【培訓(xùn)對(duì)象】
所有零基礎(chǔ)的偏業(yè)務(wù)的想入門(mén)的非技術(shù)人員。

【培訓(xùn)收益】

第一部分：Python語(yǔ)言基礎(chǔ)
目的：搭建Python環(huán)境，掌握編程的基本語(yǔ)句，以及熟悉常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的操作
1、Python簡(jiǎn)介
2、Python環(huán)境搭建（課前完成）
3、基本格式
編碼（utf-8）
注釋?zhuān)▎我?hào)、雙引號(hào)、三引號(hào)）
縮進(jìn)（縮進(jìn)—代碼塊）
標(biāo)識(shí)符命名規(guī)則
保留字和內(nèi)置函數(shù)
書(shū)寫(xiě)格式（一行一句、一行多句、一句多行）

第二部分：Python基本語(yǔ)句
1、基本格式
編碼（utf-8）
注釋?zhuān)▎我?hào)、雙引號(hào)、三引號(hào)）
縮進(jìn)（縮進(jìn)—代碼塊）
標(biāo)識(shí)符命名規(guī)則
保留字和內(nèi)置函數(shù)
書(shū)寫(xiě)格式（一行一句、一行多句、一句多行）
2、基本語(yǔ)句（主要6種）
3、賦值語(yǔ)句
變量定義
賦值運(yùn)算符
4、輸出語(yǔ)句
print語(yǔ)句
自動(dòng)換行，不換行輸出
變量位置輸出
格式化字符串輸出
5、輸入語(yǔ)句
input語(yǔ)句
6、判斷語(yǔ)句
if-elif-else語(yǔ)句
比較運(yùn)算符
成員運(yùn)算符
布爾運(yùn)算符
身份運(yùn)算符
7、循環(huán)語(yǔ)句
遍歷循環(huán)for-else
條件循環(huán)while-else
循環(huán)中斷（break和continue）
8、異常語(yǔ)句
try-excep-else-finally
9、其它特殊語(yǔ)句
演練：訪問(wèn)文件/目錄
第三部分：Python數(shù)據(jù)類(lèi)型
1、Python對(duì)象識(shí)別
2、常用的六種標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)類(lèi)型
不可變類(lèi)型（Number, String, Tuple）
可變類(lèi)型（list, Dict, Set）
3、數(shù)字類(lèi)型
四種常用數(shù)字類(lèi)型（int, Boolean, float, complex）
數(shù)字格式化字符
常用的數(shù)字?jǐn)U展庫(kù)
運(yùn)算符（算術(shù)運(yùn)算符、位運(yùn)算符）
4、字符串
字符串表示
字符串訪問(wèn)
字符串轉(zhuǎn)義
字符串前綴
字符串操作
字符串格式化
5、列表
列表定義
列表訪問(wèn)
列表修改
列表操作
列表切片
6、元組
元組定義
元組訪問(wèn)
元組切片
7、字典
字典定義
字典訪問(wèn)
字典修改
字典操作
8、集合
集合定義
集合訪問(wèn)
集合修改
集合運(yùn)算
9、日期時(shí)間
datetime, date, time, timedelt
日期格式化字符含義
第四部分：數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)
1、數(shù)據(jù)分析三個(gè)階段
現(xiàn)狀分析
原因分析
預(yù)測(cè)分析
2、數(shù)據(jù)思維的三個(gè)環(huán)節(jié)
3、數(shù)據(jù)分析的六個(gè)步驟
步驟1：明確目的--理清思路
步驟2：數(shù)據(jù)收集—理清思路
步驟3：數(shù)據(jù)預(yù)處理—尋找答案
步驟4：數(shù)據(jù)分析--尋找答案
步驟5：數(shù)據(jù)展示--觀點(diǎn)表達(dá)
步驟6：報(bào)表撰寫(xiě)--觀點(diǎn)表達(dá)
演練：如何用搭建精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的數(shù)據(jù)分析框架
演練：如何搭建用戶購(gòu)買(mǎi)行為的數(shù)據(jù)分析框架
第五部分：數(shù)據(jù)操作基礎(chǔ)
1、簡(jiǎn)化的Python操作過(guò)程
2、數(shù)據(jù)分析常用擴(kuò)展包
Numpy數(shù)組處理支持
Pandas數(shù)據(jù)分析和探索工具
Matplotlib可視化工具庫(kù)
3、數(shù)據(jù)集讀寫(xiě)
讀取文件（CSV、Excel）
數(shù)據(jù)集保存（CSV、Excel）
4、數(shù)據(jù)集結(jié)構(gòu)
數(shù)據(jù)集基本屬性
Index：位置索引、標(biāo)簽索引
Series：一維結(jié)構(gòu)
DataFrame：二維結(jié)構(gòu)
5、數(shù)據(jù)集基本操作
數(shù)據(jù)訪問(wèn)
字段類(lèi)型
類(lèi)型檢查
類(lèi)型轉(zhuǎn)換
定義有序類(lèi)別變量
排序
按值排序
按索引排序
數(shù)據(jù)篩選
數(shù)據(jù)修改
數(shù)據(jù)刪除
演示：數(shù)據(jù)讀取，訪問(wèn)，預(yù)處理，篩選
第六部分：統(tǒng)計(jì)分析方法篇
1、統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)
統(tǒng)計(jì)分析的關(guān)鍵要素
統(tǒng)計(jì)分析三個(gè)步驟
2、六種統(tǒng)計(jì)操作
描述統(tǒng)計(jì)describe
分類(lèi)計(jì)數(shù)value_counts
分段計(jì)數(shù)/分箱計(jì)數(shù)value_counts(bins)
分類(lèi)匯總(groupby, count/sum/mean/…)
透視表（多維統(tǒng)計(jì)分析）pivot_table
按日期匯總resameple/to_period
案例實(shí)戰(zhàn)：掌握常用的Python統(tǒng)計(jì)函數(shù)/方法
3、五種統(tǒng)計(jì)分析方法
對(duì)比分析法(不同用戶的消費(fèi)水平差異)
結(jié)構(gòu)分析法(用戶的學(xué)歷結(jié)構(gòu)、收入結(jié)構(gòu)分析、動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)分析)
分布分析法(用戶的年齡分布、用戶消費(fèi)層次)
交叉分析法(產(chǎn)品偏好分析)
趨勢(shì)分析法(銷(xiāo)售淡旺季節(jié)、用戶活躍時(shí)間)
案例實(shí)戰(zhàn)：掌握常用的統(tǒng)計(jì)分析方法
第七部分：數(shù)據(jù)可視化
目的：掌握作圖擴(kuò)展庫(kù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化
1、中文顯示的問(wèn)題解決
2、了解圖形元素及其函數(shù)
標(biāo)題、坐標(biāo)軸、刻度
數(shù)據(jù)標(biāo)簽、文本、注釋
圖例、網(wǎng)格線、邊框
圖片顯示、保存
3、簡(jiǎn)單圖形的畫(huà)法
柱狀圖（簡(jiǎn)單/復(fù)式/堆積/堆積百分比柱狀圖）
直方圖（分布分析，查看分布特征）
箱圖（判斷離群值）
餅圖（結(jié)構(gòu)分析）
折線圖（趨勢(shì)分析）
?；鶊D
…
演練：畫(huà)圖示例，封裝成函數(shù)或模塊
4、復(fù)雜圖形的畫(huà)法
多子圖
多坐標(biāo)系作圖
多區(qū)域作圖
第八部分：數(shù)據(jù)預(yù)處理
1、數(shù)據(jù)預(yù)處理四大任務(wù)
數(shù)據(jù)清洗
數(shù)據(jù)集成
樣本處理
變量處理
2、數(shù)據(jù)集成
樣本追加
變量合并
拼接
演練：樣本追加與變量合并
3、數(shù)據(jù)清洗
四大異常數(shù)據(jù)
重復(fù)值檢查與處理
無(wú)效值檢查與處理
離群值檢查與處理
缺失值檢查與處理
演練：異常值查找、刪除、填充
4、樣本處理
5、變量處理

結(jié)束：課程總結(jié)與問(wèn)題答疑。 

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  培訓(xùn)大綱：一， 風(fēng)水基礎(chǔ)知識(shí)與門(mén)派簡(jiǎn)介：1， 風(fēng)水概念。2， 八宅風(fēng)水。3， 玄空風(fēng)水。4， 過(guò)路陰陽(yáng)。5， 楊公風(fēng)水。6， 三元風(fēng)水。7， 玄空大卦。8， 形勢(shì)與理氣。二， 基礎(chǔ)理論。陰陽(yáng)，五行，八卦，干支，龍，砂，水，向。四象，九行，元運(yùn)。三， 樓盤(pán)環(huán)境風(fēng)水。1， 樓盤(pán)的周邊環(huán)境。2..

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