Python数据分析及应用 课件汇总 徐娟 第1--6章Python基础应用 --- Python文件.pptx

1Python数据分析及应用

第一章

目录1.1数据分析基础1.2Python语言概述1.3Python语言开发环境配置1.4Python基本语法规则

（1）知识目标：了解什么是数据分析及数据分析的基本流程；了解Python语言的发展及特点、开发环境的配置；掌握Python程序的编写方法及基本语法规则。（2）技能目标：理解数据分析的基本流程；掌握Python语言解释器的安装方法、Anaconda开发环境的安装方法及Python第三方库的安装与使用；掌握Python程序的编写方法。（3）素质目标：具备一定的计算思维能力和程序设计能力。3学习目标

天气数据分析每天我们都会关注天气信息，增减衣物、安排出行等。商家利用天气数据分析消费者的购物行为和出行习惯，从而制定更具针对性的营销策略。通过分析土壤温度、降雨量等数据，农民可以更准确地决定种植何种作物、何时播种或灌溉。政府部门通过分析天气数据来预测自然灾害对社会经济的影响，从而制定更加精准的防灾减灾政策。随着科技的进步和数据采集与分析能力的提升，天气数据分析将在未来发挥更为重要的作用。那么如何来进行天气数据分析？4本章导读

什么是数据分析？数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，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。51.1数据分析基础

在统计应用中，数据分析可分为描述性统计、探索性数据分析（EDA）和验证性数据分析（CDA）。EDA侧重于发现数据中的新特征，而CDA则侧重于确认或伪造现有假设。预测分析侧重于应用统计模型进行预测或分类，而文本数据分析主要是从文本源中提取信息并对其进行分类，如词频分析、语义分析、主题分析、情感分析、文本聚类等。61.1数据分析基础

数据分析基本流程（1）数据采集或获取（2）数据预处理和存储（3）数据建模和分析（4）数据可视化分析（5）数据报表和总结71.1数据分析基础

为什么选用Python进行数据分析？Python入门简单，代码可读性强Python是开源的，它拥有非常多优秀的库Python与开源大数据平台Hadoop具有很好的兼容性Python不受数据规模的约束，能够处理大规模数据Python能够绘制各种前沿的数据图表Python在海量数据采集方面也有独特的优势81.1数据分析基础

GuidovanRossumPython语言创立者2000年，Python2.x2008年，Python3.x目前，绝大部分Python函数库和Python程序员都采用3.0版本系列语法和解释器91.2Python语言概述

Python语言的特点简单易学速度快免费、开源可移植性解释性面向对象可扩展性可嵌入性丰富的库101.2Python语言概述

Python语言解释器的安装到Python主页下载并安装Python基本开发和运行环境，网址：/downloads/根据操作系统不同选择不同版本下载相应的Python3.0系列版本程序111.3Python语言开发环境配置

启动Windows命令行工具，输入python调用IDLE来启动Python图形化运行环境按照语法格式编写代码，编写可以用任何文本编辑器，保存为文件打开IDLE，点击Ctrl+N打开一个新窗口，输入语句并保存，使用快键建F5即可运行该程序121.3Python语言开发环境配置

Anaconda开发环境的安装Anaconda是一种更加高效、智能的Python集成开发环境。Anaconda集成了很多和数据科学、机器学习相关的Python第三方开源库，更友好和方便；Anaconda提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便的解决多版本Python并存、切换以及各种第三方包安装问题。131.3Python语言开发环境配置

从开始菜单启动Spyder或者Jupyter，就可以编写自己的Python程序了。141.3Python语言开发环境配置

Python有一套很有用的标准库(standardlibrary)。标准库会随着Python解释器一起安装在你的电脑中的。它是Python的一个组成部分。这些标准库是Python为程序员准备好的利器，可以让编程事半功倍。同时Python社区提供了大量的第三方模块，使用方式与标准库类似。它们的功能无所不包，覆盖科学计算、Web开发、数据库接口、图形系统多个领域，并且大多成熟而稳定。151.3Python语言开发环境配置

Pythonpip的安装与使用pip是Python包管理工具，该工具提供了对Python包的查找、下载、安装、卸载的功能。在命令行（控制台）中输入以下命令来判断是否已安装：pip–