大數(shù)據(jù)技術(shù)在財(cái)務(wù)中的應(yīng)用Python版 課件 項(xiàng)目1 數(shù)據(jù)分析認(rèn)知

項(xiàng)目一

數(shù)據(jù)分析認(rèn)知數(shù)據(jù)分析基本內(nèi)容認(rèn)知任務(wù)1.1Python開發(fā)環(huán)境的搭建任務(wù)1.2目錄引入案例任務(wù)分析知識解析案例解析任務(wù)實(shí)訓(xùn)實(shí)訓(xùn)評價(jià)1.1.1數(shù)據(jù)分析概述1.1.2數(shù)據(jù)分析方法任務(wù)1.1數(shù)據(jù)分析基本內(nèi)容認(rèn)知任務(wù)1.1數(shù)據(jù)分析基本內(nèi)容認(rèn)知引入案例今天，數(shù)據(jù)已滲透到每個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)領(lǐng)域，并已成為重要的生產(chǎn)要素。隨著新一輪的生產(chǎn)力增長和消費(fèi)者盈余浪潮的到來，海量數(shù)據(jù)的挖掘和使用預(yù)示著“大數(shù)據(jù)”已經(jīng)存在于我們生活的方方面面。通過本節(jié)任務(wù)的學(xué)習(xí)，請大家列舉一些大家日常生活中遇到的大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的場景。任務(wù)分析當(dāng)前，越來越多的應(yīng)用涉及到大數(shù)據(jù)，而這些大數(shù)據(jù)的屬性，包括數(shù)量、速度、多樣性等等都呈現(xiàn)出不斷增長的復(fù)雜性。因此，大數(shù)據(jù)分析方法在這一領(lǐng)域也就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價(jià)值的決定性因素?；诖?，我們要了解數(shù)據(jù)分析的含義，理解數(shù)據(jù)分析的流程，了解數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用場景及數(shù)據(jù)分析常見的統(tǒng)計(jì)方法。任務(wù)1.1數(shù)據(jù)分析基本內(nèi)容認(rèn)知知識解析數(shù)據(jù)分析是指為了提取有用的信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過程。數(shù)據(jù)分析涵蓋的內(nèi)容很廣，涉及領(lǐng)域包括數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)以及數(shù)據(jù)科學(xué)等。一般來說，數(shù)據(jù)分析分為狹義的數(shù)據(jù)分析和廣義的數(shù)據(jù)分析。

狹義的數(shù)據(jù)分析更側(cè)重傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析領(lǐng)域，可以進(jìn)一步分為描述性數(shù)據(jù)分析、探索性數(shù)據(jù)分析以及驗(yàn)證性數(shù)據(jù)分析。一、數(shù)據(jù)分析的概念1.1.1數(shù)據(jù)分析概述任務(wù)1.1數(shù)據(jù)分析基本內(nèi)容認(rèn)知廣義數(shù)據(jù)分析除了狹義數(shù)據(jù)分析外，還包含數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的數(shù)據(jù)中抽取隱含的、以前未知的、具有潛在應(yīng)用價(jià)值的信息的過程,并為管理決策提供支持。任務(wù)1.1數(shù)據(jù)分析基本內(nèi)容認(rèn)知二、數(shù)據(jù)分析的流程需求分析數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)可視化分析與建模部署應(yīng)用1.需求分析數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)要求是滿足分析需求，如果沒有確定分析需求，將會導(dǎo)致分析無法落地。因此，需要相應(yīng)的背景知識幫助明晰分析目標(biāo)，確定用戶需求。2.數(shù)據(jù)采集根據(jù)確定的分析目標(biāo)，采集相關(guān)數(shù)據(jù)。在當(dāng)前時(shí)代下，數(shù)據(jù)的種類、復(fù)雜性與來源都不斷增長，包括各種財(cái)會報(bào)表數(shù)據(jù)、銷售業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、證券價(jià)格數(shù)據(jù)、環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)、醫(yī)療保健數(shù)據(jù)、政府公開的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、期刊數(shù)據(jù)以及社會化媒體數(shù)據(jù)等。對來源豐富、種類多樣的數(shù)據(jù)，我們不僅需要從多個(gè)途徑進(jìn)行采集，并且還需要對收集的格式多樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與合并。數(shù)據(jù)收集的工具種類繁多，如各種關(guān)系數(shù)據(jù)庫、Python數(shù)據(jù)爬蟲工具、數(shù)據(jù)采集器軟件等。任務(wù)1.1數(shù)據(jù)分析基本內(nèi)容認(rèn)知3.數(shù)據(jù)預(yù)處理由于收集的數(shù)據(jù)的多樣與復(fù)雜，大數(shù)據(jù)的一個(gè)重要特質(zhì)表現(xiàn)為數(shù)據(jù)的噪聲、不完整和不一致，采集的數(shù)據(jù)通常不能直接用于數(shù)據(jù)分析數(shù)。因此，對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理是必不可少的步驟，數(shù)據(jù)預(yù)處理過程包括數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)變換以及數(shù)據(jù)規(guī)約等。數(shù)據(jù)預(yù)處理是一個(gè)煩瑣過程，花在數(shù)據(jù)預(yù)處理上的時(shí)間往往超過數(shù)據(jù)分析其他階段花費(fèi)的時(shí)間。4.分析與建模結(jié)合目標(biāo)分析對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模。首先，我們對數(shù)據(jù)進(jìn)行比較基礎(chǔ)的統(tǒng)計(jì)分析，了解數(shù)據(jù)的基本的規(guī)律與特征，常見的方法包括對比分析法、同比分析法、環(huán)比分析法、結(jié)構(gòu)分析法、因素分析法等。在了解數(shù)據(jù)的基本的規(guī)律與特征后，我們再通過包括相關(guān)分析、聚類分析、回歸分析、分類分析、關(guān)聯(lián)分析以及各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法對數(shù)據(jù)建立模型。5.數(shù)據(jù)可視化為了便于理解，對數(shù)據(jù)分析的結(jié)果通過圖形的方式進(jìn)行呈現(xiàn)，這就是數(shù)據(jù)可化。將數(shù)據(jù)可視化，能夠提高人們閱讀數(shù)據(jù)分析結(jié)果的能力。目前，常見的數(shù)據(jù)可視化工具包括Python、R語言、MicrosoftPowerBI等。6.部署應(yīng)用數(shù)據(jù)部署應(yīng)用是指將數(shù)據(jù)分析結(jié)果應(yīng)用到實(shí)際業(yè)務(wù)中，是數(shù)據(jù)產(chǎn)生實(shí)際價(jià)值的直接體現(xiàn)，這個(gè)過程需要具有數(shù)據(jù)溝通能力、業(yè)務(wù)推動(dòng)能力和項(xiàng)目工作能力。任務(wù)1.1數(shù)據(jù)分析基本內(nèi)容認(rèn)知任務(wù)1.1數(shù)據(jù)分析基本內(nèi)容認(rèn)知三、大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用場景1.大數(shù)據(jù)在財(cái)務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)在財(cái)務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用場景有財(cái)務(wù)指標(biāo)分析、應(yīng)收賬款信用風(fēng)險(xiǎn)管理、銷售量與訂貨量預(yù)測、潛在流失客戶畫像等，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用有利于提高財(cái)務(wù)管理的效率與質(zhì)量、強(qiáng)化財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的評估與防范、全方位支撐業(yè)務(wù)的高效開展和精準(zhǔn)驅(qū)動(dòng)企業(yè)的經(jīng)營管理決策。2.大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)的應(yīng)用隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的廣泛普及和發(fā)展成熟，金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用已經(jīng)成為行業(yè)熱點(diǎn)趨勢，在交易欺詐識別、精準(zhǔn)營銷、黑產(chǎn)防范、消費(fèi)信貸、信貸風(fēng)險(xiǎn)評估、供應(yīng)鏈金融、股市行情預(yù)測、股價(jià)預(yù)測、騙保識別、風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)等涉及銀行、證券、保險(xiǎn)等多領(lǐng)域的具體業(yè)務(wù)中得到廣泛應(yīng)用。對于大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用能力，正在成為金融機(jī)構(gòu)未來發(fā)展的核心競爭要素。3.大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用近年來，大數(shù)據(jù)解決方案與大數(shù)據(jù)分析工具開始被廣泛運(yùn)用于醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域。醫(yī)生對患者診療和治療過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，包括患者的基本數(shù)據(jù)、電子病歷、診療數(shù)據(jù)、醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)、醫(yī)學(xué)管理、經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、醫(yī)療設(shè)備和儀器數(shù)據(jù)等。以患者為中心，成為醫(yī)療數(shù)據(jù)的主要來源。醫(yī)療大數(shù)據(jù)的主要用于以下方面：用藥分析、病因分析、移動(dòng)醫(yī)療、基因組學(xué)、疾病預(yù)防、可穿戴醫(yī)療設(shè)備等。任務(wù)1.1數(shù)據(jù)分析基本內(nèi)容認(rèn)知4.大數(shù)據(jù)在交通物流領(lǐng)域的應(yīng)用物流是物品從供應(yīng)地向接收地的實(shí)體流動(dòng)，是將運(yùn)輸、儲存、裝卸搬運(yùn)、包裝、流通加工、配送和信息處理等功能有機(jī)結(jié)合起來而實(shí)現(xiàn)用戶要求的過程。用戶可以通過業(yè)務(wù)系統(tǒng)和GPS定位系統(tǒng)獲得數(shù)據(jù)，使用數(shù)據(jù)構(gòu)建交通狀況預(yù)測分析模型，有效預(yù)測實(shí)時(shí)路況、物流狀況、車流量、客流量和貨物吞吐量，進(jìn)而提前補(bǔ)貨，制定庫存管理策略。5.大數(shù)據(jù)在教育教學(xué)管理方面應(yīng)用校園數(shù)據(jù)分析對于提升教師能力也有重要的意義。以前的教學(xué)主要依靠教師的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和感覺，教師教學(xué)能力的學(xué)習(xí)曲線比較平緩，在教師教學(xué)能力提升過程中，教學(xué)質(zhì)量難以得到保證。如果能夠?qū)虒W(xué)資源管理平臺中的學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，教師就可以得知學(xué)生的興趣點(diǎn)和難點(diǎn),從而幫助教師有的放矢地把握教學(xué)重點(diǎn)、難點(diǎn)，提升教學(xué)效果。通過對不同老師教學(xué)方法和教學(xué)效果的橫向?qū)Ρ?，也可以幫助老師吸取別人的優(yōu)點(diǎn)，提高教學(xué)能力。同時(shí),教學(xué)數(shù)據(jù)也可以為教學(xué)管理者提供全面、科學(xué)的教師評價(jià)依據(jù)。任務(wù)1.1數(shù)據(jù)分析基本內(nèi)容認(rèn)知大數(shù)據(jù)分析方法，從其技術(shù)實(shí)現(xiàn)層面可以分為統(tǒng)計(jì)分析類、高級分析類和數(shù)據(jù)挖掘類三種類型。1.1.2數(shù)據(jù)分析方法任務(wù)1.1數(shù)據(jù)分析基本內(nèi)容認(rèn)知案例分析隨著新一輪的生產(chǎn)力增長和消費(fèi)者盈余浪潮的到來，海量數(shù)據(jù)的挖掘和使用，預(yù)示著“大數(shù)據(jù)”已經(jīng)存在于我們生活的方方面面。下面列舉兩個(gè)發(fā)生在身邊的大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的場景。1.購物推薦系統(tǒng)打開淘寶，首頁內(nèi)容會給你推薦很多商品，這些商品有的是你曾經(jīng)瀏覽過類似的物品，有些是你可能潛意識里想買的物品，于是你不斷刷著淘寶，不斷的點(diǎn)進(jìn)去看，不斷地買買買。打開美團(tuán)，首頁給你推薦了很多美食，單是火鍋，就有各種口味的、距離你最近的、最便宜的，再到其他的奶茶等等，于是你就不斷的查看挑選，最終選擇了最心儀的店鋪與美食。2.高德地圖APP高德地圖APP能夠播報(bào)實(shí)時(shí)交通路況，推薦避堵路線方案，用戶可在高德地圖APP中輸入起點(diǎn)與終點(diǎn)可以查詢公交地鐵換乘方案，智能計(jì)算到達(dá)目的地所需的時(shí)間，且可通過輸入公交路線號查詢實(shí)時(shí)公交位置。這些都離不開大數(shù)據(jù)技術(shù)。任務(wù)1.1數(shù)據(jù)分析基本內(nèi)容認(rèn)知任務(wù)實(shí)訓(xùn)在學(xué)習(xí)本節(jié)內(nèi)容后，請同學(xué)結(jié)合自己專業(yè)談?wù)劥髷?shù)據(jù)在你的專業(yè)領(lǐng)域中如何運(yùn)用的，可以從以下幾個(gè)方面切入，包括數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用場景、數(shù)據(jù)分析流程以及數(shù)據(jù)分析可能用到的方法等。任務(wù)評價(jià)評價(jià)類別評價(jià)內(nèi)容分值得分綜合得分知識與技能評價(jià)（70%）能結(jié)合專業(yè)思考數(shù)據(jù)在本專業(yè)中可能的應(yīng)用場景與數(shù)據(jù)分析的流程。50

內(nèi)容是否具備一定的合理性。20

素質(zhì)評價(jià)（30%）具有刻苦、勤奮、好問、獨(dú)立思考和細(xì)心檢查的學(xué)習(xí)習(xí)慣10

能與組員精誠合作，能正確面對成功或失敗10

具有一定的自學(xué)能力，分析問題、解決問題能力和創(chuàng)新能力10

任務(wù)1.1數(shù)據(jù)分析基本內(nèi)容認(rèn)知引入案例任務(wù)分析知識解析案例解析任務(wù)實(shí)訓(xùn)實(shí)訓(xùn)評價(jià)任務(wù)1.2

Python開發(fā)環(huán)境的搭建1.2.1常用數(shù)據(jù)分析工具1.2.2

Anaconda發(fā)行版的下載與安裝1.2.3

JupyterNotebook的使用1.2.4

Python數(shù)據(jù)分析常用庫簡介任務(wù)1.2

Python數(shù)據(jù)分析環(huán)境的搭建引入案例目前，許多財(cái)會、金融崗位招聘時(shí)都要求應(yīng)聘者掌握Python技能，可以說Python是財(cái)務(wù)人前往大數(shù)據(jù)分析時(shí)代的通行證。那么，利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，什么樣的開發(fā)環(huán)境對于財(cái)務(wù)人員易于上手？如何搭建呢？還要學(xué)習(xí)Python哪些常用庫呢？

任務(wù)分析了解財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析常用工具的優(yōu)缺點(diǎn)，學(xué)會Python數(shù)據(jù)分析環(huán)境Anaconda的下載與安裝，并掌握J(rèn)upyterNotebook的常用功能。最后，大家需要了解在Python中進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的常用庫。任務(wù)1.2

Python開發(fā)環(huán)境的搭建知識解析常見的數(shù)據(jù)分析工具很多，根據(jù)應(yīng)用場景、應(yīng)用范圍，介紹三個(gè)常見數(shù)據(jù)分析工具，包括Excel、Stata與Python。Excel自帶有數(shù)據(jù)分析模塊，可以實(shí)現(xiàn)描述統(tǒng)計(jì)分析、抽樣分析、點(diǎn)估計(jì)、區(qū)間估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、總體均值和比例的統(tǒng)計(jì)推斷、回歸和相關(guān)分析、方差分析與實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)等，滿足基本的數(shù)據(jù)分析要求。Stata是一款統(tǒng)計(jì)軟件，具有數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)管理和繪制專業(yè)圖表等強(qiáng)大功能。Stata以其簡單易懂和功能強(qiáng)大受到初學(xué)者和高級用戶的普遍歡迎。Python作為一種高級編程語言，已經(jīng)成為人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和其他學(xué)科的基礎(chǔ)語言，也是目前被廣泛接受的一門面向?qū)ο蟮母呒壘幊陶Z言。任務(wù)1.2

Python開發(fā)環(huán)境的搭建1.2.1

常用數(shù)據(jù)分析工具任務(wù)1.2

Python開發(fā)環(huán)境的搭建1.2.2Anaconda發(fā)行版的下載與安裝Anaconda是一個(gè)免費(fèi)開源的Python的發(fā)行版本，支持Linux、Mac、Windows系統(tǒng)，提供了包管理與環(huán)境管理的功能，可以很方便地解決多版本Python并存、切換以及各種第三方包安裝問題。Anaconda是一個(gè)基于Python的數(shù)據(jù)處理和科學(xué)計(jì)算平臺，內(nèi)置了許多非常有用的第三方庫。安裝了Anaconda相當(dāng)于安裝了包管理器conda、Python解釋器與眾多常用的功能強(qiáng)大的Python庫。登錄官網(wǎng)下載Anaconda軟件/STEP01一、Anaconda軟件的下載任務(wù)1.2

Python開發(fā)環(huán)境的搭建選擇合適產(chǎn)品點(diǎn)擊Products選項(xiàng)，在下拉選項(xiàng)中選擇AnacondaDistribution。STEP02根據(jù)電腦選中合適系統(tǒng)根據(jù)個(gè)人電腦系統(tǒng)，可以選擇Windows版本、Mac版本或Linux版本，以下載windows版本下的Anaconda為例。STEP03任務(wù)1.2

Python開發(fā)環(huán)境的搭建雙擊下載好的安裝文件開始安裝，然后點(diǎn)擊“Next”。STEP01出現(xiàn)是否同意安裝條款，點(diǎn)擊“IAgree”選項(xiàng)。STEP02二、在Windows系統(tǒng)中安裝Anaconda任務(wù)1.2

Python開發(fā)環(huán)境的搭建選擇“JustMe”（如果電腦有多個(gè)用戶選擇“AllUsers”），然后點(diǎn)擊“Next”STEP03設(shè)置Anaconda的安裝路徑，路徑名稱最好為全英文，隨后點(diǎn)擊“Next”選項(xiàng)。STEP04任務(wù)1.2

Python開發(fā)環(huán)境的搭建接下來的界面中勾選這兩個(gè)選項(xiàng)（AddAnaconda3tomyPATHenvitonmentvariable和RegisterAnacondaasmydefaultpython3.9。第一個(gè)選項(xiàng)是把Anaconda添加到環(huán)境變量中，第二個(gè)選項(xiàng)表示在Anaconda中安裝Python3.9版本。然后點(diǎn)擊“Install”選項(xiàng)。STEP05耐心等待，等到進(jìn)度條結(jié)束后，點(diǎn)擊“Next”選項(xiàng)。STEP06任務(wù)1.2

Python開發(fā)環(huán)境的搭建點(diǎn)擊“Next”選項(xiàng)。STEP07點(diǎn)擊“Finish”完成安裝。STEP08任務(wù)1.2

Python開發(fā)環(huán)境的搭建1.2.3JupyterNotebook的使用成功安裝Anaconda發(fā)行版，也就默認(rèn)安裝了Python和Jupyter，包括Python、JupyterNotebook和其他常用的科學(xué)計(jì)算和數(shù)據(jù)科學(xué)軟件包。JupyterNotebook是一個(gè)基于Web技術(shù)的交互式和展示數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的工具，支持包括Python在內(nèi)的近40種編程語言。它可以作為一個(gè)開發(fā)文檔，包含代碼、解釋說明文字、代碼運(yùn)行結(jié)果、數(shù)學(xué)公式、內(nèi)嵌式畫圖和圖片文件插入等等，功能非常強(qiáng)大，JupyterNotebook已迅速成為數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的必備工具。一、啟動(dòng)JupyterNotebook電腦桌面點(diǎn)擊“開始”，在“所有程序”中找到“Anaconda3”,進(jìn)而找到“JupyterNotebook

(Anaconda3)”。STEP01任務(wù)1.2

Python開發(fā)環(huán)境的搭建首先會自動(dòng)彈出如下黑色命令框（在后續(xù)使用中不能關(guān)閉），然后會打開JupyterNotebook默認(rèn)的瀏覽器，最后跳轉(zhuǎn)網(wǎng)址localhost:8888/tree網(wǎng)頁表示啟動(dòng)成功。STEP02任務(wù)1.2

Python開發(fā)環(huán)境的搭建二、新建一個(gè)Notebook打開JupyterNotebook后，會在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)默認(rèn)瀏覽器中出現(xiàn)JupyterNotebook主頁界面。單擊右上方的“New”，可出現(xiàn)下拉菜單，如下圖所示。在下拉菜單中選擇需要?jiǎng)?chuàng)建的類型，其中，“TextFile”為純文本型，“Folder”為文件夾，“Python3”表示Python腳本，“Terminal”為終端。單擊“Python3”，進(jìn)入Python腳本編輯狀態(tài)界面。任務(wù)1.2

Python開發(fā)環(huán)境的搭建三、JupyterNotebook的使用1.JupyterNotebook的編輯界面及其構(gòu)成JupyterNotebook界面是由Notebook的名稱、菜單欄、工具欄和Notebook的內(nèi)容編輯區(qū)組成的。Notebook的內(nèi)容編輯區(qū)由一系列單元（Cell）組成，這些單元可以設(shè)置為代碼單元（CodeCell）、標(biāo)記(Markdown)、原生NBConvert或標(biāo)題。如果要詳細(xì)了解有關(guān)Notebook或相關(guān)庫，可以使用菜單欄右側(cè)的“Help”菜單。任務(wù)1.2

Python開發(fā)環(huán)境的搭建2.菜單欄組成菜單欄中有File、Edit、View、Insert、Cell、Kernel、Help等菜單。

選項(xiàng)

功能NewNotebook新建一個(gè)NotebookOpen…在新的頁面中打開主面板MakeaCopy…復(fù)制當(dāng)前Notebook生成一個(gè)新的NotebookRename…Notebook重命名Saveas…導(dǎo)出多種格式SaveandCheckpoint將當(dāng)前Notebook狀態(tài)存為一個(gè)CheckpointReverttoCheckpoint恢復(fù)到此前存過的CheckpointPrintPreview打印預(yù)覽Downloadas下載Notebook存為某種類型的文件CloseandHalt停止運(yùn)行并退出該NotebookFile菜單功能任務(wù)1.2

Python開發(fā)環(huán)境的搭建選項(xiàng)功能CutCells剪切單元CopyCells復(fù)制單元PasteCellsAbove在當(dāng)前單元上方粘貼復(fù)制的單元PasteCellsBelow在當(dāng)前單元下方粘貼復(fù)制的單元PasteCells&Replace替換當(dāng)前的單元為復(fù)制的單元DeleteCells刪除單元UndoDeleteCells撤回刪除操作SplitCell從光標(biāo)位置處拆分當(dāng)前單元為兩個(gè)單元MergeCellAbove當(dāng)前單元和上方單元合并MergeCellBelow當(dāng)前單元和下方單元合并MoveCellUp將當(dāng)前單元上移一層MoveCellDown將當(dāng)前單元下移一層EditNotebookMetadata編輯Notebook的元數(shù)據(jù)FindandReplace查找替換，支持多種替換方式Edit菜單功能任務(wù)1.2

Python開發(fā)環(huán)境的搭建View菜單功能選項(xiàng)功能ToggleHeader隱藏/顯示JupyterNotebook的Logo和名稱ToggleToolbar隱藏/顯示JupyterNotebook的工具條ToggleLineNumbers隱藏/顯示程序行號CellToolbar更改單元展示樣任務(wù)1.2

Python開發(fā)環(huán)境的搭建Cell菜單功能選項(xiàng)功能RunCells運(yùn)行單元內(nèi)代碼RunCellsandSelectBelow運(yùn)行單元內(nèi)代碼并將光標(biāo)移動(dòng)到下一單元RunCellsandInsertBelow運(yùn)行單元內(nèi)代碼并在下方新建一單元RunAll運(yùn)行所有單元內(nèi)的代碼RunAllAbove運(yùn)行該單元（不包含該單元）上方所有單元內(nèi)的代碼RunAllBelow運(yùn)行該單元（包含該單元）下方所有單元內(nèi)的代碼CellType選擇單元內(nèi)容的性質(zhì)CurrentOutputs對當(dāng)前單元的輸出結(jié)果進(jìn)行隱藏/顯示/滾動(dòng)/清除AllOutput對所有單元的輸出結(jié)果進(jìn)行隱藏/顯示/滾動(dòng)/清除任務(wù)1.2

Python開發(fā)環(huán)境的搭建Kernel菜單功能選項(xiàng)功能Interrupt中斷與內(nèi)核的連接（等同于【Ctrl】+【C】）Restart重啟內(nèi)核Restart&ClearOutput重啟內(nèi)核并清空現(xiàn)有輸出結(jié)果Restart&RunAll重啟內(nèi)核并重新運(yùn)行Notebook中的所有代碼Reconnect重新連接到內(nèi)核Changekernel切換內(nèi)核任務(wù)1.2

Python開發(fā)環(huán)境的搭建Help菜單功能選項(xiàng)功能UserInterfaceTour用戶使用指南，可使用戶全面了解NotebookKeyboardShortcuts快捷鍵大全NotebookHelpNotebook使用指南MarkdownMarkdown使用指南Python/Ipython/NumPy/SciPy/Matplotlib/SymPy/Pandas各類庫使用指南About關(guān)于JupyterNotebook的一些信息任務(wù)1.2

Python開發(fā)環(huán)境的搭建3.工具欄組成4.單元模式在工具欄從左到右的按鈕依次為：保存、新建、剪切、復(fù)制、粘貼、上移Cell、下移Cell、運(yùn)行代碼、終止運(yùn)行、重啟內(nèi)核、改變cell類型和命令面板等。Notebook中的單元有兩種模式：命令模式（CommandMode)）和編輯模式（EditMode)。在編輯模式(EditMode)下,右上角出現(xiàn)鉛筆的圖標(biāo)，單元左側(cè)邊框線呈現(xiàn)綠色，按Esc鍵就會切換回命令模式。在命令模式（CommandMode)下，鉛筆圖標(biāo)消失，單元左側(cè)邊框線呈現(xiàn)藍(lán)色，按Enter鍵或者單擊單元變?yōu)榫庉嫚顟B(tài)。任務(wù)1.2

Python開發(fā)環(huán)境的搭建5.代碼單元（CodeCell）的使用例如，在“In[]:”單元中輸入“10+5”,按[Shit]+[Enter]組合鍵后，就會在本單元的下方出現(xiàn)運(yùn)算結(jié)果為“out[1]:15”,其中,“out[1]:”是紅色標(biāo)記。而光標(biāo)也會被移動(dòng)到一個(gè)新的單元中，這時(shí)該新單元用綠色邊框線標(biāo)記，表明該單元是當(dāng)前工作的單元格。選提示符含義In[]程序未運(yùn)行In[num]程序運(yùn)行后In[*]程序正在運(yùn)行代碼單元(CodeCell）是用戶編寫代碼的地方，用戶可按[Shift]+[Enter]組合鍵運(yùn)行代碼，其結(jié)果會顯示在本單元的下方。代碼單元左邊有“In[]:”編號，方便用戶查看代碼的執(zhí)行次序。代碼單元中提示符及其含義任務(wù)1.2

Python開發(fā)環(huán)境的搭建6.單元操作單元操作包括單元格的刪除、移動(dòng)、剪切、合并等，使得程序的編寫變得更加方便。刪除單元，首先選擇要?jiǎng)h除的單元格，再單擊菜單“Edit→DeleteCell”。移動(dòng)單元，首先選擇要移動(dòng)的單元，再單擊菜單“Edit→MoveCellUp/Down”。剪貼單元，首先選擇要剪貼的單元，再單擊菜單“Edit→CutCell”，然后單擊菜單“Edit→PastCellAbove/Below”。合并單元，首先選擇要合并的單元，再單擊菜單“Edit→MergeCellAbove/Below”。利用合并單元方法，可實(shí)現(xiàn)一次執(zhí)行—大段代碼的操作。7.JupyterNotebook的導(dǎo)出功能Notebook還有一個(gè)強(qiáng)大的特性，就是其導(dǎo)出功能。它可以將Notebook導(dǎo)出為多種格式，如HTML、Markdown、reST、PDF（通過LaTeX）和RawPython等格式，還可以將Notebook作為網(wǎng)頁發(fā)布在自己的網(wǎng)站上，甚至還可以導(dǎo)出為reST格式，作為軟件庫的文檔。導(dǎo)出功能在菜單欄“File”下拉菜單的“Downloadas”的項(xiàng)目中。任務(wù)1.2

Python開發(fā)環(huán)境的搭建8.JypyterNotebook快捷鍵命令模式下快捷鍵及作用編輯模式下快捷鍵及作用任務(wù)1.2

Python開發(fā)環(huán)境的搭建1.2.4

Python數(shù)據(jù)分析常用庫簡介NumPy（1）Pandas是圍繞著Series和DataFrame這兩個(gè)核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)展開的。（2）提供了復(fù)雜精細(xì)的索引