2 R6 R6 i' S, {$ i9 q6 C5 D' Z; X3 b1 ~0 Z# W
〖课程介绍〗& B+ H5 J5 `9 t" ?7 J
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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+ o- b" A; U4 ]9 M# a% @〖课程目录〗" S% F. I5 h' U& j2 F; G2 P" G* |) _! m
第1章 课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】
* ]/ L+ H8 D3 E: b$ _* o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。...; \$ n4 h- _5 ?) d* V
1-1 课前必读（不看会错过一个亿）
8 G* S5 @+ p( b( s) U! Q8 N1-2 课程导学 试看
" @/ U8 Y- b$ a: n, I. b* ]4 k5 N1-3 数据分析概述$ d% s" j9 l' d) g( E1 @
! o+ y9 _+ _& j4 M' [! a第2章 数据获取5 `/ W* |0 @# ]& h
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。1 B7 e4 z2 Y5 P1 S: t: k: p
2-1 数据仓库5 t' }0 u$ v: Y1 Z6 j7 {4 q
2-2 监测与抓取- X# O; _9 }( R
2-3 填写、埋点、日志、计算
5 m3 v2 g5 w) N6 t! \& s2-4 数据学习网站) [, z) c* V2 c- Y, b( V
4 Y' l0 a2 z0 {& d8 A5 j+ C9 C' V: c+ _# z
第3章 单因子探索分析与数据可视化$ X7 }$ u& E% _7 \
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。... H; w: w' ]* A. ~& _" U
3-1 数据案例介绍9 q1 X+ x6 o* U1 K2 T# R
3-2 集中趋势,离中趋势
) F: o4 I8 {" k/ ^% Y8 q3-3 数据分布--偏态与峰度
' }5 _( D/ f8 a0 _% V' t; P6 b! \# E3-4 抽样理论! Q( A0 ]; C6 @2 X$ d
3-5 编码实现（基于python2.7）
5 Z' e/ m6 a G1 f6 ^, `4 G: Z3-6 数据分类' R+ N0 V- C2 V0 a1 j/ [4 F
3-7 异常值分析4 h- A7 V+ t( ?1 [! l5 u
3-8 对比分析
3 q2 [0 R' }# _4 D: q* d- s3-9 结构分析
) J9 x( ~6 T" E6 [# H3-10 分布分析3 _2 @8 q7 J! }
3-11 Satisfaction Level的分析- Q- c1 l; r' |% t: {4 v- y! w* u
3-12 LastEvaluation的分析4 `; \: m, u: Z- }6 h; F
3-13 NumberProject的分析
; s1 M- L5 d0 v; k6 Z8 v3-14 AverageMonthlyHours的分析
, Z; a5 P" T: d. e3-15 TimeSpendCompany的分析
. `. l1 B6 [! h$ q9 I# [% e# Y7 o3 ~3-16 WorkAccident的分析) k1 {( ^3 n+ n7 I: J$ Q
3-17 Left的分析: K8 ^7 {+ u$ `7 f: v6 A2 X
3-18 PromotionLast5Years的分析# u" e) t3 z& {% Y, o
3-19 Salary的分析2 F9 u- b5 u, L" v
3-20 Department的分析
8 e, D# y3 a& O, }4 I8 s3-21 简单对比分析操作! R: |; ^- W/ Z$ k
3-22 可视化-柱状图4 ]% J* c; i. W( r2 L4 ], m
3-23 可视化-直方图
# ~& W0 V6 v, z# s V3-24 可视化-箱线图
: x z( S' j/ o3-25 可视化-折线图
# D- Y; Z2 D4 z1 Y3-26 可视化-饼图0 y d$ N" W5 o+ I K8 k
3-27 本章小结) G4 k0 ?8 N# Z& T5 b
Z- t, t. [( w9 `6 ^
第4章 多因子探索分析
3 F' ^. m/ X1 M. W5 J- W3 v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。...- r3 W7 |0 B2 ^. M1 Z4 F
4-1 假设检验6 o% A; T# y/ Y9 j4 `
4-2 卡方检验/ v: \- ~+ o7 J0 ?9 s" P: L
4-3 方差检验
( s! ]$ [8 D. {8 U: H+ e4-4 相关系数
( S- n$ h0 _- P' l4 I4-5 线性回归6 a3 |& D" V+ ~ ~4 k" U
4-6 主成分分析
8 e1 X9 `1 a6 [4-7 编码实现& p5 _' Y. g' K: Q3 Y6 t) P
4-8 交叉分析方法与实现- K! P2 n4 Q7 e1 H) Z' A0 T
4-9 分组分析方法与实现# m' z3 g+ x8 |. Q+ D) m$ a! {. `
4-10 相关分析与实现6 Q0 \- j4 W. Q6 w( K
4-11 因子分析与实现
) ^% N/ i* u; k4-12 本章小结
& B% m! ]3 V3 K+ y3 a6 s+ c T6 Y0 q. n) g0 c* F( m& r
第5章 预处理理论/ r# T5 @9 `) X
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。...
2 T3 O+ Y3 s1 h# M/ [9 t5-1 特征工程概述* M# Z4 t7 f# @, o: Z4 M
5-2 数据样本采集
6 f$ e2 l, J1 S$ R" J1 q5-3 异常值处理
8 l& f8 M2 I: C% S5-4 标注 t7 Y4 ^+ A) ~, ^2 `8 K
5-5 特征选择
4 {" M5 O6 Q1 W* S0 t z5-6 特征变换-对指化5 M" T( s$ n5 d- B4 j2 V M" E
5-7 特征变换-离散化$ Y" ]8 r Z$ G9 n8 ~7 D1 ^
5-8 特征变换-归一化与标准化
+ {7 M0 e9 d4 v5 K# K R# R5-9 特征变换-数值化# I0 ]/ D# U, |8 k2 a x, N& h
5-10 特征变换-正规化3 M9 g$ M2 A. i; f
5-11 特征降维-LDA2 `+ |% i. P* R
5-12 特征衍生
# H' z( }4 M# v4 w7 k5-13 HR表的特征预处理-1. P! ?% N1 p# O# p2 Z4 U1 b) h& x
5-14 HR表的特征预处理-2
3 [! O5 g7 Z2 m7 n5-15 本章小结! F8 e q9 w+ N2 [- r* ^1 Y
! t8 z$ v+ M# h& _3 _ u
第6章 挖掘建模
2 Q2 F. D" _! }. O, }9 H* U; E* w, q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、...& A! n. w7 x4 _7 D9 f
6-1 机器学习与数据建模 g& J5 c n/ O/ @! z
6-2 训练集、验证集、测试集
3 w( j3 t4 ~. `: R2 |" E6-3 分类-KNN 试看
& u, {; _$ P! V# E# u6-4 分类-朴素贝叶斯 试看 a) A& S$ P5 s5 J M; m
6-5 分类-决策树
: g4 T$ s/ t% V; u* g2 i8 G6-6 分类-支持向量机5 ?3 M% O9 H! P6 }5 J
6-7 分类-集成-随机森林
* }5 V0 u/ z- `7 q1 X, }% s; n6-8 分类-集成-Adaboost
2 d5 B( p) N2 v& s! J: p6 |6-9 回归-线性回归; P9 S% _# Q9 f) X0 R
6-10 回归-分类-逻辑回归
8 Q1 r( O6 G+ w$ V' u& U6-11 回归-分类-人工神经网络-1
0 \4 a, N8 x- X0 H# n6-12 回归-分类-人工神经网络-24 q" r9 U+ |7 T5 g5 N8 }- b# ~6 _/ _
6-13 回归-回归树与提升树
& ]% }* @/ R' m1 u4 T, n0 C: [% Y6-14 聚类-Kmeans-1! s0 d. J7 B' s( p# x c3 Y
6-15 聚类-Kmeans-22 z& y2 p: Q2 Q" y; k- K/ M; y* Q
6-16 聚类-DBSCAN
/ ~" i7 {' A O6 K% ?6 w6-17 聚类-层次聚类! ]) [5 d/ W$ `
6-18 聚类-图分裂 O! `2 z+ K* E
6-19 关联-关联规则-1
( }8 |" B3 Y7 E0 b, _5 T0 _1 ?6-20 关联-关联规则-2
/ E7 J1 |! L- v; P6 W6-21 半监督-标签传播算法) R: i5 _8 D3 R, ?
6-22 本章小结
0 _# }! ^ R9 p- R% A, u F( {# i! @2 D0 G1 i' G1 }& E
第7章 模型评估
( {% [: m( h' R( F/ H1 O+ ]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。...) O/ ~3 x; M/ G9 r) O! m9 z/ c
7-1 分类评估-混淆矩阵4 ~- g2 o0 `$ ^; L
7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图3 o7 I4 o( L# B7 u0 Y& d
7-3 回归评估
4 s8 ^8 b* m' C6 h4 i2 Z' P' g7-4 非监督评估
; M, G8 w0 Q% X% ?5 n+ o+ _& {& g/ T4 J4 d0 W& y1 V
第8章 总结与展望7 k4 V; j$ O0 l9 m
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。
* w# d" W' C+ A A8-1 课程回顾与多角度看数据分析
8 z: @- A5 X' ^' j- m8-2 大数据与学习这门课后还能干什么？.mp4
0 r6 k5 t2 C) ]5 I- |. C1 a2 c" m6 s, p
〖下载地址〗
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1 o' i' B. C1 U6 g9 P/ C& {9 v# h& k% s9 s* n( @' A9 q$ e
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, V8 @* H) X5 \7 L$ Z! r〖下载地址失效反馈〗
1 U9 p0 D2 E; A {' c- q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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