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课程大纲

第1部分:Python分析基础(3.5小时)

·       模块1:分析领域概览(45分钟)

o   为什么选择Python?在学术研究中比较Python与Excel和SQL。

o   成功设置:介绍Jupyter Notebooks和Google Colab。 
Google Colab无需安装,但需要更强的网络连接。
如果可能,参与者可以安装Jupyter Notebooks以获得更流畅的体验。

·       模块2:数据构建模块(60分钟)

o   变量、数据类型(字符串、整数、浮点数)和基本逻辑。

o   理解列表和字典——Python如何存储信息。

·       模块3:Python数据分析演示与实验(75分钟)

o   Pandas简介:数据操作的行业标准。

o   实际操作:加载CSV文件,过滤数据,并计算基本统计量。

第2部分:入门级商业分析(2.0小时)

·       模块4:分析思维:理解“提问-分析-行动”框架。如何定义数据可以回答的商业问题。

·       模块5:描述性分析与预测性分析:在财务背景下解释趋势和发现异常的高层次概述。

·       模块6:沟通洞察:数据故事讲述原则——将技术输出转化为执行建议。

要求

  • 具备数据分析的基础知识
  • 有数据处理的经验

 7 小时

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