Python数据分析基础教程教学大纲
《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。
《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。
《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。
2.课程的重点、难点：（1）重点：数组的切片、连接、改变形态。
《Python数据分析与数据可视化》教学大纲
数据导入与导出
使用Pandas读取和写 入各种格式的数据文件 ，如CSV、Excel、 SQL等。
数据清洗与处理
利用Pandas进行数据 清洗，处理缺失值、异 常值和重复值等。
数据变换与重塑
通过Pandas进行数据 转换、合并、重塑等操 作，以满足分析需求。
数据统计与分析
运用Pandas提供的统 计函数和方法，对数据 进行描述性统计和分组 聚合分析。
使用NumPy生成随机数，进行概率分布拟 合和统计分析。
04
03
SciPy库在科学计算中的应用
优化问题求解
利用SciPy的优化算法 ，求解无约束和有约束 的优化问题。
线性与非线性方程求 解
运用SciPy的求解器，
解决线性方程组和非线
性方程的求解问题。
插值与拟合
使用SciPy进行插值和 拟合操作，对数据进行 平滑处理和预测分析。
《Python数据分析 与数据可视化》教学
大纲
目录
• 课程介绍与目标 • Python数据分析基础 • 数据可视化原理及工具 • Python在数据分析中的应用实践 • Python在数据可视化中的应用实
践 • 课程总结与展望
01
课程介绍与目标
Python数据分析与数据可视化概述
Python在数据分析与可 视化领域的应用
。
数据可视化作品
学生使用Python绘制了精美的 数据可视化作品，如动态图表、 交互式图表等，展示了在数据可
视化方面的创意和技能。
课程反馈
学生对课程内容、教学方式和效 果等方面进行了评价，提出了宝 贵的意见和建议，为课程的改进
和完善提供了参考。
未来发展趋势预测
数据科学领域的发展
Python数据分析基础教程教学大纲
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)合用专业：大数据应用技术、信息管理技术及其计算机相关专业《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。
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，通过示例代码匡助读者更好地理解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量练习等内容。
操作系统：Windows 7开辟工具：Python3.6.3，PyCharm、Jupyter notebook1. 了解数据、数据类型的基本概念。
2. 了解数据分析的基本概念。
3. 了解数据分析的过程。
4. 了解数据分析的作用。
5. 了解数据分析的常用工具。
数据、数据类型的基本概念数据分析的基本概念数据分析的过程。
数据分析的作用。
数据分析的常用工具4 学时1. 了解Python 语言的特点。
2. 了解Python 与数据分析的关系。
3. 了解Python 数据分析常用的类库。
4. 掌握Python 的环境搭建。
5. 掌握PyCharm 安装与使用。
6. 掌握Jupyter Notebook 安装与使用。
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《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。
学生的考试成绩由平时成绩（40%）和期末考试（60%）组成，其中，平时成绩包括出勤（5%）、作业（10%）、上机成绩（25%）。
六、选用教材和主要参考书
本大纲是根据教材《Python数据分析基础教程》所设计的。
参考书籍：
郑丹青. 《Python数据分析基础教程》人民邮电出版社.2020.03
七、大纲说明
本课程的授课模式为：理实一体化或课堂授课+上机，其中，理实一体化采用机房上课，边讲边练模式；如采用课堂讲授主要采用多媒体的方式进行授课，上机主要是编写关键程序或项目实践程序，要求学生动手完成指定的程序设计。
课时总计安排100～128学时，可根据学生学习情况进行调整。