文档介绍：第3章数据分析过程
Python数据分析与应用》教学大纲
一、课程简介
课程名称：Python数据分析与应用
课程性质：必修适用
适用专业：大数据技术类相关专业
考核方式：考试
建议学时：48（可根据实际需要进行调整）第3章数据分析过程
Python数据分析与应用》教学大纲
一、课程简介
课程名称：Python数据分析与应用
课程性质：必修适用
适用专业：大数据技术类相关专业
考核方式：考试
建议学时：48（可根据实际需要进行调整）
二、课程的性质
大数据时代已经到来，在商业、经济及其他领域中基于数据和分析去发现问题并做出科学、客观的决策越来越重要。数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内获取、管理、处理以及整理海量数据，为企业经营决策提供积极的帮助。数据分析作为一门前沿技术，广泛应用于物联网、云计算、移动互联网等战略新兴产业。有实践经验的数据分析人才已经成为了各企业争夺的热门。为了推动我国大数据，云计算，人工智能行业的发展，满足日益增长的数据分析人才需求，特开设Python数据分析与应用课程。
三、课程的任务
通过本课程的学****使学生学会使用Python进行科学计算、可视化绘图、数据处理，分析与建模，并详细拆解学****聚类、回归、分类三个企业案例，将理论与实践相结合，为将来从事数据分析挖掘研究、工作奠定基础。
四、课程学时分配
序号
1
2
3
4
5
6
7
8
9
教学内容
第1章数据分析基础
第2章Python编程语言
第3章数据分析过程
第4章回归与预测
第5章聚类分析
第6章分类模型与算法
第7章数据降维
第8章社交网络数据分析第9章数据可视化
理论学时
2
2
2
4
4
4
4
3
2
实验学时
0
2
2
2
4
4
4
1
2
总计
27
21
五、教学内容
第1章数据分析基础
教学目录
数据分析的基本概念
什么是数据分析
数据分析范式
数据分析面临的问题
相关概念辨析
数据分析的任务与方法
分类任务
第3章数据分析过程
回归任务
聚类任务
降维任务
领域数据与常见数据类型
典型的数据领域
数据类型
数据分析的生态系统
分布式文件系统
分布式编程框架
机器学****与数据分析平台
数据可视化工具
教学重点
（1）数据分析的定义。
（2）数据分析范式。
（3）数据分析的任务与方法。
（4）数据分析的生态系统。
第2章Python语言基础
初识Python
概述
Python环境搭建
Python语法特点
Python的基本数据类型
字符串与流程控制
字符串
流程控制
列表、元组与字典
列表
元组
字典
第3章数据分析过程
函数、模块与包
函数
模块
包
Python异常处理
1）Python编程的语法。
2）Python语言的变量与数据结构。
3）Python语言中函数、模块和包的构件与使用方法
4）Python编程的调试方法。
第3章数据分析过程
第7章数据降维
第5章聚类分析