浏览数量: 796 作者: 本站编辑 发布时间: 2023-02-20 来源: 本站
Python 数据分析及办公应用
1. 数据分析及办公应用
Python 基础 | 内容 | 课时 |
Python 基础语法 | ▫ 认识 Python ▫ 第一个 Python 程序 ▫ 注释 ▫ 标识符和关键字 ▫ 输入和输出 ▫ 运算符 ▫ 数据类型转换 ▫ PEP8 编码规范 | 1 |
if 判断语句 | ▫ 比较关系运算符 ▫ if 语句语法格式 ▫ if 案例-猜拳游戏 ▫ 三目运算符 | 1 |
while 循环语句 | ▫ while 语句语法格式 ▫ while 应用案例 ▫ while 循环嵌套 ▫ break 和 continue ▫ while 循环案例 | 1 |
Python 常用容器 | ▫ 字符串 ▫ 列表 ▫ 元组 ▫ 字典 ▫ 有序字典( OrderDict ) ▫ 公共操作 | 1 |
函数( 一 ) | ▫ 函数概念和作用 ▫ 函数定义、调用 ▫ 函数的参数( 一 ) ▫ 函数的返回值( 一 ) ▫ 函数的说明文档 ▫ 函数的嵌套调用 ▫ 函数应用:打印图形和数学计算 | 1 |
函数( 二 ) | ▫ 局部变量 ▫ 全局变量 ▫ 多函数程序的执行注意问题 ▫ 函数的返回值( 二 ) ▫ 函数参数( 二 ) ▫ 组包和拆包 ▫ 引用 ▫ 可变、不可变类型 | 1 |
函数( 三 ) | ▫ 递归函数 ▫ 匿名函数 ▫ 高阶函数 | 1 |
文件读写 | ▫ 文件、目录操作相关操作 ▫ 文件的打开与关闭 ▫ 文件的读写 | 1 |
面向对象( 一 ) | ▫ 类和对象概念 ▫ 类的定义 ▫ 创建对象 ▫ 添加和获取对象属性 ▫ self 参数 ▫ _init_方法 ▫ _str_方法 ▫ 私有属性和私有方法 ▫ 面向对象案例 | 1 |
面向对象( 二 ) | ▫ 继承的概念 ▫ 子类和父类方法同名 ▫ 子类调用父类同名方法 ▫ 多继承 ▫ 多态 ▫ 类属性和实例属性 ▫ 类方法和静态方法 | 1 |
异常 | ▫ 异常概念 ▫ 捕获异常 ▫ 异常的传递 ▫ 自定义异常 | 1 |
模块 | ▫ 模块介绍 ▫ 模块的导入 ▫ 模块中的_all_ ▫ 模块中_name_的作用 | 1 |
包 | ▫ 包的概念 ▫ 包的导入 | 1 |
基于 Python 的项目开发 | ▫ 完成一些 Python 的开发实践 | 1 |
数据分析 | 内容 | 课时 |
数据分析 | ▫ 什么是数据分析及其重要性 ▫ 数据分析的应用领域 ▫ 数据分析的基本概念:数据、变量、观测等 ▫ 数据分析的基本步骤 ▫ 数据分析中的常用工具和技术 | 1 |
数据分析中的概率基础 | ▫ 概率基础概述 ▫ 随机变量与概率分布 ▫ 常见的概率分布:正态分布、二项分布、泊 松分布等 ▫ 概率的统计性质 ▫ 假设检验和置信区间的基本原理 | 1 |
Anaconda 的使用 | ▫ Anaconda 的介绍和安装 ▫ Anaconda 环境管理 ▫ 使用 Anaconda 的 Jupyter Notebook 进 行数据分析 ▫ Anaconda 中常用的 Python 库和包的安 装与管理 | 1 |
数据预处理实践 | ▫ 数据清洗:处理缺失值、异常值等 ▫ 数据转换:特征工程、数据标准化、编码等 ▫ 数据抽样和分割 ▫ 数据合并和连接 | 1 |
数据的可视化 | ▫ 数据可视化的重要性 ▫ 常用的数据可视化工具和库 ▫ 基本的可视化图表:散点图、直方图、箱线图等 ▫ 数据可视化的原则和最佳实践 | 1 |
数据分析实践 | ▫ 探索性数据分析( EDA )的原则 ▫ 数据建模和预测 ▫ 数据分析中的决策支持 ▫ 数据分析案例研究 ▫ 不同行业的商业数据分析案例实践 | 1 |
2.基于 Python 及 AIGC 的高效自动化办公
序号 | 基于 Python 及 AIGC 的 高效自动化办公 | 内容 | 课时 (10) |
1、自动化处理 PDF 文件 | 批量处理 PDF 文件 | ▫ 批量合并 PDF 文件 ▫ 批量拆分 PDF 文件 ▫ 批量加密 PDF 文件 | 1 |
批量为PDF文件 添加水印 | ▫ 自定义函数创建水印文件 ▫ 自定义函数添加水印 ▫ 使用循环为每个 PDF 文件添加水印 | ||
批量提取 PDF 文档中的 表格并写入 Excel | ▫ 提取 PDF 文档中的文本,表格和图片 ▫ PDF 文档的合并与拆分 ▫ 不同文档格式的相互转换 | ||
2、自动化处理 Word 文档 | 批量生成 Word 文档 | ▫ 读取文件并进行查找和替换 ▫ 使用循环套用模板生成合同 | 1 |
批量处理 Word 文档 | ▫ 将 Word 文档批量转换为 PDF 文件 ▫ 在 Word 文档中批量标记关键词 ▫ 在 Word 文档中批量替换关键词 | ||
用 Python—docx 库 操作 Word 文档 | ▫ Python—docx 常用对象 ▫ Python—docx 常用方法 | ||
利用 Python 进行文本 自动化处理 | ▫ 自动化处理设置页眉页脚 ▫ 使用使用段落特定的样式属性 ▫ 批量替换工作簿的单元格数据 | ||
利用 Python 制作企业 运营月报 Word 版 | ▫ 整理及清洗门店销售数据 ▫ 门店运营数据的可视化分析 ▫ 地区销售数据的可视化分析 ▫ 客户购买数据的可视化分析 ▫ 制作门店运营分析报告 | ||
利用 Python 制作企业 其他数据分析报表 | ▫ 地区销售数据的可视化分析 ▫ 客户购买数据的可视化分析 ▫ 制作地区销售分析报告 ▫ 制作客户消费分析报告 | ||
文件的格式转换 | ▫ 批量转换 .doc 文件为 .docx 文件 ▫ 批量统计文件页数及字数 ▫ 批量转换 Word 文件为 PDF 文件 | ||
3、自动化处理 Excel 工作薄 | Python 进行数据处理 | ▫ 重复值,缺失值及异常值的处理 ▫ 数据的删除,排序与索引 ▫ 批量替换工作簿的单元格数据 | 1 |
批量生成 Excel 工作簿 | ▫ xlwings 库中对象及其层次关系 ▫ 对 Excel 文件的增删改查 ▫ Pandas 库对 CSV 文件及 Excel 文件的操作 | ||
Openpyxl 与 Pandas 的使用 | ▫ 操作大型工作簿 ▫ 使用 Openpyxl 读取及与入工作薄数据 ▫ 使用 Pandas 实现 Excel 数据的过滤,拆分及描述 | ||
批量生成 Excel 工作簿 | ▫ 提取出货统计表中的数据 ▫ 使用 for 语句创建产品出货清单 ▫ 批量替换工作簿的单元格数据 | ||
合并多个工作表 | ▫ 使用 xlwings 模块读取多个工作表中的数据 ▫ 新建工作簿存放合并后的数据 ▫ 将一个工作表拆分为多个工作簿 ▫ 批量拆分列数据 | ||
4、自动化处理 Power Point 演示文稿 | Python 操作 PPT 文件 常见应用 | ▫ Python-pptx 的常用操作及对象 ▫ 批量提取 PPT 中的表格并写入 Excel ▫ 读取 PPT 演示文稿中的图片 ▫ 向 PPT 演示文稿中添加文本,段落,表格并调整样式 | 1 |
批量处理 Power Point 演示文稿 | ▫ 批量提取演示文稿中的文本内容 ▫ 将演示文稿批量导出为图片和 PDF 文件 ▫ 自动读取图文素材制作演示文稿 ▫ 批量提取演示文稿中的图片素材 | ||
5、自动化处理 电子邮件 | 批量自动发送电子邮件 | ▫ 获取 SMTP 授权码 ▫ 自动发送文本格式的电子邮件 ▫ 自动发送 HTML 格式的电子邮件 ▫ 自动发送带附件的电子邮件 | 1 |
常用邮件协议与远程控制 | ▫ POP3、SMTP 和 IMAP ▫ 用 smtplib 模块的简介及自动收发定制邮件 ▫ 用 imapclient、pyzmail 库自动收邮件 ▫ 使用 Python 远程控制计算机 | ||
Python 自动化 办公的拓展应用 | ▫ Python 其他常用开源模块简介 ▫ 使用 PySimpleGUl 为 Python 程序增加用户图形界面 ▫ Pylnstaller 的简介及使用 ▫ 将 Python 程序打包成可执行文件 | ||
6、自动化办公 综合实践 | HR 自动化办公综合实践 | ▫ 利用 Python 批量发送工资条或缴费单 ▫ 利用 Python 批量筛选工作简历 | 1 |
财务自动化办公综合实践 | ▫ 利用 Python 智能识别财务发票信息 ▫ 利用 Python 批量提取合同数据 | ||
行政自动化办公综合实践 | ▫ 利用 Python 批量制作电子名片 ▫ Python 制作钉钉及飞书机器人自动发送文本及信息 ▫ 基于 Python 实现企业微信机器人的自动化操作 ▫ 利用 Python 自动发送电商会员邮件 | ||
7、AIGC 在高效 办公中的应用 | AIGC 技术概述 | ▫ 人工智能生成内容( AIGC )的基本概念 ▫ 常用的 AIGC 工具工具体验 ▫ 文本生成器、图像创作工具和自动化数据分析系统 ▫ 自动化内容创建和工作流程优化 | 1 |
AIGC 在高效办公中的应用 | ▫ 使用 AIGC 简化日常任务和提高效率 ▫ 如何根据不同的工作需求选择合适的 AIGC 工具 ▫ AIGC 技术在创意和设计工作中的应用 ▫ 使用过程中的数据安全及隐私保护 | ||
8、AIGC 在不同 行业的实践案例 | 行政领域 | ▫ 自动化文档处理:使用 AIGC 生成和编辑官方文档、报告和呈送材料 ▫ 会议管理:利用 AIGC 进行会议记录、自动生成会议纪要和行动项 ▫ 日程安排优化:使用 AI 辅助工具进行高效的日程规划和管理 | 1 |
采购领域 | ▫ 市场分析:利用 AIGC 进行市场趋势分析和价格预测 ▫ 供应商评估:使用 AI 工具进行供应商评估和选择 ▫ 合同管理:AIGC 技术在合同草拟和审核中的应用 | ||
运营领域 | ▫ 流程优化:使用 AIGC 分析和优化操作流程 ▫ 库存管理:利用 AI 进行库存预测和自动补货 ▫ 客户服务:使用 AI 驱动的聊天机器人提供即时客户支持 | ||
工程领域 | ▫ 设计辅助:利用 AIGC 工具进行工程设计和模拟 ▫ 项目管理:使用 AI 进行项目进度预测和资源优化 ▫ 维护和故障预测:运用 AI 进行设备维护计划和故障预测 | ||
金融领域 | ▫ 市场分析和预测:利用 AIGC 工具进行金融市场的趋势分析和预测 ▫ 风险管理:使用 AI 进行信贷风险评估、斯诈检测和合规性监控 ▫ 个性化金融建议:通过 AI 提供定制化的投资建议和财务规划服务 ▫ 自动化报告生成:使用 AIGC 技术自动生成报告和市场分析 ▫ 客户服务优化:部署 AI 驱动的聊天机器人和客户服务工具 |
课程特色
多领域覆盖: 涵盖Python编程、数据分析、人工智能、自动化办公、算法与数据结构等多个领域,为学员提供全面而实用的技能。
前沿技术学习:重点关注人工智能、虚拟人物设计、AI生成技术等前沿领域,培养学员在数字时代的创新能力。
实践技能提升: 通过项目实战、案例分析等方式,强调实际操作与问题解决,使学员能够熟练应用所学知识。
问题解决思维培养: 着重算法与数据结构的教学,培养学员分析和解决问题的思维方式,提高编程能力。
综合能力提升: 所学知识体系跨学科,使学员具备全面综合应对复杂技术和业务挑战的能力。
人工智能是当今科技领域的热门话题,也是推动社会各行各业进步的重要力量。随着技术的发展,人工智能在现代社会的作用愈发重要。随着人工智能在各个领域都展现了巨大的潜力,从解决复杂问题到推动创新进步,掌握人工智能技能不仅提升个人能力,企业竞争力,还有助于参与和引领未来科技发展,推动社会进步。学习人工智能已经逐渐成为当代必备的重要能力。因此微软商用人工智能团队倾力开发了本系列课程,全面覆盖了人工智能领域,从基础概念到高级技术,揭示人工智能的核心原理和实际应用。本系列课程全面涵盖了自然语言处理、虚拟人与元宇宙、Python基础、数据分析、高效自动化办公、算法等多个领域。学员将深入了解自然语言处理技术、虚拟
总部位于新西兰的麦卢卡蜂蜜公司 Manukora 希望进入北美市场,但他们的品牌缺乏差异化,无法引起消费者的共鸣。 我们带领 Manukora 完成了完整的品牌重塑过程从市场研究、战略和定位开始,一直到设计和包装。 重新推出的产品还包括一个新的草本补充剂系列,将超级食品与麦卢卡蜂蜜相结合。 品牌重塑的核心组成部分是设想并推出新的草药补充剂系列。我们将新系列命名为以充分发挥源自超级食品Botanicals成分的产品的益处"Botanicals”液体麦卢卡蜂蜜配方的形式提供,满足了消费者对在旅途中或作为日常仪式的一部分享受方便形式的需求。
合作媒体: GOOGLE合作时间: 2021年至今
波特五力分析模型(Porter's Five Forces Model)是由迈克尔·波特(Michael E. Porter)于20世纪80年代初提出的,用于分析个行业的竟争态势和确定企业战略的框架。该模型认为,行业中存在着五种力量,这五种力量的综合作用影响着产业的吸引力以及现有企业的竞争战略决策。 这五种力量分别是: 1.同行业竟争者:指的是在同一行业内提供相似产品或服务的其他企业。这些企业之间的竞争通常涉及到价格、产品质量、市场推广、品牌塑造等方面。同行业竟争者的强度和数量直接影响着行业的克争格局和企业的市场份额。 2.潜在进入者:指的是那
BCG波士顿矩阵分析模型(Boston Consulting Group Growth-Share Matrix)是一种战略规划工具,由波士顿咨询公司(Boston Consulting Group)在20世纪60年代提出,主要用于分析一个企业的产品组合或业务组合,帮助企业决策者确定哪些业务应该重点投资,哪些业务应该保持现状,哪些业务应该缩减甚至退出。 波士顿矩阵通过两个关键维度--市场增长率和相对市场占有率,将企业的产品或业务划分为四个象限: 1.明星业务(Stars):位于高市场增长率和声相对市场占有率的象限。这些业务通常具有高增长潜力和良好的市场地位
SWOT分析方法从某种意义上来说隶属于企业内部分析方法,即根据企业自身的条件在既定内进行分析。SWOT分析有其形成的基础。著名的竞争战略专家迈克尔·波特提出的竞争理论从产业结构入手对一个企业“可能做的”方面进行了透彻的分析和说明,而能力学派管理学家则运用价值链解构企业的价值创造过程,注重对公司的资源和能力的分析。 SWOT分析,就是在综合了前面两者的基础上,以资源学派学者为代表,将公司的内部分析(即20世纪80年代中期管理学界权威们所关注的研究取向),与以能力学派为代表的产业竞争环境的外部分析(即更早期战略研究所关注的中心主题,以安德鲁斯与迈克尔·波特为代表)结合起来
PEST分析模型是一种宏观环境的分析方法,用于评估组织或行业所面临的外部环境因素。PEST是Political(政治)、Economic(经济)、Social(社会)和Technological(技术)的首字母缩写,这四个方面代表了宏观环境中的关键因素。
新媒体时代,面对严峻复杂的国际贸易形势,急需提升更高价值的线索为B2B出海企业带来新的商机,传统平台电商模式已经不适合B2B企业线上开发更多的订单,因此,B2B出海企业常面临以下问题:1.如何快速提升企业自身在全球行业的品牌影响力?2.如何触达优质采购商关键决策人,高效拓展国际业务新客户?3.如何有效了解国外新老客户经营实力、偿付能力,预防未知交易风险?4.如何保障国际贸易应收账款风险