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6 G& d3 e# k7 L- s9 @1 b' Z/ H3 Z〖课程介绍〗3 S3 Y, B6 }: O8 t3 W! D: G% q
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!
; s h. ^8 x; D& T, Z$ ?/ O4 T* D$ F( M
〖课程目录〗) Q" }9 r+ M: \* ^( M3 w5 Q
第1章 课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】1 k# U- n F5 g! U1 ~ O5 p) L8 j
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。...' V6 ~8 u0 d" D$ }3 n7 d
1-1 课前必读（不看会错过一个亿）
2 A! x2 e5 x1 E/ Y1-2 课程导学 试看
( A! b& }% D2 o6 Z- `1-3 数据分析概述6 s7 Z: h! c* }; {. e/ ` ~2 p
$ A$ t3 x3 W$ H' P5 X第2章 数据获取
) p1 l) Q' Y5 ~+ b: K6 o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。! @( }2 h& }* J! ]9 R9 I" |
2-1 数据仓库" T+ \1 \. X& d: A2 x- ]9 ~7 g
2-2 监测与抓取6 P4 t( J: B% ~0 R8 L w4 h% c; f
2-3 填写、埋点、日志、计算% {0 B% H* h. C* V
2-4 数据学习网站
8 H2 n. J/ F* T- p6 n; `
. x9 V9 H6 K* ?5 G$ w3 |+ B第3章 单因子探索分析与数据可视化
' X4 \; p3 T5 i/ n2 x& ?# S, V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。...$ h0 ^5 x3 E1 b* \$ o, Z
3-1 数据案例介绍
; h9 z% ~/ t" r" B* ~9 |9 s3-2 集中趋势,离中趋势
7 i0 K' U! l$ Q& d% i3-3 数据分布--偏态与峰度& [7 L& r0 P9 ^ H4 e% a& r
3-4 抽样理论. ?7 ~, L B( C& t4 S) J+ n5 D
3-5 编码实现（基于python2.7）
% r8 D) b* D2 A/ q& [3-6 数据分类$ ?2 M! x7 H$ }5 n$ M: R
3-7 异常值分析
2 E( j8 o5 }4 L' w9 d# Z+ p' k3-8 对比分析( e N8 l2 P% n2 o! L/ e
3-9 结构分析6 u, `/ d3 L( b# d9 R* ?/ i
3-10 分布分析" _5 F% q0 ?( R' H* g0 i, ^; C
3-11 Satisfaction Level的分析
) h y* C7 M' J3 x3-12 LastEvaluation的分析- {6 S% ^: x2 e$ x- e6 i
3-13 NumberProject的分析
: I/ w9 v g, J" K% N- Z1 Q3-14 AverageMonthlyHours的分析
2 `' t( M8 k8 ]; r5 T ]# W: q5 M7 t3-15 TimeSpendCompany的分析$ n6 Q9 |1 W$ A- X/ [0 d( ~" [/ A
3-16 WorkAccident的分析: E* ]8 }6 c7 e% ?. Y! j
3-17 Left的分析
9 r/ b) L( z# e& `; \3-18 PromotionLast5Years的分析1 a- e$ \3 o `! S- c' e+ ?4 g
3-19 Salary的分析8 c5 d9 u& U R+ v: l/ r
3-20 Department的分析
( d% I4 ^. x/ Z; [, d, z# W* {3-21 简单对比分析操作
% W6 b2 f/ m/ E& Y3-22 可视化-柱状图
9 `3 }8 |% H7 j2 f- m; P0 M3-23 可视化-直方图
8 j V% e2 U% ^3-24 可视化-箱线图$ U5 f5 U4 B4 S# I
3-25 可视化-折线图0 h* o9 D# k- @+ T
3-26 可视化-饼图4 }8 {5 b$ f- k" \* B# d
3-27 本章小结# b+ ?" |/ f- o1 l' x$ c
v5 p- {3 e' x9 s第4章 多因子探索分析/ c! u6 d7 N7 o3 [ M/ S
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。...
. Z. v- g; L' O7 V( A+ i S4-1 假设检验8 ], n7 l8 x% [: y9 K
4-2 卡方检验
$ a, `& |6 J' J$ r$ I+ }8 o/ h4-3 方差检验
4 L1 Y0 [3 Z4 |5 C! x4-4 相关系数
6 j+ u7 I0 l6 M, j5 ~4-5 线性回归
( T& A0 {0 Q4 H9 J5 _3 m' y4-6 主成分分析
# _- l4 z( x3 Z* d5 h# ?4-7 编码实现3 Q, o0 A) u# f" ^5 x* L
4-8 交叉分析方法与实现* Z2 f3 l$ m. P1 Y) Z# k5 F% D
4-9 分组分析方法与实现% R* h9 {7 i3 m6 D! V+ t! r2 b( m
4-10 相关分析与实现
7 q' ]0 m, P4 X& W: e2 d4-11 因子分析与实现2 l# X. J; ]# V, z/ o" I
4-12 本章小结 A: ^" G6 j9 h9 e0 G! a
7 W5 l5 Y* B$ h# u& K. z
第5章 预处理理论( n' n2 A# k1 ^; b* W7 q
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。...
: R, l# n8 u+ j0 ~. I5-1 特征工程概述+ q/ J2 d/ Q. o3 h
5-2 数据样本采集
# J; M4 V9 y# g& v) G3 Y5-3 异常值处理, V. u0 b0 J- R
5-4 标注
9 e$ |/ R' e+ J$ q5-5 特征选择5 V3 m: Z/ f1 w& M; V' v0 K* F
5-6 特征变换-对指化
: S" D6 {$ _- `" B/ N5-7 特征变换-离散化2 f1 i, l$ w* o4 `
5-8 特征变换-归一化与标准化1 n/ Z1 C7 L7 p! C3 a S5 b4 ^
5-9 特征变换-数值化, v7 X2 j; ~8 m* }8 k6 X: W/ L
5-10 特征变换-正规化& Q" z/ M# Y/ h4 ?' ~% C5 o; S
5-11 特征降维-LDA
$ v( Q. C% w3 z* C+ J7 P' G! ], x5-12 特征衍生. [) M4 O! x; f2 X F
5-13 HR表的特征预处理-1
3 Z& R$ p/ [# S9 u5-14 HR表的特征预处理-2
3 \$ h3 a5 M0 t$ t5-15 本章小结
. q& f# ~4 W+ o; d
) h( _7 p1 |3 P& o第6章 挖掘建模: \" K+ N. \" e$ z; k
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、...! [# {7 _/ R( l9 L$ i8 u" k' P
6-1 机器学习与数据建模
/ k( g `1 f8 j6-2 训练集、验证集、测试集* }* i3 h! ~) G& |6 n
6-3 分类-KNN 试看
: ?3 F7 T( n! _3 J6-4 分类-朴素贝叶斯 试看, X% ]! Z5 o/ U- X' r z
6-5 分类-决策树: L; k7 Z; l0 Y, Y
6-6 分类-支持向量机
3 ^& _9 u$ B' R [. ^6-7 分类-集成-随机森林
& s$ ` _4 }" T0 m9 k- U# D2 @6-8 分类-集成-Adaboost
1 Q. L) }, l i; p9 L" a& H6-9 回归-线性回归
- I1 {. D% F& _1 m2 r8 z2 r6-10 回归-分类-逻辑回归$ m) _& W& m1 a0 f b8 K
6-11 回归-分类-人工神经网络-1
: P7 L6 D6 a! d# V; U* q: c6-12 回归-分类-人工神经网络-2( R q x! n- Z) B8 n
6-13 回归-回归树与提升树" ?6 w& S* |1 Z. M
6-14 聚类-Kmeans-1* w" r8 A* M. J7 O- b! K& L
6-15 聚类-Kmeans-29 Y% d! O- A9 a
6-16 聚类-DBSCAN+ A1 X. U4 D" J w2 M* w1 T) {4 e
6-17 聚类-层次聚类
* n2 h: h x+ U& T. k( q6-18 聚类-图分裂( s, f3 {: F& K3 o8 H; m
6-19 关联-关联规则-1$ V% S: a# r4 A E5 L
6-20 关联-关联规则-2" U) Y0 j9 M9 L$ i8 H
6-21 半监督-标签传播算法
; o, V3 S" @8 ~5 |7 a2 h6-22 本章小结
; F0 U9 x/ t) U% ?1 z
; L7 f2 {5 t- d$ K: X第7章 模型评估
$ L0 a! G9 Y* I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。...1 A. _9 J5 j6 L, ~1 l
7-1 分类评估-混淆矩阵
3 l; K+ y9 |/ ~" N% h9 T2 O7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图) V' I8 a& _" h% R
7-3 回归评估
4 |! W. y- `2 }: U L1 A7 |7-4 非监督评估
0 u8 W+ p9 U5 {- E
# B1 ^/ w+ S* B' m0 d& a8 C第8章 总结与展望& j( R" P; 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。) U) k, h1 Z0 u- V; j0 k6 O! t
8-1 课程回顾与多角度看数据分析
! U4 W9 M" h9 K P* I2 ?8-2 大数据与学习这门课后还能干什么？.mp40 ]' ]1 ~5 r" A* I5 b1 _
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