Python数据分析及应用 教学大纲

表2：教学内容、基本要求及计划学时与课程目标关系

实

理

践

论

教学目的和要求、重点、难点和课程思政融入支撑课

学

教学内容学

点程目标

时

时

教学目的和要求：

1.了解什么是数据分析及数据分析的基本流

第11.1数据程：

分析基础

2.了解Python语言的发展及特点、开发环境的

章1.2Pytho

配置；

语言概述

Pytho1.33.掌握Python语言解释器的安装方法、

Python语Anaconda开发环境的安装方法及Python第三

nJiE211,2

言开发环方库的安装与使用；

础应境配置4.掌握Python程序的编写方法及基本语法规

1.4

则；

用Python基

重点及难点：

本语法规

则1.理解数据分析的基本流程：

2.Python程序的编写方法及基本语法规则

课程思政融入点：具体实例中

教学目的和要求：

1.了解Python中常见的基本数据类型：

2.掌握不同数据类型的定义规则和表示方法；

3.理解每种数据类型的特点、适用场景和存储

方式；

4,熟悉数据类型之间的转换方法和规则。

2.1数值

重点：

类型

第2

2.2数值1.能够准确地定义和使用各种基木数据类型来

章运算存储和处理数据：

基

本2.3字符2.熟练进行数据类型的转换操作，以满足不同

331,2

数

据串类型的计算和逻辑需求；

类

型2.4不同3.运用所学的数据类型，编写具有实际功能的

数据类型

代码段：解决简单的问题。

的转换

难点：

1.能够对复杂的数据结构进行分析和操作：

2.具备调试代码的能力，能够识别和解决由于

数据类型使用不当导致的错误。

课程思政融入点：

数据类型的定义规则和表示方法一“没有规矩，

不成方圆”

教学目的和要求：

3.1程序目的：通过本率的学习掌握程序控制语句的基

的基本结本结构

构要求：理解控制语句的含义，掌握顺序结构、选

3.2程序择结构、循环结构的使用方法，掌握程序的异常

的选择结处理、random库的使用方法

第3

构重点：

章

哲

3.3程序1.选择结构的使用方法

程

序的循环结3

2.循环结构的使用方法31>2

的

控构

难点：

制

结3.4程序

木

勾的异常处1.选择结构的使用方法

理2.循环结构的使用方法

3.53.程序的异常处理

random库课程思政融入点：

的使用全局规划

创新实践

教学目的和要求：

1.掌握函数的定义及调用；

2.掌握定义函数时，如何设置参数和返回值：

3.掌握局部变量和全局变量的使用，学会应用

递归函数来解决问题；

4.学会应用函数实现特定功能、提高代码复用

4.1函数的

率、增强程序的可读性和可维护性：

定义与调

5.掌握如何使用Python解决实际问题。

第4用

4.2参数与重点：

章返回值1.掌握函数的定义及调用211,2

4.3变量的2.设置参数和返回值

函数作用域

3.局部变量和全局变量的使用

4.4递归

4.使用Python解决实际问题

难点：

1.函数的定义及调用

2.递归函数的使用

3.使用Python解决实际问题

课程思政融入点：

全局规划

列表

5.1教学目的和要求：

类型

第1.了解序列、集合和映射三种组合数据类型；

55.2元组

类型2.理解列表概念并掌握列表的使用方法；

5.3集合3.掌握几组的使用方法；

组合类型4.理解字典概念并掌握字典的使用方法；4.54.51,2

5.4字典5.了解jieba库的使用方法；

数据类型

6.了解wordcloud库的使用方法；

5.5jieba

类型重点：

库的使用

1.列表类型及操作

5.6

wordcloud2.字典处理函数及方法

库的使用难点：

1.列表的序列操作

2.运用字典处理复杂数据信息

课程思政融入点：

个体与集体

创新实践

教学目的和要求：

1.理解计算机中文件、文件夹及路径的概念；

2.理解在Python中文本文件和二进制文件的区

别；

3.掌握Python标准库中实现打开（创建）、读写和

关闭文件与CSV文件的命令：

6.14.掌握DS标准库中操作文件夹的命令。

第

6Python文重点：

件概述1.计算机中文件、文件夹及路径的概念：

6.2文件

2.Python中文本文件和二进制文件的区别:

Pylho操作1.51.51,2,3

3.Python标准库中实现打开（创建）、读写和关

6.3

n文Python文闭文件与CSV文件的命令；

件夹的操标准库中操作文件夹的命令。

件4.OS

作难点：

1.计算机中文件、文件夹及路径的概念：

2.Python中文本文件和二进制文件的区别；

3.Python标准库中实现打开（创建）、读写和关闭

文件与CSV文件的命令。

课程思政融入点：

具体问翅具体分析，不同问题有不同的解决方法

教学目的和要求：

7.1

1.掌握Pandas的两种数据结构及其基本操作

pandas数

据结构2.掌握DataFrame数据的基木操作，即数据的

7.2查改增删

第7DataFrame3.掌握Pandas的数据导入与导出操作

数据的基

章4.掌握数据分析前的常用预处理操作

本操作5.掌握Pandas中的数据分组、聚合以及统计操

数据

Panda7.3作

的导入与661,2,3

掌握中数据透视表和交叉表的创建

s数据导出6.Pandas

7.4数据方法

分析的预处理重点：

7.5数据1.理解Pandas的两种核心数据结构

分组统计2.掌握Pandas读取和写入各类数据文件的方

7.6创建法

透视表和

3.掌握常用的数据预处理方法

交叉表

4.掌握Pandas数据分析的核心功能,包括数据

基本操作、分组聚合等

难点：

1.理傩Pandas灵活的索引机制

2.分组聚合的灵活应用

3.面充实际的数据处理问题时，能够迅速分析

并找到解决方案,利用Pandas工具集进行实践

课程思政融入点：

1.保持对新技术和新方法的关注，持续学习

2.在处理复杂数据时，能够保持清晰的逻辑思

维，有条理地进行数据分析和处理

3.能够保持耐心和细心，确保数据处理的准确

性和完整性。

教学目的和要求：

1.了解Python中时间的常用表示方法，了解

时间序列分析的价值；

2.掌握时间的不同表示方法之间的相互转

换，掌握不同时间单位的时间的获取方法，掌握

时间在数据分析中的应用。

2.理解时间在数据分析中的重要性，理解在

数据分析中时间作为分析对象和分析依据的不

同。

8.1时间

3.培养分析问题并合理解决问题的能力，培

第8获取

养调试程序并修改程序的能力，培养软件安全

8.2时间

章时的格式化和数据安全的意识，培养优化代码以提高代码

8.3时间质量和安全性的意识。

间序211,4

列的基本重点：

列分操作1.时间的获取及时间的计算

8.4时间

2.时间的不同表示方法及其相互之间的转换

析索引

3.时间列格式的转换及时间列的使用

4.时间索引的建立及时间索引的使用

难点：

1.时间的计算

2.时间的不同表示方法之间的相互转换的方法

3.时间列格式的转换及时间列的使用

4.时间索引的使用

5.代码的调试及修改

课程思政融入点：

创新探索、全局规划

9.1

笫9教学目的和要求：

matplotli1.掌握matplotlib的基本绘图函数和方法,能

b数据可视

够绘制各种常见的图表类型，如折线图、散点1,2,

化4.54.5

图、柱状图、饼图等；3,5

Pylho9.2

pyecharts2.了解pyecharts库的基本概念和功能，掌握

n数数据可视pyecharts的常用图表类型（如柱状图、折线图、

据可化饼图、漏斗图、仪表盘等）的绘制方法和参数设

置；

视化3.运用matplotlib>pyecharts进行数据可视

化分析的能力，通过可视化结果发现数据中的

规律、趋势和关系。

重点：

1.Matplotlib的基本绘图函数（如plot、

scatter、bar、pie等）的用法：

2.图表属性的设置，包括标题、坐标轴、图例、

颜色、找条样式等：

3.pyecharts库的安装、导入和基木使用方法；

常用图表类型的创建和参数配置，如设置图表

标题、坐标轴、数据系列等。

难点：

L数据的输入和处理，如何将数据传递给

matplotlib函数进行绘图

2.理解pyecharts的图表渲染机制和原理;定

制化图表的设计，包括样式修改、主题应用、布

局调整等，以满足个性化的需求

课程思攻融入点：

引导学生深刻理解与认识所学知识对于国家信

息产业发展、智慧城市建设、大数据智能信息处

理等各方面的重要意义，使学生在学习过程中

增强使命感与荣誉感；

教学目的和要求：

1.熟域掌握如何创建NumPy数组：

2.熟练掌握NumPy数组操作；

3.掌握使用NumPy数组处理线性代数的相关

第1010.1创方法和计算。

建NumPy4.掌握Numpy数值计算方法，主要包括数组和

章

数组矩阵运算。

NumP10.2重点：

NumPy数组

1.创建NumPy数组

y科操作331,6

2.NumPy数组操作

10.3用

.使用田处理线性代数的相关计算

学计NumPv处理3NumPy

线性代数4.掌握ndarray对象、创建数组变换、索引和切

算

的相关计片、线性代数、统计量

算难点：

1.NumPy数组操作

2.NumPy数组在线性代数相关计算中的应用。

课程思政融入点：

进行科学计算过程中，要秉持诚信原则

教学目的：

L认识机器学习的意义所在。

2.学习典型的分类、回归和聚类模型原理及其

实现方法。

3.比较代表性有监督学习和无监督学习方法及

其异同。

第11

教学要求：

章1.熟悉机器学习模型评估。

2.掌握回归模型原理及其实现方法。

Pytho

11.1分类3.掌握决策树原理及其实现方法。4.掌握k均

n机11.2回归值聚类原理及其实现方法。331,7

11.3聚类重点：

器学

1.决策树原理及其实现。

习2.回归碟型原理及其实现方法。

3.聚类原理及其实现。

难点：

1.回归嘤型实现方法。

2.决策对的实现。