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文档简介

程序设计基础,工商管理一、Python程序设计概述1.Python语言简介a.Python是一种解释型、高级、通用编程语言。b.具有简洁明了的语法，易于学习和使用。2.Python程序设计基础a.变量和数据类型①变量：用于存储数据的容器。②数据类型：整数、浮点数、字符串、布尔值等。b.控制结构①条件语句：ifelse、elif。②循环语句：for、while。c.函数①定义函数：使用def关键字。②调用函数：使用函数名和括号。3.Python程序设计实践a.常用库和模块①内置库：os、sys、datetime等。②第三方库：requests、pandas、numpy等。b.文件操作①打开文件：使用open()函数。②读写文件：使用read()、write()方法。c.异常处理①tryexcept语句：捕获和处理异常。二、Python在工商管理中的应用1.数据分析a.数据清洗①处理缺失值、异常值。②数据转换：将数据转换为适合分析的格式。b.数据可视化①绘制图表：柱状图、折线图、饼图等。②可视化库：matplotlib、seaborn等。c.数据挖掘①聚类分析：Kmeans、层次聚类等。②关联规则挖掘：Apriori算法等。2.机器学习a.线性回归①模型建立：使用scikitlearn库。②模型评估：均方误差、R平方等。b.决策树①模型建立：使用scikitlearn库。②模型评估：准确率、召回率等。c.随机森林①模型建立：使用scikitlearn库。②模型评估：准确率、F1值等。3.优化算法a.线性规划①模型建立：使用scipy库。②模型求解：使用线性规划算法。b.非线性规划①模型建立：使用scipy库。②模型求解：使用非线性规划算法。c.模拟退火①模型建立：使用scipy库。②模型求解：使用模拟退火算法。三、Python程序设计在工商管理中的实践案例1.案例一：销售预测a.数据收集：收集历史销售数据。b.数据预处理：处理缺失值、异常值。c.模型建立：使用线性回归模型。d.模型评估：评估模型准确率。2.案例二：客户细分a.数据收集：收集。b.数据预处理：处理缺失值、异常值。c.模型建立：使用Kmeans聚类算法。d.模型评估：评估聚类效果。3.案例三：供应链优化a.数据收集：收集供应链数据。b.数据预处理：处理缺失值、异常值。c.模型建立：使用线性规划模型。d.模型评估：评估模型效果。1.《Python编程：从入门

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