《Python商业数据分析》—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。
商业数据分析 教学大纲
商业数据分析教学大纲商业数据分析教学大纲一、引言商业数据分析是指通过对商业数据的收集、整理、分析和解释，为企业决策提供支持和指导的过程。
在当今信息化时代，商业数据分析已经成为企业管理和决策的重要工具。
本教学大纲旨在介绍商业数据分析的基本概念、方法和技术，培养学生的数据分析能力，提升其在商业领域的竞争力。
二、课程目标1. 理解商业数据分析的基本概念和原理；2. 掌握商业数据分析的方法和技术；3. 能够运用数据分析工具进行商业数据的处理和分析；4. 能够通过数据分析为企业决策提供支持和建议。
三、课程内容1. 商业数据分析概述- 商业数据分析的定义和作用；- 商业数据分析的基本流程；- 商业数据分析在企业决策中的应用。
2. 数据收集和整理- 数据收集的方法和技巧；- 数据整理的基本步骤和工具；- 数据清洗和数据预处理的方法。
3. 数据探索和可视化- 数据探索的方法和技巧；- 数据可视化的原则和工具；- 利用可视化工具展示数据分析结果。
4. 数据分析方法- 描述性统计分析；- 探索性数据分析；- 预测性数据分析；- 假设检验和推断统计分析。
5. 数据分析工具- Excel数据分析工具的使用；- 数据分析软件（如Python、R等）的介绍和应用；- 数据挖掘和机器学习工具的简介。
6. 商业决策支持- 利用数据分析为企业决策提供支持和建议；- 风险评估和决策优化；- 数据驱动的商业模式创新。
四、教学方法1. 理论讲授：通过课堂讲授，介绍商业数据分析的基本概念、方法和技术。
2. 实践操作：通过案例分析和实际数据的处理，培养学生的数据分析能力。
3. 小组讨论：组织学生分组进行数据分析项目，促进学生之间的合作和交流。
4. 课外作业：布置相关的数据分析作业，加强学生对知识的巩固和应用。
五、考核方式1. 平时成绩：包括课堂表现、小组讨论和作业完成情况等。
2. 期末考试：对学生对商业数据分析的理论知识和实际应用能力进行考核。
《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。
《Python数据分析》课程标准
《Python 数据分析》教案一、课程定位《Python 数据分析》主要培养学生具有全面完整的数据分析思路和实践能力，利用 python 编写和应用模块等工具解决实际业务的能力；该课程提升学生的数学素养、统计素 养、提升互联网思维、创新思维。
该课程还可以有助于学生考取 1+x 大数据分析职业技能 证书的高级证书。
二、课程目标(一)社会主义核心价值观目标(1)具有富强、民主、文明、和谐等社会主义价值目标。
(2)具备自由、平等、公正、法治等价值取向。
(3)具备爱国、敬业、诚信、友善等价值准则。
(二)情感态度目标(1)具备民族团结、社会责任情感等。
(2)具备社会主义公民道德、社会公德和家庭美德意识等。
(3)具备求实的科学态度、 积极的生活态度等。
(4)具备以数据驱动决策的职业情感。
(三)职业素养目标(1)具备结构化思维和逻辑思维能力。
(2)具备对新知识、新技术的自主更新、 终身学习的能力。
(3)具备一定的项目管理和系统解决问题的能力。
(4)具备互联网思维和大数据思维 (5)具有一定的创业能力和创新意识。
(四) 知识目标(1) 掌握数据分析的流程和基本工具(2) 理解python 编程的模式和面对对象编程的原理 (3) 了解数据分析基本慨念、思维、 处理过程等。
(五)技能目标(1) 能够熟练掌握 python 的语法，编写python 程序设计完成相关任务。
(2) 能够应用 python 进行数据的读写、整理、清洗和处理。
(3) 能够应用 numpy 和 pandas 进行统计分析。
(4) 能够应用matplotlib 进行可视化分析。
三、课程主要内容(一)能力单元与学时分配专家讲座 (学时)参观 (学时)讨论 (学时)其他 (学时)讲授 (学时) 实作 (学时)能力单元名称序号(二)教学任务描述能力单元一： 数据分析的基本概述教学目的 1. 了解数据分析的基本流程和数据分析的应用2. 了解数据分析的语言3. 了解 Python 语言4. 掌握 Anaconda 的安装5. 掌握 Jopyter Notebook教 学重 点与难 1. Anaconda 的安装 点 2. 文本标记语言 Markdown 教学时数 4教 学方法与手 利用多媒体，进行启发式、案例式教学、实际操作 段考核方式 课堂测试任务 1-1、1-2、1-3： 数据分析的认知、数据分析语言的认知、 Python 语言的概述 相关知识点 相关实作技能 相关实训 教师注意事项 任务 1-4： 相关知识点 相关实作技能数据分析的概论、数据分析的流程和应用、 Python 语言的特点安装 AnacondaAnaconda 的概述、 Anaconda 的环境和命令在 windwos 安装 Anaconda数据分析的基 本概述 Python 语 言基 础Python 语 言进 阶高性能科学计 算类库 Numpy 高级数据分析 类库 Pandas 基 础高级数据分析 类库 Pandas 高 级出版质量级绘图 类 库 Matplotlib 1234567合 计245466532245466532相关实训教师注意事项任务 1-5：相关知识点相关实作技能相关实训教师注意事项边做边练使用 Jupter NotebookJupter Notebook 的概述、文本标记语言 markdown Jupter Notebook 的应用，使用 Markdown 的语法边做边练能力单元二：教学目的教学重点与难点教学时数教学方法与手段考核方式任务 2-1：相关知识点相关实作技能相关实训教师注意事项任务 2-2：相关知识点相关实作技能相关实训教师注意事项Python 语言基础1. 掌握 Python 的语法基础知识2. 掌握 Python 的输入输出方法3. 掌握 Python 的常用运算符和表达式4. 掌握 Python 的常用处理字符串方法5. 掌握 Python 的程序基本结构1.输入输出2.常用运算符和表达式3.常用处理字符串方法4.程序基本结构8利用微课，多媒体，进行启发式、案例式教学、实际操作课堂测试输入输出1. 简单的输入输出2. 转义字符3. 格式化函数4. 类型转换通过转义字符、格式化函数、类型转换处理常见的输入输出边做边练运算符和表达式1. 算术运算符2. 关系运算符3. 逻辑运算符4. 位运算符5. 赋值运算符6. 运算符优先级学会使用 Python 的多种运算符和表达式边做边练Python 语言进阶1. 了解 Python 的容器类型数据2. 掌握 Python 的常用内置函数3. 学会自定义函数4. 学会函数式编程5. 会使用常用的高阶函数和特殊函数 1.容器类型数据 2.常用内置函数 3.自定义函数 4.函数式编程 10利用微课，多媒体，进行启发式、案例式教学、实际操作课堂测试容器类型数据1. 列表2. 元组3. 字典4. 集合使用容器类型数据处理相关数据 边讲边练在教学过程中，尽量避免在Python 程序中带有其他编程语言的痕迹，要 尽量从最简单的角度去思考和解决问题、实现自己的想法和思路，尽量 多使用 Python 内置函数、标准库对象和合适的扩展库对象，多使用函数 式编程模式， 保证代码的优雅、简洁，让代码更ythonic 。
《商业数据分析》实验教学大纲
《商业数据分析》实验教学大纲一、二、实验课性质、目的、任务性质：本课程非独立设课，是《商务数据分析》课程的一部分。
《商务数据分析》是信息管理与信息系统的一个重要分支，是信息管理与信息系统专业核心课程。
它是从事商务分析、信息管理工作进行数据分析的方法汇总与工具使用的入门基础，是一门应用性较强的课程。
目的：该课程通过介绍商务数据分析的思想、方法，使学生掌握从历史数据中获取有用的认识、求解优化问题、对不确定性的决策问题进行模拟分析的能力，培养学生能用商务数量解析的思想和方法，对不确定性问题进行建模和计算的能力。
任务：使学生了解商务数据分析的应用领域，掌握数据数量解析分析的基本方法；会用时间序列分析、数据挖掘、线性优化、整数优化、Monte Carlo模拟、决策分析基本原理分析问题；会用Excel软件进行商务数量解析的使用方法，应能将其应用于解决实际问题。
三、教学目标及其对毕业要求的支撑（一）教学目标教学目标具体要求如下：教学目标1：要求学生了解商务数据分析的应用领域，掌握数据数量解析分析的基本方法；教学目标2：要求学生掌握时间序列分析、数据挖掘、线性优化、整数优化、Monte Carlo 模拟、决策分析基本原理，应能将其应用于解决实际问题；教学目标3：要求学生了解Excel软件进行商务数量解析的使用方法，了解Excel插件Analytics Solver Platform和XLMiner的运用，来计算商务数量解析中的问题；教学目标4：要求学生多人合作能够对来自于经济、医药、交通等领域的数据进行综合分析，给出详实的分析报告。
（二）教学目标及其对毕业要求的支撑四、教学内容（一）具体教学内容1．实验一：时间序列分析与预测（1）教学内容运用XLMiner做预测分析（2）重点方法的掌握（3）难点方法设计（4）应配备的主要设备名称计算机、相关软件（5）对毕业要求的支撑可以支撑“毕业要求5使用现代工具：能够针对本学科领域复杂问题，开发、选择与使用恰当的技术、方法、现代工程工具和信息技术工具，包括对本学科领域问题的预测与模拟，并能够理解其局限性。
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商务数据分析与实战》教案合集
1. 教学目标
本 章 主 要对 Python 进 行 简 单介 绍。 阐 述 Anaconda 简 介 ， 实现 在 Windows 系 统下 Anaconda 数据分析环境的安装。而后介绍 Python 的运行方式、基本命令以及库的导入与添 加。
2. 基本要求
（1） 掌握 Windows 系统下 Anaconda 的安装。
《Python 商务数据分析与实战》教案
✅ 优秀教学案集 ✅ 一线教师撰写
第 1 章 商务数据分析概述 教案
课程名称：Python 商务数据分析与实战 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：2 学时
（3） 分析本班人员的基本信息可以从哪些角度入手？
四、主要知识点、重点与难点
1. 主要知识点
（1） 数据分析的概念、流程与应用场景。 （2） Python 常用的数据分析库。
2. 重点
数据分析的概念、流程与应用场景。
3. 难点
数据分析的概念与流程。
五、教学过程设计
1. 理论教学过程
（1） 数据分析的概念。 （2） 数据分析的流程。 （3） 数据分析的应用场景。 （4） 数据分析的常用工具。 （5） Python 数据分析的优势。 （6） Python 数据分析的常用类库。 （7） Jupyter Notebook 的基础功能。 （8） Jupyter Notebook 的高级功能。
五、教学过程设计
1. 理论教学过程
（1） Python 的 Anaconda 发行版。 （2） 在 Windows 操作系统上安装 Anaconda。 （3） Python 的基本运算。 （4） Python 库的导入与添加
商业数据分析教学大纲
商业数据分析教学大纲一、课程概述商业数据分析是一门融合了统计学、数学、计算机科学和商业管理知识的交叉学科。
本课程旨在培养学生运用数据分析方法解决商业问题的能力，使学生能够从大量的数据中提取有价值的信息，为企业的决策提供支持。
通过本课程的学习，学生将掌握数据收集、数据清洗、数据分析和数据可视化的基本技能，能够运用常见的数据分析工具和技术，对商业数据进行有效的分析和解读。
二、课程目标1、知识目标了解商业数据分析的基本概念、流程和方法。
掌握数据收集、整理、清洗和存储的基本方法。
熟悉数据分析的常用工具和技术，如 Excel、SQL、Python 等。
理解数据可视化的原则和方法，能够运用图表有效地展示数据。
2、能力目标能够运用所学的数据分析方法和工具，对实际的商业数据进行分析和处理。
能够根据分析结果，提出合理的商业建议和决策方案。
培养学生的数据分析思维和创新能力，能够独立解决数据分析中的问题。
3、素质目标培养学生的团队合作精神和沟通能力，能够在团队中有效地协作完成数据分析项目。
提高学生的逻辑思维能力和问题解决能力，培养严谨的科学态度和工作作风。
增强学生的商业敏感度和数据安全意识，能够在数据分析中遵守法律法规和道德规范。
三、课程内容1、商业数据分析基础商业数据分析的概念、作用和应用领域。
数据分析的流程和方法，包括问题定义、数据收集、数据预处理、数据分析和结果解读。
数据的类型和来源，包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。
2、数据收集与整理数据收集的方法，如问卷调查、网络爬虫、数据库查询等。
数据清洗的技术，包括处理缺失值、异常值和重复值。
数据转换和标准化的方法，如数据归一化、编码等。
3、数据分析方法描述性统计分析，包括均值、中位数、众数、方差、标准差等。
相关性分析和回归分析，包括简单线性回归和多元线性回归。
聚类分析和分类分析，如 KMeans 聚类、决策树等。
时间序列分析，包括移动平均、指数平滑等。
4、数据可视化数据可视化的原则和技巧，如色彩搭配、图表选择等。
Python商业数据分析教学课件07
7.2.4 DataFrame的写入与读取
读取csv或xlsx格式文件时则可以使用read_csv()或read_excel ()函数：
注意使用to_csv()将DataFrame对象保存为csv格式文件时会自动保存索引。当读取该文件时，会将保存的索 引识别为新的一列，由于原始索引没有命名，因此以‘Unnamed: 0’进行自动命名。
查看形状： 查看前5行：
7.2.7 DataFrame的数据统计方法
使用部分函数对加利福尼亚住房数据集进行初步探索：
按行进行描述性统计：
7.2.7 DataFrame的数据统计方法
Series：由一组数据以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成，类似于列表和Numpy中的一维数组。 DataFrame：二维表格型数据结构，含有一组有序的列，每列可以是不同的类型（数值、字符串、布尔值等），每
列都有标签，可看做一个Series的字典。 Panel：三维数组，为DataFrame的容器。
7.1.6 ndarray的拼接
vstack()和hstack()只能拼接第一和第二维的元素，故对于高维数组常常使用stack()进行拼接。 指定不同的axis会得到不同的结果：
7.1.6 ndarray的拼接
指定不同的axis会得到不同的结果：
7.1.7 ndarray的运算
ndarray对象可实现加减乘除等基本运算。既可通过基本运算符实现，也可通过NumPy自带的函数实现。 如‘+’操作与NumPy自带的函数add()是等价的：
7.1.5 ndarray的拷贝
数组的一个切片是数组上的一个视图，切片和原始数组都引用的是同一块内存区域。故当改变视图内容时， 原始数组的内容也被同样改变：
Python商业数据分析教学课件10
集进行划分后的期望平均信息量为：
=
×
=1
表示区分子集 中某一样本的类别所需的平均信息量
属性对于划分数据集的信息增益为： = −
10.2.1 决策树分类
使用信息增益法构建银行用户信用等级的决策树
训练集：用于构建分类模型的已知类别标签的数据
训练集的每一条记录称为一个样本数据，由若干属性和对应的类别标签组成。
构建分类器是为了通过分析训练集数据来挖掘数据属性与类别之间的关系。
利用所获得的分类模型（分类器）对新数据的类别进行预测
测试集：另一个已知标签的数据（称为测试集）来评估分类器的准确率
假设有4个出现概率相同的消息，则每个消息表达的信息量是−2 1/4
信息增益方法选择具有最高信息增益（即信息熵减少的程度最大）的属性作为当前节点的分裂属性
10.2.1 决策树分类
假设从一个数据集中随机抽取一个样本并说明它属于某个类别
该消息出现的概率为 , / ，它所表达的信息量为−2
根据训练集得到一个粗略的、基础的树形结构
在每个内部节点上确定分裂属性和对应的测试内容
决策树剪枝
有许多由数据集中的噪声或异常数据所产生的分枝
决策树剪枝就是识别并消除这类分枝，以帮助改善对未知对象分类的准确性
10.2.1 决策树分类
递归地从所有可选的属性中选择“最优”的分裂属性，直至满足某个结束条件为止
测试集的结构与训练集的结构相同
由于生成分类器的过程倾向于过分逼近训练数据，可能造成对分类准确率的估计过于乐观
过拟合(Overfit)
Python商业数据分析教学课件06
说明 返回包含环境变量的字典 返回用于系统路径的分隔符 获取当前路径 获取指定路径下的所有文件和目录名称，默认为当前路径 在指定路径创建一个目录 删除指定路径的目录，当且仅当目录存在且目录为空才能删除 判断文件或目录是否存在，返回True/False 判断是否为文件，返回True/False 判断是否为文件夹，返回True/False 连接目录与文件名称或目录
%j 年内的一天（001-366）
%p 本地A.M.或P.M.的等价符
%U 一年中的星期数（00-53）星期天为星期的开始
%w 星期（0-6），星期天为0
%W 一年中的星期数（00-53）星期一为星期的开始
%x 本地相应的日期表示
6.1.8 常用标准库之四：random
该模块包括返回随机数的函数，可用于模拟或者用于任何产生随机输出的程序，其中比较常用的函数如下：
函数 random() getrandbits(n) uniform(a,b) randrange([start],stop,[step]) choice(seq) shuffle(seq[,random]) sample(seq,n)
说明 返回0≤n＜1之间的随机实数n 以长整型形式返回n个随机位 返回随机实数n，其中a≤n＜b 返回range(start.stop,step)中的随机数 从序列seq中返回随意元素 原地指定序列seq 从序列seq中选择n个随机且独立的元素
6.1.1 标准库——概念区分：模块、库与标准库
模块是一个包含已定义函数和变量的文件，后缀名为.py，可被别的程序引入以使用模块中定义的函数。 如创建一个名为fibo.py的斐波那契数列模块：
6.1.1 标准库——概念区分：模块、库与标准库
在定义完该模块，将其放置到Python目录下Lib文件夹内或是其他Python解释器能够找到的位置，便可使用 import语句导入该模块并使用它：
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《Python商业数据分析》
教学大纲
在互联网风气云涌的时代，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，只有分析和利用数据，才能将散落在各个平台中的数据的真正商业价值挖掘出来。
本课程带你走近商务数据分析的世界，学习数据分析的方法，学会应用数据分析工具，挖掘商务数据的真正价值。
1课程概述
通过本课程的学习，学生能掌握商业数据分析的基本知识、Python工具、统计方法，具备在互联网环境下的数据可视化展现、数据分析的能力，学会如何运用模型和方法描述经济现象以及定量分析具有随机性特征的经济变量之间的关系，本课程注重理解模型背后的商业含义，重视因果推断在现代经济研究中的应用，强调动手能力；学会如何通过数据解读经济社会生活现象，发现现象中蕴含的原理和规律，帮助建立经济研究思维，了解基本的经济研究常识，完成高质量的实证分析。
讲授的内容包括：（1）商业数据分析及其工具；（2）Python商业数据存取；（3）Python商业数据的图形绘制与可视化；（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和分析工具进行互联网环
境下商务数据分析与应用的能力，实施以提升客户满意度、客户价值为目标的客户数据搜集与客户价值分析，并能对现实的经济和管理问题进行模型求解并能解释相关输出结果的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 商业数据分析及其工具
1.1商业数据分析的概念及其应用
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商业数据分析工具的下载
1.6商业数据分析工具Python的安装
1.7 Python的启动和退出
1.8 Python商业数据分析相关的程序包
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的csv格式本地数据存取
2.2 Python-pandas的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商业数据分析的Pandas分组聚合（或分类汇总）练习题
3 Python商业数据的图形绘制与可视化
3.1 Python-matplotlib绘图基础
3.2 Python直方图的绘制
3.2 Python散点图的绘制
3.3 Python气泡图的绘制
3.4 Python箱图的绘制
3.5 Python饼图的绘制
3.6 Python条形图的绘制
3.7 Python折线图的绘制
3.8 Python曲线标绘图的绘制
3.9 Python连线标绘图的绘制
3.10 Python3D图的绘制
练习题
4 Python描述性统计
4.1 Python描述性统计工具
4.2 Python数据集中趋势的度量
4.3 Python数据离散状况的度量
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的含义
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
6.1参数假设检验的基本理论
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相关系数的概念
7.2使用模拟数据计算变量之间的相关系数和绘图
7.3使用本地数据计算变量之间的相关系数和绘图
7.4使用网上数据计算变量之间的相关系数和绘图
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违背回归分析假设的计量检验
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多重共线性的诊断与消除
练习题
10 Python时间序列数据分析应用
10.1时间序列基础
10.2时间序列的相关概念及其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)及预测
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的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常见的机器学习算法及其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。