數(shù)據(jù)分析技術(shù)：Python數(shù)據(jù)分析項目化教程

項目1 搭建Python數(shù)據(jù)分析開發(fā)環(huán)境
1．1 情境描述
1．2 任務(wù)分析
1．3 任務(wù)實施：安裝并配置Pvthon開發(fā)環(huán)境
1．3．1 安裝Microsoft Visual C++Build Tools
1．3．2 安裝Pvthon
1．3．3 設(shè)置環(huán)境變量
1．3．4 安裝nurrlpy
1．3．5 安裝pandas
1．3．6 安裝Matplotlib
1．4 拓展任務(wù)：安裝Alacollda開發(fā)環(huán)境
1．5 知識儲備
1．5．1 IDI-E開發(fā)環(huán)境介紹
1．5．2 使用pip進行第三方庫管理
1．5．3 Arlacorlda開發(fā)環(huán)境介紹
1．5．4 使用cor、da進行第三方庫管理
1．6 課后練習(xí)
項目2 點餐系統(tǒng)
2．1 情境描述
2．2 任務(wù)分析
2．3 任務(wù)實施
2．3．1 設(shè)計入口程序
2．3．2 設(shè)計費用計算函數(shù)
2．3．3 設(shè)計點餐模塊
2．3．4 設(shè)計打印報告模塊
2．3．5 設(shè)計導(dǎo)出報表模塊
2．3．6 退出程序
2．4 知識儲備
2．4．1 pytt]on解釋器
2．4．2 引入模塊
2．4．3 語言基礎(chǔ)
2．4．4 控制流
2．4．5 三元表達(dá)式
2．4．6 文件操作
2．5 課后練習(xí)
項目3 景區(qū)游客量統(tǒng)計
3．1 情境描述
3．2 任務(wù)分析
3．3 任務(wù)實施：使用Python實現(xiàn)
3．3．1 計算九寨溝的游客總量
3．3．2 計算其他景區(qū)的游客總數(shù)
3．4 任務(wù)實施：使用numpy和parldas包實現(xiàn)
3．4．1 使用numpy包實現(xiàn)
3．4．2 使用parldas包實現(xiàn)
3．4．3 3種實現(xiàn)方法的比較
3．5 知識儲備
3．5．1 數(shù)據(jù)分析技術(shù)簡介
3．5．2 CSV文件介紹
3．5．3 Excel文件介紹
3．5．4 Python常用數(shù)值類型
3．5．5 字符串類型
3．5．6 布爾值類型
3．5．7 日期和時間類型
3．5．8 元組
3．5．9 列表
3．5．1 0字典
3．5．1 1集合
3．6 課后練習(xí)
項目4 新浪股票分析
4．1 情境描述
4．2 任務(wù)分析
4．3 任務(wù)實施
4．3．1 計算收盤價常用統(tǒng)計量
4．3．2 計算股價最高值和最低值
4．3．3 計算成交量加權(quán)平均價
4．3．4 “周末效應(yīng)”分析
4．4 知識儲備
4．4．1 nurrlpy簡介
4．4．2 使用nurrlpy數(shù)組對象
4．4．3 使用nurrlpy的函數(shù)讀寫文件
4．5 課后練習(xí)
項目5 井下環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)處理
5．1 情境描述
5．2 任務(wù)分析
5．3 任務(wù)實施
5．3．1 井下溫度缺失值和異常值處理
5．3．2 處理其余井下環(huán)境指標(biāo)數(shù)據(jù)
5．3．3 使用pa rldas處理缺失數(shù)據(jù)
5．4 知識儲備
5．4．1 parldas介紹
5．4．2 parldas的Series對象
5．4．3 parldas的DataFrame對象
5．4．4 使用pa r]das的函數(shù)讀寫文件
5．5 課后練習(xí)
項目6 超市商品銷售額相關(guān)性分析
6．1 情境描述
6．2 任務(wù)分析
6．3 任務(wù)實施
6．3．1 分析水果和化妝品銷售額的相關(guān)性
6．3．2 分析化妝品和蔬菜的相關(guān)性
6．3．3 分析化妝品和海鮮銷售額的相關(guān)性
6．3．4 使用parldas分析多種商品銷售額的相關(guān)性
6．4 知識儲備
6．4．1 方差、標(biāo)準(zhǔn)差、協(xié)方差、相關(guān)系數(shù)
6．4．2 使用Matplotlib進行數(shù)據(jù)可視化
6．5 課后練習(xí)
參考文獻