Python数据分析与应用-教学大纲
《数据分析基础—Python实现》—教学大纲
第 16 周 复习
内容框架和学习
2
和学习要点。
要点
结束
期末考试：闭卷 期末考试
笔试。
注：1. 教学进度和时数可根据教学情况做适当调整。 2. 学生学习要求包括教材阅读、参考书目阅读、课程作业、课后练习等；
课程负责人（签字）： 基层教学组织（教研室）负责人（签字）： 学院（系）、部主管领导（签字）： 学院（系）、部（盖章）
Python 练习。 课后习题作业。
第 12 周 第 13 周 第 14 周 第 15 周
第6章 思政要点
回归分析是根据变量间关系建模的统计方法。利用宏观经济和社会 数据说明回归分析的具体应用，阐述回归分析在国家经济和社会政 策制定的作用。
散点图的绘制及其
应用。相关系数的
变量间关系的分
相关与回 析。一元线性回 归分析 归建模。Python
相结合 统计学是一门应用性很强的学科。在内容讲授过程中，应注意对学生正确 统计理念塑造，这就需要将思政建设的内容与课程内容和知识传授的理念相结 合，其中的关键是授课教师应加强自身的政治素养和正确理念的提升，通过知 识传授将正确的价值观传递给学生，引导学生科学合理地应用统计解决实际问 题。 ⚫ 树立正确的统计理念，将统计方法与实事求是的理念相结合 统计学课程的内容涵盖数据收集、处理、分析并得出结论。要树立正确的统 计理念，就应始终本着实事求是的态度，要实事求是地收集数据，避免弄虚作假。 在数据分析中应科学合理地使用统计方法，避免主观臆断。在对数据分析结果的
意事项。
类别数据的可视化
图形。用 Python 绘
Python 练习。 课后习题作业。
图。
数值数据的可视化 图形。用 Python 绘
Python 练习。 课后习题作业。
《Python数据分析》教学大纲
Python数据分析教学大纲课程编号：XXXXXXXX课程名称：Python数据分析与实践英文名称：Python Data analysis and Practice课程类型：专业课课程要求：学时/学分：48/3 （讲课学时：32 上机学时：16）适用专业：信息管理与信息系统、电子商务、计算机科学与技术01课程的性质和教学目的Python是信管、电子商务、计算机科学与技术专业学生进行数据分析所需要掌握基础性语言和分析工具，是未来学生掌握大数据分析技术的学习基础。
本课程在教学内容方面着重以Python语言讲解及Python语言数据分析工具包应用为主。
通过一系列的Python语言数据分析训练项目，培养学生具有一定的Python语言数据分析理解和应用实践能力。
02课程与其他课程的联系本课程的先修课程为Java语言，后续课程为大数据技术导论和Hadoop在大数据中应用。
Java语言是Python语言学习的基础，Python数据分析知识为后续的大数据技术导论和Hadoop在大数据中的应用奠定基础。
03课程教学目标1．学习Python基本编程语言知识，了解Python在互联网和智能商务分析中的应用。
2．掌握Python机器学习基础库，具有应用Python语言解决数据分析中实际问题能力。
3.掌握网络数据抓取技术，Python数据库应用开发，实现Python数据可视化操作，提高数据收集和数据分析能力。
4.掌握Python地理信息系统数据分析能力，具有应用Python解决地理信息问题能力。
5.应用Python编程技术进行电子商务企业运营、信息技术创新创业提供技能准备。
05其他教学环节（课外教学环节、要求、目标）1.案例分析针对教学内容，本课程选取具体商业数据作为案例，完成相应的Python 语言编程操作，更好的理解知识点。
2.上机实验针对教学中Python基本语句练习、面向对象编程、网络数据抓取、文本文件操作、数据库操作、数据可视化操作、Python机器学习—有监督学习算法与无监督学习算法、Python地理空间分析进行上机实验，分次计算上机成绩。
2024版Python数据分析与应用全书教案[1]
![2024版Python数据分析与应用全书教案[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/46c6be5e5e0e7cd184254b35eefdc8d377ee1470.png)
2024/1/29
Python数据分析与应用的重要性
01
介绍Python在数据分析领域的应用，以及数据分析在当今社会
的重要性。
Python数据分析工具
02
简要介绍Python中常用的数据分析工具，如NumPy、Pandas、
Matplotlib等。
课程内容与结构
03
概述本课程的主要内容和结构，包括数据预处理、数据可视化、
绘制高级图表
使用`seaborn`库绘制热力 图、箱线图、小提琴图等 高级图表。
交互式可视化
使用`plotly`或`bokeh`库 创建交互式可视化，支持 鼠标悬停、拖拽、缩放等 操作。
探索性数据分析
使用统计量和图表对数据 进行初步分析，如分布、 趋势、关联等。
2024/1/29
15
数据统计与描述性分析
25
深度学习应用案例
2024/1/29
图像分类与目标检测 通过具体案例展示如何使用CNN进行图像分类和目标检测， 包括数据集准备、模型构建、训练和评估等步骤。
自然语言处理 通过具体案例介绍如何使用RNN进行自然语言处理任务， 如文本分类、情感分析等，并展示相关技术和方法的应用。
生成模型应用 通过具体案例展示如何使用GAN进行图像生成和风格迁移 等任务，并探讨生成模型在其他领域的应用前景。
统计分析、机器学习等方面的内容。
4
教学目标与要求
01 知识与技能目标
通过本课程的学习，学生应掌握Python数据分析 的基本知识和技能，包括数据清洗、数据转换、 数据可视化、统计分析等方面的能力。
02 过程与方法目标
培养学生运用Python进行数据分析的能力，包括 数据处理流程的设计、数据分析方法的选择和应 用等方面的能力。
《Python大数据处理与分析》教学大纲
Python大数据处理与分析教学大纲前言一、大纲编写依据《Python大数据处理与分析》是一门专业课程，也是数据科学与大数据专业的必要先修课程，面对大二学生开设。
通过该课程学习，让学生了解Python专业内涵特点、大数据与社会经济发展的关系以及大数据的主要学科知识和课程体系。
同时培养学生大数据处理问题的思维，引导学生认知大数据技术。
要求学生了解学习大数据需要掌握的基础技术知识，熟悉海量数据处理的基本流程以及与之匹配使用的主要技术和工具。
通过本课程的学习，加深学生对大数据的认识，并为后续专业课程打下良好基础。
二、课程目的1、知识目标通过课程学习让学生掌握大数据的概念和基本特征、了解大数据与社会各领域的应用关系。
并就大数据处理流程及相关技术与工具介绍，让学生了解数据预处理，使用NumPy进行数据计算，使用Pandas进行数据分析，Matplotlib数据可视化，为后续相关课程做铺垫，让不同专业学生可选择不同方向继续大数据的深入学习。
2、能力目标(1) 实践能力通过本课程的学习，培养自我学习和自我设计的意识和能力；培养数据搜集、加工处理和分析的能力；通过合作学习培养沟通交往、团队协作等能力。
(2) 创新能力通过学习大数据的相关知识，让学生将大数据与生活结合起来，培养使用大数据技术解决问题的思维。
三、教学方法1、课堂教学(1) 讲授本课程的教学内容以讲授为主，讲授的主要内容有大数据的基本概念和基本特征、大数据行业必备基础知识、数据采集与预处理方法、大数据存储与管理、大数据计算框架、数据挖掘技术、可视化技术，以及大数据与热门行业云计算和人工智能的结合。
根据教学大纲的要求，突出重点和难点。
(2) 教师指导下的学生自学指导学生自主学习大数据热门技术网络爬虫、使用NumPy进行数据计算、使用Pandas 进行数据分析、Matplotlib数据可视化。
教师通过给出一些相关的实例帮助学生理解和进行程序设计，并布置相应的习题让学生进行练习。
Python数据分析与应用教学大纲教案
图表样式与美化
掌握Matplotlib中图表样式和美化的方法，如设置颜色、 线型、标记样式等，以及使用子图、分面网格等布局方式 呈现多个图表。
数据可视化应用
了解Matplotlib在数据可视化方面的应用，如绘制箱线图 、热力图、等高线图等复杂图表，以及结合Pandas进行数 据处理和可视化分析。
了解SciPy在信号处理和图像处理 方面的应用，如滤波器设计、信号
频谱分析、图像增强等。
统计分析与检验
掌握SciPy中提供的统计分析和检 验方法，如假设检验、方差分析、
回归分析等，以及使用 `scipy.stats`模块进行统计分析。
05 Python在数据科学领域 应用案例
数据挖掘与预测模型构建
SciPy库基础及应用
SciPy基础函数
掌握SciPy中提供的基础函数，如 数学函数、特殊函数、统计函数等 ，以及它们在科学计算中的应用。
优化算法与求解
学习SciPy中的优化算法和求解方 法，如线性规划、非线性规划、最 小二乘问题等，以及使用 `scipy.optimize`模块进行求解。
信号处理与图像处理
控制流语句与函数
条件语句
讲解Python中的if-else条件语句，包括单分 支、双分支和多分支结构。
循环语句
介绍Python中的for循环和while循环，以及 break和continue语句的使用。
函数定义与调用
详细讲解Python中函数的定义方法、参数 传递方式以及函数的调用过程。
局部变量与全局变量
Pandas数据结构
掌握Pandas中的两种主要数据结构——Series和 DataFrame，了解它们的创建方法、基本属性和常用方 法。
《Python财务数据分析与应用(64课时)》教学大纲
《Python财务数据分析与应用》教学大纲课程编号：课程类型：□通识教育必修课□通识教育选修课√专业必修课□专业选修课□学科基础课总学时： 64 讲课学时：32 实验（上机）学时：32学分：4适用对象：会计学先修课程：计算机基础一、教学目标该课程是针对会计学专业本科学生开设的，其主要目的是教会学生能够利用python语言处理和分析实际财务数据。
本课程以实际工作中的财务数据进行实训教学，达到的教学目标是：增强学生实际动手解决问题的能力，掌握python编程的基础，学会利用python处理和分析实际财务数据。
二、教学内容及其与毕业要求的对应关系重点讲授python编程基础、数据结构和数据处理、数据分析方法、数据可视化的基本思路和软件实现，python数据分析的编程是本课程的难点内容，课程拟结合实际工作中的案例数据对该部分内容进行举一反三来强化学生的学习和训练学生的数据分析思维。
课程内容以多媒体的课件讲授为主，同时上机应用python对财务数据分析的各常用方法进行实现，上机完成每种方法的练习。
采用课堂练习和课后作业方式对学生掌握知识情况进行考核，建议采用开卷或论文方式进行课程考核，本课程平时成绩占30%，期末考试成绩占70%。
三、各教学环节学时分配以表格方式表现各章节的学时分配，表格如下：（宋体，小四号字）教学课时分配四、教学内容第1章 Python编程入门1.1 Python简介1.2 Anaconda的安装与使用1.2.1 下载与安装1.2.2 Jupyter Notebook界面介绍1.2.3 Jupyter Notebook基本应用1.3 Python编程1.3.1 Python程序应用1.3.2 程序代码调试过程解析教学目标：1.财务大数据的概念、内涵和特征2.培养大数据思维，锻炼大数据逻辑3.大数据在财务工作中的应用4.大数据关键技术5.Python语言的特点6.Python的环境搭建7.Jupyter Notebook的基本使用方法教学重点、难点：Python语言、Python编程应用课程的考核要求：基于Jupyter Notebook应用环境的Python编程应用。
Python数据分析基础教程-教学大纲
《Python数据分析基础教程》课程教学大纲课程编号：学分：8学分学时：128学时（最佳上课方式：理实一体化上课）适用专业：大数据应用技术、信息管理技术及其计算机相关专业一、课程的性质与目标《Python数据分析基础教程》是面向大数据应用技术专业、信息管理专业及计算机相关专业的一门数据分析及应用基础课程，本课程主要介绍数据分析的概念、数据分析的流程、Python语言基础以及Python数据分析常用库，如NumPy、Matplotlib、pandas和scikit-learn库的运用等内容。
通过本课程的学习，学生不仅可以更好地理解Python数据分析中的基本概念，还可以运用所学的数据分析技术，完成相关的数据分析项目的实践。
二、课程设计理念与思路通过数据分析的案例，介绍数据分析的概念、数据分析的流程以及Python数据分析常用库的应用。
同时，为便于读者能更好地理解Python的数据分析，介绍了Python 的基础语法。
最后，运用所学的数据分析技术，完成相关的数据分析项目的实践。
本书各个章节中都有许多示例代码，通过示例代码帮助读者更好地理解Python数据分析中的基本概念，同时，为提高读者对数据分析技术的综合运用能力，在各个章节中还设置了项目实践的综合训练和思考练习等内容。
三、教学条件要求操作系统：Windows 7开发工具：Python3.6.3，PyCharm、Jupyter notebook四、课程的主要内容及基本要求第一章数据分析概述第二章Python与数据分析第三章Python语言基础第四章NumPy数组与矢量计算第五章用Numpy进行简单统计分析第六章数据可视化—Matplotlib库第七章 pandas数据分析基础第八章用pandas进行数据预处理第九章机器学习库scikit-learn入门第十章电影数据分析项目五、考核模式与成绩评定办法本课程为考试课程，期末考试采用百分制的闭卷考试模式。
Python大数据分析教学大纲
Python大数据分析教学大纲该课程主要面向非计算机类专业学生，介绍如何利用Python大数据分析方法来实现常见数据分析任务，侧重于方法的应用和问题的解决，注重案例结合和实际操作的学习，强调学生掌握具体数据分析方法并可以自主开展各种数据分析活动。
不过度强调学生对编程能力的掌握，讲解内容的前5章都采用最多一条语句来解决问题，不通过复杂编程逻辑解决问题，后期课程略有增加语句行数，但是依然都是顺序语句，一条一条理解即可。
学生具有基本的Python基础知识即可学习。
至于数学和统计学等其他相关学科知识，不做要求，本课程对此也不做原理上的展开，只需知道含义即可，因此相关知识点大都可以在学习中了解并掌握应用的方法。
课程概述我为什么要学习这门课？随着Python语言的发展和应用结合，现在它已经成为一种非常常见和主流的数据分析工具，尤其在诸如互联网领域相关的大数据分析当中应用最为瞩目。
借助于这门语言，人们可以利用各种类型的数据资源，很轻松的实现各种数据分析任务，得到有价值的数据分析结论，并提供外观丰富的可视化呈现效果。
这对于所有专业学生而言，都是一件非常有意义和有必要的事情。
这对于大家完成自己的专业学习和工作应用都有着很大的帮助。
这门课的主题是关于什么？我们也清楚，很多学生虽然也了解Python，也想从事Python数据分析，但是考虑到自己编程能力条件还存在不足，因此往往望之而兴叹。
因此，我们在设计这门课教学内容的时候，就充分考虑到了这个情况，从课程内容的选择、课程教授的方式及其课程期望达到的目标等多方面进行了有效的设计。
现有课程内容无需大家较为深入的掌握各种编程方法，比如大家如果不了解循环、数组、函数等内容，不会写出一行以上的代码，没有学习过其他编程语言，这些问题都不大，大家只需按照课程要求，在前期部分课程中简单了解下基本方法，即可开始正式学习。
课程的主体学习不强调理由复杂编程技术和流程技巧来实现数据分析，而侧重于利用最为常见的方法，尽可能通过有限的语句来完成既定的目标。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
《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
[1]张良均．Python数据分析与挖掘实战[M]．北京：机械工业出版社．2015．
[2]张良均．Python与数据挖掘实战[M]．北京：机械工业出版社．2016．。