Python数据分析考试大纲
（2023年版）
一、基本要求
1.掌握Python语言的基本语法规则。
2.掌握使用Anaconda管理Python环境。
3.掌握使用Python管理文件系统、实现文本文件读写操作
4.能够阅读和分析Python语言程序。
5.熟练使用PyCharm和Jupyter Notebook开发环境。
6.了解Python语言的常用第三方库如Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、BeautifulSoup等，用于数据分析、数据可视化。
7.了解Python语言的典型应用领域、应用场景。
二、考试内容
（一）Python基本概念及应用
1.Python语言的发展；
2.Python语言的特点；
3.程序的基本编写方法，程序的缩进、命名规范等基础语法；
4.Python语言开发环境配置安装Python解释器、环境搭建；
5.简单程序编写及注释、命名与保留字、字符串、赋值语句等基本元素的练习。
（二）Python语法基础
1.while、if、for等控制循环语句，break、continue等控制关键字。
2.字符串操作、内置的字符串处理函数。从字符串中提取出所有的数字、整型与字符串之间的转换、格式化打印变量。
3.不同数据类型的转换。字符、字符串、整型、浮点型变量之间的转换。
4.random库、异常捕获及处理。生成[a,b]范围内的随机整数，从列表中随机抽取指定数量的样本。程序运行异常的捕获与异常打印。
5.os、glob等文件系统管理库。使用os库获取文件的文件类型、获取当前文件夹下所有的文件夹名称、使用glob.glob获取指定文件夹下同一种类型的文件。
6.创建列表、字典、元组、集合等组合数据类型，向组合数据类型添加、删除元素、列表与元组之间的转换。
7.定义和引用函数、函数的返回。函数中位置型参数与字典型参数的输入位置，函数默认的返回值，修改函数的返回值。
8.定义和实例化类，继承、多态的实现及应用。
（三）Python数据分析基础
1.Numpy库的基本操作。列表与numpy n维数据的类型转换，矩阵的切片与索引等。
2.使用Pandas实现数据筛选、排序、去重计算。多个数据表合并。
3.使用Pandas连接数据库，实现关系型数据的读取与保存。
4.使用Pandas实现数据表的修改，替换。
5.使用Matplotlib绘制饼图、柱状图、散点图和折线图。使用参数对图形进行控制，例如改变图例、横坐标轴与纵坐标轴的范围、改变曲线、散点类型、粗细等。
6.使用Requests爬取互联网数据，使用BeautifulSoup解析网站数据，并将结果保存到本地文件系统或数据库中。
7.使用Sklearn完成基本的线性回归、逻辑回归等数据建模方法。
三、考试方式
（一）基本情况
上机考试，考试时长90分钟，满分100分。
（二）题型及分值
1.单项选择题40分
2.多项选择题20分
3.Python操作题40分
（三）考试环境
集中考试 |
配备考场管理人员或摄像头 |
设置专门的考场 |
PC端：中文版Windows 7或以上，推荐Windows 10 |
必备软件：python3.7及以上、Jupyter Notebook或PyCharm |
