4 Y9 {0 P$ L5 ~$ y. P! w$ ]! [
/ b8 ]$ Y' M3 [3 P2 m〖课程介绍〗* }+ x9 L" ^2 c/ P: P% H1 U
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) D/ D& p6 L4 I" X7 z% N; U& `' {. z
〖课程目录〗
4 Q$ q/ K. m) J3 ~% u4 L v第1章 课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】
% u$ Y7 e; N- U: w0 W6 d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。...% }* `+ G& N4 B* q
1-1 课前必读（不看会错过一个亿） p% w& C. P* W9 L- K
1-2 课程导学 试看
0 C& _2 D1 `2 d' l+ K1-3 数据分析概述0 m& G2 m7 N5 {4 z: i; m5 N
5 L; B& v" A+ T第2章 数据获取
. S* p5 b1 |2 c+ k5 E3 i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。/ `- Q1 O9 U# v
2-1 数据仓库
& d4 L" \ H8 C% h/ U- c$ g9 ?2-2 监测与抓取
. Y, N! ?$ x# }9 m& ?2-3 填写、埋点、日志、计算8 ]# B) Z" D8 y1 K
2-4 数据学习网站
0 b: x# [* H# V- M3 W$ P
4 C7 }3 z' `# _ n' Y2 I第3章 单因子探索分析与数据可视化- \1 }- g6 v: ~% ^. o8 `
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 ]- O1 k! c+ r! c
3-1 数据案例介绍: Y- ]7 B# [" y
3-2 集中趋势,离中趋势
3 q1 S# ?: w [4 a# g: z1 Q2 r! ?' G3-3 数据分布--偏态与峰度
: V2 ^, b1 e1 W2 m# R3-4 抽样理论
; Y, E+ R, K7 B& K+ ], O$ c$ O3-5 编码实现（基于python2.7）; n& G7 P6 I: M) k& h
3-6 数据分类1 W" H; Q* ^7 }: r
3-7 异常值分析, V9 [$ M) R$ ]
3-8 对比分析) t- H# ?6 v) C9 u- w' j" ~1 _
3-9 结构分析: g+ g' O) h0 Y& a- u
3-10 分布分析
3 {# G% E; x1 a& L; A8 L8 D3-11 Satisfaction Level的分析* K/ U9 {' P: D, D4 R7 @2 Y: K
3-12 LastEvaluation的分析
( F5 y3 a" G, V/ f3-13 NumberProject的分析
* |. o- J1 S1 e# x& k* M+ k3-14 AverageMonthlyHours的分析
8 @; N& I% R; e: A$ v9 ^( a3-15 TimeSpendCompany的分析0 a9 w& M1 ?& b8 p6 P+ o
3-16 WorkAccident的分析, r! J+ z' ]0 H. B; N2 ~
3-17 Left的分析" c$ v- e( f" F! p; D
3-18 PromotionLast5Years的分析* v3 {( b! ?' `0 R6 Z% @
3-19 Salary的分析
& Z: K' Y8 j d0 j% m3-20 Department的分析
3 _8 _" {7 t- ?6 s3-21 简单对比分析操作
, w' l7 i& h1 C, M# g3 N% c) [3-22 可视化-柱状图9 E" D7 j( y: _" v& Q
3-23 可视化-直方图1 @6 }0 \* l3 X$ p
3-24 可视化-箱线图
. \7 ~# [: o; c2 [+ ~ q: t x) l3-25 可视化-折线图
- z& V z3 K+ Y/ n; S; `; B% s3-26 可视化-饼图
' Q" [& R6 V: J1 a3-27 本章小结3 [! O' d$ m( j/ b2 m0 U
3 l4 d% k9 N& ?; Y* Z/ Q7 u# q
第4章 多因子探索分析; g( z' p" ?* A- @' E6 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。...
, D8 o- y* p& k- j) u" H: V4-1 假设检验
. X* V: \5 n% ~, u$ y4 _4-2 卡方检验7 g2 J: ?3 E8 }% J, i# a
4-3 方差检验, P4 t8 X1 ~: ~ } I# V
4-4 相关系数
, ~( \4 m3 S( T$ n2 ?( U4 f4-5 线性回归1 V) B4 k j! T: D
4-6 主成分分析
( M% o( w" y. Z* t9 l4-7 编码实现, P) y8 t- E( f& j$ u3 W% x2 `
4-8 交叉分析方法与实现' }" T0 M$ Q) F
4-9 分组分析方法与实现
# ~8 f/ o( A: X0 k7 n4-10 相关分析与实现+ U* O: A6 m0 S
4-11 因子分析与实现6 {2 _6 T! @0 K3 @; B
4-12 本章小结
9 T8 p0 K' c: ^4 S2 c7 z ^. G( ~: E4 e3 m. u
第5章 预处理理论
8 ~" j) T% R1 k X8 K' I9 Y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。...& k! B( G( ^- g2 v. c: D6 [/ b
5-1 特征工程概述
K2 g! {: ^% V' ]5-2 数据样本采集; b- J* M1 F9 E" L
5-3 异常值处理" [3 j5 b) k; f: K
5-4 标注
5 H/ e* A/ Y" @7 V6 w* Z3 N$ ] a5-5 特征选择' _) x! O( p z; G( G. X
5-6 特征变换-对指化6 [% j6 T9 Y; K: G ~" t* I
5-7 特征变换-离散化
% \4 c; @$ x+ ^( T C# G( c5-8 特征变换-归一化与标准化! R2 G# K! a0 d
5-9 特征变换-数值化, ^0 d0 K" g) C' ^1 {/ P9 X+ H
5-10 特征变换-正规化8 M$ y+ E$ L) T8 ^' S L0 Z' h( g9 q
5-11 特征降维-LDA; K9 A) b/ |8 H5 N& ?2 Z% E
5-12 特征衍生8 ~( `" z* E' J: _# W' Y9 ?
5-13 HR表的特征预处理-19 M% T/ n# J8 z7 h2 B+ D
5-14 HR表的特征预处理-2
; K1 [7 c8 z" ~! u% Y5-15 本章小结* M, n4 E. C6 f9 O5 f
" k" k% v. d i0 v7 B" `$ G
第6章 挖掘建模
6 K( Q9 f- g5 k) C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、...
9 @+ r& {# D; q9 S+ ]( r* Q6-1 机器学习与数据建模
" h" E& C% g- @& G0 C6-2 训练集、验证集、测试集
6 j- b7 G& W7 P4 O @( ~" N6-3 分类-KNN 试看* q" F3 K& X. u% m5 i5 V
6-4 分类-朴素贝叶斯 试看
% s8 x) O6 i/ s& A' d6-5 分类-决策树4 V- k' w* o2 {% [ ^& Y
6-6 分类-支持向量机9 W1 v+ _' o/ D3 \- D" H# H
6-7 分类-集成-随机森林( a9 b8 ~* o/ |
6-8 分类-集成-Adaboost
) l6 v5 r& @+ b2 u Q6-9 回归-线性回归# `$ _! u: f0 |# C2 i% w
6-10 回归-分类-逻辑回归: B4 u! ^+ c; V1 H: z: L' v7 q1 v% T
6-11 回归-分类-人工神经网络-1
" z8 \) A8 V& A% H: L* C/ W) i6-12 回归-分类-人工神经网络-24 W* `* t# `9 |' |4 C0 M2 }
6-13 回归-回归树与提升树
! s- N& a5 v: Q V0 S6-14 聚类-Kmeans-1
- o) l. S- A! `. u% e# l6-15 聚类-Kmeans-22 e, a* G$ N. e; B
6-16 聚类-DBSCAN
A9 | i/ X2 b) k6-17 聚类-层次聚类3 i/ w5 L4 F) F0 j5 ?& }3 s
6-18 聚类-图分裂 X4 c$ u- e" S' Q0 ], F
6-19 关联-关联规则-13 \1 c5 S8 l, p& `& N2 l0 x( y" o
6-20 关联-关联规则-27 l7 }& O3 R, V0 F8 o3 l# f2 m
6-21 半监督-标签传播算法
' k7 _' Z& F# e' ~# {6 a5 O! ^6-22 本章小结
! d* |" p m0 F
" V0 K& X3 D1 J" H! _9 J: Q% z5 [" U第7章 模型评估
1 _8 O3 H3 @0 |6 K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。...
/ _5 U7 r) @* K) `: w5 q8 ?7-1 分类评估-混淆矩阵
1 n# c/ D$ i8 H- v; Z7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图
3 F" p* m& s8 b6 ^* Z) d7-3 回归评估
9 p- }! b+ \$ J1 m U7-4 非监督评估) s4 L* i. V- z, \1 w) Y# _; W' y
{5 Z' J2 Z$ |4 E3 G% d0 D第8章 总结与展望2 x2 P S2 P7 C1 `8 ` @% q9 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。
+ K: D% }3 r/ f, o8-1 课程回顾与多角度看数据分析: I1 p, F' P# B
8-2 大数据与学习这门课后还能干什么？.mp48 E# b0 b i' J' ?/ z
. x }3 E8 T1 Z- d〖下载地址〗
2 o ?6 |+ t* r! Z" ~& }0 Q
5 q8 ~; Q' j. s9 s7 W* G! ?
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; z, Z) M8 B; h) C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：22303040703 T7 U: D+ j% z) E: W5 }
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