大数据分析与挖掘能力提升集训营
授课内容
课时数
日期
课程内容
课堂教学学时
是否多媒体教
学
时间
备注
数据挖掘概论Python编程基础
1.1掌握Python基础语法1.2变量常量与注释1.3字符串的常用方法Python数据结构与流程控制语句Day12.1列表，字典，元组，集合增删改查2021.3.2.2流程控制语句判断语句6202.3流程控制语句循环语句2.4列表推导式与字典推导式
Python编程基础函数编程
3.1函数初识，默认参数与动态参数3.2函数的返回值，可变长参数3.3函数作用域与高阶函数3.4内置函数和生成器及推导式3.5闭包，生成器，迭代器，装饰器文件基础4.1文件与字符编码4.2读取txt文件中的数据4.3保存数据为csv格式文件Day24.4二进制数据读取2021.3.模块和内置模块6215.1模块和包5.2模块和包的安装5.3内置模块time和datetime模块5.4json模块5.5os模块和sys模块5.6random模块Day3Python数据分析之NumPy2021.3.6.1Numpy概述276.2Numpy数组的创建、变换、本操作66.3Numpy数学计算Python数据分析之数据可视化
√09:00-12:0014:30-17:30
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7.1Matplotlib
Matplotlib概述、基础语法
Matplotlib常见图形绘制
7.2PyEcharts
基本图形绘制、局部及全局设置
高级图表绘制（地图，水球图，词云图
等）
实战案例一：金融贷款数据可视化
数据载入与预处理
1.1数据导入
1.2数据清洗
Matplotlib绘图
2.1柱状图
2.2叠加柱状图
2.3饼图
2.4折线图
2.5多面板绘图
Seaborn绘图
Day4
3.1散点图
2021.3.3.2点图
28
3.3箱线图
6 3.4多面板绘图 3.5小提琴图 3.6直方图 3.7计数图 3.8热力图 实战案例二：国家发展经济情况可视化 数据集概述可视化总收支变动情况调整收支情况折线图绘制多条曲线探索GDP与收支情况变动 Python数据分析之Pandas 实战案例三：金融贷款数据的清洗 Day51.数据读取 2021.4.2.数据清洗 10 2.1缺失值的查看
6 2.2删除缺失值 2.3简易填补缺失值 2.4向前向后与插值法进行缺失值的填 补 √09:00-12:0014:30-17:30 √09:00-12:0014:30-17:30 2.5异常值处理2.6重复值处理数据保存3.1Python自带文件写入函数的存储3.2Pandas中函数进行文件的存储机器学习与Python实践18.1Scikit-learn简介8.2数据预处理
1.缺失值处理
2.数据规范化
3.主成分分析Day68.3线性回归2021.4.1.一元线性回归112.多元线性回归63．Python线性回归应用机器学习与Python实践29.1股票价格涨跌趋势预测9.2案例目标及实现思路9.3指标计算9.4预测模型的构建9.5预测结果分析9.6量化投资策略设计与分析机器学习与Python实践310.1K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分Day7类算法2021.4.10.2手动实现一个KNN算法1710.3Sklearn中实现KNN610.4模型选择与训练10.5网格搜索Gird-search10.6KNN案例1：鸢尾花的分类10.7KNN案例2：手写数字的识别机器学习与Python实践411.1关联规则11.2一对一关联规则挖掘及Python实现Day811.3多对一关联规则挖掘及Python实现2021.4.11.4关联规则挖掘应用：国际股票指数关18联分析61.问题描述
2.数据预处理
3.关联规则挖掘
4.问题扩展
5.结果分析Day9一、金融大数据教学实训基础案例61.1众包任务特征指标的计算 √09:00-12:0014:30-17:30 09:00-12:0014:30-17:30 √09:00-12:0014:30-17:30 √09:00-12:0014:30-17:30 2021.4.1.2股票价格指数周收益率和月收益率的 24计算 1.3上市公司净利润增长率的计算 1.4股票价、量走势图的绘制
一、金融大数据教学实训综合案例 1.1总体设计 1案例背景 2案例目标及实现思路 3基于总体规模与投资效率指标的综 合评价 4基于成长与价值指标的综合评价 Day101.2基本设计步骤 2021.4. 1）指标选择 252）数据处理
6 3）主成分分析 4）综合排名 5）收益率计算 6）量化投资策略设计与分析 往届全国大学生“泰迪杯”数据挖掘挑战 赛指导讲解 数据挖掘流程介绍 论文写作与注意事项 往届赛题解读 √
09:00-12:0014:30-17:30 学员通过本次学习和考试可获取工信部“大数据分析师（高级）”证书，工信部考试中心官网可查询
6 3.4多面板绘图 3.5小提琴图 3.6直方图 3.7计数图 3.8热力图 实战案例二：国家发展经济情况可视化 数据集概述可视化总收支变动情况调整收支情况折线图绘制多条曲线探索GDP与收支情况变动 Python数据分析之Pandas 实战案例三：金融贷款数据的清洗 Day51.数据读取 2021.4.2.数据清洗 10 2.1缺失值的查看
6 2.2删除缺失值 2.3简易填补缺失值 2.4向前向后与插值法进行缺失值的填 补 √09:00-12:0014:30-17:30 √09:00-12:0014:30-17:30 2.5异常值处理2.6重复值处理数据保存3.1Python自带文件写入函数的存储3.2Pandas中函数进行文件的存储机器学习与Python实践18.1Scikit-learn简介8.2数据预处理
1.缺失值处理
2.数据规范化
3.主成分分析Day68.3线性回归2021.4.1.一元线性回归112.多元线性回归63．Python线性回归应用机器学习与Python实践29.1股票价格涨跌趋势预测9.2案例目标及实现思路9.3指标计算9.4预测模型的构建9.5预测结果分析9.6量化投资策略设计与分析机器学习与Python实践310.1K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分Day7类算法2021.4.10.2手动实现一个KNN算法1710.3Sklearn中实现KNN610.4模型选择与训练10.5网格搜索Gird-search10.6KNN案例1：鸢尾花的分类10.7KNN案例2：手写数字的识别机器学习与Python实践411.1关联规则11.2一对一关联规则挖掘及Python实现Day811.3多对一关联规则挖掘及Python实现2021.4.11.4关联规则挖掘应用：国际股票指数关18联分析61.问题描述
2.数据预处理
3.关联规则挖掘
4.问题扩展
5.结果分析Day9一、金融大数据教学实训基础案例61.1众包任务特征指标的计算 √09:00-12:0014:30-17:30 09:00-12:0014:30-17:30 √09:00-12:0014:30-17:30 √09:00-12:0014:30-17:30 2021.4.1.2股票价格指数周收益率和月收益率的 24计算 1.3上市公司净利润增长率的计算 1.4股票价、量走势图的绘制
一、金融大数据教学实训综合案例 1.1总体设计 1案例背景 2案例目标及实现思路 3基于总体规模与投资效率指标的综 合评价 4基于成长与价值指标的综合评价 Day101.2基本设计步骤 2021.4. 1）指标选择 252）数据处理
6 3）主成分分析 4）综合排名 5）收益率计算 6）量化投资策略设计与分析 往届全国大学生“泰迪杯”数据挖掘挑战 赛指导讲解 数据挖掘流程介绍 论文写作与注意事项 往届赛题解读 √
09:00-12:0014:30-17:30 学员通过本次学习和考试可获取工信部“大数据分析师（高级）”证书，工信部考试中心官网可查询
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