Python 数据分析与科学计算 课件全套 王小银 第1--11章 数据分析基础 ---机器学习.ppt

Python数据分析与科学计算

第1章数据分析基础第7章Numpy数值计算

第2章Python数据分析环境第8章Pandas数据分析处理

第3章Python数据类型第9章Matplotlib数据可视化

第4章程序控制结构第10章SciPy科学计算

第5章函数与模块第11章机器学习

第6章文件

第1章数据分析基础

1.1数据分析概述

1.2数据分析流程

1.3常用数据分析工具

l数据分析：用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加

以汇总、理解并消化，把隐藏在数据背后的信息提炼出来，以求最大化地开

发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论

而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

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l数据分析应用场景

Ø客户分析：根据客户的基本数据信息进行商业行为分析

Ø营销分析：产品分析、价格分析、渠道分析、广告与促销分析

Ø社交媒体：以不同的社交媒体渠道生成的内容为基础，实现不同社交媒体的用户分析、访问分析

和互动分析

Ø网络安全：使用数据分析技术，建立潜在攻击识别分析模型，监测大量网络活动数据和相应的访

问行为，识别可能进行入侵的可疑模式

Ø医疗行业：对疾病进行预测，达到疾病预防的目的

Ø物流领域：通过业务系统和GPS定位系统获得数据，使用数据构建交流状况预测分析模型，有效

预测实时路况、物流状况、车流量、客流量和货物吞吐量

Ø设备管理：收集和分析设备上的数据流，包括连续用电、零部件温度、环境湿度和污染物颗粒等

无数潜在特征

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Ø需求分析：了解数据分析的目的，提供数据分析的方向

Ø数据收集：根据数据分析目标和需求分析的结果，提取、收集数据

Ø数据预处理：对数据进行数据合并、数据清洗、数据变换和数据标准化

Ø数据分析与建模：通过分析方法和聚类、分类、关联规则、智能推荐等模型

与算法等，对已处理的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的

过程

Ø数据可视化：将数据分析与预测结果以计算机图形或图像的方式展示给用户

Ø撰写分析报告：对整个数据分析过程的总结和呈现

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lExcellWeka

lR语言lSAS

lPython语言lSPSS

lMatlab

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Python数据分析与科学计算

机械工业出版社

第2章Python数据分析环境

2.1Python概述

2.2Python语言特点

2.3搭建Python开发环境

2.4集成开发环境Pycharm

2.5数据分析环境Anaconda

2.6开发工具JupyterNotebook

lPython原意：大蟒蛇

l开发者：荷兰人GuidovanRossum

l第一个Python编译器在1991年诞生

l1994年发布Python1.0版本，2000年发布Python2.0版本，

2008年发布Python3.0版本

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lPython应用领域

Ø科学计算和数据分析

ØWeb开发

Ø人工智能

Ø云计算

Ø自动化运维

Ø网络编程

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lPython语言设计理念是“优雅、明确、简单”

lPython开发者的哲学是“用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事”

lPython语言特点：

1.语法简洁5.解释性

2.开源6.可扩展性

3.面向对象