《Python数据分析》我来说 

本期“学风建设人人说”由软件工程专业2021级学生杨梓聪主讲。杨梓聪同学从课程特点、课程知识架构、学习方法以及课程实用性进行了分享。

《Python数据分析》主要涉及大数据分析基础理论、分析工具分析方法等，课程内容涵盖数据清洗、数据可视化、统计分析等方面，旨在培养数据分析能力和解决问题的能力。这门课程不仅注重理论知识的传授，更加注重实践能力的培养，通过大量的实验和项目实践，进行数据处理和分析训练，从而提升我们的数据分析技能并培养我们独立进行数据分析的能力。

这门课程包括Python基础、数据分析、数据可视化以及机器学习三部分。

1. Python基础包括数据类型、控制结构、函数和面向对象编程，需要了解Python数据类型与运算符、Python控制流语句以及函数的定义和调用；

2. 数据分析部分主要学习数据处理库Numpy和Pandas，掌握数组操作、数据导入与导出、数据清洗与预处理等技能；

3. 数据可视化需要接触数据可视化库Matplotlib、Seaborn和Plotly，掌握基本绘图、高级绘图和交互式图表制作方法；

4. 机器学习主要学习两种常用的学习算法，即监督学习算法和无监督学习算法。

要学好这门课程，需要将理论与实际操作相结合。

1. 学习数据类型、控制结构、函数和模块，特别是面向对象编程，可以利用LeetCode、头歌和洛谷等平台来巩固编程语言的知识；

2. 重点学习NumPy和Pandas，掌握ndarray对象、数组操作、数学和统计函数，以及Series和DataFrame的操作、数据导入与导出、数据清洗与预处理、数据转换。结合有关大数据的题目进行实操，选择一些与电商用户行为相关的数据集，进行数据分析和挖掘，例如预测用户回购可能性、挖掘潜在用户价值等；

3. 在统计建模中，需要有针对性地学习描述性统计、假设检验和回归分析。时间序列方面，学习时间序列数据处理和预测模型（如ARIMA和季节性ARIMA），以及主流的循环神经网络结构；

4. 重点掌握Scikit-learn和PyTorch，可以通过Kaggle平台进行项目实战，包括探索性数据分析、比赛策略和项目实战案例，如预测房价、图像分类和文本情感分析等。

数据在现代社会中的重要性越来越明显，几乎每个领域都在依赖数据做出决策，Python数据分析广泛应用于金融、医疗、物联网以及电商等领域。通过这门课程的学习，我掌握了多种Python库和工具，如Pandas、NumPy、Matplotlib和Seaborn，学会了如何清洗和整理数据、进行数据可视化以及应用统计分析。这些工具不仅使数据处理和分析变得更加高效和便捷，也让我能够更好地理解数据背后的故事。学校东南门智能红绿灯系统就是Python数据分析在处理交通流量预测中的典型应用。通过数据分析，记录每个时间段的车流量，并预测未来的交通流量，从而自适应地调整红绿灯时间，优化交通管理。