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第一階段：Python編程基礎和網絡爬蟲
1.數據分析行業概述
2.Python安裝及介紹
3.Python編程基礎
4.Python爬蟲基礎知識
5.網絡請求及相應 -Requests
6.HTML文檔解析 -BeautifulSoup
7.常見反爬蟲機制及應對
8.通過API獲取數據
9.Python爬蟲實戰之頭像下載
10.Python爬蟲實戰之抓取書籍簡介
第二階段：Mysql數據庫基礎
1.Mysql數據庫知識介紹
2.Mysql數據庫的基本操作
3.Mysql數據表的基本操作
4.數據類型和約束條件
5.數據的CRUD操作之增加、刪除、修改數據表
6.SQL數據庫單表查詢和聯合查詢
7.SQL操作符和函數
8.SQL綜合案例：彩票數據核對練習
9.SQL綜合案例：電商數據查詢練習
第三階段：數據分析之統計學基礎
1.數據分析行業與知識簡介
2.概率論基礎知識
3.描述性統計分析
4.統計量與抽樣分布
5.參數估計：點估計和區間估計
6.假設檢驗方法
7.方差分析的基本原理和操作
第四階段：Python進行統計分析和數據清洗
1.使用Python SQL進行數據整合
2.使用Python進行描述性統計分析
3.使用Python進行數據整合與數據清洗
4.使用Python進行數據分組和抽樣
5.使用Python進行統計分析
6.轉化漏斗與A/B對比測試
第五階段：Python進行回歸和降維分析
1.使用線性回歸做客戶價值預測
2.使用邏輯回歸做客戶流失預警
3.連續變量關系探索與變量壓縮：主成分、因子分析
4.聚類分析與客戶分群
5.市場分析其他工具：對應分析與多維尺度分析
第六階段：Python時間序列和綜合案例
1.簡單時間序列分析法：平滑算法
2.平穩時間序列(ARMA)模型設定與識別
3.非平穩時間序列（ARIMA）模型
4.時間序列建模步驟
5.案例：使用Python進行零售業銷量預測
6.案例：量化投資行業時間序列分析
第七階段：Python數據可視化
1.繪圖思想的基本原理
2.Python數據可視化包Matplotlib介紹
3.使用Matplotlib進行基本的圖形繪制
4.Python數據可視化-Seaborn
5.Python數據可視化-Pyecharts
6.Python地圖繪制
第八階段：期中項目作業與答辯
課題1：電商客戶價值預測
課題2：網站流量數據分析
課題3：信用卡客戶流失預警
課題4：銀行電話營銷響應分析以上課題僅供參考
第九階段：Python數據挖掘基礎與數據倉庫建置
1.Python數據挖掘簡介
2.數據挖掘方法論CRISP-DM介紹
3.數據挖掘技術概述
4.數據前處理方法
5.關鍵變量發掘技術
第十階段：Python進行預測型數據挖掘
1.樸素貝葉斯與近領域
2.決策樹算法
3.神經網絡
4.支持向量機
5.集成學習：Bagging,Boosting,Random Forest
6.特征工程
第十一階段：Python進行描述性數據挖掘與進階算法
1.聚類分析
2.關聯規則
3.序列模式
4.深度學習
5.文本挖掘