《数据分析技术》是商务数据分析与应用专业的核心课程，针对高职大二第二学期学生开设。 学生已具备Python基础、数据采集与处理、商务数据分析与应用基础等先修知识，本课程将在此基础上， 系统学习数据分析的核心方法和技术，培养学生运用数据分析工具解决实际商务问题的能力。
数据分析的概念、流程和应用领域，数据分析的重要性和价值，数据分析的职业发展路径。
数据质量评估，缺失值处理，异常值检测，数据标准化和归一化，使用Pandas进行数据预处理。
数据可视化的原则和方法，使用Matplotlib、Seaborn进行数据可视化，交互式可视化工具介绍。
集中趋势分析，离散程度分析，分布特征分析，相关性分析，使用Python进行统计分析。
参数估计，假设检验，方差分析，回归分析，使用Python进行统计推断。
机器学习的基本概念，监督学习和无监督学习，常见算法介绍，使用Scikit-learn进行机器学习实践。
销售数据分析，客户行为分析，市场趋势分析，供应链数据分析，财务数据分析。
数据分析报告的结构和要求，数据可视化的选择和使用，报告的呈现技巧，案例分析与实践。