數據分析與可視化課程日期：目錄CATALOGUE02.數據處理模塊04.數據可視化模塊05.實踐項目01.課程概述03.數據分析模塊06.課程評估與資源課程概述01課程目標包括數據收集、處理、分析和呈現等關鍵環節。掌握數據分析基本流程如Python、R、Excel等，進行數據挖掘和可視化操作。能夠利用圖表、圖像等直觀地展示數據和分析結果。熟練運用數據分析工具通過實際案例和項目，培養將數據分析結果轉化為業務決策的能力。培養解決問題的能力01020403提升數據可視化能力適用對象數據分析和數據挖掘從業者希望提升數據分析技能，更好地應對實際工作需求。業務人員和管理者相關專業學生需要了解數據分析的基本流程和方法，以便更好地與數據分析團隊合作。包括統計學、計算機科學、商業分析等專業，希望深入學習數據分析與可視化技術。123涵蓋數據分析基礎、統計學基礎和編程語言基礎等內容。講解數據清洗、數據轉換和數據整理等技巧，為后續分析做準備。介紹常用的數據分析方法和模型，如回歸分析、聚類分析等。教授如何使用可視化工具將分析結果進行直觀展示，包括圖表制作和信息圖表等。課程結構基礎知識模塊數據處理模塊數據分析模塊數據可視化模塊數據處理模塊02Numpy矩陣/張量數據處理Numpy數組創建通過列表、元組等Python內置數據結構創建Numpy數組；通過arange、linspace等函數創建特定規律的數組。數組統計獲取數組的最大值、最小值、平均值、中位數等統計信息；進行數組的排序。矩陣運算矩陣加減乘除、矩陣乘法、轉置、逆矩陣、行列式等運算。形狀操作數組的切片、索引、變形、拼接等操作；改變數組的形狀以滿足不同的需求。Pandas表格數據處理數據加載與存儲通過read_csv、read_excel等函數加載數據；通過to_csv、to_excel等函數存儲數據。02040301數據操作數據的選擇、篩選、排序、匯總；數據的合并、連接、重塑。數據清洗處理缺失值、重復值、異常值等；數據類型轉換；數據標準化和歸一化。數據可視化利用Pandas自帶的繪圖功能繪制折線圖、柱狀圖、散點圖等常見圖表。PIL與scikit-image圖像數據處理圖像讀取與顯示通過PIL的Image模塊讀取圖像文件；通過matplotlib等庫顯示圖像。01圖像基本處理圖像的裁剪、縮放、旋轉、翻轉等基本操作；圖像的像素級操作。02圖像濾波與變換應用各種濾波器進行圖像平滑、銳化、邊緣檢測等處理；進行圖像的傅里葉變換、小波變換等頻域處理。03圖像分割與識別利用閾值分割、區域生長、分水嶺等算法進行圖像分割；應用圖像識別技術進行簡單的目標檢測。04數據分析模塊03分類算法介紹常見的分類算法，如決策樹、隨機森林、支持向量機等，以及它們的優缺點和適用場景。評估與選擇模型學習如何評估模型的性能，如準確度、召回率、F1分數等，以及如何選擇合適的模型和算法。聚類算法介紹常見的聚類算法，如K-means、DBSCAN等，以及它們的實現方法和應用場景。數據預處理使用scikit-learn的預處理功能，如數據清洗、特征選擇、數據轉換等。scikit-learn非時序數據分析01020304學習如何使用時間序列模型，如ARIMA、SARIMA、指數平滑等方法進行建模和預測。statsmodels時序數據分析時間序列建模學習如何評估時間序列模型的性能，以及如何進行模型選擇和預測。時間序列的評估與預測介紹如何識別和處理時間序列數據中的季節性成分，如趨勢、季節和循環。季節性分析介紹時間序列數據的基本概念、特征以及常見的分析方法。時間序列數據的特征數據分析案例研究基于用戶行為數據的分類預測，包括數據清洗、特征工程、模型訓練和評估等過程。案例一基于銷售數據進行時間序列分析和預測，包括趨勢分析、季節性分析和模型選擇等。結合實際項目，從數據收集、處理、分析到結果呈現的全過程進行實戰演練，提升數據分析能力和解決問題的能力。案例二利用聚類算法對客戶進行細分，識別不同客戶群體并制定相應的營銷策略。案例三01020403案例四數據可視化模塊04比較不同類別之間的數據。柱狀圖展示兩個變量之間的關系。散點圖01020304展示數據的趨勢和變化。折線圖展示各部分在整體中的比例。餅圖matplotlib基礎可視化高級可視化技巧數據清洗與預處理提高數據可視化效果的關鍵步驟。數據映射使用顏色、大小、形狀等視覺元素表示數據。布局與排版設計合理的布局和排版，使圖表更具可讀性和吸引力。交互與動畫使用交互和動畫技術，增強數據可視化的動態效果。數據可視化案例研究案例一使用matplotlib和seaborn繪制某城市的氣溫變化折線圖，分析氣溫趨勢和周期性變化。案例二案例三使用散點圖和線性回歸展示兩個變量之間的相關性和趨勢，探討數據背后的規律和關聯。基于數據可視化技術，分析某公司的銷售數據，發現潛在的業務機會和改進方向，為公司決策提供有力支持。123實踐項目05數據源選擇對數據進行預處理，去除重復、無效、錯誤的數據，確保數據準確性。數據清洗數據存儲將清洗后的數據存儲在適當的位置，以便后續的分析和處理。從各種數據源中選擇合適的數據集，包括政府公開數據、企業數據、社交媒體數據等。數據信息獲取社交網絡數據爬取與分析網絡爬蟲技術使用Python等編程語言編寫爬蟲，從社交網絡上獲取相關數據。數據處理與分析對收集到的數據進行處理和分析，提取有用信息，如用戶行為、話題趨勢等。數據可視化利用圖表等方式展示分析結果，幫助用戶更好地理解數據。自定義可視化表達可視化工具選擇根據數據類型和需求選擇合適的可視化工具，如Excel、Tableau、PowerBI等。030201可視化設計根據數據特點和用戶需求設計可視化圖表，如柱狀圖、折線圖、餅圖等。交互式可視化在可視化圖表中添加交互元素，使用戶能夠更自由地探索數據，提高數據分析效果。課程評估與資源06課程報告包括數據分析與可視化項目報告，涵蓋數據獲取、處理、分析、可視化等全過程。課程作業提供課后習題和案例分析，幫助學生鞏固所學知識，提高實踐能力。課程報告與作業課程通知及時發布課程更新、作業提交、考試安排等通知，確保學生了解課程最新