Python数据分析核心教学体系
西安东方瑞通数据分析课程采用模块化设计，特别强化数据预处理与建模能力培养。课程覆盖从基础语法到机器学习全栈技术，重点解决实际业务场景中的数据分析难题。
教学特色解析
- 采用Jupyter Notebook交互式教学环境
- 真实企业数据集实战训练
- Scikit-learn建模专项训练模块
- 结业项目包含金融风控与电商分析案例
技术栈深度剖析
| 技术模块 | 核心内容 | 实战项目 |
|---|---|---|
| 数据清洗 | 缺失值处理/异常值检测 | 电商用户行为分析 |
| 可视化分析 | Matplotlib/Seaborn应用 | 股票数据可视化 |
| 机器学习 | 分类/回归/聚类算法 | 客户价值预测模型 |
模块化课程体系
基础强化阶段（40课时）
掌握NumPy矩阵运算技巧，熟练使用pandas进行数据清洗与特征工程，完成时间序列分析与数据规整化处理。
进阶应用阶段（32课时）
构建Matplotlib可视化分析体系，掌握Seaborn高级图表制作，完成多维数据关联性分析与可视化报告生成。
项目实战阶段（48课时）
基于scikit-learn完成预测模型构建，涉及特征选择、模型调优、结果评估全流程，完成金融风控与零售行业分析两大实战项目。
行业案例实战库
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案例一：航空客户价值分析
运用RFM模型进行客户分层，结合K-Means聚类算法完成客户价值评估，输出可视化分析报告。
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案例二：二手房价格预测
基于线性回归与决策树算法，构建房价预测模型，完成特征工程与模型优化全流程演练。
