课程：商业大数据分析与应用

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教材网址：商业大数据分析与应用

必须项目（实训范围）1-29,33-36。

ppt

01. 常用基本数据类型

02. 列表、字典和元组

03. 函数定义-算数平均收益率计算

04. 常用内置函数

05. Numpy-数组的创建与访问

06. Numpy-数组运算

07. Numpy-矩阵处理

08. If条件语句-制作交易条件单

09. 循环语句-股价涨跌幅提醒

10. Pandas-Series和DataFrame创建

11. Pandas-数据框内部操作

12. Pandas-数据框拼接

13. Pandas-groupby用法

14. 读取Excel文件

15. 写入Excel文件

16. 缺失值-英国零售商数据处理

17. 格式内容与逻辑错误处理

18. Matplotlib库基础

19. Seaborn库基础

20. 常用图形绘制

21. 多维数据可视化-绘制股票相关性热力图

22. 零售超市销售额预测

23. 物流行业数据分析

24. 药品销售数据分析

25. 印度对外贸易的探索性研究

26. 某国际电商平台销售数据分析

27. 跨国电商零售数据探索

28. 农产品交易可视化性分析

29. 农产品交易销售趋势与产品结构分析

30. K-Means算法-股市波动聚类

31. 客户购买意愿分析（K近邻算法）

32. Kmeans——信用卡用户行为模式聚类

33.数据分布情况分析

34.金融模型分析——相关性分析

35.上市公司净利润增长率的计算

36.黄金价格与美债收益率的相关分析

37.数据基本结构（元组、列表、字典）

38.数据特殊结构（数组）

39.控制结构 ( if-else语句 、for循环 、while循环)

40.函数（定义、调用、作用域）

41. 数据结构之元组

42. 数据结构之列表

43. 数据结构之字典

44. Python内置函数

45. Python自定义函数

46. Python条件语句和循环语句

47. 创建N维数组

48. 创建序列和数据框

49. 数据框可视化

50. 数据框检索

51. 数据框缺失值处理

52. 数据框拼接

53. Pandas模块的统计计算

54. 绘制曲线图

55. 绘制直方图

56. 绘制条形图

57. 绘制散点图

58. 绘制饼图

59. 协方差分析
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