《Python与数据分析》课件

《与数据分析》课Python程介绍欢迎来到《与数据分析》课程！Python编程语言概述Python简单易学功能强大社区活跃语法简洁清晰，易于学习和理解拥有丰富的库和框架，可用于各拥有庞大而活跃的社区，提供丰Python Python Python种应用场景，包括数据分析、机器学习、富的资源和支持开发等Web的安装与配置Python下载安装环境配置从官网下载并安装配置环境变量，使命令PythonPython解释器可在任何目录下执行Python集成开发环境选择合适的，例如或，以提高开发效率IDE PyCharmVS Code基础语法Python变量数据类型定义变量并赋值，例如常用的数据类型包括整数、浮点数、`age=25`字符串、布尔值等运算符流程控制支持常见的算术运算符、比使用条件语句和循环语句控制程序Python较运算符、逻辑运算符等执行流程数据结构Python列表（）1list元组（）2tuple字典（）3dictionary集合（）4set程序流程控制Python条件语句循环语句使用语句根据条件使用循环和循环重复if-elif-else forwhile执行不同的代码块执行代码块函数Python定义函数使用关键字定义函数，并使用参数和返回值`def`调用函数使用函数名和参数调用函数，并获取返回值模块和包Python模块1包2库3数据分析概述数据收集1从各种来源收集数据，例如数据库、文件、网络等数据清洗2处理数据中的错误、缺失值和异常值，使其可用于分析数据分析3使用统计方法、机器学习等技术进行数据分析，提取有价值的信息数据可视化4使用图表、图形等方式将数据可视化，以便于理解和展示分析结果库基础Numpy123数组数学运算随机数生成创建和操作多维数组进行矩阵运算、线性代数运算等生成随机数和随机数组库基础Pandas数据框数据清洗数据分析使用数据框存储和操作结构化数据处理缺失值、重复值等数据问题进行数据分组、排序、聚合等操作数据读取与预处理Pandas读取数据数据清洗数据转换从各种文件格式读取数据，例如、处理缺失值、重复值、异常值等数据问将数据转换为合适的格式和类型CSV、等题Excel JSON数据操作与分析Pandas数据筛选数据排序12根据条件筛选数据按指定列排序数据数据分组数据聚合34将数据分组，并进行统计分计算数据的统计指标，例如析平均值、标准差等数据可视化基础图表类型1颜色和风格2交互式可视化3库使用Matplotlib绘制基本图表定制图表绘制直方图、散点图、折线图等设置标题、标签、颜色、大小等属性库使用Seaborn统计可视化1关系图2分布图3分类图4线性回归模型模型建立1使用库建立线性回归模型`sklearn`模型训练2使用训练数据训练模型模型预测3使用模型预测新数据的标签逻辑回归模型123模型建立模型训练模型评估使用库建立逻辑回归模型使用训练数据训练模型评估模型的性能`sklearn`均值聚类算法K-算法原理应用场景将数据点划分到个簇中，每个簇由一个质心表示用于数据分组、客户细分等K决策树模型模型建立模型训练模型可视化使用库建立决策树模型使用训练数据训练模型可视化决策树结构`sklearn`神经网络模型前馈神经网络卷积神经网络最基本的神经网络模型适用于图像识别等任务循环神经网络适用于文本处理等任务评估模型性能1234准确率精确率召回率值F1模型部署与应用模型保存将训练好的模型保存到磁盘模型加载加载保存的模型，以便于使用模型应用使用模型进行预测或其他操作常见数据分析案例客户画像1市场分析2风险控制3预测分析4项目实战演示项目背景1介绍项目背景和目标数据准备2准备项目所需的数据模型训练3训练数据分析模型结果分析4分析模型结果，得出结论课程总结与QA12课程回顾问答环节回顾课程内容和重点解答学员的疑问后续学习建议书籍推荐在线课程推荐相关书籍和资料推荐在线课程平台感谢大家感谢大家参加《与数据分析》课程！Python。