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Python數(shù)據(jù)分析與可視化實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)

課程編號(hào):32148

課程價(jià)格:¥26000/天

課程時(shí)長(zhǎng):2 天

課程人氣:315

行業(yè)類(lèi)別:行業(yè)通用     

專業(yè)類(lèi)別:大數(shù)據(jù) 

授課講師:傅一航

  • 課程說(shuō)明
  • 講師介紹
  • 選擇同類(lèi)課
【培訓(xùn)對(duì)象】
業(yè)務(wù)支持部、IT系統(tǒng)部、系統(tǒng)開(kāi)發(fā)部、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維部等相關(guān)技術(shù)人員。

【培訓(xùn)收益】


第一部分:數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)
目的:掌握數(shù)據(jù)分析基本步驟和過(guò)程,學(xué)會(huì)如何構(gòu)造數(shù)據(jù)分析框架
1、數(shù)據(jù)分析 VS 數(shù)據(jù)挖掘
2、數(shù)據(jù)分析的六步曲
步驟1:明確目的--理清思路
步驟2:數(shù)據(jù)收集—理清思路
步驟3:數(shù)據(jù)預(yù)處理—尋找答案
步驟4:數(shù)據(jù)分析--尋找答案
步驟5:數(shù)據(jù)展示--觀點(diǎn)表達(dá)
步驟6:報(bào)表撰寫(xiě)--觀點(diǎn)表達(dá)
3、搭建精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)分析框架
演練:如何用大數(shù)據(jù)來(lái)支撐手機(jī)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)項(xiàng)目
第二部分:數(shù)據(jù)操作基礎(chǔ)
1、簡(jiǎn)化的Python操作過(guò)程
2、常用擴(kuò)展包
Numpy數(shù)組處理支持
Pandas數(shù)據(jù)分析和探索工具
Matplotlib可視化工具庫(kù)
3、數(shù)據(jù)集讀寫(xiě)
讀取文件(CSV文件、Excel文件)
數(shù)據(jù)集保存(CSV、Excel)
4、數(shù)據(jù)集結(jié)構(gòu)
數(shù)據(jù)集基本屬性
Index:位置索引、標(biāo)簽索引
Series:一維結(jié)構(gòu)
DataFrame:二維結(jié)構(gòu)
5、數(shù)據(jù)集基本操作
數(shù)據(jù)訪問(wèn):行訪問(wèn)/列訪問(wèn)/值訪問(wèn)
字段類(lèi)型
類(lèi)型檢查
類(lèi)型轉(zhuǎn)換
定義有序類(lèi)別變量
排序
按值排序
按索引排序
數(shù)據(jù)篩選
數(shù)據(jù)修改
數(shù)據(jù)刪除
第三部分:統(tǒng)計(jì)分析方法篇
1、統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)
統(tǒng)計(jì)分析的關(guān)鍵要素
統(tǒng)計(jì)分析三個(gè)步驟
2、六種統(tǒng)計(jì)操作
描述統(tǒng)計(jì)describe
分類(lèi)計(jì)數(shù)value_counts
分段計(jì)數(shù)/分箱計(jì)數(shù)value_counts(bins)
分類(lèi)匯總(groupby, count/sum/mean/…)
透視表(多維統(tǒng)計(jì)分析)pivot_table
按日期匯總resample/to_period
案例實(shí)戰(zhàn):掌握常用的Python統(tǒng)計(jì)函數(shù)/方法
3、五種統(tǒng)計(jì)分析方法
對(duì)比分析法(不同用戶的消費(fèi)水平差異)
結(jié)構(gòu)分析法(用戶的學(xué)歷結(jié)構(gòu)、收入結(jié)構(gòu)分析、動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)分析)
分布分析法(用戶的年齡分布、用戶消費(fèi)層次)
交叉分析法(產(chǎn)品偏好分析)
趨勢(shì)分析法(銷(xiāo)售淡旺季節(jié)、用戶活躍時(shí)間)
案例實(shí)戰(zhàn):掌握常用的統(tǒng)計(jì)分析方法
第四部分:數(shù)據(jù)可視化
目的:掌握作圖擴(kuò)展庫(kù),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化
1、中文顯示的問(wèn)題解決
2、了解圖形元素及其函數(shù)
標(biāo)題、坐標(biāo)軸、刻度
數(shù)據(jù)標(biāo)簽、文本、注釋
圖例、網(wǎng)格線、邊框
3、簡(jiǎn)單圖形的畫(huà)法
柱狀圖(簡(jiǎn)單/復(fù)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(jié)構(gòu)分析)
折線圖(趨勢(shì)分析)
4、復(fù)雜圖形的畫(huà)法
多子圖
多坐標(biāo)系作圖
多區(qū)域作圖
5、圖形保存
第五部分:數(shù)據(jù)預(yù)處理
1、數(shù)據(jù)預(yù)處理四大任務(wù)
數(shù)據(jù)清洗
數(shù)據(jù)集成
樣本處理
變量處理
2、數(shù)據(jù)集成
數(shù)據(jù)追回
變量合并
拼接
演練:樣本追加與變量合并
3、數(shù)據(jù)清洗
四大異常數(shù)據(jù)
重復(fù)值檢查與處理
無(wú)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(shí)戰(zhàn)篇(上述知識(shí)點(diǎn)都融入下面分析實(shí)戰(zhàn)中)
1、零售商用戶消費(fèi)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(fèi)能力
用戶的消費(fèi)水平
2、運(yùn)營(yíng)商用戶購(gòu)買(mǎi)行為分析
用戶維度
用戶地域分布
用戶學(xué)歷結(jié)構(gòu)
用戶消費(fèi)能力/消費(fèi)層次
用戶流量分布/層次
用戶流失分析
產(chǎn)品維度
套餐銷(xiāo)量分析
套餐貢獻(xiàn)分析
服務(wù)滿意度分析
套餐偏好分析
時(shí)間維度
產(chǎn)品淡旺季分析
用戶活躍度分析
重購(gòu)周期分析
金額維度
收入結(jié)構(gòu)(用戶、產(chǎn)品、區(qū)域)
價(jià)格偏好分析
成本/利潤(rùn)分析
3、金融風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)分析
用戶維度
違約用戶的典型特征
違約用戶的消費(fèi)水平
違約的影響因素分析
違約與學(xué)歷/崗位的關(guān)系
違約與行業(yè)/職業(yè)的關(guān)系
注:會(huì)根據(jù)學(xué)員所在行業(yè)選擇合適的實(shí)戰(zhàn)案例。

結(jié)束:課程總結(jié)與問(wèn)題答疑。 

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