《Python程序设计与数据分析》 教学大纲

《Python程序设计与数据分析》课程教学大纲

英文名称：PythonProgramming&DataAnalysis

课程号：

一、课程基本情况

1、学分：2

2、学时：32（其中：理企学时：32实验学时：上机学时：）

3、课程类别：学科专业基础必修课

4、适用专业：市场营销、财务管理、信息管理与信息系统、工商管理

5、支撑该专业毕业要求指标点：1,2,5

6、先修课程：大学计算机

7、后续课程：大数据可视化分析、机器学习

8、开课单位：经济与管理学院

二、课程说明

本课程是市场营销、财务管理、信息管理与信息系统等专业的基础必修课程，是学生进行数据

分析所需要掌握基础性语言和分析工具，是未来学生掌握大数据分析技术的学习基础。本课程在教

学内容方面以Python语言讲解及Python语言数据分析工具包应用为主，附以相关数据分析综合案

例，培养学生具有一定的Pylhon语言数据分析理解和应用实践能力。

三、课程目标

通过本课程的学习，使得学生能够理解Python的编程模式，熟练运用Python列表、元组、字典、

集合等基木数据类型以及相关列表推导式、切片等特性来解决财务数据分析实际问题，熟练掌握

Python分支结构、循环结构、函数设计以及类的设计与使用，熟练使用正则表达式处理字符串，熟

练使用Python读写文本文件与二进制文件，了解Python程序的调试方法，熟练运用Python编写面

向对象程序，掌握Pylhon+pandas进行数据处理和分析的基本用法，掌握使用Pylhon+malplotlib进行

数据可视化的用法,同时还应培养学生的代码优化与安全编程意识。

1、Python的编程模式及基本数据类型（支撑毕业要求：1,2）

2、Python语法结构、Python读写文本文件与CSV文件（支撑毕业要求：1,2,5）

3、数据切片、pandas数据处理及数据可视化（支撑毕业要求：5）

4、数据分析案例（支撑毕业要求：b）

四、课程的主要内容及基本要求

第一单元（章）Python开发环境

（共2学时，支撑课程目标：1）

<-）教学内容:

第一节Python询介

知识点：Python发展历程、特点、应用领域及安装

第二节PythonIDLE开发环境

知识点：IDLE简介及使用IDLE创建Python程序

第三节Anaconda3开发环境与JupyterNotebook

知识点：Anaconda3下载与安装、Conda命令用法、JupyterNotebook

第四节JupyterNotebook使用详解

知识点；JupyterNotebook启动、编辑界面

第五节扩展库安装及导入辿用

知识点：扩展库的安装及导入

第六节Python编写规范

知识点：Python语言编写风格规范

本单元（章）教学重:点：Anaconda3开发环境的安装、JupyterNotebook使用

本单元（章）教学难点：Anaccnda?开发环境的安装及Ccnda命令

（-）教学基本要求

了解Python语言的发展历程、特点及应用领域，掌握Pythor.的安装及IDLE环境的使用，掌

握Anaconda3开发环境的安装与使用，掌握扩展库的安装及导入。

1、识记：Python语言特点、编写风格规范

2、领会：解释性语言特点

3、简单应用：Python语言输入、输出及运算数据

4、综合应用：数据运算

第二单元（章）Python变量类型、运算符与表达式、内置函数

（共4学时，支撑课程目标：1）

（-）教学内容

第一节变量与数据类型

知识点：变量、常量、数据类型

第二节运算符与表达式

知识点：算术运算符、关系运算符、逻辑运算符、赋值运算符、位运算符、成员运算符、集合

运算符、运算符优先级、表达式

第三节函数

知识点：常用内置函数、常用标准库函数

本单元（章）教学重点：内直对象、运算符及表达式、常用内置函数

本单元（章）教学难点：内置函数使用

（-）教学基本要求

了解Python常用内置对象各刍特点及应用场景，理解运算符与表达式，掌握常用内置函数用法。

1、识记：内置对象

2、领会：表达式作用

3、简单应用：简单运算及结果显示

4、综合应用：内置函数使用

第三单元（章）Python程序控制结构

（共2学时，支撑课程目标：2）

（-）教学内容

第一节选择结构

知识点：单分支、双分支、多分支及选择结构嵌套

第二节循环结构

知识点：for循环、while循环、嵌套循环、循环控制语句，range对象在循环中的使用，break

与continue语句

第三节异常处理

知识点：异常的常见形式、异常处理结构语法

本单元（章）教学重点：选择结构、循环结构

本单元（章）教学难点：异常处理

（-）教学基本要求

了解什么事条件表达式，掌握合法python表达式，熟练运用选择和循环结构解决具体问题。

1、识记：条件表达式、选择结构、循环结构

2、领会：循环结构应用场景

3、简单应用：range对象使用

4、综合应用：精彩案例赏析

第四单元（章）列表与元组

（共3学时，支撑课程目标：2）

（-）教学内容

第一节列表

知识点：列表创建及删除、列表元素访问与切片、列表常用方法、列表运算、列表推导式

第二节元组

知识点：元组创建与元素访问、元组运算符、元组索引与切片、生成器推导式、列表与元组的

区别与联系

本单元（章）教学重点：列表创建与访问、元组创建与访问

木单元（章）教学难点：列表的访问、序列解包

（-）教学基本要求

熟练掌握列表及元组的创建与访问。

1、识记：列表、元组的特点

2、领会：列表与元组差异

3、简单应用：列表元素访问、列表推导式

4、综合应用：列表、元组综合例题

第五单元（章）字典与集合

（共3学时，支撑课程目标：2）

第一节字典

知识点：字典概念与特性、字典创建与元素访问，元素增删改、字典内置函数与方法

第二节集合

知识点：集合概念、集合对象创建、集合操作与运算、集合常用方法

本单元（章）教学重点：Pylhon数据结构

本单元（章）教学难点：列表、字典、序列解包

（-）教学基本要求

熟练掌握字典的创建与访问，掌握几何的创建及元素的添加与删除。

1、识记：字典的创建与:方问、集合的特点

2、领会：字典应用场景、集合的应用场景

3、简单应用：字典元素的访问

4、综合应用：字典、集合的琮合例题

第六单元（章）函数定义及使用

（共2学时，支撑课程目标：2）

（-）教学内容

第一节函数定义与调用

知识点：函数定义语法格式及函数调用

第二节函数参数、变量作用域

知识点：位置参数、默认参数、关键参数、可变长度参数，形参与实参的概念，变量作用域

第三节lambda表达式

知识点：lambda表达式特点与使用

第四节生成器函数与修饰器函数

知识点：生成器函数定义与该用、修饰器函数定义与使用

第五节python中的包

知识点：包的创建、包的导入

本单元（章）教学重点：函数定义使用、函数参数、lambda表达式、包的创建与导入

本单元（章）教学难点；函数参数、lambda表达式、包的创建

（-）教学基本要求

掌握函数的定义及参数调用，熟练掌握lambda表达式使用。

1、识记：函数定义、包的创建

2、领会：形参与实参、变量作用域

3、简单应用：函数调用

4、综合应用：lambda表达式

第七单元（章）python数据分析基础

（共4学时，支撑课程目标：3）

（-）教学内容

第一节Numpy库

知识点：Numpy数据结构、ndarray常用操作、常用操作函数

第二节Pandas库

知识点：Pandas数据结构、Pandas数据读写、Pandas常用操作

本单元（章）教学重点：Numpy库、Pandas库

本单元（章）教学难点：Numpy摩、Pandas库

（-）教学基本要求

了解Numpy库、Pandas库用于数据分析的作用，掌握简单的Pandas数据修改及缺失值处理。

1、识记：数组的概念

2、领会：Numpy数组的应用

3.简单应用：Pandas数据修攻

4、综合应用：数据预处理

第八单元（章）python数据可视化

（共2学时，支撑课程目标：3）

（-）教学内容

第一节Matplotlib

知识点：Matplollib安装与设置、图形的基本构成、基本绘图流程、常用图形绘制

第二节Pyecharts

知识点：Pyecharls图表配置项、Pyecharls常用图表绘制

本单元（章）教学重点：Mal?loilib绘图

本单元（章）教学难点：Pyecharts图表配置项

（-）教学基本要求

掌握Matplotlib安装与绘图、了解Pyecharts图表配置顶。

1识记：Malplotlib安装

2、领会：Pyecharts图表应用

3、简单应用：Maiploilib绘图

4、综合应用:Pyecharts绘图

第九单元（章）数据分析综合案例

（共10学时，支撑课程目标：3）

（-）教学内容

第一节白葡萄酒品质分析

知识点：数据导入、数据描述性统计及数据分布、数据清洗、数据分析

第二节药品销售数据分析

知识点：案例介绍及数据集描述、数据清洗、建模分析、可视化分析

第三节电子商务用户行为分析

知识点：数据集描述与用户行为分析过程、数据清洗、数据读入pandas、构建模型与分析问题

第四节电商平台大数据消费分析

知识点：数据导入与描述统计分析•、数据清洗（异常值检测与处理）、客户交易行为分析

第五节银行客户信用风险部估

知识点：客户数据探索与预处理、信用评估指标体系构建、风控模型构建与应用

本单元（章）教学重点：数据导入pandas、数据清洗、数据分析

木单元（章）教学难点：数据清洗、数据分析

（-）教学基本要求

掌握数据分析的基本流程、掌握数据清洗的具体内容。

1、识记：数据分析的基本流程

2、领会：数据清洗的具，本内容

3、简单应用：读懂各个案例

4、综合应用：无

五、课内实验（上机）环节及要求

无

六、学时分配

知识单元讲课实验上机合计

第1单元（章）Python开发环境22

第一节Python简介

第二节PythonIDLE开发环境

第三节Anaconda3开发环境与JupyterNotebook

第四节JupytcrNotcboo＜使用详解

第五节扩展库安装及导入使用

第六节Pyihon编写规范

第2单元（章）Pyihon变量类型、运算符与表达式、

44

内置函数

第一节变量与数据类型

第二节Python运算符与表达式

第三节函数

第3单元（章）程序控制结构22

第一节选择结构

第二节循环结构

第三节异常处理

第4单元（章）列表与元组33

第一节列表

第二节元组

第5单元（章）字典与集合33

第一节字典

第二节集合

第6单元（章）函数22

第一节函数定义格式与训用

第二节函数参数

第三节lambda表达式

第四节生成器函数与修饰器函数

第五节Python中的包

第7单元（章）Python数据分析基础44

第一节Nnmpy库

第二节Pandas库

第8单元（章）数据可视化22

第一节matplotlib

第二节Pyecharts

第9单元（章）数据分析综合案例1010

第一节白葡萄酒品质分析

第二节药品销售数据分析

第三节电商用户行为分析

第四节电商平台大数据消费分析

第五节银行客户信用风险评估

合计3232

七、教学方法与手段

理论讲解、精彩案例赏析、多媒体程序展示

八、思想政治教育融入点的描述

计算机起源于西方国家，但目前存在各种开源软件，这些软件能够为我们的生产生活服务。近

年来，尤其是python语言的出现，为非计算机专业的人员从事数据分析处理提供了广阔的平台，使

得使用者不用从根本上理解结构化数据的编辑、查询、使用，而只需考虑现有获取数据本身的特点，

利用python语言方便的数据分析库展开数据分析与可视化操作。未来工作岗位很多都涉及到数据分

析处理工作，"then语言是一个便捷工具，通过此课程的学习，为今后工作打下基础,为我国现代

化建设贡献自己的岗位力量、效率。

九、考核方法

1、考核方式：考查

2、期末考核形式：全校统考开卷

3、成绩评价细则:

分值

评价项目构成(合计100分)各项目评价办法说明评价课程目标

平出勤

30