注：小蚊子团队KEN主讲，共分6章。第一章，python与数据分析概况；第二章，python安装和使用；第三章，数据准备； 第四章 数据处理；第五章 数据分析；第六章，数据可视化
一、数据分析概况
1、什么是数据分析
使用适当方法，收集数据，总结规律，提取有价值的信息，形成有效结论的过程
2、数据分析作用
1）、现状分析
过去发生了什么，现阶段情况
日常报告（日报、周报、月报等）
2）、原因分析
某一现状为什么会发生
专题分析
3）、预测分析
将来会发生什么
制定季度计划、下年计划
3、数据分析流程
1）、明确分析目的和思路
明确分析目的，以解决问题为中心
搭建分析框架，哪些角度，哪些指标
2）、数据准备
数据仓库
出版物
互联网
市场调查
3）、数据处理
对数据加工整理，形成适合数据分析的样式
4）、数据分析
a、基础分析
对比分析
分组分析
结构分析
分布分析
交叉分析
矩阵分析
b、高级分析
回归分析
聚类分析
决策树
神经网络
因子分析
时间序列
5）、数据展现
表格展现
重理解
图形展现
6）、报告撰写
数据分析报告
对整个数据分析过程的总结与呈现，把数据分析的起因、过程、结果以及建议完整的呈现出来，供决策者参考
二、python概况
1、what：什么是python
编程语言，分析、挖掘工具
统计
架构
开发
计算
编程
2、who：谁使用python
系统应用
软件开发
游戏开发
系统维护
互联网
web开发
系统运维
网络服务
统计分析
统计分析
假设检验
建模等
数据挖掘
挖掘
机器学习等
数据可视化
直方图
折线图
散点图等
3、why：为什么使用python
是一种解释型、动态语言，具有明确高效的语法
高效的数据开发包
数据处理：pandas
数据挖掘：sklearn
数据可视化：matplotib
代码风格
被称为可执行的伪代码，有优美的代码风格
4、how：如何学python
5、How Continue：如何持续提高
编程：实战案例，熟练操作
分析：理解算法，实战操作