础》课程大纲--34课时
《Python数据分析程序基础》教学大纲基本信息课程名称：《Python数据分析程序基础》课程代码：061146课程类别：专业限选课建议学时：34学时（理实一体化）学分：2学分适应对象：计算机应用、软件技术、大数据技术与应用、云计算技术与应用专业建设团队：3～5人以上团队一、课程的地位、性质和任务《Python数据分析程序基础》是软件技术等相关专业的专业限选课程。
主要讲述Python程序设计的基础知识和相关技术。
是计算机应用、软件技术、大数据技术与应用、云计算技术与应用专业的专业基础课程。
《Python数据分析程序基础》课程的教学目的是学生通过学习该课程，掌握Python 程序设计语言的基本知识和使用Python语言进行软件开发的思想和基本方法，进而掌握程序设计的基本步骤和通用方法，提高通过编写程序解决实际问题的能力，为今后进一步使用数据采集和分析等大数据及人工智能方面的运用打好基础。
课程着眼于学生的长远发展，重点培养其软件开发、大数据及人工智能领域岗位基本工作技能、职业素养、社会适应能力、交流沟通能力、团队协作能力、创新能力和自主学习能力。
二、课程教学基本要求本课程的主要目标是培养学生的Python语言使用的基本技能。
要求学生掌握Python基本语法、字符串、列表、元组、字典、文件的读写、函数与模块等基础知识。
学生首先了解Python的特点、发展及推荐学习方法，然后学习Python数据分析程序基础语法、流程控制语句、数据类型、函数、模块等。
课程根据“自主式一体化教学”模式，按照Python的有关知识由浅入深、从易到难进行教学，课后布置实训与习题练习，实现“教、学、做”一体，从而切实提高学生的持续发展能力。
三、课程的内容课程基于Python3，主要进行Python基本语法、元组、列表、字典、文件的读写、函数与模块等Python数据分析程序基础知识的讲授。
具体内容如下。
1．认识Python。
包括Python发展历程、特点及应用领域，开发环境的搭建及程序的打包发布，并给出了Python学习方法的建议。
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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。
06教学方法
1. 以课堂讲授为主，课堂讨论、学生PPT展示以及启发式的教学方法。
2. 加强互动教学，采用多媒体教学方式，学生参与案例讨论相结合，提高学生解决实际问题的能力。
07考核及成绩评定方式
最终成绩由平时作业成绩、平时测验成绩、期末成绩和小论文成绩等组合而成。
各部分所占比例如下：
平时作业成绩：10%。
出勤以及课堂情况，主要考核对每堂课知识点的理解和掌握程度。
上机成绩：30%。
主要考核数据处理分析能力。
平时作业成绩：10%。
主要考核对核心知识的理解程度，以小组作业或个人作业为考核依据。
期末考试成绩：50%。
主要考核Python数据分析基本理论，Python机器学习数据分析算法、Python数据库技术、数据可视化技术等。
书面考试形式。
题型为1、概念题，2、选择题，3、填空题，4、判断题，5、简答题， 6、程序设计题等。