《利用Python实现大数据分析与数据挖掘技术培训》Word格式.docx
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【课程目标】
Python已经成为数据分析和数据挖掘的首选语言，作为除了Java、C/C++/C#外最受欢迎的语言。
本课程基于Python工具来实现大数据的数据分析和数据挖掘项目。
基于业务问题，在数据挖掘标准过程指导下，采用Python分析工具，实现数据挖掘项目的每一步操作，从数据预处理、数据建模、数据可视化，到最终数据挖掘结束，帮助学员掌握Python用于数据挖掘，提升学员的数据化运营及数据挖掘的能力。
通过本课程的学习，达到如下目的：
1、全面掌握Python语言以及其编程思想。
2、掌握常用扩展库的使用，特别是数据挖掘相关库的使用。
3、学会使用Python完成数据挖掘项目整个过程。
4、掌握利用Python实现可视化呈现。
5、掌握数据挖掘常见算法在Python中的实现。
【授课时间】
5天时间
（全部模块讲完需要5天时间，可以根据时间需求拆分内容模块）。
【授课对象】
业务支持部、IT系统部、大数据系统开发部、大数据分析中心、网络运维部等相关技术人员。
【学员要求】
课程为实战课程，要求：
1、每个学员自备一台便携机（必须）。
2、便携机中事先安装好Excel2010版本及以上。
3、便携机中事先安装好Python3.6版本及以上。
注：
讲师现场提供开源的安装程序、扩展库，以及现场分析的数据源。
【授课方式】
语言基础+挖掘模型+案例演练+开发实践+可视化呈现
采用互动式教学，围绕业务问题，展开数据分析过程，全过程演练操作，让学员在分析、分享、讲授、总结、自我实践过程中获得能力提升。
资深实战通用软件专家-Lily
微软OFFICE金牌讲师
李老师，曾就职于微软认证高级技术教育中心，老师以“专业、负责、激情”为理念，以整体提升办公人员的能力，最终达到提高工作高效率、改善工作质量和降低企业运行成本为目标，以“实战、实效、实用”为检验标准，独创了《财务人员EXCEL实战培训营》、《EXCEL及PPT在管理中的应用》、《基于PROJECT实现成功项目管理》等多个提升办公效率技能及制作高质量工作成果展现的新课程，在众多企业中讲授实施，获得学员高度评价，成为多个企业最受欢迎讲师之一。
培训专研心得，为公司客户独立开发多套基于EXCEL的企业数据管理系统，帮助企业改善了管理中遇到的多种问题，获企业的一致好评。
【课程大纲】
第一部分：
Python语言基础
目的：
掌握基本的Python编程思想与编程语句，熟悉常用数据结构的操作
1、Python简介
2、开发环境搭建
1）Python的安装
2）扩展库的安装
3、掌握Python的简单数据类型
1）字符串的使用及操作
2）整数、浮点数
4、掌握基本语句：
1）if、while、for、print等
2）基本运算：
3）函数定义、参数传递、返回值
5、掌握复杂的数据类型：
列表/元组
1）列表操作：
访问、添加、修改、删除、排序
2）列表切片、复制等
3）列表相关的函数、方法
4）元组的应用
6、复杂数据类型：
字典
1）创建、访问、修改、删除、遍历
2）字典函数和方法
7、复杂数据类型：
集合
8、掌握面向对象编程思想
1）创建类、继承类
2）模块
9、函数定义、参数传递、返回值
10、标准库与扩展库的导入
11、异常处理:
try-except块
演练：
基本的Python编程语句
第二部分：
Python语言与数据挖掘库
掌握数据集结构及基本处理方法，进一步巩固Python语言
1、数据挖掘常用扩展库介绍
1）Numpy数组处理支持
2）Scipy矩阵计算模块
3）Matplotlib数据可视化工具库
4）Pandas数据分析和探索工具
5）StatsModels统计建模库
6）Scikit-Learn机器学习库
7）Keras深度学习（神经网络）库
8）Gensim文本挖掘库
2、数据集读取与操作：
读取、写入
1）读写文本文件
2）读写CSV文件
3）读写Excel文件
4）从数据库获取数据集
3、数据集的核心数据结构（Pandas数据结构）
1）DataFrame对象及处理方法
2）Series对象及处理方法
用Python实现数据的基本统计分析功能
第三部分：
数据可视化处理
掌握作图扩展库，实现数据可视化
1、常用的Python作图库
1）Matplotlib库
2）Pygal库
2、实现分类汇总
1）演练：
按性别统计用户人数
2）演练：
按产品+日期统计各产品销售金额
3、各种图形的画法
1）直方图
2）饼图
3）折线图
4）散点图
4、绘图的美化技巧
用Python库作图来实现产品销量分析，并可视化
第四部分：
数据挖掘基础
掌握数据挖掘标准流程
1、数据挖掘概述
2、数据挖掘的标准流程（CRISP-DM）
1）商业理解
2）数据准备
3）数据理解
4）模型建立
5）模型评估
6）模型应用
3、数据挖掘常用任务与算法
案例：
用大数据实现精准营销的项目过程
第五部分：
数据理解和数据准备
掌握数据预处理的基本环节，以及Python的实现
1、数据预处理
1）异常值处理：
3σ准则，IQR准则
2）缺失值插补：
均值、拉格朗日插补
3）数据筛选/抽样
4）数据的离散化处理
5）变量变换、变量派生
2、数据的基本分析
1）相关分析：
原理、公式、应用
2）方差分析：
3）卡方分析：
4）主成分分析：
降维
用Python实现数据预处理及数据准备
分类预测模型实战
1、常见分类预测的模型与算法
2、如何评估分类预测模型的质量
1）查准率
2）查全率
3）ROC曲线
3、逻辑回归分析模型
1）逻辑回归的原理
2）逻辑回归建模的步骤
3）逻辑回归结果解读
用sklearn库实现银行贷款违约预测
4、决策树模型
1）决策树分类的原理
2）决策树的三个关键问题
3）决策树算法与实现
电力窃漏用户自动识别
5、人工神经网络模型（ANN）
1）神经网络概述
2）神经元工作原理
3）常见神经网络算法（BP、LM、RBF、FNN等）
神经网络预测产品销量
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