课程名称：数据分析入门phthon版
课程大纲：
一、数据挖掘的基础
数据挖掘建模的基本任务
数据挖掘建模的基本套路
  定义目标
  数据取样
  数据预处理
  挖掘建模
  模型评价
二、Python数据分析
语言速成
常用工具
  numpy
  scipy
  matplotlib
  pandas
  Scikit-learn
  Gensim
  Keras
三、Python探索性数据研究
缺失值分析
异常值分析
一致性分析
分布分析
对比分析
统计值分析
周期性分析
贡献度分析
相关性分析
四、Python数据预处理
数据清洗
数据集成
数据变换
数据规约
五、挖掘建模
分类与预测
聚类分析
关联规则
时序模式
异常检测
六、实战案例
银行信用卡客户价值分析
  背景与挖掘目标
 分析方法与过程
  数据抽取
  数据探索分析
 数据预处理
  模型构建
财政数据因素分析与趋势预测
 神经网络与灰色模型
 分析目的与趋势
 模型建立