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〖课程介绍〗
8 y" z8 W4 b' J1 ^9 ?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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, B2 v( b- e+ x( @〖课程目录〗2 _, z/ L2 z" m8 A# y1 v$ B
第1章 课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】
( P5 X/ I: s( `4 N! }) f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。...
! z6 x# n: U. Z! j5 f _( X1-1 课前必读（不看会错过一个亿）% B) h- B$ s/ B* Y* i
1-2 课程导学 试看5 n+ j6 F q+ g& l
1-3 数据分析概述' M* }! q( A. g# i8 f l. ]
8 b9 B0 }) U3 Z
第2章 数据获取
; Q5 Q% X; W% w3 c- ?; I% u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。
b9 x: K. }, `& O( Q! U2-1 数据仓库 Q+ ^. X0 k: W X/ q4 R
2-2 监测与抓取
3 }; g; i& N' f5 Q/ ~% o2-3 填写、埋点、日志、计算
$ I R3 f* i+ _( F ?- j ]2-4 数据学习网站$ ~% ]8 ?2 {( L9 q2 G
4 C& h: @5 `8 C! ]' k0 g第3章 单因子探索分析与数据可视化# {3 s0 j# `; C8 i x
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。...
j8 A9 E4 S1 y: ?+ F4 U. X3-1 数据案例介绍
- R3 U6 \ E; W( f, A- r3 U3-2 集中趋势,离中趋势
% k" ^* h6 S7 J3 Y3-3 数据分布--偏态与峰度
/ U' N. @; N8 O0 B. Y- m- v$ |3-4 抽样理论( l' p: p$ w( \, V9 j% N/ \) ?% h2 Z a
3-5 编码实现（基于python2.7）/ h7 t4 @7 f( F0 n f2 N+ J' n8 X. u
3-6 数据分类7 J" e6 [. e$ } o
3-7 异常值分析
. ?; `0 G4 p6 K: p m2 r! Q8 n3-8 对比分析
2 M2 n* p q8 t# H; e( a1 G1 _- W3-9 结构分析: o2 B, P7 U# l* d
3-10 分布分析
+ @6 s( F0 A" G3 s9 K9 R% {& ^( S3-11 Satisfaction Level的分析
+ [3 ]/ f5 l) t3-12 LastEvaluation的分析
% m0 X* O" H5 P* C3 M3-13 NumberProject的分析* M7 e( Y: K2 g; Y$ w& P
3-14 AverageMonthlyHours的分析# r/ ]' o( z/ r6 S
3-15 TimeSpendCompany的分析% m- _# ?$ P# K
3-16 WorkAccident的分析% b5 B6 B1 F: X0 Z# U
3-17 Left的分析6 W7 \. M2 `* U1 p
3-18 PromotionLast5Years的分析6 [( e3 S7 l! H# Q7 w
3-19 Salary的分析. y- A( h2 a4 F$ E
3-20 Department的分析; L5 V* W0 I2 \. t2 d0 [% w
3-21 简单对比分析操作
0 v) D ~* Q; u9 a5 D3-22 可视化-柱状图
. ^9 A$ W* i8 E1 z" Y5 k4 |, b* p$ M3-23 可视化-直方图" [& }7 f& N) }9 w4 x/ i9 |
3-24 可视化-箱线图
1 L! c9 a) H: W4 H6 J4 s) R+ v3-25 可视化-折线图; H& R% X7 x w) S' N
3-26 可视化-饼图
# K6 x# s- q' h: R3-27 本章小结
$ C% Q: O' V$ z% }' i
* z7 s# e$ O5 b7 l5 K3 \2 x4 C第4章 多因子探索分析, i, L% a% b* E
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。...8 u- s3 y/ c+ T3 j+ C1 Y( v7 ]1 \" A, r
4-1 假设检验
9 X: z3 e: H5 K' q/ a+ H- B4-2 卡方检验
# p4 l) h, q$ w! Z: F4-3 方差检验
$ ^% j2 K6 Q: l8 w2 }2 B4-4 相关系数. g) N" O; L6 J8 \3 D. y
4-5 线性回归
6 B9 I4 R$ W; z& N1 C9 E1 S4 l4-6 主成分分析6 i ~6 c5 V ]0 q
4-7 编码实现. R" W9 v6 ]1 D" C# k% O" J- V
4-8 交叉分析方法与实现- ]4 Y5 a1 b. m+ I) j1 u2 B
4-9 分组分析方法与实现
" u1 O4 o2 s6 b/ H/ t: m4-10 相关分析与实现+ w$ O! Z+ ?7 Z+ j v+ ]. [
4-11 因子分析与实现
" G( Z( t* E2 v/ ]1 g+ }' _- }. e4-12 本章小结' F D+ ~- e$ e* W- Z
& e6 Q+ ^) j4 r" l. v4 b1 |' w1 v
第5章 预处理理论
$ Z, X+ O. ^" k/ v1 A5 P' j/ j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。...
& `- p! Q3 r7 l' a+ t% k& k. p1 j5-1 特征工程概述
e* H' ]" |; O( e( W5-2 数据样本采集4 h; Y6 F) r7 d7 n0 O- r
5-3 异常值处理; T3 K" z5 k. }" P' j% ]! B
5-4 标注% l C7 g7 K% ?$ O& _
5-5 特征选择; R. {3 T6 ]7 y$ a
5-6 特征变换-对指化" o2 v# V. y" n& Z+ O
5-7 特征变换-离散化" M: U' T w6 N( D/ D: T
5-8 特征变换-归一化与标准化6 X$ |, |2 g3 C% _
5-9 特征变换-数值化
$ u2 @0 V& {) x3 t8 g J. D5-10 特征变换-正规化
$ R% Z3 n: M& q; f! s0 n5-11 特征降维-LDA
1 i8 s6 n+ |, ^; e5-12 特征衍生
9 S! @4 f5 j9 G1 d8 M1 F8 a5-13 HR表的特征预处理-1& x/ ~! s5 ^9 @5 S' [
5-14 HR表的特征预处理-2& ^/ ? u$ {3 K: O! z( }
5-15 本章小结4 w8 Y& A/ l4 |% |' X
! c3 L% P4 i# f5 h+ ~
第6章 挖掘建模
; H2 x/ Z0 b0 U1 U3 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、...
$ y4 e. _3 U- I8 G( \& z( o+ [/ U6-1 机器学习与数据建模& z& \' R* [0 A9 T( {* L% X
6-2 训练集、验证集、测试集$ P4 E: v5 z+ I% t/ ] k
6-3 分类-KNN 试看
4 F: [" I& `, q5 ^6-4 分类-朴素贝叶斯 试看+ o6 Z% B7 Y5 c& e0 A: t8 K
6-5 分类-决策树7 A+ z) G; Z& U/ D
6-6 分类-支持向量机1 u( p2 b' `- d3 g+ L
6-7 分类-集成-随机森林3 _- |$ F. q- l/ V1 `. M7 E% U
6-8 分类-集成-Adaboost! [+ S' K+ [1 F
6-9 回归-线性回归6 f, t5 O# y' T C+ y2 s4 _3 L+ q' R
6-10 回归-分类-逻辑回归
L& q# ? d% q8 s! q. i) f6-11 回归-分类-人工神经网络-1) F2 x' R o" U, k6 i5 N w& T
6-12 回归-分类-人工神经网络-2
^# S! ~$ M1 h7 A# j' u6-13 回归-回归树与提升树
& [: Z1 A8 U m6-14 聚类-Kmeans-1
1 \ D `, b+ }& i- a g6-15 聚类-Kmeans-2
8 j; U6 f6 _, D# @$ A: p6-16 聚类-DBSCAN. T$ J4 Y9 @2 z5 t
6-17 聚类-层次聚类7 m, ~0 O0 T8 C% g$ P/ D
6-18 聚类-图分裂
% i$ a# v9 s7 h6-19 关联-关联规则-1
: ^6 M8 Q/ d! J6-20 关联-关联规则-2$ I8 l! I2 J/ V' S: H
6-21 半监督-标签传播算法0 ^2 A% J/ y! o, B
6-22 本章小结
+ L0 O) `; \2 t; e) f
7 e3 c* q/ t( ?) Q8 _$ ]第7章 模型评估' t5 j5 a0 X. r
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。...2 i6 p5 X4 o8 y3 Z7 [' w
7-1 分类评估-混淆矩阵2 {9 Z0 i/ U+ f5 E6 d
7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图
: I" M; s. M" \0 ^4 A7-3 回归评估
* ~. L0 Z j, h1 ?9 R& q7-4 非监督评估
8 a7 \: t, f; }# M( Y6 e: {
: k6 s& D7 S a3 q# k第8章 总结与展望
8 I: q+ [& k8 T4 }' R: H( ~! Z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。" S: D+ C" ^6 \' y; B( X l
8-1 课程回顾与多角度看数据分析; c) I3 c0 Y# ~: i# H6 `2 O
8-2 大数据与学习这门课后还能干什么？.mp4
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