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# S) ~ g. K! L1 g7 O$ P" i〖课程介绍〗0 z- R" \- `. L" `$ N1 E# s
数据分析与挖掘行业火爆，人才稀缺。本课程基于Python3全程以真实案例驱动，带你科学系统地学习数据分析与挖掘建模领域的科学思维、必会知识、常用工具、完整流程以及老师多年的经验技巧。让你轻松转行，快速胜任数据分析师岗位，逆袭成为数据掘金时代的抢手人才!$ N# J9 e& v( E
2 M* Y, L3 l4 {& G3 C# c
〖课程目录〗6 h3 s3 h, R/ y L# K' Z
第1章 课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】3 K+ P. ~9 e |7 f5 k
本章首先介绍本课程是什么，有什么特色，能学习到什么，内容如何安排，需要什么基础，是否适合学习这门课程等。然后对数据分析进行概述，让大家对数据分析的含义和作用有一个整体的认知，让大家对自己接下来要做的事情，有一个基本的概念与了解。...( I T2 E9 M# b1 |" k2 D l8 [
1-1 课前必读（不看会错过一个亿）1 C4 w: V6 G( L+ N. g
1-2 课程导学 试看
4 S5 G* @9 `) a5 j8 Z( P# {1-3 数据分析概述
1 a/ a& r4 i5 r0 C
" F6 H( J; K' z: o3 _4 z第2章 数据获取0 f" ]3 n: b ?
数据从哪里来？怎么来？这一章，我们会介绍数据获取的一般手段。主要包括数据仓库、抓取、资料填写、日志、埋点、计算等手段。同时，我们也会介绍几个常用的数据网站，供大家参考与学习。
$ x$ n9 }: U$ i( i: A' s E2-1 数据仓库
/ g N+ C/ v! | ?3 u! f2-2 监测与抓取
6 K% r' C+ F7 p% J2-3 填写、埋点、日志、计算$ M( L7 y& ?: f% S2 T" A
2-4 数据学习网站6 G) U% {1 E, B! P, U. ]! {0 J
7 P2 x& x {* [7 W5 o( a! i" b& v) m
第3章 单因子探索分析与数据可视化. f1 _2 Z8 ~9 R2 a" g
有了数据，如何上手？这一章，我们会介绍探索分析的一部分---单因子探索分析和可视化的内容。我们会以基础的统计理论知识为切入点，学习异常值分析、对比分析、结构分析、分布分析。同时，引入接下来几章都会用到的案例-HR人力资源分析表，并用理论与可视化的方法，完成对此表的初步分析。...8 o& [3 g# b% u9 ]. V& ]
3-1 数据案例介绍
' f G2 m/ u8 W$ x$ L3-2 集中趋势,离中趋势
" ]6 M( Y$ `, N2 `( h& I/ \3-3 数据分布--偏态与峰度( q, `: I2 ]9 \" {
3-4 抽样理论5 T, s7 K" k/ @5 R
3-5 编码实现（基于python2.7） Y, X! V4 U& G4 ~# D& R' _
3-6 数据分类
7 s9 v2 F& a$ c% x3-7 异常值分析$ d3 o, |7 ^6 n4 R; [* k7 ?
3-8 对比分析
7 K7 |! e/ X: b, H3-9 结构分析' u" ]) f! E5 u0 [" |* ~& V2 G
3-10 分布分析
7 I( M0 E$ A. V3-11 Satisfaction Level的分析 B2 N) x3 O N' \
3-12 LastEvaluation的分析: ?/ O2 C3 E) i8 a
3-13 NumberProject的分析
6 K- {% e; S- I6 j4 p, |, Y( k3-14 AverageMonthlyHours的分析+ U" p6 H1 u' I# ?0 O
3-15 TimeSpendCompany的分析9 r% t- c+ h2 s# V9 Y# L
3-16 WorkAccident的分析$ T# b7 ~. B6 }2 a& y; T9 c
3-17 Left的分析3 l$ G* P# |" y0 \' b; b
3-18 PromotionLast5Years的分析2 s* I, s" K& V r4 x# l
3-19 Salary的分析
( _# N! b$ r1 [1 X! v9 @) l3-20 Department的分析* m! F# U2 |, }; F
3-21 简单对比分析操作. K/ i" T5 z) p2 e% x; ^2 \
3-22 可视化-柱状图
& r% c8 T7 l$ S- v3-23 可视化-直方图/ n2 k- `! D+ B6 M, m8 ?% u1 o
3-24 可视化-箱线图' U: k3 D n& y/ L* Q4 Y) ~" j
3-25 可视化-折线图
( r0 C, u. `1 C3-26 可视化-饼图
?" y9 o3 E9 O% y3-27 本章小结
3 }# O7 H- ]4 K& _0 @# T
( q k7 B2 Q( o' g/ A第4章 多因子探索分析
/ i; L: N/ p; O0 _, |上了手，然后呢？这一章，我们介绍探索分析的另一部分---多因子复合探索分析。我们同样以基础的统计知识为切入点，学习多因子间互相影响与配合的分析方法，如交叉分析、分组分析、相关分析、成分分析等。同时，以HR人力资源分析表为例，进行进一步的探索。...: {- q+ v E% {+ o; Z7 D
4-1 假设检验- o y' Z3 B: E; \
4-2 卡方检验
$ Q* T. H" o& n$ l% V( E( `4-3 方差检验0 f% {6 {3 d: { I" ^* ?
4-4 相关系数- A: |: c5 w, K5 i0 l' L( A6 A! W
4-5 线性回归
`2 X# B) R2 x% F. x! m4-6 主成分分析
* Q/ }7 y3 [5 f) [0 Y& |: r1 e4-7 编码实现6 C/ w3 F \1 v& @( q; e
4-8 交叉分析方法与实现2 X) }3 e; j5 a
4-9 分组分析方法与实现 o5 o' J. I1 c8 X; p
4-10 相关分析与实现
7 |0 _# d @. g0 J4-11 因子分析与实现
4 N, W E4 @5 a9 p% _' ?! g2 q4-12 本章小结 K- A" J; g4 ~5 g5 z) P% U8 Y" Q
6 O$ T- f9 p& |第5章 预处理理论
# d% M2 Z0 S D5 `2 h( s# {数据已了解，用起来！不着急，先加工。这一章，我们会介绍特征工程的主要内容，重点会介绍数据清洗和数据特征预处理的主要内容，包括数据清洗、特征获取、特征处理（内含对指化、归一化、标准化等）、特征降维、特征衍生。预处理的好坏，直接影响着接下来模型的效果。... M; W7 k" W, h6 u% B
5-1 特征工程概述! b7 F( |$ e8 C( T1 W
5-2 数据样本采集
" M3 X! x* X/ s5-3 异常值处理
/ y* S7 ] y- C" Q8 C/ i" r5-4 标注
7 V5 M9 k4 G3 |$ ~5-5 特征选择$ {3 `+ `- F0 ]( @8 D( x
5-6 特征变换-对指化
0 h/ h# E' b% Y4 @" J5-7 特征变换-离散化
& V$ X& r7 q: U* u4 e5-8 特征变换-归一化与标准化8 o- J4 n% A" m! I
5-9 特征变换-数值化
4 q! w. J( Y& _2 o8 X5-10 特征变换-正规化; F1 ?' v+ c! `: u
5-11 特征降维-LDA, @* \$ d! G5 S/ o5 N
5-12 特征衍生
2 `: G j8 G* L, I4 V# q5-13 HR表的特征预处理-1
3 p9 u, X+ b5 u0 Z5-14 HR表的特征预处理-2
* v5 s* I) D2 c$ E, f5-15 本章小结4 c) M4 q" E; K9 x: P+ N* z3 G1 a
J$ D$ s& v" I: D6 I: Q, B: R t第6章 挖掘建模# F9 y% H5 p% {* H; s
把数据用起来！这一章，我们会介绍数据挖掘与建模的主要内容。主要包含五类模型的建立与实践，分别为：分类模型（KNN、朴素贝叶斯、决策树、SVM、集成方法、GBDT……），回归模型与回归思想分类（线性回归、逻辑斯特回归【也叫罗吉回归，逻辑回归。音译区别】、神经网络、回归树），聚类模型（K-means、DBSCAN、层次聚类、...; I( x: M) U1 O- p
6-1 机器学习与数据建模3 q2 J: J: q' ~- C* M
6-2 训练集、验证集、测试集" y1 u1 W$ n( Q7 {
6-3 分类-KNN 试看1 n3 y# _) J' G w% M( g
6-4 分类-朴素贝叶斯 试看2 G! }/ A6 K/ W* g# Y+ v+ i
6-5 分类-决策树, R6 u- n! P) Q" h# L4 Q6 L
6-6 分类-支持向量机# L- y5 [5 ^1 r7 {. Y& l( w$ s
6-7 分类-集成-随机森林+ K6 w8 N8 s, q8 P9 C
6-8 分类-集成-Adaboost8 }' u0 y8 l* D' l
6-9 回归-线性回归
$ y) j! g( z: b4 B! \6-10 回归-分类-逻辑回归% r! n, |( z4 y2 ? d* v
6-11 回归-分类-人工神经网络-12 S! D) ]$ o, ^% m. w/ ^
6-12 回归-分类-人工神经网络-2
0 b8 x2 R- z) t6-13 回归-回归树与提升树, d, U3 i. C. ?
6-14 聚类-Kmeans-1- O0 A& x; A1 Y z' F. f$ ?
6-15 聚类-Kmeans-24 G: \5 t9 ]: l
6-16 聚类-DBSCAN6 ~" F* ^4 T, I
6-17 聚类-层次聚类
: z$ K( u4 k( s4 F1 L9 d# ^6-18 聚类-图分裂
1 Q; _0 [2 D* Z/ F. g9 d6-19 关联-关联规则-1) |, G* `& Q: i
6-20 关联-关联规则-2; y! }% p$ h4 O
6-21 半监督-标签传播算法
* X1 Y) @" e4 F4 o% w0 Z6-22 本章小结
D e$ I2 W& L8 N0 l
- l X4 v& B$ k( i第7章 模型评估
7 t: |9 Q/ m9 e, ~' a3 V" E哪个模型好？上一章，我们学习了很多模型，一个数据集，可能用多种模型都可以进行建模，那么哪种模型好，就需要有些指标化的东西帮我们决策。这一章，我们会介绍使用混淆矩阵和相应的指标、ROC曲线与AUC值来评估分类模型；用MAE、MSE、R2来评估回归模型；用RMS、轮廓系数来评估聚类模型。...
2 @/ m/ [' `# P1 D7-1 分类评估-混淆矩阵
- R+ Y& K B, w7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图% e( P2 {! N0 Q0 ~2 N/ g- ^ u
7-3 回归评估
- v" [4 U5 \! L# m) u7-4 非监督评估/ l* i3 @" o9 |0 F, {" m0 P0 ?
3 r+ b" b% d0 i0 j' d第8章 总结与展望
- A& ~$ h0 W& m) C6 {这一章，我们将回顾本课程的全部内容，并从多个角度，重新看待我们的数据分析工作。最后，我们会了解到，学习了这门课程以后，还可以在哪些方面进行发展。4 F8 F4 r& s; d
8-1 课程回顾与多角度看数据分析
" U. ?6 A% q s/ J' C' E) u* s* K9 A8-2 大数据与学习这门课后还能干什么？.mp4
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〖下载地址〗
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6 w; F' K3 y H4 ]- x如果下载地址失效，请尽快反馈给我们，我们尽快修复。请加微信留言：2230304070; e( a6 J" E1 i% Y7 B) J; ~. D
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- \3 X( o+ g# d〖客服24小时咨询〗
. M, o5 |/ X0 s7 l2 J) j' h, q有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。 |
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