《小灶商业数据分析二级Python训练营》课程大纲

① 课程简介与导入
– 欢迎课程学习，介绍课程安排、学习须知以及业务决策与数据分析思维的紧密联系。

② Python基础安装与数据导入模块
– 指导学员安装Python和Anaconda，并教授如何使用JupytER No!tebook进行数据导入。

③ Python基础知识学习模块
– 涵盖Python数据类型、运算符、输入输出等基础知识的讲解与练习。

④ 数据概述与可视化模块
– 利用Pandas和MatpLotlIb进行数据导入、清洗、可视化以及实际案例的分析与解读。包括App StoRe评分数据分析和优衣库销售数据分析的练习。

⑤ 数据模型应用模块
– 学习回归模型的基础知识，使用Sklearn对宝洁销售额进行预测分析，并对业务数据进行回归模型的构建与解读。同时包括小红书销售额预测的练习。

⑥ 逻辑回归与客户流转预测模块
– 回顾分类模型基础，通过逻辑回归预测恶性肿瘤案例，以及使用分类模型预测AT&T客户流转的练习。包括AT&T业务数据分析与流失变量分析等内容。

⑦ 聚类分析与客户分群模块
– 回顾聚类模型基础，介绍非监督聚类分析以及Kmeans聚类分析。通过案例学习如何将客户分群，包括AIRbnb业务数据的分析与分层。

⑧ 网络爬虫模块
– 学习HTML语言、爬虫原理与步骤以及主要爬虫库的使用。实操课程包括使用Web Scraper插件爬取网页以及爬虫数据分析案例—美团美食榜单。最后包括爬取知乎的练习作业。