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课题
1.1认识数据分析
课型
讲练
授课班级
大数据
授课时数
1
教学目标
1了解数据分析的流程
2.了解常见的数据分析应用场景
教学重点
1.了解数据分析的流程
教学难点
1.了解常见的数据分析应用场景
迅睿cms教程学情分析
学生对于数据分析没有基础，需要通过一些案例进行引导。
教学效果
作为第一节课，学生对于数据分析有一个直观了解，能够更好为后续的内容服务。
教后记
在公司的众多运营活动中，每天都会产生大量的数据，这些看似亳无有关的数据，通常具有深层次的紧密关系，这些数据对于公司的运营和发展都有十分重要的作用和意义。随着大数据时代的来临，数据分析已经成为了公司的管理者们极为重视的一项工作内容。
一、数据分析背景
随着计算机的发展，企业的生产与运营产生的数据量与日俱增，因此需要利用有效的工具帮助企业通过统计分析对数据加以提炼，研究数据的内在规律，提高效率。数据分析作为大数据技术的重要组成部分，已经越来越受到重视。明确数据分析的概念、流程和工具是进行数据分析的第一步。数据分析是指用恰当的方法对收集的数据进行分析，提取有用信息，并对数据加以研究和总结的过程。
altova xml editor使用教程二、数据分析流程
数据分析的流程一般分为6个步骤：明确目的、数据收集、数据预处理、数据分析、数据可视化、报告撰写。
1.明确目的
明确目的是指在数据分析之前，挖掘用户数据分析的需求，了解用户数据分析的目的，提供数据分析的方向，这是数据分析的第一步，也是关键的一步，错误的分析方向可能会导致错误的结果。
2.数据收集
数据收集是数据分析的基础，是指根据数据分析的第一步数据分析目的收集相关的数据。数据收集主要有两种方式，一种是本地数据，另一种是外部数据。本地数据是指在本地数据库产生的数据，外部网络数据是指存储在互联网中的数据。本地数据可以通过数据库导出Exce1、TXT等格式的数据进行分析，而存储在互联网中的数据分为电商数据和网络调查数据，电商数据可以通过八爪鱼等网络抓取工具提取出来，而网络调查数据通过问卷星等网络调查网站直接导出数据。
3.数据处理
数据处理是数据分析过程中的一个重要步骤，尤其是在数据对象包含噪声数据、不完整数据，甚至是不一致数据时，更需要进行数据的处理，以提高数据对象的质量,并最终达到提
高数据分析质量的目的。噪声数据是指数据中存在着错误、或无效（超出正常范围）的数据，如百分制的成绩中出现了200分；不完整数据是指想要分析的属性没有值，如成绩表缺乏某些成绩影响平均成绩的计算；而不一致数据则是指数据内涵出现不一致情况，如出现了两个相同的学号。数据处理是指对数据进行清洗、转换、提取、计算等一系列的过程。
4.数据分析
数据分析是指通过描述性统计分析、交叉对比、连续数据分组化、图表分析、回归分析、方差分析、因子分析、关联规则分析等多种方法对收集的数据进行处理与分析。如果需要分析企业运行指标的情况，可以使用描述性统计分析：如果需要预测未来一段时间的某个数据时，可以使用回归；如果需要分析不同影响因素对于某个结果的影响时，可以使用相关分析、假设检验、方差分析和因子分析；如果需要分析二元对象（如销售成功或失败）的影响因素时，可以使用决策树；如果需要分析不同商品
之间组合销售时，可以使用关联分析。
5.数据展示
数据可视化是指将数据以图形的方式表示，并利用数据分析工具发现其中的未知信息的处理过程，数据可视化的基本思想是将大量的数据构成数据图像，同时将数据的各个属性以多维数据的形式表示，可以从多个维度观察数据，从而对数据进行更为深入的观察和分析。如果需要分析二维数据关系时，可以使用柱形图和折线图，折线图更能反映变化趋势；如果需要分析总体各个部分占比时，可以使用饼图；如果需要分析多维数据时，可以使用雷达图。
三、数据分析应用
1.客户分析网络编程技术pdf
客户分析是指根据客户的数据信息进行行为分析，通过界定目标客户，根据客户的需求、性质、经济状况等基本信息，使用统计分析方法预测客户可能会选购的商品，实现精准化营销。客户分析重点是如何应用数据更好的了解客户以及他们的爱好和行为，企业非常喜欢搜集社交方面的数据、浏览器的日志、分析出文本和传感器的数据，为了更加全面的了解客户，比如通过数据分析，电信公司可以更好预测出流失的客户，超市能更加精准的预测哪个产品会大卖，汽车保险行业会了解客户的需求和驾驶水平。
2.营销分析
营销分析包括产品分析、价格分析、渠道分析等多种分析。比如产品定价的合理性分析，需要进行数据试验和分析，研究客户对产品定价的敏感度，将客户按照敏感度进行分类，测量不同价格敏感度的客户对产品价格变化的直接反应和容忍度。通过这些数据试验，为产品定价提供决策参考。
3.设备管理
随着越来越多的设备和机器能够与互联网相连，企业能够收集和分析传感器数据流，包括连续用电、温度、湿度和污染物颗粒等无数潜在变量。通过分析可以预测设备故障，安排预防性的维护，以确保项目正常进行。
课题
1.2认识Python
课型
讲练
授课班级
大数据
授课时数
1
教学目标
1.了解Python语言的特点
2.了解PythOr1常用库的名称及作用
教学重点
1.了解Python语言的特点
小程序源码转让
教学难点
1.了解Pythor1常用库的名称及作用
学情分析
学生之前一般都是上过Pyhon课，但是不一定学过Python中的一些第三方库，比如Pandas、NUmPy等，但是这些库在数据分析中很重要。
教学效果
本次课是PythorI的导入课，通过本次课的学习，能够对于PythOn的各种库有一个基本了解。
教后记
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一、Python的发展趋势
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言，是由GuidovanRossum在八十年代末和九十年代初，在荷兰国家数学和计算机科学研究所设计出来的。自从20世纪90年代初Python语言诞生至今，已被逐渐被广泛应用于系统管理任务处理。自从2004年以后，PythOn的使用率呈线性增长。目前，Python已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。PyIhOn2于2000年10月160发布,稳定版本是Python2.7oPython3于2008年12月3日发布，不完全兼容PyIhOn2。
二、Python的特点
1.易于学习
Python有相对较少的关键字，结构也比较简单，与其他程序语言相比，学习起来更加简单，比如在PythOn变量不需要声明可以直接使用，再比如一些第三方库集成了很多计算功能，大大简化编程的难度。
2.易于阅读
Python代码定义清晰，比如语句的组织依赖于缩进而不是用符号标记，如循环结构的“开始/结束”可直接用缩进而不需要使用其他的符号。
3.开发效率高
Py1hOn是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，具有丰富和强大的库。高级数据结构可以在一个单独的语言中表达出很复杂的操作，比如调用第三方库中的很多方法，就可以避免写很多循环。
4.可移植性强
基于其开放源代码的特性，python数据分析基础教程答案PythOn已经被移植（也就是使其工作）到许多平台。
三、Python的常用库
1numpy
NUmPy是NUmeriCa1PythOn的简称，是Python语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy的前身Numeric最早是由JimHugunin与其它协作者共同开发，2005年，TravisO1iphant在Numeric中结合了另一个同性质的程序库Numarray的特，并加入了其它扩展而开发了NUmPyo
NUmPy支持高级大量的维度数组与矩阵运算，底层是C语言实现的，由于针对数组运算提供大量的数学函数库，计算速度比较快，运算效率极好，是机器学习框架的基础类库。
5.SciPy
SciPy是构建在numpy基础之上的数据计算库,它提供了许多的操作numpy的数组的函数。SCiPy是一款方便、易于使用、专为科学和工程设计的Python工具包，它包括了统计、优化、整合以及线性代数模块、傅里叶变换、信号和图像图例，常微分方差的求解等。
Scipy的子模块包括：
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模块名
功能简介
scipy.c1uster
向量量化

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