Python数据分析和数据挖掘学习路线图_光环大数据Python培训

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步骤0：热身

开始学习旅程之前，先回答第一个问题：为什么使用Python？或者，Python 如何发挥作用？

观看DataRobot创始人Jeremy在PyCon Ukraine 2014上的30分钟演讲，来了解Python是多么的有用。

步骤1：设置你的机器环境

现在你已经决心要好好学习了，也是时候设置你的机器环境了。最简单的方法就是从Continuum.io上下载分发包Anaconda。Anaconda将你以后可能会用到的大部分的东西进行了打包。采用这个方法的主要缺点是，即使可能已经有了可用的底层库的更新，你仍然需要等待Continuum去更新Anaconda包。当然如果你是一个初学者，这应该没什么问题。

如果你在安装过程中遇到任何问题，你可以在这里找到不同操作系统下更详细的安装说明。

步骤2：学习Python语言的基础知识

你应该先去了解Python语言的基础知识、库和数据结构。Codecademy上的Python课程是你最好的选择之一。完成这个课程后，你就能轻松的利用Python 写一些小脚本，同时也能理解Python中的类和对象。

具体学习内容：列表Lists，元组Tuples，字典Dictionaries，列表推导

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式，字典推导式。

任务：解决HackerRank上的一些Python教程题，这些题能让你更好的用Python脚本的方式去思考问题。

替代资源：如果你不喜欢交互编码这种学习方式，你也可以学习光环大数据训练营课程 python入门。这课程系列不但包含前边提到的Python知识，还包含了一些后边将要讨论的东西。

步骤3：学习Python语言中的正则表达式

你会经常用到正则表达式来进行数据清理，尤其是当你处理文本数据的时候。学习正则表达式的最好方法是参加谷歌的Python课程，它会让你能更容易的使用正则表达式。

任务：做关于小孩名字的正则表达式练习。

如果你还需要更多的练习，你可以参与这个文本清理的教程。数据预处理中涉及到的各个处理步骤对你来说都会是不小的挑战。

步骤4：学习Python中的科学库—NumPy, SciPy, Matplotlib以及Pandas

从这步开始，学习旅程将要变得有趣了。下边是对各个库的简介，你可以进行一些常用的操作：

?根据NumPy教程进行完整的练习，特别要练习数组arrays。这将会为下边的学习旅程打好基础。

?接下来学习Scipy教程。看完Scipy介绍和基础知识后，你可以根据自己的需要学习剩余的内容。

?这里并不需要学习Matplotlib教程。对于我们这里的需求来说，

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Matplotlib的内容过于广泛。取而代之的是你可以学习这个笔记中前68行的内容。

?最后学习Pandas。Pandas为Python提供DataFrame功能（类似于R）。这也是你应该花更多的时间练习的地方。Pandas会成为所有中等规模数据分析的最有效的工具。作为开始，你可以先看一个关于Pandas的10分钟简短介绍，然后学习一个更详细的Pandas教程。

您还可以学习两篇博客Exploratory Data Analysis with Pandas和Data munging with Pandas中的内容。

额外资源：

?如果你需要一本关于Pandas和Numpy的书，建议Wes McKinney写的“Python for Data Analysis”。

?在Pandas的文档中，也有很多Pandas教程，你可以在这里查看。

任务：尝试解决哈佛CS109课程的这个任务。

步骤5：有用的数据可视化

参加CS109的这个课程。你可以跳过前边的2分钟，但之后的内容都是干货。你可以根据这个任务来完成课程的学习。

步骤6：学习Scikit-learn库和机器学习的内容

现在，我们要开始学习整个过程的实质部分了。Scikit-learn是机器学习领域最有用的Python库。这里是该库的简要概述。完成哈佛CS109课程的课程10到课程18，这些课程包含了机器学习的概述，同时介绍了像回归、决策树、整体模型等监督算法以及聚类等非监督算法。你可以根据各个课程的任务来完成相应的课程。

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额外资源：

?如果说有那么一本书是你必读的，推荐Programming Collective Intelligence。这本书虽然有点老，但依然是该领域最好的书之一。

?此外，你还可以参加来自Yaser Abu-Mostafa的机器学习课程，这是最好的机器学习课程之一。如果你需要更易懂的机器学习技术的解释，你可以选择来自Andrew Ng的机器学习课程，并且利用Python做相关的课程练习。

?Scikit-learn的教程

任务：尝试Kaggle上的这个挑战

步骤7：练习，练习，再练习

恭喜你，你已经完成了整个学习旅程。

你现在已经学会了你需要的所有技能。现在就是如何练习的问题了，还有比通过在Kaggle上和数据科学家们进行竞赛来练习更好的方式吗？深入一个当前Kaggle上正在进行的比赛，尝试使用你已经学过的所有知识来完成这个比赛。

步骤8：深度学习

现在你已经学习了大部分的机器学习技术，是时候关注一下深度学习了。很可能你已经知道什么是深度学习，但是如果你仍然需要一个简短的介绍，可以看这里。

我自己也是深度学习的新手，所以请有选择性的采纳下边的一些建议。https://www.360docs.net/doc/961365313.html,上有深度学习方面最全面的资源，在这里你会发现所有你想

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要的东西—讲座、数据集、挑战、教程等。你也可以尝试参加Geoff Hinton的课程，来了解神经网络的基本知识。

附言：如果你需要大数据方面的库，可以试试Pydoop和PyMongo。大数据学习路线不是本文的范畴，是因为它自身就是一个完整的主题。

为什么大家选择光环大数据！

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python数据分析过程示例

引言几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。

目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析 o Python 2.7 v/s 3.4 o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序 2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构 o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析

o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工 5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林让我们开始吧 1.数据分析的Python基础为什么学Python用来数据分析很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python： ?开源——免费安装 ?极好的在线社区 ?很容易学习 ?可以成为一种通用的语言，用于基于Web的分析产品数据科学和生产中。

【最新】python数据分析课程报告论文(附代码数据)

用python进行数据分析一、样本集本样本集来源于某高中某班78位同学的一次月考的语文成绩。因为每位同学的成绩都是独立的随机变量，遂可以保证得到的观测值也是独立且随机的样本如下： grades=[131,131,127,123,126,129,116,114,115,116,123,122,118, 121,126,121,126,121,111,119,124,124,121,116,114,116, 116,118,112,109,114,116,116,118,112,109,114,110,114, 110,113,117,113,121,105,127,110,105,111,112,104,103, 130,102,118,101,112,109,107,94,107,106,105,101,85,95, 97,99,83,87,82,79,99,90,78,86,75,66]; 二、数据分析 1.中心位置（均值、中位数、众数）数据的中心位置是我们最容易想到的数据特征。借由中心位置，我们可以知道数据的一个平均情况，如果要对新数据进行预测，那么平均情况是非常直观地选择。数据的中心位置可分为均值（Mean），中位数（Median），众数（Mode）。其中均值和中位数用于定量的数据，众数用于定性的数据。均值：利用python编写求平均值的函数很容易得到本次样本的平均值得到本次样本均值为109.9 中位数：113 众数：116 2.频数分析 2.1频数分布直方图柱状图是以柱的高度来指代某种类型的频数，使用Matplotlib对成绩这一定性变量绘制柱状图的代码如下：

Python数据分析与展示教学大纲

Python数据分析与展示教学大纲课程概述本课程面向各类编程学习者，讲解利用Python语言表达N维数据并结合数据特点合理展示数据的技术和方法，帮助学习者掌握表示、清洗、统计和展示数据的能力。本课程介绍Python计算生态中最优秀的数据分析和展示技术，所讲授内容是数据领域最优秀的编程模块，在理学、工程、信息、管理、经济等学科领域具有极其广泛的应用潜力。本课程共包括内容：（1）Python第三方库NumPy，讲解N维数据的表达及科学计算的基本概念和运算方法；（2）Python第三方库Matplotlib，讲解绘制坐标系、散点图、极坐标图等直观展示数据趋势和特点的方法；（3）Python第三方库Pandas，强大的专业级数据分析和处理第三方库，介绍并讲解Series和DataFrame数据类型的表示和基本使用。该课程希望传递“理解和运用计算生态，培养集成创新思维”的理念，重点培养学习者运用当代最优秀第三方专业资源，快速分析和解决问题的能力。本课程是“Python网络爬虫与数据分析”课程的下半部分。“Python网络爬虫与数据分析”课程由“Python网络爬虫与信息提取”和“Python数据分析与展示”两门MOOC课程组成，完整地讲解了数据获取、清洗、统计、分析、可视化等数据处理周期的主要技术内容，培养计算思维、数据思维及采用程序设计方法解决计算问题的实战能力技术。课程大纲 01 【第〇周】数据分析之前奏课时 “数据分析”课程内容导学 Python语言开发工具选择

Anaconda IDE的基本使用方法 02 【第一周】数据分析之表示课时本周课程导学单元1：NumPy库入门单元2：NumPy数据存取与函数单元3：实例1：图像的手绘效果 03 【第二周】数据分析之展示课时本周课程导学单元4：Matplotlib库入门单元5：Matplotlib基础绘图函数示例（5个实例）单元6：实例2：引力波的绘制 04 【第三周】数据分析之概要课时本周课程导学单元7：Pandas库入门单元8：Pandas数据特征分析预备知识本课程需要学习者具备Python语言编程的基本知识和初步技能参考资料 [1] Python零基础入门教程:《Python语言程序设计基础(第2版)》，嵩天、礼欣、黄天羽著，高等教育出版社，2017.2 [2] 专题参考资料：《利用Python进行数据分析》，Wes McKinney著，O’Reilly & 机械工业出版社，2014.1（该书使用Python 2.x系列，内容略微陈旧，仅做参考，不建议跟踪学习）

《大数据分析与挖掘》课程教学大纲

《大数据分析与挖掘》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：16054103 课程名称：大数据分析与挖掘英文名称：Big data analysis and mining 课程类别：专业选修课学时：48(理论课：32, 实验课：16) 学分：3 适用对象: 软件工程专业、计算机科学与技术考核方式：考查先修课程：多媒体技术、程序设计、软件工程二、课程简介本课程从大数据挖掘分析技术实战的角度，结合理论和实践，全方位地介绍基于Python语言的大数据挖掘算法的原理与使用。本课程涉及的主题包括基础篇和实战篇两部分，其中基础篇包括：数据挖掘基础，Python数据分析简介，数据探索，数据预处理和挖掘建模；实战篇包括：电力窃漏电用户自动识别，航空公司客户价值分析，中医证型关联规则挖掘，基于水色图像的水质评价，家用电器用户行为分析与事件识别，应用系统负载分析与磁盘容量预测和电子商务网站用户行为分析及服务推荐。本课程不是一个泛泛的理论性、概念性的介绍课程，而是针对问题讨论基于Python语言机器学习模型解决方案的深入课程。教师对于上述领域有深入的理论研究与实践经验，在课程中将会针对这些问题与学员一起进行研究，在关键点上还会搭建实验环境进行实践研究，以加深对于这些解决方案的理解。通过本课程学习，目的是让学生能够扎实地掌握大数据分析挖掘的理论与应用。 This course introduces the principle and application of big data mining algorithm based on Python language comprehensively from the perspective of big data mining analysis technology practice, combining theory and practice. This course covers two parts, the basic part and the practical part. The basic part includes: basic data mining, introduction to Python data analysis, data exploration, data preprocessing and mining modeling. Practical article included: electric power leakage automatic identification of the user, airlines customer value analysis, TCM syndrome association rule mining, based on water quality evaluation of color image, household electrical appliances

Python数据分析与应用-教学大纲

《Python数据分析与应用》教学大纲课程名称：Python数据分析与应用课程类别：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，实验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发现问题并做出科学、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、移动互联网等战略新兴产业。有实践经验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，人工智能行业的发展，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进行科学计算、可视化绘图、数据处理，分析与建模，并详细拆解学习聚类、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研究、工作奠定基础。三、课程学时分配

四、教学内容及学时安排 1.理论教学

2.实验教学

五、考核方式突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。课程考核的成绩构成= 平时作业（10%）+ 课堂参与（20%）+ 期末考核（70%），期末考试建议采用开卷形式，试题应包括基本概念、绘图、分组聚合、数据合并、数据清洗、数据变换、模型构建等部分，题型可采用判断题、选择、简答、应用题等方式。六、教材与参考资料 1.教材黄红梅，张良均．Python数据分析与应用[M]．北京：人民邮电出版社．2018． 2.参考资料

10分钟教你看懂K线图交易策略_光环大数据python培训

https://www.360docs.net/doc/961365313.html, 10分钟教你看懂K线图交易策略_光环大数据python培训对于K线图，相信做交易的朋友都不陌生。本文作者用交单明了的语言解释了三日K线的交易原则，也分享了如何用python绘制K线图的方法和代码。关于日本K线交易据说日本人在十七世纪就已经运用技术分析的方法进行大米交易，一位名叫本间宗久的坂田大米贸易商发明了“蜡烛图”这一技术来分析每日市场上大米现货价格。现代K线图之父史蒂夫尼森认为，通过“蜡烛图”进行正式交易是自19世纪50年代开始的。在本文，我们要重点解决以下两个问题：我们从雅虎数据库中随机下载一些每日财经数据，用来绘制我们的K线图。在这个例子中，我们将绘制“标普500ETF”的每日K线图。你可以更改股票代码，比如“谷歌”、“苹果”、“微软”等，来绘制属于自己的K线图。我们通常用“matplotlib.pyplot库”来进行数据可视化。Matplotlib也提供包括K线图在内的少部分特殊金融绘制工具，此类绘制工具可以在“matplotlib.finance子库”中找到。我们还将运用通过“bokeh.plotting”绘制带有默认工具集和默认可视样式的接口。它运用了Python中用于现代浏览器Web做演示的交互式可视化库。上述代码的输出如下所示：

https://www.360docs.net/doc/961365313.html, 我们提供的工具将帮助你记录图表走向，并通过缩放框和变焦轮将其放大或缩小。还有一个重置按钮来显示原本的实际输出，一个保存按钮让你下载浏览器中显示的图像（即缩放的图像）。通过“三日K线”来理解K线交易策略让我们来看一个简单的每日交易策略，通过分析过去三天的K线来预测我们在第四天是“买进”还是“卖空”。我们将在第四天结束前关闭仓位，并提前确定盈利/亏损。在第四天“看涨”（即买入）所对应的所对应的交易条件是：规则1：最新烛台的面积必须大于前两支烛台的面积，而不管烛台的颜色如何。规则2：第二支烛台必须是红色的。规则3：最近一支烛台的收盘价必须高于第二支烛台的收盘价。规则4：你会在第四天早上交易刚开始时买入，然后在市场收盘前卖出。在第四天“看空”（即卖出）所对应的交易情况是：规则1：最新K线的面积必须大于前两支烛台的面积，而不管烛台的颜色如何。规则2：第二天的烛台必须是绿色的。

Python数据挖掘与机器学习实战 - 选题

Python数据挖掘与机器学习实战—选题大纲（一组一章，第一章除外）

或从下列选题中选择：（除第1讲）选题名称内容结构内容要求第1讲机器学习与Python库（该讲不可选）解释器Python3.6与IDE：Anaconda/Pycharm 1.Python基础：列表/元组/字典/类/文件 2.numpy/scipy/matplotlib/panda 的介绍和典型使用 3.多元高斯分布 4.典型图像处理 5.scikit-learn的介绍和典型使用 6.多种数学曲线 7.多项式拟合 8.快速傅里叶变换FFT 9.奇异值分解SVD 10.Soble/Prewitt/Laplacian算子与卷积网络代码和案例实践 1.卷积与(指数)移动平均线 2.股票数据分析 3.实际生产问题中算法和特征的关系 4.缺失数据的处理 5.环境数据异常检测和分析第2讲回归线性回归 1.Logistic/Softmax回归 2.广义线性回归 3.L1/L2正则化 4.Ridge与LASSO 5.Elastic Net 6.梯度下降算法：BGD与SGD 7.特征选择与过拟合 8.Softmax回归的概念源头 9.最大熵模型 10.K-L散度代码和案例实践 1.股票数据的特征提取和应用 2.泰坦尼克号乘客缺失数据处理和存活率预测 3.环境检测数据异常分析和预测 4.模糊数据查询和数据校正方法 5.PCA与鸢尾花数据分类 6.二手车数据特征选择与算法模型比较 7.广告投入与销售额回归分析 8.鸢尾花数据集的分类

第3讲决策树和随机森林熵、联合熵、条件熵、KL散度、互信息 1.最大似然估计与最大熵模型 2.ID3、C4.5、CART详解 3.决策树的正则化 4.预剪枝和后剪枝 5.Bagging 6.随机森林 7.不平衡数据集的处理 8.利用随机森林做特征选择 9.使用随机森林计算样本相似度 10.异常值检测代码和案例实践 1.随机森林与特征选择 2.决策树应用于回归 3.多标记的决策树回归 4.决策树和随机森林的可视化 5.社会学人群收入预测 6.葡萄酒数据集的决策树/随机森林分类 7.泰坦尼克乘客存活率估计第4讲SVM 线性可分支持向量机 1.软间隔 2.损失函数的理解 3.核函数的原理和选择 4.SMO算法 5.支持向量回归SVR 6.多分类SVM 代码和案例实践： 1.原始数据和特征提取 2.调用开源库函数完成SVM 3.葡萄酒数据分类 4.数字图像的手写体识别 5.MNIST手写体识别 6.SVR用于时间序列曲线预测 7.SVM、Logistic回归、随机森林三者的横向比较第5讲聚类各种相似度度量及其相互关系 1.Jaccard相似度和准确率、召回率 2.Pearson相关系数与余弦相似度 3.K-means与K-Medoids及变种 4.AP算法(Sci07)/LPA算法及其应用 5.密度聚类DBSCAN/DensityPeak(Sci14) 6.谱聚类SC 7.聚类评价和结果指标代码和案例实践： 1.K-Means++算法原理和实现 2.向量量化VQ及图像近似 3.并查集的实践应用 4.密度聚类的异常值检测 5.谱聚类用于图片分割第6讲隐马尔科夫模型 HMM 主题模型LDA 1.词潜入和word2vec 2.前向/后向算法 3.HMM的参数学习 4.Baum-Welch算法详解 5.Viterbi算法详解 6.隐马尔科夫模型的应用优劣比较 7.共轭先验分布 https://www.360docs.net/doc/961365313.html,place平滑 9.Gibbs采样详解代码和案例实践： 1.敏感话题分析 2.网络爬虫的原理和代码实现 3.LDA开源包的使用和过程分析 4.HMM用于中文分词

Python金融投资分析实践

Python金融投资分析实践课程介绍 Python是什么？ Python是现流行的一种多用途编程语言，广泛应用于各种非技术和技术领域。为什么选择Python进行金融数据分析？在大数据的时代，金融的数据处理也更多地借助与各种软件，而Python作为一个具有强大库的软件，在金融数据的分析上，也有非常重要的地位。美国银行、美林证券的“石英”项目、摩根大通的“雅典娜”项目，都使用了Python和其他既定技术来构建、改进和维护其核心IT系统，而很多对冲基金也开始大量地使用Python的功能，进行高效的金融应用程序开发与金融分析工作。课程大纲第一课Python是什么？为什么选择Python进行数据分析 Python的简介与环境部署；金融计量计算小例子——多种金融收益率的计算；蒙特卡罗模拟法的欧式期权价值计算第二课如何灵活使用Python来分析数据？ Python的基本数据类型与结构介绍；Numpy数据结构的介绍与使用； Numpy中的金融函数第三课如何使用Python展示金融数据？ Python中的二维绘图：线图、散点图、直方图、股票烛柱图等；三维曲面图第四课如何使用Python处理时间序列？ Pandas库的基本数据结构介绍；时间序列的平滑方法；高频数据的处理第五课我们需要补充点数学基础回归、插值、优化问题、积分与方程求解在Python中的实现第六课我们需要补充点统计学基础统计描述与推断统计学在金融数据上的应用第七课如何利用Python计算投资组合？

投资组合优化的基本理论，有效边界与资本市场线的计算第八课主成分分析（PCA）可以对金融数据做什么？主成分分析技术介绍；利用PCA方法构造股票指数第九课贝叶斯回归在金融学中的作用贝叶斯回归的介绍；黄金投资公司与黄金开采公司的回归分析第十课衍生品定价模型资产定价基本定理；固定短期利率折现计算第十一课金融模型的模拟计算几何布朗模拟；跳跃扩散模拟；平方根扩散模拟第十二课衍生品的价格是多少？欧式期权与美式期权；期权的估值第十三课加入衍生品的投资组合投资组合中衍生品头寸的计算授课讲师何翠仪，毕业于中山大学统计学专业，炼数成金专职讲师。在炼数成金上开设了多门关于数据分析与数据挖掘相关的课程，如《大数据的统计学基础》、《大数据的矩阵基础》《金融时间序列分析》等，也曾到不同的公司开展R语言与数据分析的相关培训。对数据分析有深刻认识，曾与不同领域公司合作，参与到多个数据分析的项目中，如华为、广州地铁等课程环境 Python 2.x 授课对象对金融投资分析有兴趣，有志从事金融行业数据分析，希望探索python在金融行业应用实践的学员；收获预期知道如何利用Python进行金融投资分析，并可以熟练使用Python进行金融投资分析和数据展现

python数据分析学习方法

python数据分析学习方法数据分析是大数据的重要组成部分，在越来越多的工作中都扮演着重要的角色，Python可以利用各种Python库，如NumPy、pandas、matplotlib以及IPython 等，高效的解决各式各样的数据分析问题，那么该如何学习Python数据分析呢？大数据作为一门新兴技术，大数据系统还不完善，市场上存在的资料也很零散，只有少数大数据资深技术专家才掌握真正的大数据技术，老男孩教育徐培成老师拥有丰富的大数据实践经验，掌握大数据核心技术，大数据实战课程体系完善，能够让学员学到真本领！老男孩教育Python与数据分析内容： 1. Python介绍、Python环境安装、Python体验 2. Python基础、语法、数据类型、分支、循环、判断、函数 3. Python oop、多线程、io、socket、模块、包、导入控制 4. Python正则表达式、Python爬虫实现 5. 行列式基础、转置、矩阵定义、矩阵运算、逆矩阵、矩阵分解、矩阵变换、矩阵的秩 6. Python对常用矩阵算法实现 7. Python常用算法库原理与使用、numpy、pandas、sklearn 8. 数据加载、存储、格式处理 9. 数据规整化、绘图与可视化 Python与数据分析是老男孩教育大数据开发课程的一部分，除此之外，老男孩教育大数据开发课程还包括：Java、Linux、Hadoop、Hive、Avro与Protobuf、

ZooKeeper、HBase、Phoenix、Flume、SSM、Kafka、Scala、Spark、azkaban等，如此全面的知识与技能，你还在等什么？赶紧报名学习吧！

【IT专家】python数据分析与挖掘实战

本文由我司收集整编，推荐下载，如有疑问，请与我司联系 python数据分析与挖掘实战 2018/03/29 11 第六章分别使用了LM神经网络和CART 决策树构建了电力窃漏电用户自动识别模型，章末提出了拓展思考--偷漏税用户识别。 ?第六章及拓展思考完整代码https://github/dengsiying/Electric_leakage_users_automatic_identify.git ?项目要求：汽车销售行业在税收上存在多种偷漏税情况导致政府损失大量税收。汽车销售企业的部分经营指标能在一定程度上评估企业的偷漏税倾向，附件数据提供了汽车销售行业纳税人的各个属性和是否偷漏税标识，请结合各个属性，总结衡量纳税人的经营特征，建立偷漏税行为识别模型。 ?项目步骤： ?数据初步探索分析数据预处理模型选择与建立模型比较1.数据初步探索分析?一共124个样本，16个属性。 ?先用Excel看下不同销售类型和销售模式下的输出频率分布。 ? ?图1 不同销售类型下的偷漏税频率分布? ?图2 不同销售模式下的偷漏税频率分布?可以看到所有销售类型和销售模式都有异常偷漏税情况，由图1可以看出来国产轿车异常数最高，但是与正常数相比，可以明显看出来大客车的异常数远高于正常数，说明大客车更多的存在偷漏税情况。同样由图2可以看出来一级代理商、二级及二级以下代理商的更多的多的存在偷漏税情况。 ?接下来用python进行分析。分异常和正常两类看下数值型经营指标。 ?datafile = ‘Taxevasion identification.xls’df = pd.read_excel(datafile)#print(data.describe().T)df_normal = df.iloc[:,3:16][df[u”输出”]==“正常”]df_abnormal=df.iloc[:,3:16][df[u’输出’]==‘异常’]df_normal.describe().T.to_excel(‘normal.xls’)df_abnormal.describe().T.to_excel(‘abn

常用Python数据分析工具汇总

常用Python数据分析工具汇总 Python是数据处理常用工具，可以处理数量级从几K至几T不等的数据，具有较高的开发效率和可维护性，还具有较强的通用性和跨平台性。Python可用于数据分析，但其单纯依赖Python本身自带的库进行数据分析还是具有一定的局限性的，需要安装第三方扩展库来增强分析和挖掘能力。 Python数据分析需要安装的第三方扩展库有：Numpy、Pandas、SciPy、Matplotlib、Scikit-Learn、Keras、Gensim、Scrapy等，以下是对该第三方扩展库的简要介绍： 1. Numpy Python没有提供数组功能，Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数，是Python数据分析的基础，也是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库，且其数据类型对Python数据分析十分有用。 2. Pandas Pandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具，包含Series、DataFrame 等高级数据结构和工具，安装Pandas可使Python中处理数据非常快速和简单。 3. SciPy SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合，包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算等，这些对数据分析和挖掘十分有用。 4. Matplotlib

Matplotlib是强大的数据可视化工具和作图库，是主要用于绘制数据图表的Python库，提供了绘制各类可视化图形的命令字库、简单的接口，可以方便用户轻松掌握图形的格式，绘制各类可视化图形。 5. Scikit-Learn Scikit-Learn是Python常用的机器学习工具包，提供了完善的机器学习工具箱，支持数据预处理、分类、回归、聚类、预测和模型分析等强大机器学习库，其依赖于Numpy、Scipy和Matplotlib等。 6. Keras Keras是深度学习库，人工神经网络和深度学习模型，基于Theano之上，依赖于Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神经网络和各种深度学习模型，如语言处理、图像识别、自编码器、循环神经网络、递归审计网络、卷积神经网络等。 7. Gensim Gensim是用来做文本主题模型的库，常用于处理语言方面的任务，支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算、信息检索等一些常用任务的API接口。 8. Scrapy Scrapy是专门为爬虫而生的工具，具有URL读取、HTML解析、存储数据等功能，可以使用Twisted异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。以上是对Python数据分析常用工具的简单介绍，有兴趣的可以深入学习研究一下相关使用方法！

《Python金融数据挖掘及其应用》教学大纲

《python金融数据挖掘及其应用》课程教学大纲课程代码：学分：5 学时：80（其中：讲课学时：60 实践或实验学时：20 ）先修课程：数学分析、高等代数、概率统计、金融基础知识、Python程序设计基础适用专业：信息与计算科学建议教材：黄恒秋主编.Python金融数据分析与挖掘实战[M]. 北京：人民邮电出版社.2019. 开课系部：数学与计算机科学学院一、课程的性质与任务课程性质：专业方向选修课。课程任务：大数据时代，数据成为决策最为重要的参考之一，数据分析行业迈入了一个全新的阶段。通过学习本课程，使得学生在掌握Python科学计算、数据处理、数据可视化、挖掘建模等基本技能基础上，进一步地扩展应用到较为复杂金融数据处理及挖掘分析任务上，最后进行量化投资实战检验。本课程为Python在金融量化投资领域的具体应用，也是Python 在金融行业应用最为广泛的领域之一，从而使得学生具备一定的行业应用背景及就业技能。二、课程的基本内容及要求本课程教学时数为80学时，5学分；实验20学时,1.25学分。第七章基础案例 1.课程教学内容：（1）股票价格指数周收益率和月收益率的计算；（2）上市公司净利润增长率的计算；（3）股票价、量走势图绘制；（4）股票价格移动平均线的绘制；（5）沪深300指数走势预测；（6）基于主成分聚类的上市公司盈利能力分析。 2.课程的重点、难点：（1）重点：案例的实现思路、算法及程序具体实现；（2）难点：案例的实现算法、程序实现过程中各类数据结构的相互转换。 3.课程教学要求：（1）了解案例实现的基本思路；（2）理解案例实现的具体算法及程序实现，各种数据结构的相互转换并实现程序计算；（3）掌握案例实现的具体过程，包括思路、算法、数据处理、程序计算及结果展现。第八章综合案例一：上市公司综合评价

Python大数据机器实战

关于举办“Python大数据机器学习实战”高级工程师实战培训班的通知地点：北京--时间：12月25-12月28 一、课程学习目标 1.每个算法模块按照“原理讲解→分析数据→自己动手实现→特征与调参”的顺序。 2.“Python数据清洗和特征提取”，提升学习深度、降低学习坡度。 3.增加网络爬虫的原理和编写，从获取数据开始，重视将实践问题转换成实际模型的能力，分享工作中的实际案例或Kaggle案例：广告销量分析、环境数据异常检测和分析、数字图像手写体识别、Titanic乘客存活率预测、用户-电影推荐、真实新闻组数据主题分析、中文分词、股票数据特征分析等。 4.强化矩阵运算、概率论、数理统计的知识运用，掌握机器学习根本。 5.阐述机器学习原理，提供配套源码和数据。 6.以直观解释，增强感性理解。 7.对比不同的特征选择带来的预测效果差异。 8.重视项目实践，重视落地。思考不同算法之间的区别和联系，提高在实际工作中选择算法的能力。 9.涉及和讲解的部分Python库有：Numpy、Scipy、matplotlib、Pandas、scikit-learn、XGBoost、libSVM、LDA、Gensim、NLTK、HMMLearn。二、课程目标本课程特点是从数学层面推导最经典的机器学习算法，以及每种算法的示例和代码实现（Python）、如何做算法的参数调试、以实际应用案例分析各种算法的选择等。三、培训对象大数据分析应用开发工程师、大数据分析项目的规划咨询管理人员、大数据分析项目的IT项目高管人员、大数据分析与挖掘处理算法应用工程师、大数据分析集群运维工程师、大数据分析项目的售前和售后技术支持服务人员

智慧树知到《大数据分析的python基础》章节测试答案

智慧树知到《大数据分析的python基础》章节测试答案第一章 1、Python语言是一种高级语言。 A:对 B:错答案: 对 2、Jupyter notebook中运行单元格的方法有哪几种？( ) A:Enter B:Shift+Enter C:Ctrl+Enter D:F5 答案: Shift+Enter,Ctrl+Enter 3、Jupyter notebook的记事本文件扩展名为：( ) A:m B:py C:pyc D:ipynb 答案: ipynb 4、Jupyter notebook 中的助手需要额外安装。 A:对 B:错答案: 对

5、Python安装扩展库常用的是（）工具 A:setup B:update C:pip D:run 答案: pip 6、关于Python语言的注释，以下选项中描述错误的是：（） A: Python语言有两种注释方式:单行注释和多行注释 B:Python语言的单行注释以#开头 C:Python语言的单行注释以单引号开头 D:Python语言的多行注释以'''(三个单引号)开头和结尾答案: Python语言的单行注释以单引号开头 7、以下选项中，不是pip工具进行第三方库安装的作用的是：( ) A:安装一个库 B:卸载一个已经安装的第三方库 C:列出当前系统已经安装的第三方库 D:脚本程序转变为可执行程序答案: 脚本程序转变为可执行程序 8、安装一个库的命令格式是：( ) A:pip uninstall <拟卸载库名> B:pip -h C:pip install <拟安装库名》

D: Pip download <拟下载库名> 答案: pip install <拟安装库名》 9、标准的缩进格式是Python的语法之一。 A:对 B:错答案: 对 10、下列导入第三库的操作中正确的是：( ) A:import numpy B:import numpy as np C:from matplotlib import pyplot D:from urllib.request import urlopen 答案: import numpy,import numpy as np,from matplotlib import pyplot,from urllib.request import urlopen 第二章 1、Python 3.6.5版本的保留字总数是：（） A:33 B:27 C:16 D:29 答案: 33 2、以下选项中，不是Python语言保留字的是：（） A:while B:except

常用的Python数据分析工具

常用的Python数据分析工具 Python是数据处理常用工具，可以处理数量级从几K至几T不等的数据，具有较高的开发效率和可维护性，还具有较强的通用性和跨平台性。Python可用于数据分析，但其单纯依赖Python本身自带的库进行数据分析还是具有一定的局限性的，需要安装第三方扩展库来增强分析和挖掘能力。 Python数据分析需要安装的第三方扩展库有：Numpy、Pandas、SciPy、Matplotlib、Scikit-Learn、Keras、Gensim、Scrapy等，以下是对该第三方扩展库的简要介绍： 1. Numpy Python没有提供数组功能，Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数，是Python数据分析的基础，也是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库，且其数据类型对Python数据分析十分有用。 2. Pandas Pandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具，包含Series、DataFrame 等高级数据结构和工具，安装Pandas可使Python中处理数据非常快速和简单。 3. SciPy SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合，包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算等，这些对数据分析和挖掘十分有用。 4. Matplotlib

人工智能时代Python数据挖掘数据分析路线

人工智能时代Python数据挖掘数据分析路线随着人工智能时代的到来，Python成为最具发展前景的编程语言，它凭借易学、易读、简单直接、难度低的优势迅速发展起来，已经与Java，C，C++成为全球前5大流行编程语言之一，所以也越来越多的人趁着热度学起了Python数据挖掘，那么你知道在人工智能时代学习Python数据挖掘分析都需要学什么吗？来跟我一起科普一下吧。第一部分是Python基础部分，主要是环境的搭建，库的安装，基础语法的了解，学习时间2周包括Python开发环境的搭建（使用Anaconda+pycharm，安装该环境包含了上课所需要的所有库，即包含numpy、pandas、scipy、matplotlib、scikit-learn等等，网上搜索Anaconda、pycharm即可获取安装。）基础语法的了解，语言的示例和规范，变量、常量、运算符、表达式相关基础知识。

第二部分是Python数据挖掘的基础，主要是python数据分析相关库的学习和应用，学习时间2周 Python数据挖掘基础主要是对数据分析相关库的使用，比如数据整理需要用到numpy和pandas库，数据描述与分析分析则主要用到pandas库，用Scipy处理非结构化数据，使用回归线性模型和回归树模型进行预测等等用python做数据分析和数据挖掘的库的应用。第三部分是Python做文本挖掘及案例分析，主要是python爬虫的学习和应用，学习时间2周数据分析离不开数据采集和爬取。第三部分主要是教如何利用Python进行网络爬虫，以及通过案例学习文本分类和聚类相关知识。学习时间2周第四部分是Python数据挖掘案例，主要通过讲解案例和动手实践案例，达到知识的融会贯通的应用。学习时间2周第四部分主要是动手、实践，将上面学习到的理论知识得以应用。第四部分案例覆盖决策树、朴素贝叶斯、最近邻、随机森林、支持向量机、神经网络等重要的数据挖掘方法。拟完成的案例包括不限于以下：使用关联规则进行购物篮分析、垃圾邮件的识别、图像识别、Iris数据挖掘的各种方法比较、电影或者图书推荐系统构建、屏蔽网页内容、街景识别和分类、手写文字的识别、最近邻回归进行预测、降维的各种方法、k-means聚类和中位数聚类等等。含经典编程写算法和scikit-learn等。最后，除了系统的学习上述相关知识之外，最主要的还是要复习，实践，实践，实践，最后才能真正出师，成为Python数据分析和数据挖掘高手。祝各位都能早日成为高手，实现高薪就业。

python数据分析与挖掘

经过数据探索与数据预处理，得到了可以直接建模的数据。根据挖掘目标和数据形式可以建立模型，包括：分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式和偏差检测等。分类与预测分类和预测是预测问题的两种主要类型，分类主要是预测分类标号（离散属性），而预测主要是建立连续值函数模型，预测给定自变量对应的因变量的值。分类分类是构造一个分类模型，输入样本的属性值，输出对应的类别，将每个样本映射到预先定义好的类别。分类模型建立在已有类标记的数据集上，模型在已有样本上的准确率可以方便的计算，所以分类属于有监督的学习。分类算法分两步：第一步是学习，通过归纳分析训练样本集来建立分类模型得到分类规则；第二步是分类，先用已知的测试样本集评估分类规则的准确率，如果可以接受，则用该模型对未知标号的待测样本集进行预测。预测预测是指建立两种或两种以上变量间相互依赖的函数模型，然后进行预测或控制。预测模型也分两步，第一步是通过训练集建立预测属性的函数模型；第二步在模型通过检验后进行预测或控制。常用分类与预测算法

聚类分析与分类不同，聚类分析是在没有给定划分类别的情况下，根据数据相似度进行样本分组的一种方法。与分类模型需要使用有类标记样本构成的训练数据不同，聚类模型可以建立在无类标记的数据上，是一种非监督的学习方法。聚类的输入是一组未被标记的样本，聚类根据数据自身的距离或相似度将其划分为若干组，划分的原则是组内距离最小化而组间（外部）距离最大化。常用聚类分析算法

关联规则关联规则分析是数据挖掘中最活跃的研究方法之一，目的是在一个数据集中找出各项之间的关联关系，而这种关系并没有在数据中直接表示出来。比如一个常见的例子，在美国，一般都是男士下班后顺便去买尿布，而他们通常会顺带买啤酒，那么超市就把啤酒摆放在靠近婴儿尿布的位置，满足了客户的体验，更提高了业绩。就是通过大量的历史数据的分析，得到这两种商品之前的密切关联，因而做出上面的决时序模式

《Python数据分析与挖掘基础》教学大纲

《python数据分析与挖掘基础》课程教学大纲课程代码：学分：4 学时：64（其中：讲课学时：42 实践或实验学时：22）先修课程：数学分析、高等代数、概率统计、Python程序设计基础适用专业：信息与计算科学建议教材：黄恒秋主编.Python金融数据分析与挖掘实战[M]. 北京：人民邮电出版社.2019. 开课系部：数学与计算机科学学院一、课程的性质与任务课程性质：专业方向选修课。课程任务：大数据时代，数据成为决策最为重要的参考之一，数据分析行业迈入了一个全新的阶段。通过学习本课程，使得学生能够掌握Python科学计算、数据处理、数据可视化、挖掘建模等基本技能，能够针对基本的数据挖掘问题与样例数据，调用Python中的第三方扩展包Numpy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn及关联规则算法代码，进行处理、计算与分析，从而为其他的专业领域课程或者复杂应用问题提供基础支撑。二、课程的基本内容及要求本课程教学时数为64学时，4学分；实验22学时，1.375学分。第一章Python基础 1.课程教学内容：（1）Python及其发行版Anaconda的安装与启动、Spyder开发工具的使用和Python 新库的安装方法；（2）Python基本语法和数据结构。 2.课程的重点、难点：（1）重点：Python基本语法和数据结构的灵活运用；（2）难点：Python数据结构的灵活运用。 3.课程教学要求：（1）了解Python的安装及界面基本使用技能；（2）理解Python基本数据结构及方法的使用；（3）掌握Python基本数据结构的使用技能及循环、条件语句的应用。第二章科学计算包Numpy 1.课程教学内容：（1）导入并使用Numpy创建数组；

Python与大数据专业分析课件(470P).doc

Python与大数据专业分析课件（470P） Python与大数据分析计算机信息学院Python大数据专业友情提示上课时间请勿：请将您手机改为震动避免在课室里使用手机交谈其他事宜随意进出教室请勿在室内吸烟上课时间欢迎：提问题和积极回答问题随时指出授课内容的不当之处Python与大数据分析Python基础（次课）网络爬虫（次课）期中随堂上机考试（次课）金融数据分析案例（次课）文本数据分析案例（次课）图像数据分析（次课）自我介绍刘宁宁对外经济贸易大学信息学院讲师。专注于对图像分类(VisualObjectClassification)、文本处理(NaturalLanguageProcessing)、模式识别(PatternRecognition)等方面的研究。 com为什么大数据首选是Python呢？第一部分初识Python 第二部分基本概念变量、注释、print函数、数据类型、算术运算符、类型转换第三部分数据的容器列表、元组、字典、集合第四部分控制结构与推导式第五部分数据的读写操作第六部分错误类型和异常捕获第七部分字符编码问题处理第八部分编写函数处理数据第九部分变量作用域第十部分Python中的模块第十一部分Python中的类第十五部分Numpy基础知识第十六部分Pandas数据分析第十三部分正则表达式第十四部分日期数据的处理Python语言的诞生和发展历史Python语言的特点运行环境及安装Python语言的诞生和发展历史Python语言是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言Python语言是数据分析师的首选数据分析语言也是智能硬件的

首选语言数据分析创建复杂的Web应用程序游戏开发动画电影效果网站开发智能硬件开发Python与蟒蛇有关？GuidovanRossum于年在荷兰国家数学和计算机科学研究所设计出来的Python语言的诞生BBCMontyPythonlsquosFlyingCircus（蒙提middot派森的飞行马戏团）GuidovanRossum（人称龟叔）Python版本于年月发布。在年月Python发布此版本没有完全兼容之前的PythonPython也因此分为了Python派系和Python派系两大阵营Python语言的发展历史TIOBEINDEX:编程语言流行程度排行榜Python语言的TIOBEINDEXPython曾在年和年两度被TIOBE排行榜评为年度编程语言现已成为了第五大流行编程语言（截至年月）Python语言的TIOBEINDEXPython语言的特点优点一：优雅、简单、明确（减少花哨、晦涩或以炫技为目的的代码）让数据分析师们摆脱了程序本身语法规则的泥潭更快的进行数据分析C语言Python语言优点二：强大的标准库完善的基础代码库覆盖了网络通信、文件处理、数据库接口、图形系统、XML处理等大量内容被形象地称为内置电池（batteriesincluded）Python使用者调包侠优点三：良好的可扩展性大量的第三方模块覆盖了科学计算、Web开发、数据接口、图形系统等众多领域开发的代码通过很好的封装也可以作为第三方模块给别人使用。如Pandas、Numpy、Seaborn、Scikitlearn等等优点四：免费、开源缺点一：运行速度慢缺点二：加密难缺点三：缩进规则缺点四：多线程灾难Python语言的缺点Python语言与Java动态类型和静态类