善用工具、数字转型，应用Python实现数据处理自动化

善用工具、数字转型，应用Python实现数据处理自动化

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在数字化浪潮中，数据已成为企业最宝贵的资产。作为财务领域专家，掌握着企业运营的命脉——数据。但数据的价值，只有在深度挖掘和理解后，才能转化为推动业务发展的强大动力。

面对Python这一强大的数据分析工具，许多财务人员可能会因缺乏技术背景而感到畏惧。但事实上，Python以其用户友好的设计、丰富的库支持和活跃的社区，让数据分析和自动化处理变得触手可及。

深知财务人员面临的挑战，本课程专为没有编程基础的财务人员设计，以数据处理为核心，带您一步步掌握Python，实现从零基础到应用的飞跃，让财务工作更加高效精准，让您在数据分析的海洋中游刃有余。

通过这门课程，您将获得：

【从零基础到入门】结合场景对Python的使用进行循序渐进的实战讲解

【数据分析自动化】实现基于Python进行数据操作的自动化方法，为分析打下基础

【数据展示可视化】能够使用Python/Pandas进行数据分析和可视化

【课程大纲】

模块一：Python环境安装与配置

Anaconda的安装及jupyter notebook简单演示

Python分析第一个程序

模块二：Python常用语法

数据的存储

- 基本数据存储——数值类型的使用

- 基本数据存储——变量的使用

- 基本数据存储——字符串的使用

- 数据存储进阶——高级数据类型list的使用

数据分析处理逻辑的自动化

- 条件控制——分析过程中的判断自动化

- For循环——重复计算分析的自动化方法1

- While循环——重复计算分析的自动化方法2

模块三：Python数据分析利器——Pandas基本数据分析

Pandas基础

- Pandas介绍

- Pandas安装

- 两个重要数据类型DataFrames和Series对数据表的初步处理

【练习与点评】数据表操作

数据输入和验证——快速观察数据结构和特征

- Pandas数据输入方法——提取数据表的数据

- Shape显示数据表的格式

- Head和tail方法验证数据表的结构

- Info方法分析查看数据表内容信息

Pandas实现基本数据分析

- Value_counts分析数据表数据频率及数据检查

- 数据排序—sort_values方法操作数据表

- 布尔值索引快速筛选数据方法操作数据表

- 字符串处理——模糊查询方法操作数据表

【练习与点评】数据表的基本数据分析

模块四：利用Pandas进行可视化

Pandas实现数据基本可视化——Matplotlib工具的使用

- Matplotlib介绍

- 基于数据表的绘制线形图、柱状图及饼状图

- 基于数据表的绘制图形颜色和尺寸设置

- 基于数据表的多颜色自动匹配-colormaps使用

【练习与点评】数据表的基本可视化

Pandas数据可视化进阶——Seaborn工具的使用

- 数据表的heatmap数据总结图绘制

- colormap定制数据表带颜色的柱状图

【练习与点评】数据表的数据总结图和带颜色图的绘制

魏老师

拥有14年一线实战经历，对企业的数字化转型、IT信息化、专业数据管理、数据分析和应用、通信/信息化产品技术方案都有深厚的理论基础，曾为中国电信、中国移动等通信运营商，中央电视台、四川电视台等省市级电视台和Verizon、Orange France等国外知名企业提供数字化支持服务。 魏老师也曾作为咨询项目经理为各类企业进行数字化咨询、企业管理咨询等，在数字化、项目管理等方面也具有丰富项目咨询及实施经验。

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