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課程詳情

在數字化浪潮中，數據已成為企業最寶貴的資產。作為財務領域專家，掌握著企業運營的命脈——數據。但數據的價值，只有在深度挖掘和理解后，才能轉化為推動業務發展的強大動力。

面對Python這一強大的數據分析工具，許多財務人員可能會因缺乏技術背景而感到畏懼。但事實上，Python以其用戶友好的設計、豐富的庫支持和活躍的社區，讓數據分析和自動化處理變得觸手可及。

深知財務人員面臨的挑戰，本課程專為沒有編程基礎的財務人員設計，以數據處理為核心，帶您一步步掌握Python，實現從零基礎到應用的飛躍，讓財務工作更加高效精準，讓您在數據分析的海洋中游刃有余。

通過這門課程，您將獲得：

【從零基礎到入門】結合場景對Python的使用進行循序漸進的實戰講解

【數據分析自動化】實現基于Python進行數據操作的自動化方法，為分析打下基礎

【數據展示可視化】能夠使用Python/Pandas進行數據分析和可視化

【課程大綱】

模塊一：Python環境安裝與配置

Anaconda的安裝及jupyter notebook簡單演示

Python分析第一個程序

模塊二：Python常用語法

數據的存儲

- 基本數據存儲——數值類型的使用

- 基本數據存儲——變量的使用

- 基本數據存儲——字符串的使用

- 數據存儲進階——高級數據類型list的使用

數據分析處理邏輯的自動化

- 條件控制——分析過程中的判斷自動化

- For循環——重復計算分析的自動化方法1

- While循環——重復計算分析的自動化方法2

模塊三：Python數據分析利器——Pandas基本數據分析

Pandas基礎

- Pandas介紹

- Pandas安裝

- 兩個重要數據類型DataFrames和Series對數據表的初步處理

【練習與點評】數據表操作

數據輸入和驗證——快速觀察數據結構和特征

- Pandas數據輸入方法——提取數據表的數據

- Shape顯示數據表的格式

- Head和tail方法驗證數據表的結構

- Info方法分析查看數據表內容信息

Pandas實現基本數據分析

- Value_counts分析數據表數據頻率及數據檢查

- 數據排序—sort_values方法操作數據表

- 布爾值索引快速篩選數據方法操作數據表

- 字符串處理——模糊查詢方法操作數據表

【練習與點評】數據表的基本數據分析

模塊四：利用Pandas進行可視化

Pandas實現數據基本可視化——Matplotlib工具的使用

- Matplotlib介紹

- 基于數據表的繪制線形圖、柱狀圖及餅狀圖

- 基于數據表的繪制圖形顏色和尺寸設置

- 基于數據表的多顏色自動匹配-colormaps使用

【練習與點評】數據表的基本可視化

Pandas數據可視化進階——Seaborn工具的使用

- 數據表的heatmap數據總結圖繪制

- colormap定制數據表帶顏色的柱狀圖

【練習與點評】數據表的數據總結圖和帶顏色圖的繪制

魏老師

擁有14年一線實戰經歷，對企業的數字化轉型、IT信息化、專業數據管理、數據分析和應用、通信/信息化產品技術方案都有深厚的理論基礎，曾為中國電信、中國移動等通信運營商，中央電視臺、四川電視臺等省市級電視臺和Verizon、Orange France等國外知名企業提供數字化支持服務。 魏老師也曾作為咨詢項目經理為各類企業進行數字化咨詢、企業管理咨詢等，在數字化、項目管理等方面也具有豐富項目咨詢及實施經驗。

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