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Python 数据分析教学大纲教案课程名称：Python 数据分析课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：64 学时其中理论 36 学时，试验 28 学时 总学分：4.0 学分一、课程的性质大数据时代已经到来，在商业、经济及其他领域中基于数据和分析去觉察问题并做出科学、客观的决策越来越重要。数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内猎取、治理、处理 以及整理海量数据，为企业经营决策供给乐观的帮助。数据分析作为一门前沿技术，广泛应用于物联网、云计算、移动互联网等战略兴产业。有实践阅历的数据分析人才已经成为了各企业争夺的热门。为了推动我国大数据，云计算，人工智能行业的进展，满足日益增长的数据分析人才需求，特开设 Python 数据分析与应用课程。二、课程的任务通过本课程的学习，使学生学会使用 Python 进展科学计算、可视化绘图、数据处理， 分析与建模，并具体拆解学习聚类、回归、分类三个企业案例，将理论与实践相结合，为将来从事数据分析挖掘争论、工作奠定根底。序号教学内容理论学时试验学时其它1第 1 章 数据分析根底122第 2 章 NumPy 模块实现数值计算343三、课程学时安排序号章节名称主要内容学时1数据分析根底主要介绍什么是数据分析、常用数据分析方法和工具、数据分析流程和 Python 数据分析常用模块2NumPy 模块实2NumPy 模块中的数组对象、数据类型对象、数组的根本操作以及常用的运算函数等2现数值计算Pandas 模块实3pandas 的数据构造、文本数据以及数据库的读取或写入、常用的数据处理操作、数据的分组与聚合以及数据的预处理工作2现统计分析3第 3 章Pandas 模块实现统计分析4第 4 章Matplotlib 模块实现数据可视化5第 5 章【案例 1】客户价值分析6第 6 章7第 7 章【案例 3】二手房数据分析推测系统。8第 8 章【案例 4】智能停车场运营分析系统。9第 9 章【案例 5】影视作品分析34452334234523452356236124第 10 章 【案例 6】看店宝237总计3628四、教学内容及学时安排1. 理论教学Matplotlib 模块4实现数据可视化【案例 1】客户价5值分析【案例 2】销售收6入推测【案例 3】二手房7 数据分析推测系统【案例 4】智能停8 车场运营分析系统通过Matplotlib 模块实现可视化图形的绘制流程，3以及绘制条形图、折线图、散点图等可视化图形通过RFM 模型和k-means 聚类算法实现客户分类3和客户价值分析通 过 最 小 二 乘 法 和 线 性 回 归 模 型linear_model.LinearRegression 实现销售收入分析6与推测通过 sklearn 模块中的线性回归等机器学习算法6实现二手房数据分析推测系统主要通过时间模块与 pandas 模块实现智能停车场运营数据的分析，再通过图表的方式实现数据6的可视化【案例 5】影视作9品分析主要通过 Python 的爬虫技术爬取影视作品的评论，然后通过 pandas 对数据进展处理，再通过图6表的方式实现数据的可视化主要通过 Python 的爬虫技术猎取京东商城商品【案例 6】看店宝的相关数据，然后通过数据的分析、比较、计算6等方式实现京东商城商品的预警36序号试验工程名称试验要求学时2. 试验教学Python数据分1析环境搭建NumPy 数值计2算根底Matplotlib 数据3可视化根底pandas统计分4析根底5 pandas数据预处理6 sklearn模型构建航空公司客户7价值分析1. 在 Windows/Linux 系统上安装 Anaconda2. 把握 Jupyter Notebook 的常用功能11. 创立NumPy 数组对象ndarray2. 查看 ndarray 的常用属性3. 花式索引ndarray24. 变换 ndarray 的形态5. 创立NumPy 矩阵并使用；使用常见ufunc6. 使用NumPy 读写文件1. 把握 pyplot 的根本绘图语法2. 设置 pyplot 的动态 rc 参数3. 绘制散点图4. 绘制折线图25. 绘制直方图6. 绘制饼图7. 绘制箱线图1. 读写数据库数据2. 读写文本文件3. 读写Excel 文件4. 查看DataFrame 的常用属性5. 查改增删DataFrame 数据6. 描述分析DataFrame 数据7. 转换字符串时间为标准时间48. 提取时间序列数据信息9. 加减时间数据10. 使用 groupby 方法拆分数据11. 使用 agg，apply，transform 方法聚合数据12. 制作透视表13. 制作穿插表1. 堆叠、主键、重叠合并数据2. 检测与处理重复值，缺失值，特别值3. 离差标准化、标准差标准化44. 小数定标标准化数据；哑变量处理类别型数据5. 离散化连续型数据1. 加载 datasets 模块自带数据集2. 划分数据集3. 使用 sklearn 转换器进展数据预处理与降维44. 构建与评价聚类模型5. 构建与评价分类模型6. 构建与评价回归模型1. 处理数据缺失值与特别值2. 构建航空客户价值分析的关键特征3. 标准化LRFMC 5 个特征44. 构建 K-Means 聚类模型5. 评价 K-Means 聚类模型1. 分析财政收入数据特征的相关性8财政收入推测分析2. 使用 Lasso 回归选取财政收入推测的关键特征3. 使用灰色推测和SVR 构建财政收入推测模型4. 评价 SVR 模型1. 删除冗余特征2. 划分用水大事3. 确定单次用水大事的时长阈值4. 构建用水行为特征5. 筛选候选洗浴大事6. 构建BP 神经网络模型7. 评价BP 神经网络模型学 时 合 计39家用热水器用户行为分析与大事识别428五、考核方式突出学生解决实际问题的力量，加强过程性考核。课程考核的成绩构成 = 寻常作业10%+ 课堂参与20%+ 期末考核70%，期末考试建议承受开卷形式，试题应包括根本概念、绘图、分组聚合、数据合并、数据清洗、数据变换、模型构建等局部，题型可承受推断题、选择、简答、应用题等方式。六、教材与参考资料1. 教材王浩，袁琴，张明慧Python 数据分析案例实战MISBN：978-7-115-52084-5. 北京： 人民邮电出版社2020本书全面、系统地介绍 Photoshop CC 2019 的根本操作方法和图形图像处理技巧，并对Photoshop 在设计领域的应用进展细致的讲解，具体内容包括图像制作根底、软件根底操作、插画设计、Banner 设计、App 设计、H5 设计、海报设计、网页设计、包装设计、综合设计实训等。本书工程 1 工程 9 先在“相关学问”中讲解根底学问，使学生了解图形图像处理的相关概念、要素和设计原则等；再通过“任务引入”引导学生了解每个任务学习的要点； 通过“设计理念”展现设计的构思过程和主导思想；通过“任务学问”带着学生深入学 习软件功能；通过“任务实施”指导学生快速生疏图像的设计制作过程；通过“扩展实 践”和“工程演练”提高学生的实际应用力量。工程 10 是综合设计实训，旨在帮助学生把握商业案例的设计理念和设计方法，提升学生的实战水平。本书可作为中等职业学校数字艺术专业平面设计课程的教材，也可供相关人员学习参考。培训目标：Ø 了解图像制作根底Ø 生疏软件根底操作Ø 把握插画的设计方法Ø 把握 Banner 的设计方法Ø 把握 App 的设计方法Ø 把握 H5 的设计方法Ø 把握海报的设计方法Ø 把握网页的设计方法Ø 把握包装的设计方法Ø 把握综合设计实训的设计方法学习时间：58 学时培训内容：工程 1、觉察图像中的美图像制作根底1. 了解图像中的美学与设计2. 了解图像制作的相关应用。3. 明确图像制作的工作流程。4. 了解图像作品图片的收集。5. 把握收集设计素材的方法。6. 培育对图像制作的根本兴趣。工程 2、生疏设计工具软件根底操作1、了解图形图像的根底学问。2、了解常用的设计工具软件。3、娴熟把握软件的界面操作和文件设置。4、把握图像的根本操作方法。5、培育对设计软件的生疏度。工程 3、绘制生动图画插画设计随着信息时代的到来，插画设计作为视觉信息传达的重要手段，已经广泛应用到现代艺术设计领域。计算机软件技术的进展，让插画设计趋于多样化，并随着现代艺术思潮的进展而不断创。通过本工程的学习，读者可以把握插画的多种绘制方法和绘制技巧。相关学问：了解插画设计的根底学问1、了解插画的概念与应用领域。2、把握插画的分类。任务 3.1制作汽车展现插画1. 通过对任务引入和设计理念的讲解，使读者把握汽车展现插画的学习要点和构思过程。2. 通过对任务学问的解析，娴熟把握软件中相关工具和命令的使用方法。3. 通过任务的操作实施，把握汽车展现插画的制作技巧。4. 通过扩展案例拓展学生的实际应用力量，增加学生的软件使用技巧。任务 3.2绘制风景插画1. 通过对任务引入和设计理念的讲解，使读者把握风景插画的学习要点和构思过程。2. 通过对任务学问的解析，娴熟把握软件中相关工具和命令的使用方法。3. 通过任务的操作实施，把握风景插画的制作技巧。4. 通过扩展案例拓展学生的实际应用力量，增加学生的软件使用技巧。任务 3.3工程演练绘制趣味音乐插画通过工程演练可以拓展学生的对插画设计的应用和认知，增加学生对本章软件技能的使用。工程 4、制作电商广告Banner 设计Banner 是电商企业用来提高产品转化率的重要手段，它将直接影响用户是否购置产品或参与活动，因此 Banner 的设计对产品及 UI，乃至运营来说至关重要。通过本工程的学习， 读者可以把握 Banner 的设计方法和制作技巧。相关学问：了解 Banner 设计的根底学问1、了解 Banner 的概念。2、了解 Banner 的设计风格和版式构图。任务 4.1制作时尚彩妆类电商 Banner1. 通过对任务引入和设计理念的讲解，使读者把握时尚彩妆类电商Banner 的学习要点和构思过程。2. 通过对任务学问的解析，娴熟把握软件中相关工具和命令的使用方法。3. 通过任务的操作实施，把握时尚彩妆类电商Banner 的制作技巧。4. 通过扩展案例拓展学生的实际应用力量，增加学生的软件使用技巧。任务 4.2制作箱包 App 首页 Banner1. 通过对任务引入和设计理念的讲解，使读者把握箱包 App 首页 Banner 的学习要点和构思过程。2. 通过对任务学问的解析，娴熟把握软件中相关工具和命令的使用方法。3. 通过任务的操作实施，把握箱包App 首页 Banner 的制作技巧。4. 通过扩展案例拓展学生的实际应用力量，增加学生的软件使用技巧。任务 4.3工程演练制作家电类网店 Banner通过工程演练可以拓展学生的对 Banner 设计的应用和认知，增加学生对本章软件技能的使用。工程 5、制作手机界面App 设计界面是 App 设计中最重要的局部之一，将最终呈现给用户。App 界面设计是涉及版面布局、颜色搭配等的综合性工作。通过本工程的学习，读者可以对 App 界面设计有根本的生疏，并把握制作 App 常用界面的标准和方法。相关学问：了解 App 设计的根底学问1、了解App 的概念。2、把握App 的设计流程和分类。任务 5.1制作时尚消遣 App 的引导界面1. 通过对任务引入和设计理念的讲解，使读者把握时尚消遣App 的引导界面的学习要点和构思过程。2. 通过对任务学问的解析，娴熟把握软件中相关工具和命令的使用方法。3. 通过任务的操作实施，把握时尚消遣App 的引导界面的制作技巧。4. 通过扩展案例拓展学生的实际应用力量，增加学生的软件使用技巧。任务 5.2制作旅游 App 的登录界面1. 通过对任务引入和设计理念的讲解，使读者把握旅游App 的登录界面的学习要点和构思过程。2. 通过对任务学问的解析，娴熟把握软件中相关工具和命令的使用方法。3. 通过任务的操作实施，把握旅游App 的登录界面的制作技巧。4. 通过扩展案例拓展学生的实际应用力量，增加学生的软件使用技巧。任务 5.3 工程演练制作运动鞋 App 的销售界面通过工程演练可以拓展学生的对 App 设计的应用和认知，增加学生对本章软件技能的使用。工程 6、制作互动广告H5 设计随着移动互联网的兴起，H5 渐渐成为互联网传播领域中的一种重要传播形式。H5 的应用形式丰富，交互体验良好，深受设计爱好者及专业设计师的宠爱。本工程将对 H5 的概念、应用及类型进展系统讲解。通过本工程的学习，读者将对H5 有根本的生疏，有助于后续高效地进展 H5 的设计与制作。相关学问：了解 H5 设计的根底学问1、了解 H5 的概念。2、了解 H5 的应用和类型。任务 6.1制作汽车工业类活动邀请 H51. 通过对任务引入和设计理念的讲解，使读者把握汽车工业类活动邀请H5 的学习要点和构思过程。2. 通过对任务学问的解析，娴熟把握软件中相关工具和命令的使用方法。3. 通过任务的操作实施，把握汽车工业类活动邀请H5 的制作技巧。4. 通过扩展案例拓展学生的实际应用力量，增加学生的软件使用技巧。任务 6.2制作中信达消遣 H5 首页1. 通过对任务引入和设计理念的讲解，使读者把握中信达消遣 H5 首页的学习要点和构思过程。2. 通过对任务学问的解析，娴熟把握软件中相关工具和命令的使用方法。3. 通过任务的操作实施，把握中信达消遣H5 首页的制作技巧。4. 通过扩展案例拓展学生的实际应用力量，增加学生的软件使用技巧。任务 6.3工程演练制作食品餐饮行业产品营销 H5通过工程演练可以拓展学生的对 H5 设计的应用和认知，增加学生对本章软件技能的使用。工程 7、制作宣传广告海报设计海报是视觉设计中的主要表现形式，涵盖了图形、文字、版面、颜色等设计元素，其主题内容广泛，表现形式丰富，视觉效果突出。通过本工程的学习，读者可以把握海报的设计 方法和制作技巧。相关学问：了解海报设计的根底学问1、了解海报的概念和分类2、把握海报的设计原则任务 7.1制作摄影公众号的运营海报1. 通过对任务引入和设计理念的讲解，使读者把握摄影公众号的运营海报的学习要点和构思过程。2. 通过对任务学问的解析，娴熟把握软件中相关工具和命令的使用方法。3. 通过任务的操作实施，把握摄影公众号的运营海报的制作技巧。4. 通过扩展案例拓展学生的实际应用力量，增加学生的软件使用技巧。任务 7.2制作招牌牛肉面海报1. 通过对任务引入和设计理念的讲解，使读者把握招牌牛肉面海报的学习要点和构思过程。2. 通过对任务学问的解析，娴熟把握软件中相关工具和命令的使用方法。3. 通过任务的操作实施，把握招牌牛肉面海报的制作技巧。4. 通过扩展案例拓展学生的实际应用力量，增加学生的软件使用技巧。任务 7.3工程演练制作“春之韵”巡演海报通过工程演练可以拓展学生的对海报设计的应用和认知，增加学生对本章软件技能的使用。工程 8、制作网站页面网页设计网页是构成网站的根本元素，网页设计是对网站页面的全方位设计。通过严谨的筹划分 析、合理的内容规划、成熟的创意设计，可以设计出精巧的网页作品。通过本工程的学习， 读者可以把握网页的设计方法和技巧。相关学问：了解网页设计的根底学问1、了解网页设计的概念。2、把握网页设计的流程和原则。任务 8.1制作充气浮床网页1. 通过对任务引入和设计理念的讲解，使读者把握充气浮床网页的学习要点和构思过程。2. 通过对任务学问的解析，娴熟把握软件中相关工具和命令的使用方法。3. 通过任务的操作实施，把握充气浮床网页的制作技巧。4. 通过扩展案例拓展学生的实际应用力量，增加学生的软件使用技巧。任务 8.2制作美味小吃网页1. 通过对任务引入和设计理念的讲解，使读者把握美味小吃网页的学习要点和构思过程。2. 通过对任务学问的解析，娴熟把握软件中相关工具和命令的使用方法。3. 通过任务的操作实施，把握美味小吃网页的制作技巧。4. 通过扩展案例拓展学生的实际应用力量，增加学生的软件使用技巧。任务 8.3工程演练制作家具网站首页通过工程演练可以拓展学生的对网站设计的应用和认知，增加学生对本章软件技能的使用。工程 9、制作商品包装包装设计包装代表了一个商品的品牌形象。一个好的包装可以让商品从同类商品中脱颖而出，吸引消费者的留意并激发其购置欲望。好的包装也可以极大地提高商品的价值。通过本工程的学习，读者可以把握包装的设计方法和技巧。相关学问：了解包装设计的根底学问1、了解包装的概念。2、把握包装的分类和设计原则。任务 9.1制作摄影图书封面1. 通过对任务引入和设计理念的讲解，使读者把握摄影图书封面的学习要点和构思过程。2. 通过对任务学问的解析，娴熟把握软件中相关工具和命令的使用方法。3. 通过任务的操作实施，把握摄影图书封面的制作技巧。4. 通过扩展案例拓展学生的实际应用力量，增加学生的软件使用技巧。任务 9.2制作休闲杂志封面1. 通过对任务引入和设计理念的讲解，使读者把握休闲杂志封面的学习要点和构思过程。2. 通过对任务学问的解析，娴熟把握软件中相关工具和命令的使用方法。3. 通过任务的操作实施，把握休闲杂志封面的制作技巧。4. 通过扩展案例拓展学生的实际应用力量，增加学生的软件使用技巧。任务 9.3制作啤酒包装1. 通过对任务引入和设计理念的讲解，使读者把握啤酒包装的学习要点和构思过程。2. 通过对任务学问的解析，娴熟把握软件中相关工具和命令的使用方法。3. 通过任务的操作实施，把握啤酒包装的制作技巧。4. 通过扩展案例拓展学生的实际应用力量，增加学生的软件使用技巧。任务 9.4工程演练制作咖啡包装通过工程演练可以拓展学生的对包装设计的应用和认知，增加学生对本章软件技能的使用。工程 10、把握商业设计综合设计实训本工程为综合设计实训，将通过商业设计工程的真实情境来引导读者如何利用所学学问完成商业设计工程。通过本工程的学习，读者可以结实把握Photoshop 的强大功能和使用技巧，并应用所学技能制作出专业的商业设计作品。任务 10.1 制作女包类 App 首页的 Banner1. 通过对任务引入和设计理念的讲解，使读者把握女包类 App 首页 Banner 的学习要点和构思过程。2. 通过任务的操作实施，把握女包类App 首页 Banner 的制作技巧。任务 10.2制作音乐类 App 的引导界面1. 通过对任务引入和设计理念的讲解，使读者把握音乐类App 引导界面的学习要点和构思过程。2. 通过任务的操作实施，把握音乐类App 引导界面的制作技巧。任务 10.3 制作金融理财行业推广 H51. 通过对任务引入和设计理念的讲解，使读者把握金融理财行业推广H5 的学习要点和构思过程。2. 通过任务的操作实施，把握金融理财行业推广H5 的制作技巧。任务 10.4制作七夕节海报1. 通过对任务引入和设计理念的讲解，使读者把握七夕节海报的学习要点和构思过程。2. 通过任务的操作实施，把握七夕节海报的制作技巧。任务 10.5工程演练制作冰淇淋包装通过工程演练可以拓展学生的对商业案例设计的应用和认知，增加学生对软件技能的使用。大数据时代已经到来，在商业、经济及其他领域中基于数据和分析去觉察问题并做出科学、客观的决策越来越重要。数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内猎取、治理、处理 以及整理海量数据，为企业经营决策供给乐观的帮助。数据分析作为一门前沿技术，广泛应用于物联网、云计算、移动互联网等战略兴产业。有实践阅历的数据分析人才已经成为了各企业争夺的热门。为了推动我国大数据，云计算，人工智能行业的进展，满足日益增长的数据分析人才需求，特开设 Python 数据分析与应用课程。七、课程的任务通过本课程的学习，使学生学会使用 Python 进展科学计算、可视化绘图、数据处理， 分析与建模，并具体拆解学习聚类、回归、分类三个企业案例，将理论与实践相结合，为将来从事数据分析挖掘争论、工作奠定根底。序号教学内容理论学时试验学时其它1第 1 章 数据分析根底122第 2 章 NumPy 模块实现数值计算343八、课程学时安排序号章节名称主要内容学时1数据分析根底主要介绍什么是数据分析、常用数据分析方法和工具、数据分析流程和 Python 数据分析常用模块2NumPy 模块实2NumPy 模块中的数组对象、数据类型对象、数组的根本操作以及常用的运算函数等2现数值计算Pandas 模块实3pandas 的数据构造、文本数据以及数据库的读取或写入、常用的数据处理操作、数据的分组与聚合以及数据的预处理工作2现统计分析3第 3 章Pandas 模块实现统计分析4第 4 章Matplotlib 模块实现数据可视化5第 5 章【案例 1】客户价值分析6第 6 章7第 7 章【案例 3】二手房数据分析推测系统。8第 8 章【案例 4】智能停车场运营分析系统。9第 9 章【案例 5】影视作品分析34452334234523452356236124第 10 章 【案例 6】看店宝237总计3628九、教学内容及学时安排2. 理论教学Matplotlib 模块4实现数据可视化【案例 1】客户价5值分析【案例 2】销售收6入推测【案例 3】二手房7 数据分析推测系统【案例 4】智能停8 车场运营分析系统通过Matplotlib 模块实现可视化图形的绘制流程，3以及绘制条形图、折线图、散点图等可视化图形通过RFM 模型和k-means 聚类算法实现客户分类3和客户价值分析通 过 最 小 二 乘 法 和 线 性 回 归 模 型linear_model.LinearRegression 实现销售收入分析6与推测通过 sklearn 模块中的线性回归等机器学习算法6实现二手房数据分析推测系统主要通过时间模块与 pandas 模块实现智能停车场运营数据的分析，再通过图表的方式实现数据6的可视化【案例 5】影视作9品分析主要通过 Python 的爬虫技术爬取影视作品的评论，然后通过 pandas 对数据进展处理，再通过图6表的方式实现数据的可视化主要通过 Python 的爬虫技术猎取京东商城商品【案例 6】看店宝的相关数据，然后通过数据的分析、比较、计算6等方式实现京东商城商品的预警36序号试验工程名称试验要求学时3. 试验教学Python数据分1析环境搭建NumPy 数值计2算根底Matplotlib 数据3可视化根底pandas统计分4析根底1. pandas数据预处理2. sklearn模型构建航空公司客户7价值分析3. 在 Windows/Linux 系统上安装 Anaconda4. 把握 Jupyter Notebook 的常用功能17. 创立NumPy 数组对象ndarray8. 查看 ndarray 的常用属性9. 花式索引ndarray210. 变换 ndarray 的形态11. 创立NumPy 矩阵并使用；使用常见ufunc12. 使用NumPy 读写文件8. 把握 pyplot 的根本绘图语法9. 设置 pyplot 的动态 rc 参数10. 绘制散点图11. 绘制折线图212. 绘制直方图13. 绘制饼图14. 绘制箱线图14. 读写数据库数据15. 读写文本文件16. 读写Excel 文件17. 查看DataFrame 的常用属性18. 查改增删DataFrame 数据19. 描述分析DataFrame 数据20. 转换字符串时间为标准时间421. 提取时间序列数据信息22. 加减时间数据23. 使用 groupby 方法拆分数据24. 使用 agg，apply，transform 方法聚合数据25. 制作透视表26. 制作穿插表6. 堆叠、主键、重叠合并数据7. 检测与处理重复值，缺失值，特别值8. 离差标准化、标准差标准化49. 小数定标标准化数据；哑变量处理类别型数据10. 离散化连续型数据7. 加载 datasets 模块自带数据集8. 划分数据集9. 使用 sklearn 转换器进展数据预处理与降维410. 构建与评价聚类模型11. 构建与评价分类模型12. 构建与评价回归模型6. 处理数据缺失值与特别值7. 构建航空客户价值分析的关键特征8. 标准化LRFMC 5 个特征49. 构建 K-Means 聚类模型10. 评价 K-Means 聚类模型5. 分析财政收入数据特征的相关性8财政收入推测分析6. 使用 Lasso 回归选取财政收入推测的关键特征7. 使用灰色推测和SVR 构建财政收入推测模型8. 评价 SVR 模型8. 删除冗余特征9. 划分用水大事10. 确定单次用水大事的时长阈值11. 构建用水行为特征12. 筛选候选洗浴大事13. 构建BP 神经网络模型14. 评价BP 神经网络模型学 时 合 计39家用热水器用户行为分析与大事识别428十、考核方式突出学生解决实际问题的力量，加强过程性考核。课程考核的成绩构成 = 寻常作业10%+ 课堂参与20%+ 期末考核70%，期末考试建议承受开卷形式，试题应包括根本概念、绘图、分组聚合、数据合并、数据清洗、数据变换、模型构建等局部，题型可承受推断题、选择、简答、应用题等方式。