《利用Python实现大数据分析与数据挖掘技术培训》Word格式.docx

1、狼性销售团队建立与激励卓越房地产营销实战卓越客户服务及实战海外市场客服及实务互联网时代下的品牌引爆迎销大数据时代营销思维与实战电子商务与网络营销-企业电商实战全攻略电子商务品牌成功之路塑造高情商（EQ）品牌精准营销实战训练营卓越营销实战企业成功源于成功的营销策划关系营销-卓越营销实战之打造双赢客户赢销大客户的策略与技巧如何做好金牌店长提升业绩十项技能实训二财务岗位及财务技能知识系列财务报表阅读与分析财务分析实务与风险管理非财务人员财务管理实务课程有效应收账款与信用管理控制总经理的财务课程财务体系人员的营销管理全面预算管理全面质量成本管理及实务内部控制实务与风险管理实务投融资项目分析与决策融资策

2、略与实务税务管理与策划与实务房地产预算管理与成本控制房地产成本精细化管理工厂成本控制与价值管理三 通用管理技能知识系列TTT实战训练营目标管理与绩效考核沟通与阳光心态管理跨部门沟通与团队协作压力与情绪化管理EXCEL.PPT在企业管理中的高效运用艺术沟通与高效执行力如何提升管理者领导力及实务新任部门主管及经理管理技能全效提升训练营中高层管理能力提升训练绩效管理与薪酬设计四生产质量采购物流管理岗位系列培训金牌班组长领导能力提升精益班组长能力提升与实务现场主管管理技能实战训练营现场精细化管理改善与提升精益现场5S与目视管理及实务如何降低生产成本与提升绩效TPM全员生产维护及实务培训TQM全面质量管

3、理最佳实践精益物流与现场管理及实务精益生产管理与实务培训IE提升生产效率的七大手法与实务工厂准时化（just in time）生产与实务培训五、新知识新技术岗位知识系列物联网新技术及其应用传统企业如何转型电子商务大数据行业应用现状与未来应用热点互联网+互联网金融互联网汽车互联网思维互联网新技术发展趋势互联网助力供给侧改革与新旧动能转换人工智能万物互联的智能时代新一代互联网区块链在金融中的应用移动互联网智慧城市六法务相关岗位技能课程系列高管与外籍员工个人所得税策划及实务、财务法律必备与合同风险控制HR必备法律知识与风险防范采购与销售人员必备法律知识与风险防范企业管理人员法律知识与风险方法七高层管

4、理管理岗位系列创新创业领袖成长训练营不确定环境下的营销战略选择总经理视角下的人力资源管理总经理视角下的营销管理8人力资源相关岗位技能系列薪酬设计与绩效考核EAP员工心理辅导培训课程非人力资源经理的人力资源培训训练营如何做好员工关系管理招聘技能提升训练营如何打造高绩效的快乐团队【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

5、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

6、须）。2、 便携机中事先安装好Excel 2010版本及以上。3、 便携机中事先安装好Python 3.6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，

7、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Pyth

8、on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

9、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

10、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

11、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：3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