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〖课程介绍〗
( w+ A/ @; x( M8 y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!
( v$ a. A4 z8 q5 L2 _; {2 s' K' m8 F
" h! D" I3 G/ y/ e; y6 u〖课程目录〗
6 e$ c% k* V! N% g/ W; b$ x- z第1章 课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】2 s* t- f% W5 I# M5 u1 q7 I0 X
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。...
2 C% J, e- r6 Y1 ?2 Z5 h& p- [1 P1-1 课前必读（不看会错过一个亿）5 Y* j: q% K: P" G' r+ y
1-2 课程导学 试看& X, X: T8 m' n! L* U- K
1-3 数据分析概述
% N# {, [1 \- I7 P4 z% p0 f: g
8 s0 J% j g# p' U第2章 数据获取
# D" T% t5 i" [ ?6 z+ e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。
, @! U1 ?+ Q7 j% O2-1 数据仓库/ S4 f; M) J( M" a0 G
2-2 监测与抓取- {( J4 j5 q" _/ T+ f! n# N) _: Y
2-3 填写、埋点、日志、计算2 u l- R' r/ r6 W
2-4 数据学习网站; k; {9 H" g1 E
% T: X2 U8 E* B. O第3章 单因子探索分析与数据可视化
! L+ I0 F. t3 X" k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 d7 u8 _' k+ @/ L& J: o6 n3-1 数据案例介绍( c8 V0 g- E- y* n" N
3-2 集中趋势,离中趋势+ M' X2 e# W3 x) m+ Q. ~
3-3 数据分布--偏态与峰度
8 x K: A% c2 j4 e& u; m3-4 抽样理论. R# H9 V2 ]2 l
3-5 编码实现（基于python2.7）
9 a* k5 X; }! ]! ? _' b: _, r0 s/ B3-6 数据分类
# d# I" q7 I+ v! Z3-7 异常值分析
/ B; k; H" x$ p& J& E( B3-8 对比分析
" O* a: t) M& O0 r. S5 q3-9 结构分析
) Y/ [$ \9 U+ ?3-10 分布分析
$ B" ]4 u2 a% Y' B. r3-11 Satisfaction Level的分析* j% F ], v# m, g
3-12 LastEvaluation的分析8 W. y4 }4 F: m* Z7 t" ^: d' ^
3-13 NumberProject的分析
& S/ m! Z5 W; q5 o3 ~' q$ ]* N3-14 AverageMonthlyHours的分析
9 q. [3 z d8 p/ \+ y3-15 TimeSpendCompany的分析% C, O# P2 E( m/ W
3-16 WorkAccident的分析+ G- |7 w" w6 o* v$ w- @. P$ M
3-17 Left的分析
* |% F9 j) Q. ~3 m6 c3 p- x& R3-18 PromotionLast5Years的分析+ i* H! ]8 O% A
3-19 Salary的分析
3 F; N9 y' I2 ~5 V/ _3 r! [3-20 Department的分析
" N# d, X- }9 |/ L: t3-21 简单对比分析操作
- R' L1 y# ]& x, w3-22 可视化-柱状图
4 Q6 a1 V; z6 H* M h* m6 o3-23 可视化-直方图
* l; e& G; S. [) ~- E3 z9 I3-24 可视化-箱线图 I+ X9 O( k* C; C9 h) B# P" n
3-25 可视化-折线图
0 b' h& X9 `5 p P# l3-26 可视化-饼图/ t' h8 e c# F) H$ s& @/ e [# l
3-27 本章小结$ d/ S# h4 @3 V% X0 _" {- ^' v
6 p) Z7 r) Z F
第4章 多因子探索分析1 y1 V1 Q% } }
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。...# G8 k5 h- ^% P/ f m
4-1 假设检验3 U( M9 L- C. z' ~- t4 x
4-2 卡方检验; F' E+ K/ S2 o \3 p! F' v9 o
4-3 方差检验
! n. C, u ]) G4-4 相关系数
# t* L6 K; t+ X! }4-5 线性回归. g8 i- |7 {; S& j5 t
4-6 主成分分析
! v6 y- d) U! D4-7 编码实现
+ G* {- ~2 C0 u; ^4-8 交叉分析方法与实现
^( v/ M7 ]3 p4 P5 M) s3 q7 P4-9 分组分析方法与实现2 J" M i1 @7 P6 A3 t9 L
4-10 相关分析与实现
( k# |* f8 O- c$ B4-11 因子分析与实现! A/ v: z$ l1 _0 i! [* H) m7 k
4-12 本章小结
( z; c# P0 E. w2 y9 p: }% T# @
# T `; b0 a6 s5 {6 v' b* C/ V0 ~第5章 预处理理论+ L" [/ \: W; }! E& t
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。...
/ Y9 q* p& i" H W5-1 特征工程概述: k9 I# g: t8 f: T2 o; X
5-2 数据样本采集- E+ I/ @! z3 P* J' D
5-3 异常值处理+ M4 l' ]7 p2 L% n4 ]
5-4 标注6 ~( j" d- \+ p' U
5-5 特征选择5 E7 J$ T# x7 O" O
5-6 特征变换-对指化
+ I! C9 D- t9 j" `8 I$ `6 m5-7 特征变换-离散化
( z5 H6 x9 E/ }6 r G2 ~1 y# D1 ?$ {) d5-8 特征变换-归一化与标准化9 n* C; r& A# e0 ~/ v$ c* v& f
5-9 特征变换-数值化
2 _7 N- A% w: j2 t0 X9 i5 T5-10 特征变换-正规化% F$ v2 U7 j' m/ |: y( u; l
5-11 特征降维-LDA1 a/ r) ?9 `9 b2 M: d6 p
5-12 特征衍生* f$ L6 t7 s( E* f
5-13 HR表的特征预处理-1% v" q$ L. H0 v/ H
5-14 HR表的特征预处理-26 T/ Z" k6 L1 x0 L; S2 c
5-15 本章小结, g$ x- l" K Z- d
, x+ V$ s5 }5 b$ _$ M$ [) H第6章 挖掘建模
3 `8 z9 U% u ~" A* }% i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、...
, S0 q9 ]& V) m& \$ @# i5 n6-1 机器学习与数据建模
2 Y v5 `; B$ P" j& p1 | f, ~6-2 训练集、验证集、测试集: m, n5 S" q2 E0 G) B
6-3 分类-KNN 试看
r: t6 ?/ s7 b5 f; Z$ o- ]4 U, y6-4 分类-朴素贝叶斯 试看" s& ^4 R5 Q2 A+ l* Q3 n
6-5 分类-决策树
" e. h* X5 d( S3 z+ X4 R/ \6-6 分类-支持向量机- e* x2 N5 v+ G Q) k7 a. v2 ?+ j
6-7 分类-集成-随机森林
% Z a8 o( H5 R- r) o9 q J) b8 o$ D Q. x6-8 分类-集成-Adaboost
. |; P7 m( O* i, g3 _0 i6-9 回归-线性回归& K" I% T# X# ^* w
6-10 回归-分类-逻辑回归
$ Q3 e2 X- }! P# h* M! V6-11 回归-分类-人工神经网络-1
: g F3 Y: K3 O6-12 回归-分类-人工神经网络-2% O' E9 c% i6 Y% X `' m' S: ]
6-13 回归-回归树与提升树7 t) u) O# _: b! T
6-14 聚类-Kmeans-1. c _8 [0 K. T, z( @
6-15 聚类-Kmeans-26 v% B1 E" u' {- c8 Q
6-16 聚类-DBSCAN* c o x& ?' c! h# k
6-17 聚类-层次聚类
& H) G/ ?# g+ a: s' ?+ h$ U6-18 聚类-图分裂
7 Z- a8 F: r9 ~3 N6-19 关联-关联规则-1 f; ]8 r2 M) D8 T/ _9 d
6-20 关联-关联规则-2, T+ `3 s) `% s7 D, n8 G/ J1 Z8 H
6-21 半监督-标签传播算法0 }0 k& `0 ?0 P% S$ Y
6-22 本章小结
1 d+ c8 D. H: `, D) ]) x
8 D, \0 A- \7 ?& y9 U第7章 模型评估# r; _9 ]) H' D" 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。..., N1 a) k3 I8 r- ^. ^9 z
7-1 分类评估-混淆矩阵
/ U$ s+ F4 ~) x5 P7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图9 b) }; D+ q- ~/ i5 o
7-3 回归评估
# Q9 `0 J- H/ b, A7-4 非监督评估
& L {3 L; n& q( Y2 ]) C1 G0 U1 z( `- x$ `3 P
第8章 总结与展望
) A9 K. m5 g r4 f/ L+ w, h2 B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。
9 `, J" E6 n5 O# h8-1 课程回顾与多角度看数据分析* [- z3 c" v K) V$ n% w; V) y
8-2 大数据与学习这门课后还能干什么？.mp4
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" V* M) D" y, q, g( J〖下载地址〗$ Z1 p( h1 b6 H- C3 f) n: G
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