(微信同号)【课程目标】
Python已经成为数据分析和数据挖掘的首选语言，作为除了Java、C/C++/C#外最受欢迎的语言。
本课程基于Python工具来实现大数据的数据分析和数据挖掘项目。基于业务问题，在数据挖掘标准过程指导下，采用Python分析工具，实现数据挖掘项目的每一步操作，从数据预处理、数据建模、数据可视化，到最终数据挖掘结束，帮助学员掌握Python用于数据挖掘，提升学员的数据化运营及数据挖掘的能力。
通过本课程的学习，达到如下目的：
1、 全面掌握Python语言以及其编程思想。
2、 掌握常用扩展库的使用，特别是数据挖掘相关库的使用。
3、 学会使用Python完成数据挖掘项目整个过程。
4、 掌握利用Python实现可视化呈现。
5、 掌握数据挖掘常见算法在Python中的实现。
【授课时间】
2~5天时间
（全部模块讲完需要5天时间，可以根据时间需求拆分内容模块）。
【授课对象】
业务支持部、IT系统部、大数据系统开发部、大数据分析中心、网络运维部等相关技术人员。
【学员要求】
课程为实战课程，要求：
1、 每个学员自备一台便携机(必须)。
2、 便携机中事先安装好Python 3.6版本及以上。
注：讲师现场提供开源的安装程序、扩展库，以及现场分析的数据源。
【授课方式】
语言基础 + 挖掘模型 + 案例演练 + 开发实践 + 可视化呈现
采用互动式教学，围绕业务问题，展开数据分析过程，全过程演练操作，让学员在分析、分享、讲授、总结、自我实践过程中获得能力提升。
【课程大纲】
第一部分： Python语言基础
目的：掌握基本的Python编程思想与编程语句，熟悉常用数据结构的操作
1、 Python简介
2、 开发环境搭建
Ø Python的安装
Ø 扩展库的安装
3、 掌握Python的简单数据类型
Ø 字符串的使用及操作
Ø 整数、浮点数
4、 掌握基本语句：
Ø if、while、for、print等
Ø 基本运算：
Ø 函数定义、参数传递、返回值
5、 掌握复杂的数据类型：列表/元组
Ø 列表操作：访问、添加、修改、删除、排序
Ø 列表切片、复制等
Ø 列表相关的函数、方法
Ø 元组的应用
6、 复杂数据类型：字典
Ø 创建、访问、修改、删除、遍历
Ø 字典函数和方法
7、 复杂数据类型：集合
8、 掌握面向对象编程思想
Ø 创建类、继承类
Ø 模块
9、 函数定义、参数传递、返回值
10、 标准库与扩展库的导入
11、 异常处理:try-except块
演练：基本的Python编程语句
第二部分： Python扩展库
目的：掌握数据集结构及基本处理方法，进一步巩固Python语言
1、 数据挖掘常用扩展库介绍
Ø Numpy数组处理支持
Ø Scipy矩阵计算模块
Ø Matplotlib数据可视化工具库
Ø Pandas数据分析和探索工具
Ø StatsModels统计建模库
Ø Scikit-Learn机器学习库
Ø Keras深度学习（神经网络）库
Ø Gensim文本挖掘库
2、 数据集读取与操作：读取、写入
Ø 读写文本文件
Ø 读写CSV文件
Ø 读写Excel文件
Ø 从数据库获取数据集
3、 数据集的核心数据结构（Pandas数据结构）
Ø Dataframe对象及处理方法
Ø Series对象及处理方法
演练：用Python实现数据的基本统计分析功能
第三部分： 数据可视化处理
目的：掌握作图扩展库，实现数据可视化
1、 常用的Python作图库
Ø Matplotlib库
Ø Pygal库
2、 实现分类汇总
演练：按性别统计用户人数
演练：按产品+日期统计各产品销售金额
3、 各种图形的画法
Ø 直方图
Ø 饼图
Ø 折线图
Ø 散点图
4、 绘图的美化技巧
演练：用Python库作图来实现产品销量分析，并可视化
第四部分： 数据理解和数据准备
目的：掌握数据预处理的基本环节，以及Python的实现
1、 数据预处理
Ø 异常值处理：3σ准则，IQR准则
Ø 缺失值插补：均值、拉格朗日插补
Ø 数据筛选/抽样
Ø 数据的离散化处理
Ø 变量变换、变量派生
2、 数据的基本分析
Ø 相关分析：原理、公式、应用
Ø 方差分析：原理、公式、应用
Ø 卡方分析：原理、公式、应用
Ø 主成分分析：降维
案例：用Python实现数据预处理及数据准备
第五部分： 分类预测模型实战
1、 常见分类预测的模型与算法
2、 如何评估分类预测模型的质量
Ø 查准率
Ø 查全率
Ø ROC曲线
3、 逻辑回归分析模型
Ø 逻辑回归的原理
Ø 逻辑回归建模的步骤
Ø 逻辑回归结果解读
案例：用sklearn库实现银行贷款违约预测
4、 决策树模型
Ø 决策树分类的原理
Ø 决策树的三个关键问题
Ø 决策树算法与实现
案例：电力窃漏用户自动识别
5、 决策树算法
Ø 最优属性选择算法：ID3、ID4.0、ID5.0
Ø 连续变量分割算法
Ø 树剪枝：预剪枝、后剪枝
6、 人工神经网络模型（ANN）
Ø 神经网络概述
Ø 神经元工作原理
Ø 常见神经网络算法（BP、LM、RBF、FNN等）
案例：神经网络预测产品销量
7、 支持向量机（SVM）
Ø SVM基本原理
Ø 维灾难与核心函数
案例：基于水质图像的水质评价
8、 贝叶斯分析
Ø 条件概率
Ø 常见贝叶斯网络
第六部分： 数值预测模型实战
1、 常用数值预测的模型
Ø 通用预测模型：回归模型
Ø 季节性预测模型：相加、相乘模型
Ø 新产品预测模型：珀尔曲线与龚铂兹曲线
2、 回归分析概念
3、 常见回归分析类别
4、 回归分析常见算法
Ø 梯度上升/下降法
Ø 普通最小二乘法OLS
Ø 局部加权线性回归LWLR
Ø 岭回归（RR）
Ø 套索回归Lasso
Ø ElasticNet回归
第七部分： 聚类分析（客户细分）实战
1、 客户细分常用方法
2、 聚类分析（Clustering）
Ø 聚类方法原理介绍及适用场景
Ø 常用聚类分析算法
Ø 聚类算法的评价
案例：使用SKLearn实现K均值聚类
案例：使用TSNE实现聚类可视化
3、 RFM模型分析
Ø RFM模型，更深入了解你的客户价值
Ø RFM模型与市场策略
案例：航空公司客户价值分析
第八部分： 关联规则分析实战
1、 关联规则概述
2、 常用关联规则算法
Ø Apriori算法
² 发现频繁集
² 生成关联规则
Ø FP-Growth算法
² 构建FP树
² 提取规则
3、 时间序列分析
案例：使用apriori库实现关联分析
案例：中医证型关联规则挖掘
第九部分： 案例实战（学员主导，老师现场指导）
1、 电商用户行为分析及服务推荐
2、 基于基站定位数据的商圈分析
结束：课程总结与问题答疑。
