Python数据分析培训方案

一、课程背景

课程名称:Python数据分析业务与数据分析实战项目

培训周期:40课时

课程背景:

数字化时代,数据已成为企业决策的重要支撑。Python 在数据处理和分析领域应用极广。使用Python语言进行数据分析已成为对数据分析师重要的技能要求之一。

本项目旨在帮助学员掌握Python数据分析的标准流程和实用技能,包括数据处理、数据可视化、数据分析思维及模型应用等方面。我们将深入介绍 Python 数据分析中的核心知识和工具,如 Pandas、Matplotlib、Seaborn 等,以及使用 Python结合各种思维模型和算法模型解决实际问题的方法和技巧。

课程收获:

1. 数据分析基本技能:Python常用数据分析库,数据处理与可视化操作,数据分析报告;

2. 数据分析能力与思维: 漏斗分析,LTV用户生命价值模型,Kmeans聚类模型, Apriori商品关联分析等常用数据分析思维在业务中的应用;

3. 数据分析项目经验: 游戏数据分析, 电商业务数据分析,用户数据分析。

二、项目介绍

项目概述:

结合电商、 游戏等业务场景,介绍从指标计算、报表可视化呈现、数据分析模型应用、到制作分析报告整个数据分析流程。在实战中夯实 数据分析必备技能、拓展数据分析思维、学习数据分析模型应用,快速掌握中级数据工程师必备的核心技能。

项目成果:

(漏斗分析图)

项目亮点:

1. 根据数据分析标准工作流程,搭建数据分析通用能力模型;

2. 精选业务与用户数据分析场景(电商、游戏等)将技能点落地,提高日常工作中数据相关问题的解决能力;

3. 掌握数据分析全套解决方案,应付更多复杂问题。

三、适合人群

1. 对使用Python,Pandas数据分析感兴趣的老师;

2. 需要具备一定的Python基础、Pandas基础;

3. 了解机器学习基础;

4. 了解ScikitLearning的相关API。

四、培训目标

1. 掌握数据分析的基本流程和方法论;

2. 熟练使用Python数据处理和可视化的核心工具,如Pandas、Matplotlib等,以及掌握数据处理和可视化的高级应用;

3. 掌握数据分析思维及常用模型在具体业务场景中的应用;

4. 培养独立解决实际问题的能力,通过实战项目的讲解和练习,掌握如何在实际工作中应用Python进行数据分析和处理。

五、参考预习资料

获取方式:请扫描下方二维码,回复【Python 数据分析】即可获取完整预习资料。

六、准备环境介绍

硬件:windows/MAC OS均可, 8G内存

软件:anaconda

七、课程日程安排

1月23日Python 数据分析入门

  • 1. Python数据分析概述与环境搭建
  • 2. Pandas 数据结构
  • 3. Pandas DataFrame入门
  • 4. Pandas数据分析入门
  • 5. 数据组合
  • 6. 缺失值处理

1月24日Python数据 分析 与可 视化

  • 1. apply 自定义函数
  • 2. 数据分组
  • 3. 日期时间类型数据的处理
  • 4. Matplotlib 可视化
  • 5. Pandas数据可视化
  • 6. Seaborn数据可视化

1月25日游戏业务数据分析

  • 1. 游戏行业关键数据指标介绍
  • 2. 数据指标计算_用户分析
  • 3. 数据指标计算_付费分析
  • 4. 数据指标计算_各等级用户付费情况
  • 5. 数据指标计算_道具使用情况
  • 6. 数据指标计算_游戏玩法分析

1月26日商品关联分析和广告渠道效果分析

  • 1. Apriori 关联分析介绍
  • 2. 使用 Apriori 挖掘历史交易数据
  • 3. 产生关联规则
  • 4. 流量运营简介
  • 5. Kmeans 聚类介绍
  • 6. 广告渠道效果分析

1月27日LTV用户生命周期价值与BG/NBD模型

  • 1. 用户生命周期价值介绍
  • 2. BG/NBD模型的原理
  • 3. 预测用户未来购买次数和用户活跃度
  • 4. 客户交易预测
  • 5. gamma-gamma模型预测客户终生价值