Python數據分析與可視化實戰

培訓關鍵詞：Python培訓,數據分析培訓

Python數據分析與可視化實戰(王貴友)課程介紹：

課程背景
    在當今數據驅動的時代，Python成為最受歡迎的數據分析工具之一。掌握Python語言和數據分析技能，能夠讓企業在競爭中更具優勢。本課程旨在幫助學員掌握Python語言的使用，學習數據分析的基本步驟和過程，并熟練運用Python進行數據分析和可視化呈現。

課程收益
搭建Python開發環境，掌握Python語言基礎；
理解數據分析的基本思想和過程；
掌握常用數據結構，能夠使用Python訪問、操作數據集；
熟練運用Python的統計功能；
理解統計分析原理，掌握統計分析常用的方法；
熟練使用matplotlib模塊，繪制各類數據可視化圖形；
能夠解讀圖形，形成業務結論和業務策略。

課程綱要

第一部分、Python語言入門與環境搭建
1. Python簡介與特點
 ◇ Python語言的歷史背景和發展
 ◇ Python的特點，如簡潔、易讀、動態類型等
2. Python開發環境搭建
 ◇ 安裝Python解釋器和開發環境（IDE）
 ◇ Anaconda安裝管理包與Pycharm編譯環境
 ◇ PIP第三方包管理工具應用
 ◇ 確認環境配置成功，并進行簡單的驗證
3. Python基礎語法與數據類型
 ◇ Python入門之旅——開始編寫第1段Python語句
 ◇ 變量與賦值：理解變量概念，學習如何給變量賦值
 ◇ Python代碼書寫規范與要求建議
 ◇ 數據類型：掌握Python中的基本數據類型，如整數、浮點數、字符串等
 ◇ 運算符：學習算術運算符、邏輯運算符等的使用
 ◇ 字符串格式化必知的兩大方法
 ◇ 控制流語句
   → if條件判斷 
   → While循環 
   → for循環
4. 常用數據結構介紹
 ◇ 列表（List）
   → 列表的創建與應用特點
   → 列表的索引與切片
   → 列表必知的添加與編輯元素技巧（Append、extend、drop等）
   → 列表常用的方法使用技巧與應用案例介紹
   → 列表推導式的應用技巧
 ◇ 字典（Dictionary）
   → 鍵值對、增刪改查等操作
   → 字典常用方法items、Keys、values等方法應用技巧
 ◇ 元組（Tuple）：不可變序列的特點

第二部分、掌握常見必知的Python數據分析庫
1. 常用統計功能庫介紹
 ◇ OS庫：文件與文件夾管理必知操作
   → OS管理文件
   → OS管理文件夾
   → 遍歷OS文件夾
 ◇ NumPy庫：學習NumPy數組的創建和基本操作
   → NumPy數組對象 
   → NumPy的數值類型 
   → 選擇NumPy數組元素 
   → Numpy數組的切片與索引
   → Numpy數組的序列化與廣播機制
   → 常見Numpy數組的合并方法（vstack、hstack等） 
 ◇ Pandas庫：學習Pandas的Series和DataFrame結構及其常用操作
Pandas的安裝與概覽 
Pandas數據結構之DataFrame  
Pandas數據結構之Series 
建立 pandas數據結構常見的4種方法
利用pandas索引引用元素（loc與iloc方法應用）
利用Pandas查詢與篩選數據  
利用Pandas的DataFrame進行統計計算 
如何對Pandas進行排序（sort_index與sort_values）
DataFrame合并的方法（merge、concat） 
Pandas讀取與寫入文件方法
   → 讀取與寫入Excel文件技巧
   → 讀取與寫入CSV文件技巧
利用Pandas清洗數據
   → 處理缺失數據問題
   → 處理重復數據
   → 規范數據格式
   → 處理日期數據(to_datetime)  
Pandas數據分析方法與技巧
   → 利用Pandas的DataFrame實現數據聚合（Groupby）  
   → 數據透視表(Pivot_table)應用技巧
   → 利用Pandas進行數據排名分析
   → 對文本列表進行分類聚合統計
   → 對數據分析標簽分類分析
   → 對數據帕累托分析
   → 數據聚合：學習如何對數據進行分組并進行聚合操作
   → 數據匯總：學習如何對數據進行排序和統計匯總

第三部分、數據可視化應用技巧
Matplotlib應用技巧
 ◇ Matplotlib庫概述：了解Matplotlib在數據可視化中的作用
 ◇ 基本繪圖方法：學習繪制折線圖、散點圖、柱狀圖等基本圖形
   → Matplotlib的子庫 
   → Matplotlib繪圖入門 
   → 折線圖
   → 柱形圖 
   → 散點圖  
 ◇ 圖形樣式：設置標題、軸標簽、圖例等圖形元素
 ◇ 多圖合并：將多個圖形合并在同一畫布中進行展示
 ◇ 分析可視化圖表對業務決策與指導的價值

第四部分、數據爬蟲與數據分析
 ◇ 數據爬蟲的應用場景與意義
 ◇ 數據爬蟲的應用步驟
 ◇ 如何利用數據爬蟲抓取相關數據進行數據分析

第五部分、數據分析方法與數據挖掘簡介
1. 數據分析方法簡介
 ◇ 數據相關分析
 ◇ 數據回歸分析進行預測
 ◇ 利用Python實現相關與回歸分析
2. 數據挖掘簡介
 ◇ 數據挖掘的意義
 ◇ 數據挖掘的步驟簡介
 ◇ 與數據挖掘相關的Python包

第六部分、Python數據分析綜合案例演練
 ◇ 通過綜合實例熟悉數據分析的全過程與步驟
 ◇ 數據獲取 
 ◇  數據清洗與數據轉換 
 ◇  數據分析與可視化 
 ◇  數據分析結果的意義解析
 ◇ 自動化報表案例分享
 ◇ 用戶價值分析分享

專家介紹
王貴友   AI辦公與數據分析資深專家
微軟特約講師
資深微軟護航技術專家
12年微軟認證講師（MCT）
微軟全球最有價值專家（MVP）
中國移動數據分析特約講師
連續3屆金山辦公最有價值專家（KVP）
微軟Windows及Office產品特邀推廣講師
中移在線總部線上（2000+人）數據分析指定培訓講師
曾任：深圳黎明網絡教育中心總經理
一、 技術專長
精通數據分析及可視化呈現技巧，擅長將復雜數據轉化為直觀圖表；
精通Excel/WPS/Power BI/Python/等主流數據分析工具；
深入理解ChatGPT與主流AI工具在智能辦公和智能數據分析中的應用；
精通運用AI技術賦能職場辦公智能化，助力企業實現降本提效；
精通Office 365/2016/2019/2021辦公高效實用技巧，大幅提升辦公效率；
精通金山辦公WPS辦公高效實用技巧，全面提升職場核心競爭力；
二、 實戰經驗
培養線下學員過10000人：24年工作經驗，17年培訓經驗；
為四大行及各大商業銀行培訓過100場：工商銀行、農業銀行、建設銀行、中國銀行、中信銀行、浦發銀行等多家銀行數字化辦公與數據分析培訓講師，連續5年被全國多家銀行返聘為智能辦公與數據分析講師，積累了豐富的銀行授課經驗；
長期受聘為世界500強企業授課：微軟、茅臺、中石油等企業受聘講師，被諸多世界五百強、上市公司和大型央企國企等單位多次返聘授課；
指導數百名學員成功掌握數據分析技能：指導中國移動全國諸多省市員工利用數據分析解決實際業務問題，成為各單位數據分析的主要能手； 
三、 主講課程
1. 《效率為王——Excel高效數據處理與分析技巧》
2. 《向數據要結果——數據分析能力技能提升實戰技巧》
3. 《三劍合一——Office三劍客在職場中高效應用技巧》
4. 《雙劍合璧——AI助力PPT精美設計與高效呈現技巧》
5. 《AI重塑辦公——ChatGPT 開啟智能辦公新紀元》
6. 《數據洞察未來——Power BI商業數據分析與可視化呈現技巧》
7. 《數智合一——CHATGPT智能數據分析實戰技巧》
8. 《數據助力決策——Python數據分析與可視化實戰》
四、 所獲證書
Microsoft Certified Trainer(MCT)微軟認證講師
Microsoft Valuable Professional(MVP)微軟最有價值專家
金山辦公MVP（KVP）金山最有價值專家
Microsoft Certified System Engineer(MCSE)微軟認證系統工程師
Microsoft Certified DataBase Administrator(MCDBA)微軟認證數據庫管理員
Microsoft Certified IT Professional(MCITP)微軟認證IT專家

五、授課風格
以學員為中心，重視學員所獲
課程實操為主，案例針對性強
擅長課堂互動，氣氛輕松友好
語言樸實風趣，講課充滿激情

課綱下載

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