《Python数据分析》实验教学大纲

课程代码308000012课程名称Python数据分析适用专业软件工程先修课程Python语言程序设计实验性质非独立设课开设学期第5学期实验方式上机操作周数（学时）24学分1学分课程目标（1）职业规范与道德修养：通过学习Python数据分析的理论和实践知识，培养学生的社会责任意识。使学生意识到数据的安全性将直接影响到社会的利益和公共利益，作为数据分析师应该担负起相应的责任，并以人民的利益为中心，始终坚守法律法规、伦理道德和职业操守。（2）知识应用能力：能够运用Python有关数据分析的常用类库，对收集来的大量数据进行科学计算、统计分析和可视化绘图，从而提取出有用的信息，为科学、客观的决策提供积极性的帮助。（3）问题分析能力：能够根据Python数据分析的结果，发现可能存在的问题，预测未来发展的趋势，提出改进的方案以规避风险。（4）设计能力：能够设计符合企业或个人业务需求的数据分析方案，并能够在科学计算、统计分析和可视化绘图环节中体现创新意识，具备开发简单项目的能力。（5）沟通能力：能够和企业或个人业务方进行有效的沟通，了解业务部门的工作流程、评价标准等，从而在解读数据时能够更贴近业务的思路，对其提出的建议和需求提供更好的数据分析方案。（6）终身学习能力：能够跟踪大数据技术前沿，持续提高加工和应用数据的能力，不断拓展数据的应用方法，通过严谨的逻辑推理形成想要的决策支持和产品化的应用；提升职业素养，适应数据分析行业及相关职业发展。教学要求（1）能够理解数据分析技术体系和主要技术；（2）能够综合运用Python与数据分析基本知识对数据进行分析和可视化绘图；（3）掌握综合分析能力，解决专业相关实际问题；（4）通过讨论、实验实训、撰写报告等方式提升有效沟通；（5）理解并遵守数据分析领域的职业道德和规范。一、实验的性质、目的和任务1.实验性质本课程的实验性质是非独立设置实验课，在实验实训室中采用上机操作进行。2.主要目的本课程培养学生使用Python技术进行数据分析的能力。Python数据分析的主要库有：NumPy、Pandas、Matplotlib、jieba。3.主要任务（1）熟悉Python数据分析环境搭建。（2）掌握NumPy、Pandas、Matplotlib、jieba的主要函数作用和使用。（3）应用NumPy、Pandas、Matplotlib、jieba库解决实际问题。二、实验的基本内容和要求序号实验项目天数（学时数）实验属性内容与要求1Python数据分析环境搭建2验证性内容：（1）搭建Python数据分析环境；（2）使用相关开发工具完成简单程序的编写。要求：（1）掌握Python数据分析环境搭建；（2）掌握开发工具的基本使用。2科学计算库Numpy4验证性内容：（1）创建矩阵；（2）索引与切片；（3）数组操作；（4）数组运算；（5）线性代数运算。要求：（1）掌握NumPy数组的创建、操作；（2）掌握NumPy数组的索引和切片；（3）掌握NumPy数组的运算；（4）掌握NumPy数组的线性代数运算。3数据分析工具Pandas4验证性内容：（1）DataFrame的创建和行列操作；（2）DataFrame的高级索引；（3）Pandas数据运算；（4）统计函数；（5）层次划索引；（6）读写数据操作。要求：（1）掌握DataFrame数据结构的创建和基本使用；（2）掌握读写外部数据的方法；（3）掌握DataFrame的高级索引函数；（4）掌握Pandas的数据运算，包括算术运算、函数映射、排序、迭代等运算，以及统计函数。4数据预处理4验证性内容：（1）数据清洗：重复值清洗、缺失值清洗、检测异常值；（2）数据合并连接和重塑；（3）数据变换：虚拟变量、连续属性离散化、规范化。要求：（1）掌握重复值、缺失值和异常值的检测与处理方法，能够对大量数据进行清洗；（2）掌握数据的合并、连接和重塑，能够根据计算、分析需要对数据结构进行处理；（3）掌握常用数据变换的方法，能够根据分析需要和数据特点对数据进行变换。5数据聚合和分组运算2验证性内容：（1）通过groupby()方法将数据拆分成组；（2）数据聚合；（3）分组级运算。要求：（1）掌握groupby()方法，可以按照不同的规则进行分组；（2）掌握聚合操作，会使用统计方法和聚合方法聚合数据；（3）掌握其他分组级运算方法的使用。6数据可视化4验证性内容：（1）Matplotlib绘制图表；（2）Seaborn绘制统计图形；（3）Bokeh交互式可视化库。要求：（1）掌握Matplotlib绘制图表的常用方法，主要包括创建画布、创建单个和多个子图、添加和选中子图、添加各类标签、绘制常见图表、本地保存图形；（2）了解seaborn的基本使用。7时间序列分析2设计性内容：（1）时间序列的基本操作；（2）固定频率的时间序列；（3）时间周期及计算；（4）重采样；（5）数据统计-滑动窗口。要求：（1）能够创建时间序列对象；（2）能够使用时间戳索引和切片选取子集；（3）学会创建固定频率的时间序列，能够调整时间序列的频率；（4）掌握Period（时期），转换时期的频率；（5）掌握重采样，实现降采样和升采样；（6）熟悉滑动窗口的使用。8文本数据分析2设计性内容：（1）文本数据分析工具；（2）文本预处理；（3）文本情感分析；（4）文本相似度；（5）文本分类。要求：（1）掌握安装和使用NLTK与jieba工具的方法；（2）掌握文本预处理的流程；（3）能够用NLTK分析情感倾向；（4）能够结合NLTK与余弦相似度实现相似度分析；（5）能够结合NLTK与算法对文本进行分类。合计24三、主要仪器设备及材料多媒体计算机、、课程相关软件（Pycharm、Windows）。四、实验的考核办法实验考核内容主要分为：实验过程、实验代码和实验报告三部分。实验过程考核主要考查学生课程出勤、实验态度、实验任务完成情况、实验过程中分析问题和解决问题的能力等方面；实验代码考核主要考查学生编写代码的规范性、正确性和代码质量等方面；实验报告考核主要是考查实验报告内容的完整性、正确性和规范性等方面。以上三部分分别占三分之一的分数。五、指导书与参考资料指导书：《Python数据分析与应用（第2版）》，曾文权主编，\o"人民邮电出版社"人民邮电出版社，2022年8月第2版。参考资料：1、中国大学MOOC，Python数据分析/course/terms/1461654457.htm?from