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〖课程介绍〗
- f& t0 |) i8 `1 i! y) }1 d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!
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6 X& j7 \* p; q+ S. A! i〖课程目录〗7 y2 i0 Y" c# t' J3 w
第1章 课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】: |- R1 h% Z4 l, U1 A1 i, ?7 U4 i
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。...4 c. i' O S8 k) o
1-1 课前必读（不看会错过一个亿）8 M @* p# T6 V- m* D: N, W
1-2 课程导学 试看* Z# H, |6 D- ], |( W
1-3 数据分析概述
- I- _( J3 W+ A1 Y% v6 S9 A/ q' }2 d- i% G3 x( J* ]* n9 @, r
第2章 数据获取
% c! D9 B }" ~ q4 A. q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。5 l L& D& p5 Q; G- x
2-1 数据仓库
, P; i! v+ M. h2-2 监测与抓取
, W9 _1 Y3 _# [# E; ]: b2-3 填写、埋点、日志、计算4 F8 u! [* l/ H7 [' j- y6 h
2-4 数据学习网站
/ ~' Z+ U8 u, ~3 b# |
2 o# N/ a B6 B% K o5 b. X第3章 单因子探索分析与数据可视化
9 T( _' b7 G4 T }1 U. U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。...
7 N; X! J1 N- W* S1 J3-1 数据案例介绍
c" o9 N7 ], I9 ^3-2 集中趋势,离中趋势2 O% Q* z I( | z3 Y2 l
3-3 数据分布--偏态与峰度) e; |. q# X! @' ]' C. h. F
3-4 抽样理论! @1 o: F9 [) S9 P: \2 Z
3-5 编码实现（基于python2.7）
* O: r# T$ y! i- ?$ s3-6 数据分类$ R5 e" R) R' w
3-7 异常值分析( v& U4 o: q$ k- B
3-8 对比分析
- I& @% b) V H# S8 k3-9 结构分析
: {. i& ~# p& r) R8 |% b3-10 分布分析
* {$ R: e2 h8 U' X+ e3-11 Satisfaction Level的分析
: `$ b5 o" A6 Y1 H3-12 LastEvaluation的分析
5 w# s' c# q( Z0 z3-13 NumberProject的分析
4 A4 e/ V' y# Y0 f3-14 AverageMonthlyHours的分析4 k1 Q' Z+ D [' j
3-15 TimeSpendCompany的分析
' N" p8 T% ~* N% m; o3 w3-16 WorkAccident的分析
) h5 O- a" i( c# v+ T% G3-17 Left的分析
; S" _: E: a2 |1 V! I$ u. y3-18 PromotionLast5Years的分析
4 y+ I2 w6 U7 o; b; Y3-19 Salary的分析
/ J8 @# a5 j6 p3 s( P8 V3-20 Department的分析
1 M* h k8 Y) J- m; h2 g: k* |3-21 简单对比分析操作) O" f9 E/ u X4 \7 e7 W4 {* @
3-22 可视化-柱状图6 e0 }/ X/ F7 C9 ]( E: [: g
3-23 可视化-直方图
9 `0 P3 s* P6 N3-24 可视化-箱线图6 q* b s0 y& e1 ^9 w; w i8 d
3-25 可视化-折线图
6 y2 i" C3 L3 s& w, s$ f6 A: V3-26 可视化-饼图
* L" ?2 e: O( G! E3-27 本章小结
/ j% C4 ]4 V/ S( L' P. u0 E+ p* P4 g0 J- m9 ~5 g6 X
第4章 多因子探索分析$ o' G2 m1 [+ s1 S" H
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。...
2 I3 s; T' I1 B6 P4-1 假设检验/ h) H0 w; F; N* }: A
4-2 卡方检验1 }2 U6 w% j) `" }/ H2 r8 b
4-3 方差检验! v. w8 B8 [( V* W" B
4-4 相关系数
+ Y' R5 v! t! M" s7 u- q4-5 线性回归
0 \9 ?! Y6 l# v' \! E i9 A5 R4-6 主成分分析
- ^/ R7 {& V i; |) e4-7 编码实现
0 I. ]8 w ?0 E4 j2 u4-8 交叉分析方法与实现
S5 c" K/ T% b0 u" o) ~, V: I4-9 分组分析方法与实现
! |. u4 { v6 F! q4-10 相关分析与实现
. z* A# ?( S( u) }" ?: t4-11 因子分析与实现
( F: g( @& c9 r( Z f) s# q$ }4-12 本章小结% G& r- {; Z; s8 h; M9 A' ]& U
! \' e4 }- U( |' N第5章 预处理理论0 m& y- {0 u v
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。...6 \9 x, \3 H. @* @ L1 |, m
5-1 特征工程概述4 ?& @ H- L- c. h
5-2 数据样本采集
( \( i) ]" Z0 S* O5-3 异常值处理
4 N' ~, H- u; i: ~1 q4 S/ d d5-4 标注
( C8 F/ q; l# M& }1 c! c5 E( |6 c5-5 特征选择7 ~( N. K- C: V$ Y( ~, ~2 ]1 |
5-6 特征变换-对指化
" E# |9 |: Y; J" k* e5-7 特征变换-离散化! I, ]8 D4 J: A: M/ X; `+ z
5-8 特征变换-归一化与标准化
) h( Z2 ^& @0 f! g. S) c5-9 特征变换-数值化# d; ?7 t$ V7 |6 B J
5-10 特征变换-正规化8 [# i+ ^, L4 }6 Y- q- r
5-11 特征降维-LDA
- b5 F4 }! A" H9 @. I8 T5-12 特征衍生- I; B* t6 U* {. z, L9 j
5-13 HR表的特征预处理-1
$ Q/ |# x2 B1 t% A2 i/ B& J5-14 HR表的特征预处理-2
! ~! d3 K+ R- M% e5-15 本章小结2 ~& M! ?4 r1 o/ t5 m8 J( Z% n
K6 S. H1 X& s3 W
第6章 挖掘建模3 _9 A7 i( q) j* s; U8 t3 g8 C- p
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、...
) l) N3 ]/ A5 M" t# H6-1 机器学习与数据建模
8 F; s) N* F7 P* t, N* e. D; g6-2 训练集、验证集、测试集* ]3 M& Z9 X5 a7 w/ q
6-3 分类-KNN 试看! f2 a$ {; D+ }- v G# [8 ?
6-4 分类-朴素贝叶斯 试看9 J. u; S' L% V; e
6-5 分类-决策树: H% |0 {1 I7 F, s
6-6 分类-支持向量机4 u$ m" g, }9 b! v a# I9 O" Z; k
6-7 分类-集成-随机森林3 w% [- ?2 w8 n
6-8 分类-集成-Adaboost
7 J. E: P( j- X6-9 回归-线性回归
. k* I0 ]' M6 y1 |0 P6-10 回归-分类-逻辑回归; }2 R9 l: Z; z
6-11 回归-分类-人工神经网络-16 W" i' S6 r: o/ f' P ~* O
6-12 回归-分类-人工神经网络-2
6 p! `# g2 j9 ?6-13 回归-回归树与提升树' t# P. z5 h2 m1 B0 b( x' a
6-14 聚类-Kmeans-1; u! j* W& U" x$ t& L, ^
6-15 聚类-Kmeans-2+ k3 p. s6 P1 z
6-16 聚类-DBSCAN
. |8 j6 h4 \& Z' {) S3 u3 q+ l6-17 聚类-层次聚类
7 e( q( Q0 \% T' P3 O, g5 j6-18 聚类-图分裂
% v8 c$ u7 h# l" Z7 s6-19 关联-关联规则-1; e$ v" W2 ?% U3 {# p9 {
6-20 关联-关联规则-2
$ T: F5 f" {! e: ?6-21 半监督-标签传播算法 b2 g: z4 \9 S5 e
6-22 本章小结. `0 z0 } A' Z' M% ~0 F
% [* W1 A3 a* ^' K# d
第7章 模型评估! b- o7 r$ h8 J/ t! Q* d
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。...3 M% T: V0 f& E2 Q
7-1 分类评估-混淆矩阵6 \ o$ X, X8 @/ u3 M1 b
7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图0 \5 g; R* w, f O; }
7-3 回归评估: I, [6 U# v. ]* Y) Z: c& K4 {! I2 V
7-4 非监督评估. {8 j3 p: p3 H9 j
, @- B' f @0 e, w第8章 总结与展望
' s" ~ j. ?8 v: Y9 u$ A; Q' o8 u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。+ B4 X* Y7 c, ^0 a" j& E
8-1 课程回顾与多角度看数据分析9 F- o3 d* f" q. @; K: } K
8-2 大数据与学习这门课后还能干什么？.mp4# a n W' r* S5 E
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〖下载地址〗
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* e( C+ T G9 {% _5 \( ~1 A! Y7 E----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------0 F% ]9 j$ |% Y/ g" u
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J6 u9 F6 T" Q/ G+ g @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
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