第二单元：Python基本数据分析可视化实战

主题：提纲挈领地介绍Python数据分析的生态环境、方法，让学员了解数据分析的关键方法、时间投入点。介绍Python自身核心技术、通过一个网站的数据实例，来快速了解如何高效使用Pandas进行数据处理

1.Python vs. R

2.数据分析方法

3.Python数据分析生态

4.数据清洗实战

5.Pandas技术概述

第三单元：Python高级数据分析可视化

主题：通过三个实例（两个大型网站的用户数据，一个市场销售数据）出发，系统全面地介绍Python核心数据分析可视化工具栈（NumPy/Pandas/SeaBorn）。在全面深入的通过一个个精炼实例来介绍Python数据分析中的核心技术点

1.高级数据分析实战1

2.高级数据分析实战2

3.高级数据分析实战3

4.数据结构

5.基本方法

6.字符操作

7.索引与选择

8.多层高级索引

9.统计工具

10.清洗数据

11.分组

12.归并与拼接

13.重塑与Pivot

14.可视化

15.集成IO操作

16.多维度分析

第四单元：时间序列可视化分析

主题：通过某网站数据，使用Pandas进行基于时间序列的分析

1.具体内容

2.时间序列的格式

  案例分析：基于时间的数据进行统计分析

3.高级时间格式

  案例分析：时间格式的调整与转换

4.时间块数据分析

  案例分析：基于时间块的数据分析