Python数据分析与可视化课程大纲

"该资源是关于Python数据分析与可视化的课程目录，涵盖了数据分析基础、数据处理、数据可视化和多个实际项目应用。" 在这个Python数据分析与可视化的课程中，学习者将全面掌握数据分析的核心技术和方法，从基础到高级，一步步提升数据分析能力。以下是详细的知识点概述： 1. **数据分析基础和Series**：这部分内容会介绍数据分析的基本概念，以及Pandas库中的Series数据结构，包括如何创建、操作和索引Series，以及Series的数据类型和基本统计功能。 2. **DataFrame**：DataFrame是Pandas库中用于存储二维表格数据的重要数据结构，学习者将了解DataFrame的构造、读写数据，以及如何进行行列操作和数据筛选。 3. **数据预处理**：本节涉及处理缺失值和重复值的方法，以及时间序列数据的处理技巧，这些都是数据分析中不可或缺的部分。 4. **数据连接与映射函数**：学习如何合并不同的数据集，理解连接类型（如内连接、外连接），并掌握使用映射函数对数据进行转换和计算。 5. **透视表和分组聚合**：透视表是数据分析的有力工具，能快速汇总和比较大量数据；分组聚合则用于按特定字段对数据进行分组并进行统计分析。 6. **数据清洗**：数据清洗是数据分析中的关键步骤，课程会涵盖异常值处理、数据标准化和数据质量检查等主题。 7-9. **数据可视化基础**：这部分内容包括使用matplotlib库绘制折线图、柱状图、直方图、散点图、箱线图和饼图，帮助学习者将数据转化为易于理解的图形。 10. **数据可视化与seaborn**：seaborn是基于matplotlib的高级可视化库，提供更丰富的图表类型和美观的默认样式，学习者将学习如何结合seaborn提升数据可视化效果。 11-14. **数据分析项目**：通过实际项目，如豆瓣电影、数据分析师薪资、淘汰公司分析和北京链家二手房数据，学习者将运用所学知识解决实际问题，增强实战经验。 15-16. **数据可视化高阶：pyecharts**：pyecharts是一个用于生成ECharts图表的Python库，课程将教授如何利用它创建复杂的交互式图表。 17-20. **pyecharts项目**：通过四个不同主题的项目——黑色星期五、星巴克门店分布、全国旅游景区和历年婚姻登记数据，学习者将深入掌握pyecharts的用法，提高数据可视化的复杂性和吸引力。 通过这个课程，学习者不仅能掌握Python数据分析的基本技能，还能运用这些知识解决实际问题，提升数据可视化的能力，从而在数据驱动的决策中发挥重要作用。