课程背景
自
2
019年，Python已经成为最受欢迎的语言，具体来看，它简单易用、跨平台、功能强大、扩展性强，在实际应用里，而且能够将其它语言编写的程序融合起来，达成无缝连接，号称是万能胶水语言。
课程收益
掌握
Python
基本格式，实操中，以及常用的
6
种基本语句
。
掌握常用的准则资料类型以及处理
掌握
P
andas常用的统计功能（函数和办法）
领会统计拆解原理，掌握统计拆解常用的拆解办法
熟练掌握
m
atplotlib模块，具体来看，熟练画图函数
学会解读图形，形成业务结论和业务打法。
课程大纲
语言基础
目的：搭建
P
ython环境，落地时，掌握编程的基本语句，以及熟稔常用资料结构的操作
P
ython简介
P
ython环境搭建（课前完成）
基本格式
编码（
utf-8
）
注释（单引号，双引号、三引号）
缩进（缩进—代码块）
标识符命名规则
保留字和内置函数
书写格式（一行一句，一行多句、一句多行）
Python
基本语句
基本格式
编码（
utf-8
）
注释（单引号，双引号、三引号）
缩进（缩进—代码块）
标识符命名规则
保留字和内置函数
书写格式（一行一句，一行多句、一句多行）
基本语句（主要
6
种）
赋值语句
变量定义
赋值运算符
输出语句
语句
自动换行，在实际应用里，不换行输出
变量位置输出
格式化字符串输出
输入语句
input
语句
判断语句
if-elif-else
语句
比较运算符
成员运算符
布尔运算符
身份运算符
循环语句
遍历循环
for-else
条件循环
while-else
循环中断（
break
和
continue
）
异常语句
try-excep-else-finally
其它特殊语句
上手：访问文件
/
目录
P
ython资料类型
Python
对象识别
常用的六种准则资料类型
不可变类型（
Number, String, Tuple
）
可变类型（
list, Dict, Set
）
数字类型
四种常用数字类型（
int,
Boolean
, float, complex
）
数字格式化字符
常用的数字扩展库
运算符（算术运算符，位运算符）
字符串
字符串表示
字符串访问
字符串转义
字符串前缀
字符串操作
字符串格式化
列表
列表定义
列表访问
列表修改
列表操作
列表切片
元组
元组定义
元组访问
元组切片
字典
字典定义
字典访问
字典修改
字典操作
集合
集合定义
集合访问
集合修改
集合运算
日期时间
datetime, date, time, timedelt
日期格式化字符含义
资料拆解基础
资料拆解三个阶段
现况拆解
原因拆解
预测拆解
资料思路的三个环节
资料拆解的六个步骤
步骤
1
：明晰目的
--
理清思路
步骤
2
：资料收集—理清思路
步骤
3
：资料预处理—寻找答案
步骤
4
：资料拆解
--
寻找答案
步骤
5
：资料展示
--
看法表述
步骤
6
：报表撰写
--
看法表述
上手
：
怎样用搭建精准营销的资料拆解轮廓
上手：怎样搭建用户购买行为的资料拆解轮廓
资料操作基础
简化的
P
ython操作进程
资料拆解常用扩展包
Numpy
数组处理支持
Pandas
资料拆解和探索抓手
Matplotlib
可视化抓手库
资料集读写
读取文件（
CSV
、
Excel
）
资料集保存（
CSV
、
Excel
）
资料集结构
资料集基本属性
Index
：位置索引，标签索引
Series
：一维结构
DataFrame
：二维结构
资料集基本操作
资料访问
字段类型
类型查验
类型转换
定义有序类别变量
排序
按照值排序
按照索引排序
资料筛选
资料修改
资料删除
演示：资料读取，访问，预处理，筛选
统计拆解办法篇
统计拆解基础
统计拆解的要害要素
统计拆解三个步骤
六种统计操作
描述统计
d
escribe
分类计数
v
alue_counts
分段计数
/
分箱计数
v
alue_counts(bins)
分类汇总
(
groupby, count/sum/mean/…)
透视表（多维统计拆解）
p
ivot_table
按照日期汇总resameple/to_period
实例实战：掌握常用的
P
ython
统计函数
/
办法
五种统计拆解办法
对比拆解法
(
不同用户的消费水平差异)
结构拆解法
(
用户的学历结构、收入结构拆解、动态结构拆解)
分布拆解法
(
用户的年龄分布、用户消费层次)
交叉拆解法
(
货品偏好拆解)
趋势拆解法
(
销售淡旺季节、用户活跃时间
)
实例实战：掌握常用的统计拆解办法
资料可视化
目的：掌握作图扩展库，达成资料可视化
中文显示的问题破解
弄懂图形元素以及其函数
标题、坐标轴、刻度
资料标签、文本、注释
图例，网格线、边框
图片显示，保存
简单图形的画法
柱状图（简单
/
复式
/
堆积
/
堆积百分比柱状图）
直方图（分布拆解，查看分布特征）
箱图（判断离群值）
饼图（结构拆解）
折线图（趋势拆解）
桑基图
…
上手：画图示例，封装成函数或者模块
复杂图形的画法
多子图
多坐标系作图
多区域作图
资料预处理
资料预处理四大差事
资料清洗
资料集成
样本处理
变量处理
资料集成
样本追加
变量合并
拼接
上手：样本追加和变量合并
资料清洗
四大异常资料
重复值查验和处理
无效值查验和处理
离群值查验和处理
缺失值查验和处理
上手：异常值查找、删除、填充
样本处理
变量处理
结束：课程
收束
和
问题答疑
。
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
珀菲特顾问|傅一航老师
适合谁听
所有零基础的偏业务的想入门的非技艺人员。。建议同一家企业 3 人以上同来，课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法，但带不走可用的成果。
交付流程
课前：顾问访谈 2 位管理者，收集现状与问题清单，讲师据此调整案例。课中：讲授与演练各占一半，产出可直接用的工具与方案。课后：7 天内提交改进建议，30 天内一次线上答疑。