Python数据分析与应用教学大纲

"37304-Python数据分析与应用-教学大纲，是一门针对大数据技术类相关专业学生的必修课程，旨在教授如何利用Python进行数据处理、分析和建模。课程总共64学时，包括36学时理论教学和28学时实验教学，共4.0学分。课程内容涵盖了Python数据分析的基本概念、工具和方法，以及多个实际案例的应用。考核方式注重过程性评估，结合平时作业、课堂参与和期末开卷考试。推荐教材由黄红梅和张良均编写，参考资料包括张良均的多部关于Python数据分析和挖掘的著作。" 《Python数据分析与应用》这门课程的核心知识点包括： 1. **Python数据分析概述**：介绍Python在数据分析中的地位和作用，以及常用的Python数据分析库，如NumPy、pandas和matplotlib等。 2. **NumPy数值计算基础**：讲解NumPy库，它是Python进行科学计算的基础，包括数组操作、数学函数应用、矩阵运算等。 3. **Matplotlib数据可视化基础**：介绍如何使用Matplotlib创建各种图表，如折线图、散点图、直方图等，以进行数据的可视化表达。 4. **pandas统计分析基础**：学习pandas库，用于数据清洗、数据操纵和数据分析，包括DataFrame和Series对象，以及数据的导入导出、切片、合并、聚合等功能。 5. **使用pandas进行数据预处理**：深化理解pandas在数据清洗中的应用，如缺失值处理、异常值检测和转换、数据类型转换等。 6. **使用sklearn构建模型**：介绍机器学习库scikit-learn（sklearn），讲解如何建立和训练各种机器学习模型，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、聚类算法等。 7. **航空公司客户价值分析**：通过实际案例，让学生掌握如何利用Python进行客户细分、客户价值评估，以及运用相关模型优化服务策略。 8. **财政收入预测分析**：通过财政收入预测，让学生了解时间序列分析和预测模型，如ARIMA模型，及其在经济预测中的应用。 9. **家用热水器用户行为分析与事件识别**：利用Python对用户行为数据进行深度分析，识别用户模式，预测事件，理解用户需求，为产品优化提供依据。 课程考核方式强调实践能力，鼓励学生积极参与课堂讨论，完成平时作业，并通过开卷期末考试检验对数据分析概念、技巧和实际案例的掌握程度。通过本课程的学习，学生将具备处理、分析和解读数据的基本技能，为未来从事数据分析工作打下坚实基础。