Python数据分析教学大纲6.docx

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1、数据分析与应用教学大纲课程名称:数据分析与应用课程类别:必修适用专业:软件技术，人工智能有关专业总学时：64学时（其中理论21学时，实践43学时）总学分0学分一、课程地性质大数据时代已经到来，在商业，经济及其它领域中基于数据与分析去发现问题并做出科学, 客观地决策越来越重要。数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内获取，管理，处理以及整 理海量数据,为企业经营决策提供积极地帮助。数据分析作为一门前沿技术，广泛应用于物联 网,云计算，移动互联网等战略新兴产业。有实践经验地数据分析人才已经成为了各企业争夺 地热门。为了推动我国大数据，云计算,人工智能行业地开展，满足日益增长地数据分析人才需 求,特开

2、设Python数据分析与应用课程。二、课程地任务通过本课程地学习，使学生学会使用Python进行数据读取，数据基础处理，数据高级处理, 异常数据发现于处理，可视化绘图，人工智能分析析与建模基础，将理论与实践相结合,为将来 从事数据分析，数据挖掘工作奠定基础。三、课程学时分配序号学习内容理论学时实践学时合计1第1单元 环境搭建与Python基础1122第2单元NumPy实战48123笫3单元数据检查2684第3单元数据分析68145第4单元数据呈现610166第5单元数据多维化2688课程设计（包括辩论）44总计214364四、学习内容及学时安排序 号章节名称主要内容教学目的实践工程学时1环境搭

3、建 与 Python 基础1.掌握python环境搭 建1.掌握Python编程基 础概念3. 了解Python基本语 句r 了解库地使用5.编写简单地Python 程序1 .掌握 Anaconda 与 Pycharm地安装2 . 掌握 Jupyter notebook 地使用方法3 .复习与编写基础地 python程序1 .安装Anaconda 与 Pycharm2 .使用Jupyter notebook 编 写程序3 .完成课堂 练习22NumPy 实 战1. 掌握NumPy数组2. 了解数组基本操作3. 了解数组常用操作1 .掌握数组创立方法2 .掌握数组地广播原 理3 .掌握数组地访问

4、方 式4 .掌握数组地排序，查 询等1 .实践数组 地创立方 法2 .实践访问 数组3 .实践数组 地广播4 .实践查询 数组5 .实践排序 数组123数据检查1 .掌握基本数据文件 格式2 .掌握使用pandas读 取数据文件3 . 了解 pandas 地 DataFrame 格式4 . 了解与掌握如何查1 .掌握 read_cs2 .实践数据藁地属性 查看技巧3 . DataFrame 地简单 筛选，包括loc, iloc 等方式1 .读入数据 文件2 .查看数据 属性3 .选取列4 .选取行8看数据特征5.掌握基本数据筛选 命令5.同时选取 行与列4数据分析1,了解与掌握 DataFra

5、me 中 地行, 列地区别与联系2 .掌握索引处理方法3 .掌握行处理命令4 .初步了解与掌握时 间数据地处理5 .掌握索引地处理机 制6 . 了解统计地基本概 念7 .掌握pandas里面地 基本统计命令8 .掌握pandas里面地 统计命令使用方法1 .掌握列地重排，列地 删除，增加与修改2 .掌握行地删除，增加3 .掌握时间数据地转 换4 .掌握Series地简单统 计5 .掌握DataFrame地统 计查询技巧:groupby 与agg函数地应用6 .掌握cut函数地使用 技巧,及绘制柱状图1 .列地删除2 .列地重命 名3 .列地重排4 .行地删除5 .高级筛选 技巧:ix与 que

6、ry地使 用6 .使用Groupby 进行分组7 .使用统计 函数（ mean, sum, avg, max, min）8 .使用Cut 函数145数据呈现1 .掌握数据清洗技巧2 .掌握数据转换基本 技巧3 .掌握可视化地基本 元素组成4 .掌握可视化地基本 绘图技巧5 .掌握基本地可视化 表现方法6 .掌握高级直方图地 绘制方法（包括水 平堆叠，垂直堆叠 等）7 .掌握高级数据变换 方法（包括行列互 换等技巧）1 .掌握数据清洗地技 巧2 .掌握数据转换地技 巧3 . matlotlib.pyplot 地基 础概念4 .掌握轴标签，图标签， 颜色,文字处理等技 巧5 .掌握集中主要地图 形

7、绘制技术,包括折 线图，直方图,多数据 直方图等6 .掌握复杂图形地绘 制方法1 .查找NA 值替换NA 值2 .绘制散点 图3 .绘制直线 图4 .绘制直方 图5 .控制图片 基本元素 属性6 .绘制水平 堆叠直方 图7 .绘制垂直 堆叠直方 图166数据多维 化1 .掌握数据拆分与拼 接技巧2 .掌握数据透视表地 基本原理3 .掌握地理可视化地 实践技巧1 . 了解轴向2 .实践数据地拆分与 拼接3 .掌握 pivot_table()4 .掌握 crosstab()5 .掌握地理可视化地 基本技巧6 .掌握地理可视化地 高级技巧，如添加信 息图层，实现动画效 果等。1 .按年份拆 分数据2 .按年份拼 接数据3 .使用pivottable ()创立数 据透视表4 .使用crosstab()87课程设计 辩论课程设计辩论课程设计辩论课程设计辩论4学时合计64五、考核方式突出学生解决实际问题地能力，加强过程性考核。课程考核地成绩构成=考勤(20%)+课堂表现及平时作业(40%) +综合作品评价(40%)。六、与参考资料1.Python数据分析