课程介绍

【课程信息】 课程时间&地点：2025年06月27-28日【广州】 09月19-20日【广州】 课程对象：适合对数据分析感兴趣的职场人员，包括但不限于数据分析师、业务分析师、市场营销人员、财务分析师等。 【课程介绍】 搭建Python开发环境，掌握Python语言基础； 理解数据分析的基本思想和过程； 掌握常用数据结构，能够使用Python访问、操作数据集； 熟练运用Python的统计功能； 理解统计分析原理，掌握统计分析常用的方法； 熟练使用matplotlib模块，绘制各类数据可视化图形； 能够解读图形，形成业务结论和业务策略。 【课程大纲】 第一部分、Python语言入门与环境搭建 1.Python简介与特点 Python语言的历史背景和发展 Python的特点，如简洁、易读、动态类型等 2.Python开发环境搭建 安装Python解释器和开发环境（IDE） Anaconda安装管理包与Pycharm编译环境 PIP第三方包管理工具应用 确认环境配置成功，并进行简单的验证 3.Python基础语法与数据类型 Python入门之旅——开始编写第1段Python语句 变量与赋值：理解变量概念，学习如何给变量赋值 Python代码书写规范与要求建议 数据类型：掌握Python中的基本数据类型，如整数、浮点数、字符串等 运算符：学习算术运算符、逻辑运算符等的使用 字符串格式化必知的两大方法 控制流语句 if条件判断 While循环 for循环 4.常用数据结构介绍 列表（List） 列表的创建与应用特点 列表的索引与切片 列表必知的添加与编辑元素技巧（Append、extend、drop等） 列表常用的方法使用技巧与应用案例介绍 列表推导式的应用技巧 字典（Dictionary） 键值对、增删改查等操作 字典常用方法items、Keys、values等方法应用技巧 元组（Tuple）：不可变序列的特点 第二部分、掌握常见必知的Python数据分析库 1.常用统计功能库介绍 OS库：文件与文件夹管理必知操作 OS管理文件 OS管理文件夹 遍历OS文件夹 NumPy库：学习NumPy数组的创建和基本操作 NumPy数组对象 NumPy的数值类型 选择NumPy数组元素 Numpy数组的切片与索引 Numpy数组的序列化与广播机制 常见Numpy数组的合并方法（vstack、hstack等） Pandas库：学习Pandas的Series和DataFrame结构及其常用操作 Pandas的安装与概览 Pandas数据结构之DataFrame Pandas数据结构之Series 建立 pandas数据结构常见的4种方法 利用pandas索引引用元素（loc与iloc方法应用） 利用Pandas查询与筛选数据 利用Pandas的DataFrame进行统计计算 如何对Pandas进行排序（sort_index与sort_values） DataFrame合并的方法（merge、concat） Pandas读取与写入文件方法 读取与写入Excel文件技巧 读取与写入CSV文件技巧 利用Pandas清洗数据 处理缺失数据问题 处理重复数据 规范数据格式 处理日期数据(to_datetime) Pandas数据分析方法与技巧 利用Pandas的DataFrame实现数据聚合（Groupby） 数据透视表(Pivot_table)应用技巧 利用Pandas进行数据排名分析 对文本列表进行分类聚合统计 对数据分析标签分类分析 对数据帕累托分析 数据聚合：学习如何对数据进行分组并进行聚合操作 数据汇总：学习如何对数据进行排序和统计汇总 第三部分、数据可视化应用技巧 Matplotlib应用技巧 Matplotlib库概述：了解Matplotlib在数据可视化中的作用 基本绘图方法：学习绘制折线图、散点图、柱状图等基本图形 Matplotlib的子库 Matplotlib绘图入门 折线图 柱形图 散点图 图形样式：设置标题、轴标签、图例等图形元素 多图合并：将多个图形合并在同一画布中进行展示 分析可视化图表对业务决策与指导的价值 第四部分、数据爬虫与数据分析 数据爬虫的应用场景与意义 数据爬虫的应用步骤 如何利用数据爬虫抓取相关数据进行数据分析 第五部分、数据分析方法与数据挖掘简介 1.数据分析方法简介 数据相关分析 数据回归分析进行预测 利用Python实现相关与回归分析 2.数据挖掘简介 数据挖掘的意义 数据挖掘的步骤简介 与数据挖掘相关的Python包 第六部分、Python数据分析综合案例演练 通过综合实例熟悉数据分析的全过程与步骤 数据获取  数据清洗与数据转换  数据分析与可视化  数据分析结果的意义解析 自动化报表案例分享 用户价值分析分享 【专家介绍】 王贵友 AI办公与数据分析资深专家 微软特约讲师 资深微软护航技术专家 12年微软认证讲师（MCT） 微软全球最有价值专家（MVP） 中国移动数据分析特约讲师 连续3届金山办公最有价值专家（KVP） 微软Windows及Office产品特邀推广讲师 中移在线总部线上（2000+人）数据分析指定培训讲师 曾任：深圳黎明网络教育中心总经理 一、技术专长 精通数据分析及可视化呈现技巧，擅长将复杂数据转化为直观图表； 精通Excel/WPS/Power BI/Python/等主流数据分析工具； 深入理解ChatGPT与主流AI工具在智能办公和智能数据分析中的应用； 精通运用AI技术赋能职场办公智能化，助力企业实现降本提效； 精通Office 365/2016/2019/2021办公高效实用技巧，大幅提升办公效率； 精通金山办公WPS办公高效实用技巧，全面提升职场核心竞争力； 二、实战经验 培养线下学员过10000人：24年工作经验，17年培训经验； 为四大行及各大商业银行培训过100场：工商银行、农业银行、建设银行、中国银行、中信银行、浦发银行等多家银行数字化办公与数据分析培训讲师，连续5年被全国多家银行返聘为智能办公与数据分析讲师，积累了丰富的银行授课经验； 长期受聘为世界500强企业授课：微软、茅台、中石油等企业受聘讲师，被诸多世界五百强、上市公司和大型央企国企等单位多次返聘授课； 指导数百名学员成功掌握数据分析技能：指导中国移动全国诸多省市员工利用数据分析解决实际业务问题，成为各单位数据分析的主要能手；