0 q! ^; V6 Q1 k7 l T |% U5 }
! f7 |* x/ Q6 w ~6 D( c〖课程介绍〗# g( x7 t2 d& J) T6 c5 w
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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' S0 `' T4 E! a. @6 [# I7 p: ?( r3 [〖课程目录〗
- x& _9 J$ X. T# h: h2 @第1章 课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】
& Z7 J% y/ B7 w$ N& s7 u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。...8 Y/ S- J- a" s$ {+ m6 H" Z4 y1 G
1-1 课前必读（不看会错过一个亿）
5 r1 B- N3 E. f1-2 课程导学 试看
" v3 \0 `) Q9 B0 z" {' O! z+ Z1-3 数据分析概述) a+ v" E/ q5 g% z6 ?5 g0 r* W k
# B% t1 K* ~5 X: y7 f第2章 数据获取: b% j# E& A8 Q- D5 E" x
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 j/ P s7 c4 P1 K
2-1 数据仓库6 V$ s- ` |3 \2 l% K
2-2 监测与抓取
5 h; ^" s1 R/ p4 S$ ~2 r2-3 填写、埋点、日志、计算 S! f" \( I" L% V9 ^% D& [
2-4 数据学习网站 h4 O# K1 s3 R9 g# H
4 o" M. i! {# D, e ~! j* B# R- ]
第3章 单因子探索分析与数据可视化 b" `6 h3 W4 ?! a
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。...
0 A' ]# P0 ?1 q o6 }! J) H3-1 数据案例介绍" x a3 S i5 C' P$ u+ q5 f
3-2 集中趋势,离中趋势 u3 ^# a( ]. e# Z! H+ M. t$ k9 y
3-3 数据分布--偏态与峰度8 L l Z; [# O. V' l. ?: q
3-4 抽样理论* ^- e4 F- `9 g8 v4 f0 O, q
3-5 编码实现（基于python2.7）; p$ m' d! t: k$ [+ i" X
3-6 数据分类2 } B7 o/ y, J. t0 T1 \
3-7 异常值分析. l* D2 q9 M y- v9 g# L
3-8 对比分析; P0 L$ E: ~# `6 L' N) T# y
3-9 结构分析! Z; i* C0 l. V
3-10 分布分析
- j. R/ O# P) p8 Z& L( w- g* T9 A3-11 Satisfaction Level的分析
5 ^8 W0 D: k, n; S3-12 LastEvaluation的分析
, L ^9 \5 d: j* U1 W0 B1 [3-13 NumberProject的分析3 m& j1 e% o" j* e* C5 E- O
3-14 AverageMonthlyHours的分析
2 T$ C- Y4 |/ F5 a9 |% m6 j- U( W3-15 TimeSpendCompany的分析
/ C9 j+ j5 s6 S, e% _3-16 WorkAccident的分析
7 c# h6 r6 p! l3-17 Left的分析
( V% a3 m& U' D8 Z5 F- W ]+ G3-18 PromotionLast5Years的分析* h. z2 \+ c( o: K: O+ e+ G
3-19 Salary的分析
9 P- ^0 F: K/ }0 U6 e5 V/ B3-20 Department的分析
" E# E# F* C* d Z- h: O, j% K+ R% D" f3-21 简单对比分析操作
7 [/ ?& Y, w1 E6 J( B3-22 可视化-柱状图
5 Y0 [* q, R% y8 }" d3-23 可视化-直方图1 A7 h! p7 Y, }0 r5 P" F
3-24 可视化-箱线图
- ]/ g6 z7 L# E; a% W' h6 q3-25 可视化-折线图
4 T$ `+ @) K# {) _* d3-26 可视化-饼图) L5 G7 n( E0 Y% I# c: N% Q
3-27 本章小结
5 |/ u; j7 z! m2 O! N0 F0 Q
8 O* ?) Z4 f: D第4章 多因子探索分析
s- S6 j) A! a* T) x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。...$ |6 @8 q ^6 k7 F
4-1 假设检验
# ]% R$ l- R) G5 ]% \" V8 k4-2 卡方检验1 V; f' |0 y) |$ q/ Y$ e1 E
4-3 方差检验5 s1 s5 {6 ` I6 B7 H9 T% m7 ~& ?1 O
4-4 相关系数
8 U, w; U9 V/ H4-5 线性回归
( y" \" B+ Z4 E' V4-6 主成分分析
9 V5 \, u0 i/ | H! o f6 ^, w' P4-7 编码实现
8 \: ~$ A$ r+ T4 ~2 b# d4-8 交叉分析方法与实现& j/ F5 |. {0 r4 B+ H' }$ m
4-9 分组分析方法与实现9 X; R% ~: |0 C! w% g
4-10 相关分析与实现9 N' Q$ ?% V R9 Y) B
4-11 因子分析与实现
% }/ V0 \0 r2 @- I: i0 ]( C) ]7 i) r" Q4-12 本章小结
. [8 a; D% R, {* S0 E7 K, U$ f# e6 a
/ `+ N I/ @: C7 j* w" h第5章 预处理理论
9 Y# U) \3 d- `/ e- F+ ~$ 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。...6 x" y* D0 a! e- [2 n
5-1 特征工程概述5 ?$ M4 m8 I; \- U
5-2 数据样本采集% B! T: J- V+ i) c/ k$ h f2 i9 S
5-3 异常值处理
6 |0 ]; j# i5 s. Q# G6 A5-4 标注
( A7 `3 h1 d: Y0 N. X) w& ?. q5-5 特征选择
2 d, v" u! U1 o! t2 D$ ?5-6 特征变换-对指化4 v8 b& h- A: I& t! n+ ]' y
5-7 特征变换-离散化, R8 Z" E* B7 Z+ H a n
5-8 特征变换-归一化与标准化( {- ?5 w7 f& a) D, S& R. S
5-9 特征变换-数值化( S2 _. _5 A4 Q5 M. A7 ~
5-10 特征变换-正规化
. o P1 c0 L4 d7 d+ d* v5-11 特征降维-LDA- C3 l9 E' n' [& j$ |$ w
5-12 特征衍生
- `8 I/ R1 V7 e3 V# z' w; J5-13 HR表的特征预处理-1
2 w1 H, e( e0 H% Y0 o7 A5-14 HR表的特征预处理-26 p# `8 t# Q) Y2 M$ c( A3 g
5-15 本章小结) m$ D8 i0 U+ n% e. H
" Q a/ ~% l0 {
第6章 挖掘建模
, N7 t" i2 s: W/ m. b3 e* O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 W) d$ A F0 p5 q4 Z6-1 机器学习与数据建模 u$ s p; l3 l1 A; M
6-2 训练集、验证集、测试集
9 p$ T5 T% R2 L6 X) K6-3 分类-KNN 试看
# l3 P+ K/ h# l: a6 M7 [6-4 分类-朴素贝叶斯 试看) T- d6 r; v# N8 ^% L
6-5 分类-决策树
: g# Z3 `: B: q1 z. y& d+ k q6-6 分类-支持向量机+ i/ @/ j8 N* E2 E
6-7 分类-集成-随机森林- Y- G, }* L( Z+ D7 u S# t3 K4 O
6-8 分类-集成-Adaboost
* M$ |+ J i1 ^8 Q6-9 回归-线性回归3 y T: R2 g( j q& Q; O
6-10 回归-分类-逻辑回归
3 d1 ?5 V# H$ e0 ~( t6-11 回归-分类-人工神经网络-1
e. g R7 |8 O) ]6-12 回归-分类-人工神经网络-2% _8 s/ A& _, `9 K' S
6-13 回归-回归树与提升树- L4 Q+ W* K. [7 t: v. k
6-14 聚类-Kmeans-1
! B( J6 D( a1 b- B& \1 k) z6-15 聚类-Kmeans-2
, x' t: @* f3 M' t$ D# r) f. U- F6-16 聚类-DBSCAN' n9 z" ^7 Y* t# S5 ^2 H. R
6-17 聚类-层次聚类
5 i! Y+ |8 I( c- ?6 p0 n6-18 聚类-图分裂/ ?% ~9 _1 R5 {9 W O
6-19 关联-关联规则-1
3 f0 M( I# Z9 n7 k& u6-20 关联-关联规则-2
' C3 b) F" a4 R6 u# `& y' T6-21 半监督-标签传播算法
2 s; n8 g* f; s) E+ Z9 }* w6-22 本章小结
4 o7 v9 b/ a0 G3 L4 c: H9 [5 }$ p) G# F) s; r- T
第7章 模型评估
/ \' R }# b4 t2 ?$ T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。...# {8 z3 q! f- P( o
7-1 分类评估-混淆矩阵7 M2 j' G v9 @0 F" ?" S) o; M
7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图- v: I) M, M: G- |. r
7-3 回归评估
4 P8 \& L2 X# n' g7-4 非监督评估
; h- \+ B2 a- L4 S; B
. E( \! b' p8 T( H' o8 X! h( ]1 O第8章 总结与展望1 j2 s# O6 v* _2 F0 Q7 C
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。2 h% G' J% V$ I, m* I% ^
8-1 课程回顾与多角度看数据分析( I: j( W# d$ `3 E
8-2 大数据与学习这门课后还能干什么？.mp4
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! L6 h3 h2 n- L% N1 T, _〖下载地址〗
! a: f, G" n% W; k( `( m0 ]: C# x) p6 J7 N
0 Y' T! j3 v% J( z) m----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------, A' ^# \' r7 W! B6 `# j: D
, n I4 l. r T1 N, j〖下载地址失效反馈〗# T) @( M9 x5 q5 _ A
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