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1 课程导学
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1.1 《数据预处理》课程质量报告
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1.2 《数据预处理》课程标准
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1.3 《数据预处理》网络课程导学
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1.4 《数据预处理》学生网络课程学习指引
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2 数据处理基本概念
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2.1 本章知识点介绍
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2.2 数据处理的基本概念
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2.2.1 数据的质量问题（第1周2学时）
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2.2.2 数据的清洗与集成（第1周2课时）
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2.2.3 数据规约与变换（第2周2学时）
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2.3 ETL常用工具介绍及安装（第2周2学时）
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2.4 阶段测验（第2周）
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3 数据处理
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3.1 本章知识点介绍
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3.2 数据抽取
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3.2.1 文本数据抽取（第3周）
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3.2.2 web文件数据抽取1（第3周）
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3.2.3 web文件数据抽取2（第4周）
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3.2.4 web文件数据抽取3（第4周）
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3.2.5 阶段测验（3-4）
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3.2.6 数据库数据抽取1（第5周）
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3.2.7 数据库数据抽取2（第5周）
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3.2.8 CDC增量抽取（第6周）
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3.3 数据清洗
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3.3.1 字符串清洗（第6周）
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3.3.2 阶段测验（5-6）
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3.3.3 字段清洗1（第7周）
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3.3.4 字段清洗2（第7周）
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3.3.5 参照表清洗1（第8周）
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3.3.6 参照表清洗2（第8周）
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3.3.7 阶段测验（7-8）
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3.4 数据转换
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3.4.1 数据校验（第9周）
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3.4.2 数据排重 （第9周）
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3.4.3 期中复习（第10周）
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3.4.4 期中考试（第10周）
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3.4.5 缺失值处理（第11周）
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3.4.6 多数据源合并（第11周）
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4 作业设计
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4.1 本章知识点介绍
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4.2 作业设计（第12周）
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4.3 变量（第12周）
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4.4 阶段测验（11-12）
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5 Python数据导入导出
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5.1 本章知识点介绍
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5.2 pandas库介绍（第13周）
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5.3 文本文件导入（第13周）
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6 Python数据处理
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6.1 本章知识点介绍
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6.2 数据清理1（第14周）
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6.3 数据清理2（第14周）
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6.4 阶段测验（13-14）
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6.5 数据集成（第15周）
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6.6 数据转换（第15周）
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6.7 综合1（第16周）
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6.8 综合2（第16周）
课程内容：
Pandas介绍
NumPy介绍
Series
DataFrame
课程目标：
了解Pandas和Numpy库
掌握Series的概念和使用方法
掌握DataFrame的概念和使用方法
课程重点、难点：
重点：DataFrame的使用方法
难点：使用Pandas进行数据清洗
授课资源：
一、授课视频
1.Series
2.DataFrame
二、授课文档
三、讨论
四、作业
见作业
五、拓展阅读
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