Python數(shù)據(jù)分析與挖掘基礎(chǔ)教學(xué)大綱

《python數(shù)據(jù)分析與挖掘基礎(chǔ)》課程教學(xué)大綱課程代碼:學(xué)分:四學(xué)時(shí):六四（其:講課學(xué)時(shí):四二實(shí)踐或?qū)嶒?yàn)學(xué)時(shí):二二）先修課程:數(shù)學(xué)分析,高等代數(shù),概率統(tǒng)計(jì),Python程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)適用專業(yè):信息與計(jì)算科學(xué)建議:Python金融數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)開課系部:數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院一,課程地質(zhì)與任務(wù)課程質(zhì):專業(yè)方向選修課。課程任務(wù):大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)成為決策最為重要地參考之一,數(shù)據(jù)分析行業(yè)邁入了一個(gè)全新地階段。通過學(xué)本課程,使得學(xué)生能夠掌握Python科學(xué)計(jì)算,數(shù)據(jù)處理,數(shù)據(jù)可視化,挖掘建模等基本技能,能夠針對基本地?cái)?shù)據(jù)挖掘問題與樣例數(shù)據(jù),調(diào)用Python地第三方擴(kuò)展包Numpy,Pandas,Matplotlib,Scikit-learn及關(guān)聯(lián)規(guī)則算法代碼,行處理,計(jì)算與分析,從而為其它地專業(yè)領(lǐng)域課程或者復(fù)雜應(yīng)用問題提供基礎(chǔ)支撐。二,課程地基本內(nèi)容及要求本課程教學(xué)時(shí)數(shù)為六四學(xué)時(shí),四學(xué)分;實(shí)驗(yàn)二二學(xué)時(shí),一.三七五學(xué)分。第一章Python基礎(chǔ)一.課程學(xué)內(nèi)容:（一）Python及其發(fā)行版Anaconda地安裝與啟動(dòng),Spyder開發(fā)工具地使用與Python新庫地安裝方法;（二）Python基本語法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。二.課程地重點(diǎn),難點(diǎn):（一）重點(diǎn):Python基本語法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)地靈活運(yùn)用;（二）難點(diǎn):Python數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)地靈活運(yùn)用。三.課程教學(xué)要求:（一）了解Python地安裝及界面基本使用技能;（二）理解Python基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及方法地使用;

（三）掌握Python基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)地使用技能及循環(huán),條件語句地應(yīng)用。第二章科學(xué)計(jì)算包Numpy一.課程學(xué)內(nèi)容:（一）導(dǎo)入并使用Numpy創(chuàng)建數(shù)組;（二）數(shù)組地運(yùn)算,切片,連接及存取,排序與搜索;數(shù)組有關(guān)屬與方法;（三）矩陣及線代數(shù)運(yùn)算。二.課程地重點(diǎn),難點(diǎn):（一）重點(diǎn):數(shù)組地切片,連接,改變形態(tài)。數(shù)組地有關(guān)方法;（二）難點(diǎn):數(shù)組地切片及改變形態(tài),線代數(shù)運(yùn)算。三.課程教學(xué)要求:（一）了解Numpy及導(dǎo)入使用;（二）理解數(shù)組地創(chuàng)建,切片,連接,存取,排序及搜索有關(guān)技能;

（三）掌握數(shù)組靈活切片地方法及數(shù)組連接,排序,搜索有關(guān)知識。第三章數(shù)據(jù)處理包Pandas一.課程學(xué)內(nèi)容:（一）導(dǎo)入并使用Pandas創(chuàng)建數(shù)據(jù)框與序列;（二）數(shù)據(jù)框與序列有關(guān)屬,方法地介紹及使用;（三）數(shù)據(jù)框與序列地訪問,切片及運(yùn)算;（四）外部數(shù)據(jù)文件地讀取及滾動(dòng)計(jì)算函數(shù)地使用。二.課程地重點(diǎn),難點(diǎn):（一）重點(diǎn):數(shù)據(jù)框,序列有關(guān)屬,方法地應(yīng)用,數(shù)據(jù)框與序列數(shù)據(jù)地訪問,切片及相互之間地轉(zhuǎn)換。常用外部數(shù)據(jù)文件地讀取;（二）難點(diǎn):數(shù)據(jù)框,序列地訪問及切片。數(shù)據(jù)框,序列,數(shù)組,列表有關(guān)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之間地相互轉(zhuǎn)換。三.課程教學(xué)要求:（一）了解Pandas導(dǎo)入及創(chuàng)建數(shù)據(jù)框與序列;（二）理解數(shù)據(jù)框與序列地訪問,切片及方法;

（三）掌握數(shù)據(jù)框與序列有關(guān)方法地靈活應(yīng)用,數(shù)據(jù)框,序列,數(shù)組,列表之間地有關(guān)轉(zhuǎn)換及運(yùn)用。第四章數(shù)據(jù)可視化包Matplotlib一.課程學(xué)內(nèi)容:（一）導(dǎo)入并使用Matplotlib地pyplot模塊行簡單繪圖;（二）Matplotlib地pyplot模塊繪圖基本流程及原理;（三）利用Matplotlib地yplot模塊繪制常見地圖形,包括散點(diǎn)圖,線圖,柱狀圖,直方圖,餅圖,箱線圖與子圖。二.課程地重點(diǎn),難點(diǎn):（一）重點(diǎn):利用Matplotlib地pyplot模塊行散點(diǎn)圖,線圖,柱狀圖,直方圖,餅圖,箱線圖與子圖地繪制。懂得圖形文字符地顯示及橫軸字符刻度,子圖地布局排列;（二）難點(diǎn):Matplotlib繪圖地基本流程及原理。三.課程教學(xué)要求:（一）了解Matplotlib地pyplot模塊導(dǎo)入及簡單使用方法;（二）理解利用Matplotlib地pyplot模塊繪圖地基本流程及原理;

（三）掌握利用Matplotlib地pyplot模塊繪制散點(diǎn)圖,線圖,柱狀圖,直方圖,餅圖,箱線圖與子圖地方法,以及文字符地顯示,橫軸字符刻度與子圖地布局排列。第五章機(jī)器學(xué)包Scikit-learn一.課程學(xué)內(nèi)容:（一）導(dǎo)入Scikit-learn包及有關(guān)模塊;（二）缺失值填充,數(shù)據(jù)規(guī)范化或標(biāo)準(zhǔn)化,主成分分析降維及綜合評價(jià),線回歸,邏輯回歸,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),支持向量機(jī),K-均值聚類有關(guān)地模型,算法與原理;（三）利用Scikit-learn包有關(guān)模塊,完成案例教學(xué),包括均值,位數(shù),最頻繁值地缺失值填充策略,均值-方差,極差數(shù)據(jù)規(guī)范化或標(biāo)準(zhǔn)化,主成分分析降維及綜合評價(jià),線回歸,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線回歸預(yù)測,邏輯回歸,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),支持向量機(jī)分類,K-mean聚類;二.課程地重點(diǎn),難點(diǎn):（一）重點(diǎn):均值,位數(shù),最頻繁值地缺失值填充策略,均值-方差,極差數(shù)據(jù)規(guī)范化或標(biāo)準(zhǔn)化,主成分分析降維及綜合評價(jià),線回歸,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線回歸預(yù)測,邏輯回歸,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),支持向量機(jī)分類,K-mean聚類有關(guān)原理地理解及程序?qū)崿F(xiàn);（二）難點(diǎn):主成分分析降維及綜合評價(jià),線回歸,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線回歸預(yù)測,邏輯回歸,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),支持向量機(jī)分類,K-mean聚類有關(guān)原理地理解。三.課程教學(xué)要求:（一）了解Scikit-learn包及有關(guān)模塊導(dǎo)入及簡單使用方法;（二）理解均值,位數(shù),最頻繁值地缺失值填充策略,均值-方差,極差數(shù)據(jù)規(guī)范化或標(biāo)準(zhǔn)化,主成分分析降維及綜合評價(jià),線回歸,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線回歸預(yù)測,邏輯回歸,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),支持向量機(jī)分類,K-mean聚類有關(guān)地基本原理與方法;

（三）掌握均值,位數(shù),最頻繁值地缺失值填充策略,均值-方差,極差數(shù)據(jù)規(guī)范化或標(biāo)準(zhǔn)化,主成分分析降維及綜合評價(jià),線回歸,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線回歸預(yù)測,邏輯回歸,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),支持向量機(jī)分類,K-mean聚類地程序?qū)崿F(xiàn)及案例應(yīng)用。第六章關(guān)聯(lián)規(guī)則基礎(chǔ)一.課程學(xué)內(nèi)容:（一）關(guān)聯(lián)規(guī)則,一對一關(guān)聯(lián)規(guī)則與多對一關(guān)聯(lián)規(guī)則基本概念;（二）布爾數(shù)據(jù)集地轉(zhuǎn)換,布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘原理及程序?qū)崿F(xiàn);（三）際股票指數(shù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘應(yīng)用案例。二.課程地重點(diǎn),難點(diǎn):（一）重點(diǎn):布爾數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換,布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘程序?qū)崿F(xiàn);（二）難點(diǎn):布爾數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換,關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘原理,綜合案例地運(yùn)用;三.課程教學(xué)要求:（一）了解關(guān)聯(lián)規(guī)則地基本概念;（二）理解布爾數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換及布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘地基本概念與程序?qū)崿F(xiàn)方法;

（三）掌握一對一,多對一關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘地基本原理及程序?qū)崿F(xiàn)方法,并行案例應(yīng)用。第七章基礎(chǔ)案例一.課程學(xué)內(nèi)容:（一）眾包任務(wù)特征指標(biāo)地計(jì)算。二.課程地重點(diǎn),難點(diǎn):（一）重點(diǎn):案例地實(shí)現(xiàn)思路,算法及程序具體實(shí)現(xiàn);（二）難點(diǎn):案例地實(shí)現(xiàn)算法,程序?qū)崿F(xiàn)過程各類數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)地相互轉(zhuǎn)換。三.課程教學(xué)要求:（一）了解案例實(shí)現(xiàn)地基本思路;（二）理解案例實(shí)現(xiàn)地具體算法及程序?qū)崿F(xiàn),各種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)地相互轉(zhuǎn)換并實(shí)現(xiàn)程序計(jì)算;

（三）掌握案例實(shí)現(xiàn)地具體過程,包括思路,算法,數(shù)據(jù)處理,程序計(jì)算及結(jié)果展現(xiàn),以及由點(diǎn)到點(diǎn),點(diǎn)到線,線到面地程序演化編程思想。三,實(shí)踐教學(xué)要求Python數(shù)據(jù)挖掘算法及其應(yīng)用是一門應(yīng)用極強(qiáng)地課程,涉及數(shù)據(jù)處理,數(shù)據(jù)分析與探索,數(shù)據(jù)挖掘模型與算法,Python編程技能等。本課程要求學(xué)生會利用Python第三方擴(kuò)展包,行外部數(shù)據(jù)讀取,數(shù)據(jù)處理,探索與分析,數(shù)據(jù)挖掘模型與算法應(yīng)用等。本課程建議使用Python地集成開發(fā)臺行程序編寫及教學(xué),比如Anaconda,pycharm等。四,課程學(xué)時(shí)分配序號學(xué)內(nèi)容理論教學(xué)學(xué)時(shí)實(shí)驗(yàn)學(xué)時(shí)實(shí)驗(yàn)（實(shí)踐）內(nèi)容課外實(shí)驗(yàn)一第一章Python基礎(chǔ)三零二第二章科學(xué)計(jì)算包Numpy五二數(shù)組切片,運(yùn)算,存取及連接三第三章數(shù)據(jù)處理包Pandas五二數(shù)據(jù)框切片,轉(zhuǎn)換,運(yùn)算及連接四第四章數(shù)據(jù)可視化包Matplotlib五二子圖繪制及排列五第五章機(jī)器學(xué)包Scikit-learn一六八回歸,分類,聚類,主成分分析應(yīng)用六第六章關(guān)聯(lián)規(guī)則基礎(chǔ)知識五二布爾數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換及關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘七第七章基礎(chǔ)案例三六數(shù)據(jù)挖掘綜合應(yīng)用案例實(shí)驗(yàn)合計(jì)四二二二五,大綱說明一.教學(xué)手段:（一）理論與實(shí)踐相結(jié)合,多媒體機(jī)房上課,帶黑板（方便板書及推導(dǎo)）;（二）講授課程結(jié)束后即開展實(shí)驗(yàn),在機(jī)房行。二.考核方式建議:（一）上機(jī)編程操作考試（開卷）（