财务大数据分析 课件 项目一 Python 数据分析概述.pptx

项目一

Python数据分析概述;目录;1．掌握广义的数据分析和狭义的数据分析的概念；

2．掌握典型的数据分析流；

3.了解七大类常见的数据分析应用场景；

4.了解数据分析常用的Python、R和MATLAB工具；

5.了解使用Python工具进行数据分析的优势；

6.了解7个Python数据分析常用类库。;任务一

认识数据分析?;数据分析的概念;数据分析的概念;一;数据挖掘则是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，通过应用聚类模型、分类模型、回归和关联规则等技术，挖掘潜在价值的过程。;数据分析已经逐渐演化为一种解决问题的过程，甚至是一种方法论。虽然每个公司都会根据自身需求和目标创建最适合的数据分析流程，但数据分析的核心步骤是一致的。;（2）数据获取;（3）数据预处理;（4）分析与建模;二;（5）模型评价与优化;模型优化则是指模型性能在经过模型评价后已经达到了要求，但在实际生产环境应用过程中，发现模型的性能并不理想，继而对模型进行重构与优化的过程。在多数情况下。模型优化和分析与建模的过程基本一致。;（6）部署;THANKSFORWATCHING;项目一

Python数据分析概述;目录;1．掌握广义的数据分析和狭义的数据分析的概念；

2．掌握典型的数据分析流；

3.了解七大类常见的数据分析应用场景；

4.了解数据分析常用的Python、R和MATLAB工具；

5.了解使用Python工具进行数据分析的优势；

6.了解7个Python数据分析常用类库。;任务二

Python数据分析的工具?;了解数据分析常用工具;（1）语法简单精练。对于初学者来说，比起其他编程语言，Python更容易上手。;（4）不仅适用于研究和原型构建，同时也适用于构建生产系统。;IPython是Python科学计算标准工具集的组成部分，它将其他所有相关的工具联系在一起，为交互式和探索式计算提供了一个强健而高效的环境。同时，它是一个增强的PythonShell，目的是提高编写、测试、调试Python代码的速度。IPython主要用于交互式数据并行处理，是分布式计算的基础架构。

另外，IPython还提供了一个类似于Mathematica的HTML笔记本、一个基于Qt框架的GUI???制台，具有绘图、多行编辑以及语法高亮显示等功能。;（1）快速高效的多维数组对象ndarray。;除了为Python提供快速的数组处理能力外，NumPy在数据分析方面还有另外一个主要作用，即作为算法之间传递数据的容器。对于数值型数据，使用NumPy数组存储和处理数据要比使用内置的Python数据结构高效得多。此外，由低级语言(比如C和Fortran)编写的可以直接操作NumPy数组中数据，无须进行任何数据复制工作。;3、SciPy;4、pandas

;6、scikit-learn;(一)第一步首先在windows系统中安装Python以下为在Windows平台上安装Python的步骤:;(二）第二步在windows系统中安装Anconda进入Anaconda官方网站，下载Windows系统中的Anaconda安装包，选择PYthon3.0以上版本。安装Anaconda的具体步骤如下。;（4）单击“Browse”按钮，选择在指定的路径安装Anaconda，选择完成后单击“Next”按钮，进入下一步；;（三）第三步分别安装pycharm、Pandas、Matplotlib;（3）单击“Install”进入下一步;（5）单击“finish”完成;THANKSFORWATCHING