个性化学习规划师

学习计划总览

• 学习目标：
  • 系统掌握 Python 数据分析常用工具链（NumPy、pandas、Matplotlib/Seaborn、scikit-learn）的核心用法与分析流程
  • 独立完成2个可复现的数据分析项目（1个探索性分析项目EDA；1个含基础建模的预测/分类项目）
• 时间周期：8周，每天2小时，总计约112小时
• 预期成果：
  • 熟练完成数据读取清洗、特征整理、统计描述、可视化与结果解读
  • 能构建基础机器学习流水线（数据切分、特征工程、模型训练、评估与误差分析）
  • 产出2份完整项目交付物：含Notebook/代码、图表、可读报告与README（说明数据来源、方法与结论）

学习阶段划分 第一阶段：基础夯实期（第1–2周，约28小时）

• 主要任务：搭建环境与工具；掌握NumPy、pandas基础，数据清洗与描述统计；掌握Matplotlib/Seaborn基础可视化与基本EDA流程
• 学习重点：
  • NumPy：数组、切片、广播、向量化
  • pandas：Series/DataFrame、索引与选取、缺失值、类型转换、数据读写（CSV/Excel/JSON）
  • 可视化：常见图形（折线/柱形/散点/箱线/直方）、配色与标注
  • 统计基础：均值/方差/分位数/相关系数，基本分布与描述性分析
• 时间分配：学习输入30%，编码练习50%，小练手项目/复盘20%

第二阶段：能力提升期（第3–5周，约42小时）

• 主要任务：pandas进阶数据变换与汇总、复杂清洗；进阶可视化与数据讲故事；基础统计推断；scikit-learn入门与评估方法；项目规范化
• 技能训练：
  • pandas进阶：merge/join/concat、groupby聚合与transform、透视表、长宽表变形、Datetime/字符串处理、多重索引
  • 数据质量与健壮性：异常值检测（IQR/Z分数）、断言与数据校验、内存优化（dtype）
  • 可视化进阶：分面、注释、主题化、信息层次
  • 统计推断：抽样、置信区间、t检验/卡方检验、A/B测试思路
  • 机器学习入门：train_test_split、Pipeline/ColumnTransformer、基准模型与常见指标（回归：MAE/MSE/R2；分类：精确率/召回率/F1/ROC-AUC）、交叉验证与简单调参
  • 项目规范：项目结构、README要点、结果复现（随机种子、环境记录）
• 时间分配：练习与小型综合任务占比提高（编码实操60%）

第三阶段：综合应用期（第6–8周，约42小时）

• 主要任务：
  • 项目1（第6周）：探索性数据分析（EDA），提出并回答3–5个业务/领域问题，输出图表与结论
  • 项目2（第7–8周）：含基础建模的分析项目（回归或分类），完成特征工程、模型对比、评估与误差分析
• 成果检验：
  • 可复现性：一键从原始数据到结果图表（Notebook顺序可执行，包含环境说明）
  • 解释性：每个关键图/表有文字解读；模型有评估指标与误差来源分析
  • 完整性：数据来源、清洗规则、方法选择理由、局限性与后续改进
• 时间分配：实践产出与打磨为主（项目执行70%）

详细学习安排 说明：以下以每周7天×2小时为基准。建议每次学习采用50分钟专注+10分钟休息×2，避免疲劳。

第1周（工具与基础）

• D1：环境与工具（Python/Jupyter/VS Code），复习Python必备语法；NumPy快速上手
• D2：NumPy数组操作（索引/切片/广播/矢量化）；小练习：数值计算与简单统计
• D3：pandas入门（Series/DataFrame创建、基本方法）
• D4：索引与选择（loc/iloc/布尔筛选）；链式操作与可读性
• D5：缺失值处理/类型转换/重复值；数据读写（CSV/Excel/JSON）
• D6：数据整理原则（tidy data）；做一个小清洗任务（含数据字典）
• D7：Matplotlib基础绘图；小型EDA练习（1个数据集的总体分布）

第2周（可视化与基础EDA）

• D1：描述统计与汇总（describe、group-level统计），理解分布与偏态
• D2：Seaborn分布图（直方/核密度/箱线/小提琴）；比较组间差异
• D3：双变量关系（散点/回归线/相关热力图/成对图）
• D4：数据变形（melt/pivot_table），宽↔长格式
• D5：时间数据处理（Datetime、resample、rolling）
• D6：文本列处理（str方法、简单清洗）
• D7：周复盘与小项目：选择一个数据集，完成“数据读取→清洗→3张图→三点发现”Notebook

第3周（pandas进阶与质量控制）

• D1：groupby进阶（多层聚合、自定义agg、transform）
• D2：合并与连接（merge/join/concat），键唯一性与连接类型选择
• D3：apply与向量化、性能与可读性的平衡；封装清洗函数
• D4：数据质量检查：异常值检测（IQR/Z分数）、业务规则校验（断言）
• D5：可视化进阶：分面/布局/注释/风格模板，讲故事的图形结构
• D6：构建可复用的EDA模板Notebook（分章节+目录+结论区）
• D7：综合练习：从新数据集完成端到端EDA（含质量检查与图文解读）

第4周（统计推断与ML入门）

• D1：概率与分布直觉、抽样与标准误、中心极限定理直观演示
• D2：假设检验流程（t检验、卡方），显著性与效应量；A/B分析案例
• D3：特征工程基础（数值缩放、类别编码、缺失值策略）
• D4：scikit-learn入门：数据切分、Pipeline/ColumnTransformer、基准模型
• D5：指标体系：回归与分类指标选择与解读
• D6：交叉验证、简单调参（GridSearch/RandomizedSearch）；数据泄漏防范
• D7：小项目：完成一个微型建模任务（含指标与简要误差分析）

第5周（进阶数据处理与项目准备）

• D1：时间序列进阶（滚动特征、差分、趋势/季节性初探）
• D2：大数据量处理（分块读取、dtype优化、内存占用监控）
• D3：多重索引与reshape（stack/unstack），复杂透视分析
• D4：可视化小项目：做一页“洞察面板”（多图组合+统一风格）
• D5：项目工程化：项目目录结构、数据落地与版本、README撰写要点
• D6：项目1选题与规划：确定数据源、3–5个问题、分析指标与图表清单
• D7：缓冲日：补欠进度；完成数据字典与初步数据理解

第6周（项目1：探索性数据分析 EDA）

• D1：选定数据、业务场景与背景调研；明确问题与假设
• D2：数据清洗与质量检查（缺失/异常/一致性）
• D3：单变量与双变量分析；分组对比与关键细分
• D4：绘制核心图表并配文字解读（至少6–8张高质量图）
• D5：撰写报告初稿（背景-方法-发现-建议-局限），形成洞察与建议清单
• D6：复盘与打磨：统一图表风格，检查逻辑链与可复现性
• D7：定稿：Notebook从头运行通过；README完善（数据来源、步骤、复现方法）

第7周（项目2：建模分析 上）

• D1：问题框定（回归或分类）、目标变量与评价指标确定、划分训练/测试集；建立基线
• D2：特征工程（数值/类别/时间/文本基础处理），搭建Pipeline/ColumnTransformer
• D3：训练并比较2–3个模型（如线性/逻辑回归、树模型等），记录指标
• D4：交叉验证与简要调参；绘制学习曲线/验证曲线
• D5：误差分析（混淆矩阵/残差图）、特征重要性与稳定性检查
• D6：代码重构与文档；保证一键复现（随机种子、环境文件）
• D7：中期检查：对照指标与目标，列出改进清单

第8周（项目2：建模分析 下与作品集整理）

• D1：鲁棒性检验（不同切分/子样本），必要时尝试另一模型做对照
• D2：模型解释与可视化（如系数、特征重要性、分箱与分段分析）
• D3：整理结果图表与叙述，完成故事线（问题→方法→结果→意义）
• D4：撰写最终报告（含局限性与下一步计划）
• D5：复现性自检：环境/依赖/运行时长；清理无用文件
• D6：作品集整理：两个项目统一风格，补充项目摘要（问题、方法、结果、价值）
• D7：最终评估与总结：对标检查表，形成后续学习路线图

每周学习重点总结

• 周度产出要求（举例）：
  • 周1：完成3个清洗练习、1个基础EDA小结
  • 周2：完成6张高质量图与双变量分析报告
  • 周3：完成1个端到端EDA模板
  • 周4：完成1个基础建模小作业与指标解读
  • 周5：完成1页可视化洞察面板与项目1规划
  • 周6：完成项目1（Notebook+报告+README）
  • 周7：完成项目2中期版本（管道+模型对比）
  • 周8：完成项目2最终版与作品集整理

月度学习进度检查点

• 第4周末检查（里程碑1）：
  • 工具链是否覆盖；是否能独立完成端到端EDA与基础建模小作业
  • 产出：1个可复现EDA模板Notebook；1个建模练习Notebook
• 第8周末检查（里程碑2）：
  • 2个项目是否满足复现性、解释性与完整性要求
  • 产出：2个项目的最终报告、可运行代码与README

学习建议

• 学习方法推荐
  • 主动回忆+间隔复习：为pandas常用API与可视化参数做“最小清单”，每周两次快速背检
  • 刻意练习：每日都写代码解决小问题（清洗、变形、聚合各1题），优先针对薄弱环节
  • 及时反馈：每次练习后自查性能（运行是否无警告、是否矢量化、图表是否一眼读懂）
  • 模板化思维：沉淀“EDA模板”“建模模板”（含固定章节与代码骨架），加快项目推进
  • 讲故事能力：每幅图都回答三个问题——展示了什么？意味着什么？下一步怎么做？
• 学习资源建议（不推荐具体商业培训/付费平台）
  • 官方文档与指南：pandas、NumPy、Matplotlib/Seaborn、scikit-learn用户指南与示例
  • 开放电子书/教程：例如Python数据科学入门类开源书籍与社区教程
  • 开放数据集来源：政府开放数据门户、学术数据集存储库、行业白皮书附带数据
  • 社区与FAQ：开源项目的Issue/Discussion板块，用于定位常见坑点
• 进度调整机制
  • 延迟≤2天：利用每周D7或第5周D7缓冲补齐，减少当周拓展题
  • 延迟3–5天：压缩非核心内容（如可视化美化），保留“清洗—EDA—评估”主线
  • 延迟>5天：将项目2目标下调（聚焦1个模型+扎实误差分析），确保交付质量
  • 难点卡壳>40分钟：切换到最小可行步骤（简化数据或先完成无缺失的子集），记录问题再回头
  • 每周自评清单：是否完成周度产出；是否有3条以上可行动的复盘结论

工具与实践规范（建议）

• 运行环境：Python 3.10+；Jupyter Notebook/VS Code；常用库：NumPy、pandas、Matplotlib/Seaborn、scikit-learn
• 项目结构（示例）：data/raw、data/processed、notebooks、src、reports、README、requirements/环境说明
• 复现性：固定随机种子、记录依赖版本、保证Notebook自上而下可运行
• 健康与节奏：每次学习安排2×50分钟专注块，间隔10分钟起身走动；每周至少1次轻量复盘替代高强度练习

项目验收标准（用于自测）

• 技术面：数据清洗完整性、代码可读性（命名/注释/函数化）、矢量化与性能、指标选择合理性
• 分析面：图表数量与质量、洞察的可操作性、假设与结论一致性、对局限与偏差的识别
• 工程面：目录规范、README清晰、环境可复现、一键运行通过

如需，我可以基于你感兴趣的领域帮你挑选两个具体而合适的数据集，并给出这两个项目的题目与评分细则，让你的产出更贴近求职或业务场景。