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python編(bian)程技(ji)巧培(pei)訓

【培訓對象】
金融、互聯網、通信、汽車(che)、制(zhi)藥等諸多行業對于(yu)數據分(fen)析有需求的人員。

【培訓收益】
（1）掌握python編程技巧 
（2）提升數據采集、分析和挖掘能力 
（3）提升(sheng)文本挖掘能力

1.Python簡介
（1）Python安裝
（2）python包安裝及介紹
（3）Anaconda安裝
（4）Pycharm工具的安裝
（5）選擇python做數據分析的理由

2.Python程序基礎
（1）變量
（2）過程與函數
（3）對象
案(an)例：編程即對(dui)象，python處理excel文件對(dui)象

3.Python基本語句
（1）輸入輸出語句
（2）條件判斷語句
If、else、elseif、嵌套代碼塊等。
（3）循環語句
包括for、while以及(ji)跳出循環的基(ji)礎技巧。

4.Python數據結構
（1）列表
（2）元祖
（3）字典
（4）集合
案例：利用python字典進行大數量的快速檢索
案例：利用字典實現多分支語句
案例：利(li)用集合進行數據的交并集運算

5.python代碼的調試過程
（1）運行程序
（2）單步調試
（3）添加斷點
（4）添加監視

6.EXCEL和txt格式文本的讀寫
Python可以讀取各種常見的數據格式，但是工作中最常見的還是對于EXCEL和TXT文本的讀取，python有專門針對EXCEL和TXT文本的工作包，可以方便地讀寫，對EXCEL也可以做各種格式：
（1）Xlsx文件的讀寫
（2）txt文本(ben)的讀寫

7.利用Python做數據分析
Python的強大不在于其編程語言的簡潔，而在于其提供了大量的實用分析
包，這里面就囊括了現在流行的數據分析包，調用這些包可以輕易地實現數據分析的各項功能，更重要的是可以實現數據分析功能的自動化，例如一個文件夾下面有100個文件，采用python可以一次性處理完100個文件中數據的決策樹操作：
（1）Scikit-learn包簡介
（2）相關分析及典型相關分析
（3）聚類功能的實現
（4）回歸（包括線性回歸和Logistic回歸）
（5）決策樹的實現
（6）關聯分析的實現
（7）主成分分析
案例：利用python聚類算法進行商業客戶細分
案例：利(li)用python決(jue)策樹進(jin)行互聯網(wang)審貸數據(ju)分析(xi)

8.利用Python進行文本數據挖掘
文本處理是python的一大重要特色功能，可以輕松地實現分詞、詞頻分析、主題分析等重要文本挖掘功能。
（1）文本數據挖掘原理
（2）用jieba做分詞停詞
（3）用TF-IDF模型做詞頻和權重分析
（4）用LDA做主題分類分析
案例：某(mou)在線旅游網站客服語(yu)音數(shu)據的挖(wa)掘分析

9. Python繪圖
（1）matplotlib包簡介
（2）各種基本的繪圖功能
（3）高級繪(hui)圖功能 

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