数据分析技术

Pandas数据分析训练营

从数据清洗到机器学习，10大实战项目，学练测评一体，掌握Pandas数据分析全流程！

10个实战项目，涵盖数据清洗、分析、可视化和机器学习
80+编程练习，巩固学习效果
4个学习阶段，从基础到高级
实战项目包括：销售数据分析、客户聚类、时间序列分析等

立即开始学习

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课程概述

《数据分析技术》是商务数据分析与应用专业的核心课程，面向高职大二第二学期学生开设。本课程在学生已经掌握Python基础、数据采集与处理、商务数据分析与应用基础等课程的基础上，进一步深入学习数据分析的高级技术和方法。

课程旨在培养学生运用数据分析技术解决实际商务问题的能力，包括数据清洗与预处理、数据可视化、统计分析、机器学习基础等内容，为学生未来从事数据分析相关工作奠定坚实基础。

学习目标

知识目标

掌握数据分析的基本概念和流程
理解数据清洗、转换和预处理的方法
熟悉数据可视化的原理和技术
掌握基本的统计分析方法
了解机器学习的基本概念和应用

能力目标

能够使用Python进行数据清洗和预处理
能够创建有效的数据可视化图表
能够运用统计方法分析数据
能够应用机器学习模型解决实际问题
能够撰写专业的数据分析报告

课程大纲

第1周：课程介绍与数据分析概述

课程介绍与学习计划
数据分析的概念与流程
数据分析工具介绍
案例分析：数据分析在商务中的应用

第2周：数据清洗与预处理

数据质量评估
缺失值处理
异常值检测与处理
数据标准化与归一化
实践：使用Python进行数据清洗

第3-4周：数据可视化技术

数据可视化原理
Matplotlib库使用
Seaborn库使用
交互式可视化工具
实践：创建数据可视化图表

第5-6周：统计分析方法

描述性统计分析
假设检验
相关分析
回归分析
实践：使用Python进行统计分析

第7-8周：机器学习基础

机器学习概述
监督学习与无监督学习
分类算法
聚类算法
实践：使用scikit-learn构建机器学习模型

第9-10周：特征工程

特征选择
特征提取
特征变换
实践：特征工程案例分析

第11-12周：模型评估与优化

模型评估指标
交叉验证
超参数调优
实践：模型评估与优化

第13-14周：数据分析实战

商务数据分析案例
数据分析项目实战
数据分析报告撰写

第15周：课程总结与考核

课程内容总结
数据分析工具推荐
课程考核

评估方式

平时成绩 (40%)

包括课堂参与、作业完成情况、实验报告等

实验项目 (30%)

数据分析实验和小型项目

期末考核 (30%)

数据分析综合项目或考试

🎓 在线互动学习

欢迎进入数据分析技术互动学习平台！这里提供7个核心知识点的详细讲解，每个知识点都包含代码示例和在线运行功能，涵盖NumPy数组、Pandas数据处理、数据可视化等数据分析核心技术。

知识点讲解

7个核心知识点详细解析

在线运行

Ace代码编辑器即时编写

即时反馈

运行结果立即查看

📚 学习内容概览

第1节

NumPy数组

第2节

Pandas数据框

第3节

数据选择与筛选

第4节

数据清洗

第5节

数据统计

第6节

数据合并

第7节

数据可视化

开始学习

课程练习

为了帮助你巩固所学知识，我们提供了一系列练习题，包括编程题、选择题和填空题。通过完成这些练习，你可以提高数据分析能力和对数据分析技术的理解。

开始练习

参考资料

参考网站

联系方式

邮箱

lina.zheng@gdpt.edu.cn

电话

0756-1234567

地址

广东省珠海市金湾区广东科学技术职业学院