C02 利用Python实现大数据分析与数据挖掘技术培训(5天)
Python大数据处理与分析实战指南
Python大数据处理与分析实战指南第一章：引言随着大数据时代来临，数据处理与分析成为了各行业中的热门话题。
Python作为一种简洁而强大的编程语言，被广泛应用于大数据领域。
本指南将带领读者从零开始，掌握Python在大数据处理与分析中的实战技巧。
第二章：Python基础知识回顾在开始实战之前，我们先回顾一些Python的基础知识。
本章将介绍Python的数据类型、函数、条件语句以及循环结构等基本概念，为读者打下坚实的基础。
第三章：Python与数据获取数据获取是大数据处理与分析的第一步。
本章将介绍Python在数据获取方面的常用库和技巧，如网络爬虫、API调用等。
同时，我们还会介绍一些常见的数据获取场景，并给出相应的解决方案。
第四章：数据预处理与清洗在进行数据分析之前，数据预处理与清洗是必不可少的环节。
本章将介绍Python在数据预处理与清洗方面的一些常见技术，如数据去重、缺失值处理、异常值检测等。
此外，我们还会介绍一些常用的数据预处理工具和库。
第五章：数据可视化数据可视化是数据分析中非常重要的一环。
本章将介绍Python 在数据可视化方面的一些常用工具和库，如Matplotlib、Seaborn 等。
我们将学习如何使用这些工具来展示数据、发现数据中的规律，并给出相应的案例分析。
第六章：统计分析与机器学习统计分析与机器学习是数据分析的核心内容之一。
本章将介绍Python在统计分析与机器学习方面的一些常用库和算法，如NumPy、scikit-learn等。
我们将学习如何使用这些工具来进行数据分析、建立模型，并给出相应的实例分析。
第七章：大数据处理工具与技术对于大规模的数据处理与分析，Python需要借助一些大数据处理工具与技术来提高效率。
本章将介绍Python在大数据处理方面的一些常用工具和技术，如Hadoop、Spark等。
我们将学习如何使用这些工具来处理大规模的数据，并给出相应的实战案例。
第八章：实战项目：航班数据分析本章将以航班数据分析为例，展示Python在大数据处理与分析中的实战技巧。
python数据分析实训报告总结Python实训周总结精品文档
python数据分析实训报告总结Python实训周总结精品文档Python数据分析实训报告总结1. 概述本文是对Python数据分析实训周的总结报告，旨在对实训期间所学内容进行回顾与总结，并对实训成果进行评估和展望。
2. 实训内容在本次数据分析实训中，我们学习了Python语言的基本语法和数据分析相关的库，如NumPy、Pandas和Matplotlib等。
同时，我们还学习了数据清洗、数据预处理、特征提取和模型构建等数据分析的关键步骤和方法。
3. 实训过程在实训过程中，我们首先学习了Python语言的基本语法和常用的数据结构，例如列表、字典和元组等。
通过实际编程练习，我们掌握了Python的基本操作和常用函数的使用。
接着，我们深入学习了NumPy库，了解了其数组对象和相关的运算功能。
通过使用NumPy，我们能够高效地进行数组操作和运算，提升了计算效率。
然后，我们学习了Pandas库，掌握了其数据结构和数据操作的方法。
Pandas提供了灵活且高效的数据处理工具，使得我们能够方便地进行数据清洗、重塑和分析。
此外，我们还学习了Matplotlib库，用于数据可视化。
通过Matplotlib，我们能够将数据以图表的形式进行展示，进一步深入理解数据的特征和趋势。
在学习了基本的库之后，我们开始进行实际的数据分析项目。
通过选择合适的数据集，我们首先进行了数据的清洗和预处理，包括缺失值处理、异常值处理和数据类型转换等。
接着，我们进行了特征提取和特征工程，在选择了合适的特征之后，我们使用机器学习模型对数据进行建模和预测。
通过调整参数和模型选择，我们提高了模型的准确性和泛化能力。
最后，在实训的最后一天，我们进行了对整个实训过程的总结和复盘。
我们将在这一周所学到的知识进行总结，并对未来学习和应用的方向进行展望。
4. 实训成果通过这一周的数据分析实训，我们不仅掌握了Python语言的基本语法和数据分析相关的库，还学会了如何进行完整的数据分析流程，包括数据清洗、特征提取和模型构建等。
《Python大数据分析与挖掘案例实战》教学大纲
《python大数据分析与挖掘案例实战》课程教学大纲课程代码：学分：6学时：96（其中：讲课学时：71 实践或实验学时：25 ）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、Python 大数据分析与挖掘基础适用专业：信息与计算科学建议教材：黄恒秋主编.Python大数据分析与挖掘实战(微课版)[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、机器学习与深度学习等基本技能基础上，进一步地扩展应用到金融、地理信息、交通、文本、图像、GUI应用开发等实际问题或具体领域。
本课程为Python在大数据常见领域的具体应用，也是Python在职业技能的重要组成部分，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96学时，6学分；实验25学时,1.56学分。
第7章基于财务与交易数据的量化投资分析1.课程教学内容：（1）上市公司综合评价、优质股票选择、量化投资等基本概念；（2）基于总体规模与效率指标的主成分分析综合评价方法；（3）股票技术指标分析及程序计算（4）数据预处理及训练、测试样本划分、逻辑回归模型应用（5）量化投资策略设计实现及结果分析。
2.课程的重点、难点：（1）重点：业务数据理解、指标数据的选择、预处理、程序实现；（2）难点：业务数据理解、模型的理解、场景应用。
3.课程教学要求：（1）了解上市公司综合评价的基本概念及模型、股票技术分析指标概念及计算方法；（2）理解业务数据、指标数据选取、预处理、量化投资设计的基本原理、原则及流程；（3）掌握指标数据选取、预处理、程序实现、量化投资策略设计实现的全部流程。
Python中的数据挖掘和分析案例
Python中的数据挖掘和分析案例数据挖掘和分析作为数据科学领域的重要组成部分，在Python编程语言中得到了广泛的应用。
Python提供了众多强大的数据处理和分析库，如NumPy、Pandas和Scikit-learn，使得数据挖掘和分析变得更加便捷和高效。
本文将介绍Python中一些实际应用的数据挖掘和分析案例。
案例一：销售数据分析假设我们拥有一家电子产品的销售公司，我们想要通过分析历史销售数据来预测将来的销售额。
我们可以使用Python中的Pandas和Scikit-learn库来实现这个任务。
首先，我们可以使用Pandas库来加载和清洗销售数据。
Pandas提供了各种数据操作和处理的功能，比如数据过滤、排序和去重。
接下来，我们可以使用Scikit-learn库中的线性回归模型来建立销售额的预测模型。
我们可以将历史销售额作为自变量，将其他相关因素（如广告投入、季节性因素等）作为因变量，通过训练模型来得到销售额的预测结果。
最后，我们可以使用模型来预测未来某个时间段的销售额，并根据预测结果来制定相应的销售策略。
案例二：文本情感分析文本情感分析是一种可以帮助我们理解用户对某个产品或服务的情感倾向的技术。
Python中的自然语言处理库NLTK和情感分析库TextBlob可以帮助我们实现文本情感分析。
我们可以使用NLTK库来对文本数据进行分词、去除停用词和词性标注等预处理操作。
然后，我们可以将预处理后的文本数据利用TextBlob库进行情感分析。
TextBlob库提供了一种简单而有效的情感分析方法，可以将文本数据分类为积极、消极或中性。
通过对大量用户评论或社交媒体数据的情感分析，我们可以了解用户对产品或服务的看法和反馈，为改进和优化提供参考和指导。
案例三：图像分类Python中的机器学习库Keras和深度学习库TensorFlow可以帮助我们实现图像分类任务。
图像分类是指将输入的图像划分为不同的类别。
使用Python进行数据挖掘的入门教程
使用Python进行数据挖掘的入门教程数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现有用信息的技术。
随着互联网的发展和数据量的爆炸式增长，数据挖掘在各个领域的应用越来越广泛。
Python作为一种简单易学的编程语言，拥有丰富的数据挖掘工具和库，因此成为了数据挖掘的首选语言之一。
本文将介绍如何使用Python进行数据挖掘，并给出一些实例来帮助读者更好地理解和应用。
1. 数据准备在进行数据挖掘之前，首先需要准备好相关的数据。
数据可以来自于各种渠道，比如数据库、文件、API等。
Python提供了许多库来处理不同类型的数据源，例如pandas库用于处理结构化数据，numpy库用于处理数值计算，scikit-learn库用于机器学习等。
根据具体的数据源和需求，选择合适的库进行数据准备工作。
2. 数据清洗数据清洗是数据挖掘的重要步骤，它包括处理缺失值、异常值、重复值等。
Python提供了丰富的工具和库来进行数据清洗，例如pandas库中的dropna()函数可以删除包含缺失值的行或列，fillna()函数可以用特定的值填充缺失值。
此外，还可以使用numpy库中的函数来处理异常值，例如使用percentile()函数来识别和处理离群值。
3. 特征选择在进行数据挖掘之前，需要选择合适的特征来建立模型。
特征选择是从原始数据中选择最相关的特征，以提高模型的准确性和效果。
Python提供了许多库和方法来进行特征选择，例如scikit-learn库中的SelectKBest类可以根据统计学方法选择最好的K个特征，SelectFromModel类可以根据模型选择最重要的特征。
4. 模型建立选择好特征后，可以开始建立模型。
Python提供了丰富的机器学习库和算法，例如scikit-learn库中的DecisionTreeClassifier类可以建立决策树模型，LogisticRegression类可以建立逻辑回归模型，RandomForestClassifier类可以建立随机森林模型等。
《Python大数据分析与挖掘基础》教学大纲
《python大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大数据分析与挖掘实战（微课版）[M]. 北京：人民邮电出版社.2020.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，初步掌握深度学习框架TensorFlow2.0安装及多层神经网络、卷积神经网络、循环神经网络基本原理及应用举例程序实现，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Numpy1.课程教学内容：（1）导入并使用Numpy创建数组；（2）数组的运算、切片、连接及存取、排序与搜索；数组相关属性与方法；（3）矩阵及线性代数运算。
使用Python进行数据挖掘和分析
使用Python进行数据挖掘和分析第一章：数据挖掘与分析的基础数据挖掘和分析是通过运用统计、数学和机器学习等方法，从大量数据中发现有用的信息和模式，以支持决策和洞察业务问题。
Python是一种高级编程语言，具有丰富的数据处理、数据分析和可视化工具，成为数据科学家的首选语言。
1.1 Python的优势Python有着广泛的库和包，如NumPy、Pandas、Scikit-learn等，提供了强大的数值计算和数据处理能力。
此外，Python还有简洁易读的语法和丰富的社区支持，为数据挖掘和分析提供了便利。
1.2 数据挖掘与分析的流程数据挖掘与分析可以分为数据预处理、特征工程、模型选择和评估等不同阶段。
在Python中，我们可以使用相应的库和工具来完成每个阶段的任务。
第二章：数据预处理2.1 数据加载和清洗Python的Pandas库提供了强大的数据结构和数据分析工具，可以方便地加载和处理各种格式的数据，如CSV、Excel、JSON等。
同时，我们可以使用Pandas中的函数和方法来进行数据清洗，包括数据去重、处理缺失值、异常值等。
2.2 数据转换和规范化在数据预处理过程中，我们通常需要对数据进行转换和规范化，使其适合后续的分析和建模。
Python的Scikit-learn库提供了多种数据转换的方法和函数，如标准化、归一化、one-hot编码等，可根据需求进行选择。
第三章：特征工程3.1 特征选择特征选择是在特征工程中的重要一环，通过选择最相关的特征，可以提高模型的准确性和解释性。
Python的Scikit-learn库提供了多种特征选择的方法和函数，包括相关性分析、卡方检验、递归特征消除等。
3.2 特征构建除了选择已有的特征，我们还可以通过构建新的特征来提升模型的性能。
Python的Pandas库提供了强大的数据处理和处理函数，可以根据需求进行特征的组合、分割、离散化等操作。
第四章：模型选择和评估4.1 建立模型在进行数据挖掘和分析时，我们通常需要选择合适的模型来解决问题。
如何使用Python进行数据挖掘
如何使用Python进行数据挖掘数据挖掘是指从大量数据中提取有用信息和知识的过程。
Python 作为一种多功能编程语言，拥有强大的数据分析和处理能力，适合用于数据挖掘工作。
在本文中，我们将探讨如何使用Python进行数据挖掘，包括数据预处理、特征工程、模型建立和评估等方面的内容。
一、数据准备和预处理在进行数据挖掘之前，首先需要对数据进行预处理。
这包括数据清洗、数据转换和数据集成等步骤。
Python中有许多库可以帮助我们完成这些工作，比如pandas和numpy等。
1.数据清洗数据清洗是指对数据中的错误、缺失或重复值进行处理。
在Python中，我们可以使用pandas库中的函数来进行数据清洗。
比如，可以使用dropna函数来删除缺失值，使用duplicated函数来删除重复值。
2.数据转换数据转换是指将原始数据转换成适合挖掘的格式。
在Python中，我们可以使用pandas库中的函数来进行数据转换。
比如，可以使用map函数对数据进行映射，使用apply函数对数据进行函数操作。
3.数据集成数据集成是指将来自不同数据源的数据进行整合。
在Python中，我们可以使用pandas库中的函数来进行数据集成。
比如，可以使用merge函数将不同数据源的数据进行合并。
二、特征工程特征工程是指对原始数据进行特征提取、转换和选择，以便用于建立模型和进行数据挖掘。
在Python中，我们可以使用sklearn库中的函数来进行特征工程。
比如，可以使用SelectKBest函数进行特征选择，使用PolynomialFeatures函数进行特征转换。
三、模型建立和评估在进行数据挖掘时，我们需要建立模型来对数据进行分析和预测。
在Python中，我们可以使用sklearn库中的函数来建立和评估模型。
比如，可以使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集，使用GridSearchCV函数对模型进行调参。
以上是关于如何使用Python进行数据挖掘的简要介绍。
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Python实现大数据挖掘技术培训
【课程目标】
Python已经成为数据分析和数据挖掘的首选语言，作为除了Java、C/C++/C#外最受欢迎的语言。
本课程基于Python工具来实现大数据的数据分析和数据挖掘项目。
基于业务问题，在数据挖掘标准过程指导下，采用Python分析工具，实现数据挖掘项目的每一步操作，从数据预处理、数据建模、数据可视化，到最终数据挖掘结束，帮助学员掌握Python用于数据挖掘，提升学员的数据化运营及数据挖掘的能力。
通过本课程的学习，达到如下目的：
1、全面掌握Python语言以及其编程思想。
2、掌握常用扩展库的使用，特别是数据挖掘相关库的使用。
3、学会使用Python完成数据挖掘项目整个过程。
4、掌握利用Python实现可视化呈现。
5、掌握数据挖掘常见算法在Python中的实现。
【授课时间】
5天时间
（全部模块讲完需要5天时间，可以根据时间需求拆分内容模块）。
【授课对象】
业务支持部、IT系统部、大数据系统开发部、大数据分析中心、网络运维部等相关技术人员。
【学员要求】
课程为实战课程，要求：
1、每个学员自备一台便携机(必须)。
2、便携机中事先安装好Excel 2010版本及以上。
3、便携机中事先安装好Python 3.6版本及以上。
注：讲师现场提供开源的安装程序、扩展库，以及现场分析的数据源。
【授课方式】
语言基础 +挖掘模型 +案例演练+开发实践+可视化呈现
采用互动式教学，围绕业务问题，展开数据分析过程，全过程演练操作，让学员在分析、分享、讲授、总结、自我实践过程中获得能力提升。
【课程大纲】
第一部分：Python语言基础
目的：掌握基本的Python编程思想与编程语句，熟悉常用数据结构的操作
1、Python简介
2、开发环境搭建
Python的安装
扩展库的安装
3、掌握Python的简单数据类型
字符串的使用及操作
整数、浮点数
4、掌握基本语句：
if、while、for、print等
基本运算：
函数定义、参数传递、返回值
5、掌握复杂的数据类型：列表/元组
列表操作：访问、添加、修改、删除、排序
列表切片、复制等
列表相关的函数、方法
元组的应用
6、复杂数据类型：字典
创建、访问、修改、删除、遍历
字典函数和方法
7、复杂数据类型：集合
8、掌握面向对象编程思想
创建类、继承类
模块
9、函数定义、参数传递、返回值
10、标准库与扩展库的导入
11、异常处理:try-except块
演练：基本的Python编程语句
第二部分：Python语言与数据挖掘库
目的：掌握数据集结构及基本处理方法，进一步巩固Python语言
1、数据挖掘常用扩展库介绍
Numpy数组处理支持
Scipy矩阵计算模块
Matplotlib数据可视化工具库
Pandas数据分析和探索工具
StatsModels统计建模库
Scikit-Learn机器学习库
Keras深度学习（神经网络）库
Gensim文本挖掘库
2、数据集读取与操作：读取、写入
读写文本文件
读写CSV文件
读写Excel文件
从数据库获取数据集
3、数据集的核心数据结构（Pandas数据结构）
DataFrame对象及处理方法
Series对象及处理方法
演练：用Python实现数据的基本统计分析功能
第三部分：数据可视化处理
目的：掌握作图扩展库，实现数据可视化
1、常用的Python作图库
Matplotlib库
Pygal库
2、实现分类汇总
演练：按性别统计用户人数
演练：按产品+日期统计各产品销售金额
3、各种图形的画法
直方图
饼图
折线图
散点图
4、绘图的美化技巧
演练：用Python库作图来实现产品销量分析，并可视化
第四部分：数据挖掘基础
目的：掌握数据挖掘标准流程
1、数据挖掘概述
2、数据挖掘的标准流程（CRISP-DM）
商业理解
数据准备
数据理解
模型建立
模型评估
模型应用
3、数据挖掘常用任务与算法
案例：用大数据实现精准营销的项目过程
第五部分：数据理解和数据准备
目的：掌握数据预处理的基本环节，以及Python的实现
1、数据预处理
异常值处理：3σ准则，IQR准则
缺失值插补：均值、拉格朗日插补
数据筛选/抽样
数据的离散化处理
变量变换、变量派生
2、数据的基本分析
相关分析：原理、公式、应用
方差分析：原理、公式、应用
卡方分析：原理、公式、应用
主成分分析：降维
案例：用Python实现数据预处理及数据准备
第四部分：分类预测模型实战
1、常见分类预测的模型与算法
2、如何评估分类预测模型的质量
查准率
查全率
ROC曲线
3、逻辑回归分析模型
逻辑回归的原理
逻辑回归建模的步骤
逻辑回归结果解读
案例：用sklearn库实现银行贷款违约预测
4、决策树模型
决策树分类的原理
决策树的三个关键问题
决策树算法与实现
案例：电力窃漏用户自动识别
5、人工神经网络模型（ANN）
神经网络概述
神经元工作原理
常见神经网络算法（BP、LM、RBF、FNN等）
案例：神经网络预测产品销量
6、支持向量机（SVM）
SVM基本原理
维灾难与核心函数
案例：基于水质图像的水质评价
7、贝叶斯分析
条件概率
常见贝叶斯网络
第五部分：数值预测模型实战
1、常用数值预测的模型
通用预测模型：回归模型
季节性预测模型：相加、相乘模型
新产品预测模型：珀尔曲线与龚铂兹曲线
2、回归分析概念
3、常见回归分析类别
第六部分：聚类分析（客户细分）实战
1、客户细分常用方法
2、聚类分析（Clustering）
聚类方法原理介绍及适用场景
常用聚类分析算法
聚类算法的评价
案例：使用SKLearn实现K均值聚类
案例：使用TSNE实现聚类可视化
3、RFM模型分析
RFM模型，更深入了解你的客户价值
RFM模型与市场策略
案例：航空公司客户价值分析
第七部分：关联规则分析实战
1、关联规则概述
2、常用关联规则算法
3、时间序列分析
案例：使用apriori库实现关联分析
案例：中医证型关联规则挖掘
第八部分：案例实战（学员主导，老师现场指导）
1、电商用户行为分析及服务推荐
2、基于基站定位数据的商圈分析
结束：课程总结与问题答疑。