Python數據分析與可視化實戰培訓

【課程目標】

本課程為基礎課程，主要講解如何利用Python進行數據分析，以及數據可視化。假定學員已經基本掌握Python語言的使用。

通過本課程的學習，達到如下目的：

1、 掌握數據分析的基本步驟和過程（數據分析六步曲）

2、 掌握搭建數據分析框架的基本思想（數據分析框架）

3、 熟悉Pandas常用數據結構，掌握用Python訪問、操作數據集

4、 掌握Pandas常用的統計功能（函數和方法）

5、 理解統計分析原理，掌握統計分析常用的分析方法

6、 熟練掌握matplotlib模塊，熟練畫圖函數

7、 學會解讀圖形，形成業務結論和業務策略。

【授課時間】

2天時間

（要根據學員的實際情況調整重點內容及時間）

【授課對象】

業務支持部、IT系統部、系統開發部、網絡運維部等相關技術人員。

【學員要求】

1、 每個學員自備一臺便攜機(必須)。

2、 便攜機中事先安裝好Python 3.9版本及以上。

注：講師現場提供開源的安裝程序、擴展庫，以及現場分析的數據源。

【授課方式】

分析步驟 + 分析框架+ 分析方法 + 可視化呈現 + 案例實戰

采用互動式教學，圍繞業務問題，展開數據分析過程，全過程演練操作，讓學員在分析、分享、講授、總結、自我實踐過程中獲得能力提升。

【課程大綱】

第一部分： 數據分析基礎

目的：掌握數據分析基本步驟和過程，學會如何構造數據分析框架

1、 數據分析 VS 數據挖掘

2、 數據分析的六步曲

? 步驟1：明確目的--理清思路

? 步驟2：數據收集—理清思路

? 步驟3：數據預處理—尋找答案

? 步驟4：數據分析--尋找答案

? 步驟5：數據展示--觀點表達

? 步驟6：報表撰寫--觀點表達

3、 搭建精準營銷分析框架

演練：如何用大數據來支撐手機精準營銷項目

第二部分： 數據操作基礎

1、 簡化的Python操作過程

2、 常用擴展包

? Numpy數組處理支持

? Pandas數據分析和探索工具

? Matplotlib可視化工具庫

3、 數據集讀寫

? 讀取文件（CSV文件、Excel文件）

? 數據集保存（CSV、Excel）

4、 數據集結構

? 數據集基本屬性

? Index：位置索引、標簽索引

? Series：一維結構

? Dataframe：二維結構

5、 數據集基本操作

? 數據訪問：行訪問/列訪問/值訪問

? 字段類型

2 類型檢查

2 類型轉換

2 定義有序類別變量

? 排序

2 按值排序

2 按索引排序

? 數據篩選

? 數據修改

? 數據刪除

第三部分： 統計分析方法篇

1、 統計分析基礎

? 統計分析的關鍵要素

? 統計分析三個步驟

2、 六種統計操作

? 描述統計describe

? 分類計數value_counts

? 分段計數/分箱計數value_counts(bins)

? 分類匯總(groupby, count/sum/mean/…)

? 透視表（多維統計分析）pivot_table

? 按日期匯總resample/to_period

案例實戰：掌握常用的Python統計函數/方法

3、 五種統計分析方法

? 對比分析法(不同用戶的消費水平差異)

? 結構分析法(用戶的學歷結構、收入結構分析、動態結構分析)

? 分布分析法(用戶的年齡分布、用戶消費層次)

? 交叉分析法(產品偏好分析)

? 趨勢分析法(銷售淡旺季節、用戶活躍時間)

案例實戰：掌握常用的統計分析方法

第四部分： 數據可視化

目的：掌握作圖擴展庫，實現數據可視化

1、 中文顯示的問題解決

2、 了解圖形元素及其函數

? 標題、坐標軸、刻度

? 數據標簽、文本、注釋

? 圖例、網格線、邊框

3、 簡單圖形的畫法

? 柱狀圖（簡單/復式/堆積/堆積百分比柱狀圖）

? 直方圖（分布分析，查看分布特征）

? 箱圖（判斷離群值）

? 餅圖（結構分析）

? 折線圖（趨勢分析）

4、 復雜圖形的畫法

? 多子圖

? 多坐標系作圖

? 多區域作圖

5、 圖形保存

第五部分： 數據預處理

1、 數據預處理四大任務

? 數據清洗

? 數據集成

? 樣本處理

? 變量處理

2、 數據集成

? 數據追回

? 變量合并

? 拼接

演練：樣本追加與變量合并

3、 數據清洗

? 四大異常數據

? 重復值檢查與處理

? 無效值檢查與處理

? 離群值檢查與處理

? 缺失值檢查與處理

演練：異常值查找、刪除、填充

4、 樣本處理

5、 變量處理

第六部分： 實戰篇(上述知識點都融入下面分析實戰中)

1、 零售商用戶消費行為分析

? 用戶行為分析框架：5W2H

? 用戶的典型特征

? 用戶的消費能力

? 用戶的消費水平

2、 運營商用戶購買行為分析

? 用戶維度

2 用戶地域分布

2 用戶學歷結構

2 用戶消費能力/消費層次

2 用戶流量分布/層次

2 用戶流失分析

? 產品維度

2 套餐銷量分析

2 套餐貢獻分析

2 服務滿意度分析

2 套餐偏好分析

? 時間維度

2 產品淡旺季分析

2 用戶活躍度分析

2 重購周期分析

? 金額維度

2 收入結構（用戶、產品、區域）

2 價格偏好分析

2 成本/利潤分析

3、 金融風險數據分析

? 用戶維度

2 違約用戶的典型特征

2 違約用戶的消費水平

? 違約的影響因素分析

2 違約與學歷/崗位的關系

2 違約與行業/職業的關系

注：會根據學員所在行業選擇合適的實戰案例。

結束：課程總結與問題答疑。