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《Python数据分析与应用》教学大纲
创建***表
使用crosstab函数创建交叉表
掌握常见的数据读取方式
掌握DataFrame常用属性与方法
掌握基础时间数据处理方法
掌握分组聚合的原理与方法
掌握***表与交叉表的制作
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使用pandas进行数据预处理
堆叠合并数据
主键合并数据
重叠合并数据
检测与处理重复值
检测与处理缺失值
检测与处理异常值
离差标准化数据
标准差标准化数据
小数定标标准化数据
哑变量处理类别型数据
离散化连续型数据
掌握数据合并的原理与方法
掌握数据清洗的基本方法
掌握基本数据标准化的方法
掌握常用的数据转换方法
3
6
使用scikit-learn构建模型
加载datasets模块中的数据集
将数据集划分为训练集和测试集
使用sklearn转换器进行数据预处理与降维
使用sklearn估计器构建聚类模型
评价聚类模型
使用sklearn估计器构建分类模型
评价分类模型
使用sklearn估计器构建回归模型
评价回归模型
掌握sklearn转换器的使用方法
掌握sklearn估计器的使用方法
掌握聚类模型的构建与评价
掌握分类模型的构建与评价
掌握回归模型的构建与评价
6
7
航空客户价值分析
分析航空公司现状
认识客户价值分析
熟悉航空客户价值分析的步骤与流程
处理缺失值与异常值
构建爱你航空客户价值分析关键特征
标准化LRFMC 5个特征
了解K-Means聚类算法
分析聚类结果
模型应用
熟悉航空客户价值分析的步骤和流程
了解RFM模型的基本原理
掌握K-Means算法的基本原理与使用方法
比较不同类别客户的客户价值，制定相应的营销策略
6
8
财政收入预测分析
分析财政收入预测背景
了解财政收入预测的方法
熟悉财政收入预测的步骤与流程
了解相关性分析
分析计算结果
了解Lasso回归方法
分析Lasso回归结果
了解灰色预测算法
了解SVR算法
分析预测结果
熟悉财政收入预测的步骤和流程
掌握相关性分析方法与应用
掌握使用Lasso模型选取特征的方法
掌握灰色预测的原理与应用
掌握支持向量回归算法的基本原理与应用
6
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9
家用热水器用户行为分析与事件识别
分析家用热水器行业现状
了解热水器采集数据的基本情况
熟悉家用热水器用户行为分析的步骤与流程
删除冗余特征
划分用水事件
确定单次用水事件时长阈值
构建用水时长与频率特征
了解灰色预测算法
构建用水