Python数据分析专题培训课件
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Python培训ppt课件
数据清洗和存储等。
爬虫开发案例
通过实际案例展示爬虫开发的 应用，如抓取商品信息、新闻
聚合等。
自动化测试
自动化测试概述
介绍自动化测试的概念、优势和适用 场景。
Selenium测试工具
详细讲解Selenium测试工具的使用 ，包括安装、配置和基本操作等。
自动化测试流程
讲解自动化测试的基本流程，包括测 试用例设计、测试脚本编写、测试执 行和结果分析等。
线性代数
Numpy的线性代数模块 提供了矩阵运算、特征值 分解、奇异值分解等功能 。
Matplotlib库的使用
数据可视化
Matplotlib是一个2D绘图库，可以用 于绘制各种图表，如折线图、柱状图 、散点图等，支持添加图例、坐标轴 标签等。
定制化绘图
交互式绘图
Matplotlib支持交互式绘图，可以通 过鼠标悬停、点击等操作与图形进行 交互。
机器学习案例
通过实际案例展示机器学习的应用，如分类 问题、回归问题和聚类问题等。
感谢您的观看
THANKS
数据库操作
关系型数据库
使用Python标准库中的sqlite3 模块操作SQLite数据库，或使用 MySQL、PostgreSQL等关系型
数据库。
ORM操作
使用Django的ORM或 SQLAlchemy等ORM工具进行 数据库操作，将对象映射到数据
库表。
SQL语句
了解基本的SQL语句，如SELECT 、INSERT、UPDATE和DELETE 等，以便进行数据库查询和修改
总结词
Python的语法和数据类型
Python的语法
Python采用缩进来表示代码块，不需要显式声明变量类型，支持 多种编程范式，如面向对象、过程式和函数式编程。
爬虫开发案例
通过实际案例展示爬虫开发的 应用，如抓取商品信息、新闻
聚合等。
自动化测试
自动化测试概述
介绍自动化测试的概念、优势和适用 场景。
Selenium测试工具
详细讲解Selenium测试工具的使用 ，包括安装、配置和基本操作等。
自动化测试流程
讲解自动化测试的基本流程，包括测 试用例设计、测试脚本编写、测试执 行和结果分析等。
线性代数
Numpy的线性代数模块 提供了矩阵运算、特征值 分解、奇异值分解等功能 。
Matplotlib库的使用
数据可视化
Matplotlib是一个2D绘图库，可以用 于绘制各种图表，如折线图、柱状图 、散点图等，支持添加图例、坐标轴 标签等。
定制化绘图
交互式绘图
Matplotlib支持交互式绘图，可以通 过鼠标悬停、点击等操作与图形进行 交互。
机器学习案例
通过实际案例展示机器学习的应用，如分类 问题、回归问题和聚类问题等。
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数据库操作
关系型数据库
使用Python标准库中的sqlite3 模块操作SQLite数据库，或使用 MySQL、PostgreSQL等关系型
数据库。
ORM操作
使用Django的ORM或 SQLAlchemy等ORM工具进行 数据库操作，将对象映射到数据
库表。
SQL语句
了解基本的SQL语句，如SELECT 、INSERT、UPDATE和DELETE 等，以便进行数据库查询和修改
总结词
Python的语法和数据类型
Python的语法
Python采用缩进来表示代码块，不需要显式声明变量类型，支持 多种编程范式，如面向对象、过程式和函数式编程。
Python培训PPT课件：python数据分析与自然语言处理
NLP-自然语言处理
二、NLP技术应用-分词
分词：
中文词与词之间没有明显的分隔符，使得计算机对于词的准确识别变得 非常困难。 因此，分词就成了中文处理中所要解决的最基本的问题，分词的性能对 后续的语言处理如机器翻译、信息检索等有着至关重要的影响。
NLP-自然语言处理
二、NLP技术应用-分词
NLP-自然语言处理
NLP-自然语言处理
应用场景 智能语音、聊天机器人、文本分析、搜索引擎、语音助手、 机器翻译、问答系统等等
“人工智能之父” 艾伦.图灵
图灵（1950）
NLP-自然语言处理
微信接入图灵机器人应用
NLP-自然语言处理
微信接入图灵机器人应用
NLP-自然语言处理
二、NLP技术应用
1、分词（结巴分词） 2、TF-IDF 3、余弦相似度 4、词语相似度 5、句子相似度
分词 • 句子A：我/喜欢/看/电视，不/喜欢/看/电影。 • 句子B：我/不/喜欢/看/电视，也/不/喜欢/看/电影。
提取特征词 我，喜欢，看，电视，电影，不，也。
计算词频
NLP-自然语言处理
TF-IDF结合余弦相似度做相似度分析
构造词向量（包含了位置信息）
• 句子A：[1, 2, 2, 1, 1, 1, 0] • 句子B：[1, 2, 2, 1, 1, 2, 1]
缺点：以“词频”“权重”衡量一个词的重要性，仍不 够全面
可能一话的词的先后顺序也会影响词语句的表达，TFIDF无法体现 词的位置信息，出现位置靠前的词与出现位置靠后的词， 都被视为 重要性相同，这是不正确的
NLP-自然语言处理
TF-IDF结合余弦相似度做相似度分析
两个句子 • 句子A：我喜欢看电视，不喜欢看电影。 • 句子B：我不喜欢看电视，也不喜欢看电影。
《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
(完整版)python学习课件课件
Pandas库
Pandas是Python中用于数据处理和分析的 库，提供了数据结构和函数，方便对数据进 行清洗、处理、分析和可视化。
Pandas提供了DataFrame和Series两种数 据结构，可以方便地读取数据、筛选数据、 排序数据、分组聚合等操作。它还提供了时 间序列功能、缺失值处理、数据清洗等功能 ，广泛应用于金融、经济、社会科学等领域
函数与模块
总结词
Python中函数和模块的概念及用法
详细描述
函数是Python中用于封装代码块的重要机制，可以接受输入 参数并返回结果。模块是Python中用于组织代码的工具，可 以将一组相关的函数和变量封装在一个文件中，方便代码的 管理和复用。
02
Python进阶知识
面向对象编程
理解面向对象编程的概念，掌握类和对象的定义和使用方法 。
THANKS
感谢观看
大屏美化
注重大屏的美观和用户体验，提高大屏的易 用性。
06
Python在实际项目中的应用
Web项目开发实例
要点一
总结词
Python在Web开发中具有广泛的应用，可以用于开发各种 类型的网站和Web应用程序。
要点二
详细描述
Python有许多Web框架，如Django、Flask等，这些框架 可以帮助开发者快速构建Web应用程序。使用Python进行 Web开发可以实现全栈开发，包括前端和后端的开发。 Python还可以与数据库进行交互，如MySQL、 PostgreSQL等，以实现数据的存储和检索。
(完整版)python学习课件课件
汇报人：可编辑
2023-12-23
目 录
• Python基础入门 • Python进阶知识 • Python常用库与框架 • Python在Web开发中的应用 • Python在数据分析中的应用 • Python在实际项目中的应用
Python培训ppt课件
02
Python进阶
Python面向对象编程
面向对象编程的概念
Python支持面向对象编程范式，通过 类和对象来设计软件。
类的定义和对象的创建
继承和多态
继承是实现代码复用的重要手段，子 类可以继承父类的属性和方法。多态 则是实现不同形态对象之间交互的机 制。
类是对象的模板，用于定义对象的属 性和方法。通过创建类的实例，可以 生成对象。
01
02
03
Django
一个高级Web框架，提供 了一整套完整的开发工具 ，包括模型、模板和URL 配置。
Flask
一个轻量级的Web框架， 适合小型项目或微服务开 发，具有灵活性和扩展性 。
Pyramid
一个可扩展的Web框架， 适合大型项目和复杂应用 ，支持多种视图技术。
Python的数据库操作
深度学习
Python中的深度学习库，如TensorFlow和PyTorch，可用于构建 复杂的神经网络模型，应用于图像识别、语音识别等领域。
自然语言处理
Python在自然语言处理领域也有广泛的应用，如文本分类、情感分析 、机器翻译等。
06
Python未来发展前景
Python在云计算和大数据领域的发展
Python的数据类型包括数字、字符串、列表、元组、字典和集合等。数字用于表示数值， 字符串用于表示文本数据，列表和元组用于表示有序的数据集合，字典用于表示键值对，集 合则用于表示无序的不重复元素集合。
Python的控制流和函数
详细描述：Python的控制流语句包括条件语句和循 环语句，这些语句用于控制程序的流程。条件语句用 于根据条件判断执行不同的代码块，循环语句则用于 重复执行一段代码直到满足特定条件。
Python培训ppt课件
使用pip安装 BeautifulSoup库，然后在 代码中导入bs4模块。
使用BeautifulSoup对象解 析HTML文档，并生成一个 树形结构。
通过选择器或方法查找 HTML元素，并提取所需数 据。
对提取的数据进行清洗、 转换或进一步处理。
Scrapy框架实现高级爬虫
Scrapy框架介绍
安装与配置
Python中的字符串是不 可变序列，可以使用单 引号、双引号或三引号 表示。字符串支持索引 、切片、连接等操作， 可以使用format方法进 行格式化输出。
Python中的列表是可变 序列，可以包含任意类 型的元素。列表支持添 加、删除、修改等操作 ，可以使用for循环遍历 列表中的元素。
Python中的元组是不可 变序列，与列表类似但 不允许修改。元组通常 用于表示一组相关的数 据，可以作为字典的键 或函数的返回值。
Python中可以使用def关键字定义函数，使 用import关键字导入模块。函数和模块可 以提高代码的复用性和可维护性。
Python数据类型
数字类型
字符串类型
列表类型
元组类型
字典类型
Python支持int（整型） 、float（浮点型）、 complex（复数）等数 字类型，可以进行数学 运算和逻辑比较。
高级绘图功能
Matplotlib是Python中用于绘 制静态、动态和交互式图形的 库，提供了丰富的绘图API和 图形样式设置功能。
介绍Matplotlib中的基本绘图 元素和绘图流程，包括画布、 坐标轴、图形对象等。
详细讲解如何设置图形的颜色 、线型、标记样式等属性，以 及如何使用子图和多图布局。
Keras框架实现深度学习模型
TensorFlow框 架概述
Python实战之数据分析与处理PPT课件(第9章)第九章数据分析
【事业单位卫生系统招聘经典、历年真题可打印】2020年广东省珠海市金湾区事业单位考试《卫生专业知识》真题及答案注意事项1、请用钢笔、圆珠笔或签字在答题卡相应位置填写姓名、准考证号，并用2B铅笔在答题卡指定位置填涂准考证号。
2、本试卷均为选择题，请用2B铅笔在答题卡上作答，在题本上作答一律无效。
一、单项选择题（在下列每题四个选项中只有一个是最符合题意的，将其选出并把它的标号写在题后的括号内。
错选、多选或未选均不得分。
）1、对丘脑特异投射系统的叙述中，错误的是（）。
A、引起特定感觉8、切断特异传导通路的动物将出现昏睡C、投射至皮质特定区域，有点对点的投射关系口、其纤维主要终止于皮质第4层【答案】B【解析】切断特异性传导系统，则不产生特定感觉。
2、对肾脏毒性较大的抗结核药是下列哪种（）。
A、乙胺丁醇B、异烟朋C、利福平D、链霉素【答案】D【解析】肾毒性是链霉素不良反应之一。
3、1型超敏反应不具有的特点（）。
庆、有明显的个体差异和遗传倾向B、肥大细胞和嗜碱粒细胞均参与C、无补体参与D、免疫病理作用以细胞破坏为主【答案】D【解析】II型超敏反应免疫病理作用以细胞破坏为主，又称溶细胞型或细胞毒型超敏反应。
I型超敏反应只引起生理功能紊乱，不引起严重组织损伤。
4、冠心病诊断“金标准”是（）。
庆、心脏乂光片【事业单位卫生系统招聘经典、历年真题可打印】8、心脏超声口冠脉造影口、冠脉如庆【答案】C【解析】冠脉造影为诊断冠心病的金标准，且考虑介入性治疗者必做冠脉造影。
冠心病根据病变部位、范围、血管阻塞程度和心肌供血不足的发展速度、范围和程度的不同，可分为无症状型冠心病、心绞痛型冠心病、心肌梗死型冠心病、缺血性心肌病型冠心病及猝死型冠心病。
心电图是发现心肌缺血、诊断心绞痛最常用的检查方法。
故选C。
5、已知某病患者8人的潜伏期分别为6、8、8、10、12、15、16、17。
平均潜伏天数为（）。
A、8B、10C、11D、12【答案】C【解析】常用的平均数计算方法一般有算术平均数、几何平均数和中位数，题干所给为不确定数据资料，表示集中趋势时应计算中位数。
《Python数据分析与应用》教学课件第2章Python编程语言
lO.except ValueError as err:
2.5 Python异常处理
11. print("Errorl:",err) 12.else: 13. print("Error2")
执行以上程序 ，输出：
Errorl: Invalid level!
做T故 ：创建一个圆形模块 ，对应的文件名为circular.py , 在文件中定义 两个函数 ：一个用于计算圆形的周长 ，另一个用于计算圆形的面积。
l.#!/usr/bin/Python
2,#-*-coding:UTF-8-*-
3.
4.def mye(level):
5. if level<1:
6.
raise ValueError("Invalid level!")
7.#触发异常后 ，后面的代码就不会再执行
8.try:
9. mye(O)#触发异常
Python编程语言
2.1初识Python
目录
CONTENBiblioteka S字符串与流程控制列表、元组与字典
2.4 函数、模块与包
2.5 Python异常处理
学习目标
( 1 )知道什么是Python编程语言 ，并了解Python编程的基本规范。 ( 2 )了解Python编程环境的构建方法。 ( 3 )学习Python典型的数据结构。
(4)了解函数、模块和包。 (5 )理解Python的原理及其异常处理机制。
2.5 Python异常处理
其中 ，ExceptionName是异常的类型，其一般是标准异常中的任意一种。为了能够
捕获异常 ，except语句必须用相同的异常来进行捕获。reason是可选参数 ，用来
《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。
(完整版)python学习课件课件
模块使用
导入模块后，可以使用 模块中定义的函数、类
和变量等。
自定义模块
可以将自己的Python代 码组织成模块，方便重
用和分享。
包与模块
包是一个包含多个模块 的目录，可以使用相对 导入和绝对导入来引用
包中的模块。
错误处理与异常捕捉
错误类型
Python中常见的错误类型包括 语法错误、运行时错误和逻辑
虚拟环境的搭建
讲解如何使用venv、virtualenv等工具搭建Python 虚拟环境，实现不同项目之间的环境隔离。
变量、数据类型与运算符
80%
变量的定义与使用
介绍Python中变量的概念，以及 如何定义和使用变量。
100%
数据类型
详细讲解Python中的基本数据类 型，包括整数、浮点数、布尔值 、字符串、列表、元组、字典和 集合等。
装饰器原理及应用场景
01
应用场景
02
03
04
日志记录：在函数调用前后自 动记录日志信息。
权限验证：在函数调用前进行 权限验证，确保调用者具有相
应的权限。
性能分析：在函数调用前后记 录时间戳，用于分析函数的性
能瓶颈。
生成器原理及应用场景
01
02
生成器原理：生成器是 一种特殊类型的迭代器 ，它允许你在需要时才 生成值，从而节省内存 空间。生成器函数使用 `yield`关键字而不是 `return`来返回值，并在 每次调用时记住上一次 执行的位置。
应用场景
03
04
05
资源管理：上下文管理 器可以用于自动管理资 源，例如打开和关闭文 件、数据库连接等。
异常处理：通过上下文 管理器可以简化异常处 理逻辑，确保在发生异 常时能够正确地清理资 源。
《Python数据分析与应用》教学课件01Python数据分析概述
1.3Python和数据分析
1.3.2Python数据分析常用类库
1.IPython IPython是Python科学计算标准工具集的组成部分，它将其他所有
的工具联系到了一起，为交互式和探索式计算提供了一个强健而高效的环 境。同时，它是一个增强的Python Shell，目的是提高编写、测试、调试 Python代码的速度。IPython主要用于交互式数据处理，是用于交互式 并行和分布式计算的基础架构。
数据分析可以用以下几步来描述：需 求分析、数据抽取、数据预处理、数据分 析与建模、模型评估、最终部署。
1.2数据分析的流程
1.2.1需求分析
需求分析一词来源于产品设计，主 要是指从用户提出的需求出发，挖掘用 户内心的真实意图，并转化为产品需求 的过程。数据分析中的需求分析是数据 分析环节的第一步，也是非常重要的一 步，决定了后续的分析方向和方法。需 求分析决定着数据分析的整体分析方向 和分析内容。
1.2数据分析的流程
1.2.4数据分析与建模
数据分析与建模是指通过对比分析、分组分析、交叉分析、 回归分析等分析方法，以及聚类模型、分类模型、关联规则、 智能推荐等模型与算法，发现数据中的有价值信息，并得出结 论的过程。
数据分析与建模主要分为以下两个方面的用途：一是预测 系统所产生的数据的值，使用回归模型；二是为新数据分类， 使用分类模型或聚类模型。事实上，根据输出结果的类型，模 型可以分为以下三种。
除了以上这些知识，数据分析人员还应掌握相关应用领域的知识，这些知识可以帮助 数据分析人员更好地理解研究对象及需要什么样的数据提供帮助。
1.2
数据分析的流程
1.2数据分析的流程
通常很多问题看上去相当复杂难解， 但是一个良好的流程能够帮助数据分析人 员将复杂的问题分解成更容易处理的小步 骤，这有助于实现全面且可重复实施的分 析方法，使数据分析人员把精力放在可以 掌握问题重点的步骤中。
《Python大数据分析实战课件》
通过建立数学模型， 分析自变量与因变量 之间的关系，预测和 解释数据的变化。
聚类分析
将相似的数据对象划 分为不同的组或类别， 发现数据的内在结构 与模式。
Python机器学习介绍
1
非监督学习
2
从未标记的数据中发现模式和结构，如
聚类和关联规则挖掘。
3
监督学习
使用已有的标记样本对算法进行训练和 预测，如分类和回归。
3 Hive
基于Hadoop的数据仓库和查询语言，用于高效地查询和分析大数据。
4 HBase
开源的分布式列存储数据库，用于高速读写大规模结构化数据。
数据库连接操作
1
MyS QL数据库连接
使用Python连接MySQL数据库，进行数据
PostgreS QL数据库连接
2
的存取和操作。
使用Python连接PostgreSQL数据库，进行
3
模块化数据处理
使用Lambda表达式、Map、Filter和Reduce等函数式编程工具对数据进行模块化处理。
数据分析技术
统计分析
运用统计学方法和技 术对数据进行分析、 描述和推断，揭示数 据背后的规律与趋势。
可视化分析
通过图表、图像和动 态可视化展示数据， 使数据更加直观、易 于理解和解读。
回归分析
推荐系统
基于用户行为和偏好，通过协 同过滤和个性化推荐算法，为 用户提供个性化的推荐服务。
智能客服
通过对话系统和自动回复技术， 为用户提供智能化、高效率的 客户服务。
大数据处理技术
1 Hadoop
Spark
快速、通用的大数据处理引擎，支持在内存中进行数据处理和分析。
《Python大数据分析实战 课件》
聚类分析
将相似的数据对象划 分为不同的组或类别， 发现数据的内在结构 与模式。
Python机器学习介绍
1
非监督学习
2
从未标记的数据中发现模式和结构，如
聚类和关联规则挖掘。
3
监督学习
使用已有的标记样本对算法进行训练和 预测，如分类和回归。
3 Hive
基于Hadoop的数据仓库和查询语言，用于高效地查询和分析大数据。
4 HBase
开源的分布式列存储数据库，用于高速读写大规模结构化数据。
数据库连接操作
1
MyS QL数据库连接
使用Python连接MySQL数据库，进行数据
PostgreS QL数据库连接
2
的存取和操作。
使用Python连接PostgreSQL数据库，进行
3
模块化数据处理
使用Lambda表达式、Map、Filter和Reduce等函数式编程工具对数据进行模块化处理。
数据分析技术
统计分析
运用统计学方法和技 术对数据进行分析、 描述和推断，揭示数 据背后的规律与趋势。
可视化分析
通过图表、图像和动 态可视化展示数据， 使数据更加直观、易 于理解和解读。
回归分析
推荐系统
基于用户行为和偏好，通过协 同过滤和个性化推荐算法，为 用户提供个性化的推荐服务。
智能客服
通过对话系统和自动回复技术， 为用户提供智能化、高效率的 客户服务。
大数据处理技术
1 Hadoop
Spark
快速、通用的大数据处理引擎，支持在内存中进行数据处理和分析。
《Python大数据分析实战 课件》
《Python数据分析全套课件》
《Python数据分析全套课 件》
欢迎参加《Python数据分析全套课件》！本课程将带你深入了解Python数据 分析的各个方面，从基础知识回顾到实战案例，帮助你掌握数据处理、统计 分析和数据可视化的技能。
课程介绍
• 课程目标：掌握Python数据分析的核心概念和技术。 • 课程内容概述：包括Python基础知识回顾、数据获取和预处理、数据
回顾课程中的重点知识和技 巧。
2 进一步学习推荐
推荐一些深入学习Python数 据分析的资源。
3 问题答疑
解答学员在课程学习过程中的问题和疑惑。
数据可视化工具
掌握数据可视化工具，如 Matplotlib和Seaborn等。
实战案例
1
金融数据分析
应用Python数据分析技术解析金融市场趋势和风险。
2
社交媒体数据分析
使用Python进行社交媒体数据的爬取、分析和可视化。
3
健康数据分析
探索健康数据，提取有价值的信息和洞察。课程总结1 源自点回顾1网络数据获取
2
了解如何通过Python从互联网上获取数据。
3
文件读写
学习如何读取和写入本地文件，处理各 种数据格式。
数据清洗和处理
掌握数据预处理技术，包括缺失值处理、 数据转换和特征工程。
数据分析和可视化
数据处理和计算
学习使用Python进行数据处 理、计算和分析。
统计和机器学习
了解统计分析和机器学习算 法的基本原理和应用。
分析和可视化以及实战案例。 • 学习资料：提供全套课件和相关学习资源。
Python基础知识回顾
数据类型
学习Python中的基本数据类 型，如字符串、列表、字典 等。
欢迎参加《Python数据分析全套课件》！本课程将带你深入了解Python数据 分析的各个方面，从基础知识回顾到实战案例，帮助你掌握数据处理、统计 分析和数据可视化的技能。
课程介绍
• 课程目标：掌握Python数据分析的核心概念和技术。 • 课程内容概述：包括Python基础知识回顾、数据获取和预处理、数据
回顾课程中的重点知识和技 巧。
2 进一步学习推荐
推荐一些深入学习Python数 据分析的资源。
3 问题答疑
解答学员在课程学习过程中的问题和疑惑。
数据可视化工具
掌握数据可视化工具，如 Matplotlib和Seaborn等。
实战案例
1
金融数据分析
应用Python数据分析技术解析金融市场趋势和风险。
2
社交媒体数据分析
使用Python进行社交媒体数据的爬取、分析和可视化。
3
健康数据分析
探索健康数据，提取有价值的信息和洞察。课程总结1 源自点回顾1网络数据获取
2
了解如何通过Python从互联网上获取数据。
3
文件读写
学习如何读取和写入本地文件，处理各 种数据格式。
数据清洗和处理
掌握数据预处理技术，包括缺失值处理、 数据转换和特征工程。
数据分析和可视化
数据处理和计算
学习使用Python进行数据处 理、计算和分析。
统计和机器学习
了解统计分析和机器学习算 法的基本原理和应用。
分析和可视化以及实战案例。 • 学习资料：提供全套课件和相关学习资源。
Python基础知识回顾
数据类型
学习Python中的基本数据类 型，如字符串、列表、字典 等。
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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
• 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 类库。
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
–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
– PyCharm 下载地址 : https:///pycharm/download/
Pycharm软件界面
编写我的第一个Python程序
• Hello World程序
• 简单的计算器
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
Python数据分析
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。
课程内容
1. Python环境搭建
1.1 python版本选择 1.2 python 安装
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
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。
• 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。
– 下载后，双击下载包，进入Py直点击"下一步"直到安装完成即可。
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……
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
MacOS、Ubuntu、OS/2等等
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。
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、
• 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 类库。
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
–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
– PyCharm 下载地址 : https:///pycharm/download/
Pycharm软件界面
编写我的第一个Python程序
• Hello World程序
• 简单的计算器
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
Python数据分析
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。
课程内容
1. Python环境搭建
1.1 python版本选择 1.2 python 安装
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
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。
• 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。
– 下载后，双击下载包，进入Py直点击"下一步"直到安装完成即可。
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……
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
MacOS、Ubuntu、OS/2等等
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。
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、