| 教学阶段 | 技术要点 | 实战项目 |
|---|---|---|
| 编程基础 | Python语法/文件系统/信息管理系统开发 | 学员信息管理系统 |
| 数据处理 | Excel透视表/SPSS统计分析 | 企业经济活动分析 |
| 数据挖掘 | 特征工程/机器学习算法 | 房价预测模型构建 |
从基础语法到文件系统操作，通过商品分类页面开发、文件批量管理等23个实训案例，掌握Python在数据处理中的典型应用场景。重点训练异常值处理、数据类型转换等数据预处理能力。
结合SPSS进行诊断试验与ROC分析，在房地产市场价格预测、医疗数据分析等场景中，掌握T检验、方差分析等统计方法的应用逻辑与结果解读技巧。
运用Scrapy框架实现多平台商品数据抓取，结合MongoDB进行非结构化数据存储，最终完成价格波动分析模型开发。涉及反爬机制破解、数据清洗等关键技术节点。
基于航空公司客户数据，运用K-means聚类算法进行客户分群，通过RFM模型量化客户价值，最终输出可视化分析报告与精准营销策略建议。
