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〖课程介绍〗. p( N+ K- `! `2 v9 t# O& M
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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3 ~% v% _3 L) @& c( Q〖课程目录〗& W3 [- _3 z+ W" [8 A8 |, W
第1章 课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】; _$ y; N! m+ B; S1 c4 l9 M& 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。...) q9 q9 ?7 s, U, k0 j, ?
1-1 课前必读（不看会错过一个亿）3 y+ o% d _+ B% W
1-2 课程导学 试看
' \( ^4 s$ |; Y* p1-3 数据分析概述
, U/ [6 h: T: X+ [# g' s7 U+ \; f7 O0 p( }- N7 E2 [$ |
第2章 数据获取/ T0 g, t4 Z$ \( k" [0 \
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。" Q. T: d+ ~. y+ Y: N) @2 B' {
2-1 数据仓库" ?4 p+ Z$ J; H+ C! I
2-2 监测与抓取
6 C/ p" S4 P7 q1 R8 ^* v. B1 s! M2-3 填写、埋点、日志、计算' g5 i# j" Z8 Y% E' _2 M5 x% c
2-4 数据学习网站% F# U4 ?3 {- f' T0 y% M
& J0 i3 {- v$ L3 u4 v& d
第3章 单因子探索分析与数据可视化
- k; p+ N: B: y# u5 F) ]2 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。...
$ j) T2 `3 R& G$ s9 V# W3 }3-1 数据案例介绍
9 Z, [5 q. m6 `* C5 h( D# r/ H3 c6 Q) X3-2 集中趋势,离中趋势; k0 R3 x0 o: j: ~4 Q
3-3 数据分布--偏态与峰度0 K9 q6 }' K0 C' {
3-4 抽样理论0 b( L/ }$ P, M' `7 r& o2 ~
3-5 编码实现（基于python2.7）
7 Z& d1 H! _2 c' r; e% a+ L6 M. ]3-6 数据分类3 | N1 u( V% |0 [& {7 a
3-7 异常值分析
( M, x8 ^/ L4 `$ s* @! ^3 i. b3-8 对比分析* f$ D l7 Q7 c- R; k
3-9 结构分析
7 u! W( w) R) {3-10 分布分析6 A8 s# ?7 Y/ L" q
3-11 Satisfaction Level的分析
# L7 ?, z4 k& V# r3-12 LastEvaluation的分析
' N7 U }$ [/ h& s5 n q3 d3-13 NumberProject的分析
* n" g9 O& q4 R8 v- L* v3-14 AverageMonthlyHours的分析# D8 ^% i6 ^! z) c0 s" `
3-15 TimeSpendCompany的分析
9 |( k0 q8 r7 U. C! ~* `8 ~3-16 WorkAccident的分析
( f! u5 z# v- E3 p1 F1 ?% V* \1 t" J3-17 Left的分析
! c7 X/ ], g _4 S$ ~$ J3-18 PromotionLast5Years的分析
' v9 E2 b9 g% f1 E# a' B3-19 Salary的分析! J X8 N9 C1 p/ S6 l. d! H- g
3-20 Department的分析+ M4 K, {* K+ v9 T6 e$ Q5 D
3-21 简单对比分析操作
" o# t$ B+ K. | O3-22 可视化-柱状图: W! p) t, j1 `5 T
3-23 可视化-直方图
) ~9 I# H7 G( x! K% W3-24 可视化-箱线图
- n+ h8 g7 t W* Z3-25 可视化-折线图3 G0 g) ]( s! A0 e6 M% h# K
3-26 可视化-饼图$ I- d7 T+ G" p1 }; V4 R( {! d/ R
3-27 本章小结; e$ I* G% j! r: V
7 y7 J. z. p1 H7 B8 M! R* }第4章 多因子探索分析4 q% _% [3 q. i. H1 I
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。...
, O2 A1 j% E$ D8 W d+ v" n4 Q4-1 假设检验
! a2 b, d5 }1 P: f4-2 卡方检验
$ k9 O# j n# K: A4-3 方差检验
6 `, }) S# k/ \' c- x, x4-4 相关系数$ z! e* O+ l1 q$ @# {
4-5 线性回归
: m' ~' [6 u: ~! H9 u' V4-6 主成分分析
+ I5 t$ y, d2 z6 [8 i. s4-7 编码实现' K: T+ W1 N/ }& s% J
4-8 交叉分析方法与实现
- n) e# w# n( E" ]0 r4-9 分组分析方法与实现; }' ?0 N% d, e* p) @
4-10 相关分析与实现
4 [! t! v8 P6 J4-11 因子分析与实现
( X/ R/ Y' z' y5 O: L4 Q4-12 本章小结; D, T. M( `3 L
o' R- G* E/ e( y9 @) W第5章 预处理理论% ^. M5 B8 B3 H! d9 J+ o1 v1 w1 ` n9 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。...+ D! Y6 Y3 ^4 n0 N
5-1 特征工程概述
. \6 E: B" K* _2 ~. a5-2 数据样本采集 i5 Z- p$ F, Q% P0 T2 J5 P1 P
5-3 异常值处理# M- o+ |. g! A9 j8 _1 T
5-4 标注
1 U9 Y+ r& [5 C, M4 E' f; U5-5 特征选择
~3 U8 ~( B0 J* Y* K5-6 特征变换-对指化
0 [; \5 P) b+ X0 a% @2 x5-7 特征变换-离散化/ F0 W0 [: g( @9 o5 o" b4 I4 d+ v8 ]
5-8 特征变换-归一化与标准化4 V1 N; t# @' F: m. r ~" s- F
5-9 特征变换-数值化
8 b5 E( J/ F- u q& \* m5-10 特征变换-正规化
6 m' L. J- ]- Y9 i7 b _8 n8 k5-11 特征降维-LDA
. K9 O9 T- C! l/ b5-12 特征衍生
8 _9 O" H0 g, }5 o' A7 \& l; ~5-13 HR表的特征预处理-1
8 p1 V, [/ D) `3 E3 O/ ~$ ^5-14 HR表的特征预处理-2
4 N' l$ e" c! i& o( E0 X* V5-15 本章小结
2 f' s9 H; {$ G1 q: g. u
. ^* W: B6 E/ L5 V, P第6章 挖掘建模/ r: U! m+ a R; x' a
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、...& i0 `! [% k" d/ R
6-1 机器学习与数据建模3 N1 u6 F9 i" Z8 f* e; m1 ?
6-2 训练集、验证集、测试集
* h) G5 E# T" A8 n; a7 a7 K* R. Y6-3 分类-KNN 试看6 a3 h! Q, [ u' k2 G' N" y
6-4 分类-朴素贝叶斯 试看
+ w9 f, r) b+ O/ K8 Q2 H5 ^6-5 分类-决策树
0 C& K1 V2 ]" Q% y6-6 分类-支持向量机+ R( p1 e: Q& K* w
6-7 分类-集成-随机森林
' w: H! F5 S) J$ V6-8 分类-集成-Adaboost
2 r/ A% L( ~) I* M# C6-9 回归-线性回归
( K" \5 u! f2 D/ `6-10 回归-分类-逻辑回归0 R. ~% H' C+ N5 H P" D2 g+ x5 M/ b
6-11 回归-分类-人工神经网络-1" y' k& _$ F' K, `/ g# r3 C
6-12 回归-分类-人工神经网络-2
9 |/ q2 y# H* N4 n9 c6-13 回归-回归树与提升树
) g& o5 K7 |" U' ` z3 a [3 J6-14 聚类-Kmeans-1; T/ L5 l% I( q/ `# K# x
6-15 聚类-Kmeans-2
, @7 j6 U+ N8 v% H9 m. f o6-16 聚类-DBSCAN) R, E5 s4 L5 d) u$ \; D" v+ f
6-17 聚类-层次聚类% b! e! Q( V) \9 ]8 e9 W1 s, b
6-18 聚类-图分裂
6 Q3 S _( C0 V6-19 关联-关联规则-1
0 U5 z l5 @7 Q2 ]; q0 |! z6-20 关联-关联规则-2+ M- P+ i! ~5 s
6-21 半监督-标签传播算法
" H( N, b( H3 Z# s9 O6-22 本章小结
4 s, ^# e& X) b3 z5 R0 o/ ?/ q/ v: c/ q6 \; h. j' ^" e Q6 \
第7章 模型评估
+ @5 D; D5 K4 x$ D2 c! b2 R" @; F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。...
! R$ d: r0 U' e+ o% }( e7-1 分类评估-混淆矩阵" W; i7 w! B: c- H1 W: a
7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图. d) a* ^8 w! @
7-3 回归评估: G2 c4 B0 b# P! d. E
7-4 非监督评估
" j( r6 d" M& I( X, g
* e% Z) T& F0 z9 u' Y第8章 总结与展望
" e! `7 ^* x) W" e) A: _ P 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。
: Y1 N9 e$ z8 j8-1 课程回顾与多角度看数据分析
! @* P5 l3 T5 Z$ \ x. Z1 X' d8-2 大数据与学习这门课后还能干什么？.mp45 U( V, W0 O. H% w
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