) ~7 c9 v+ L3 ?: Y1 J% w
6 t) @* u3 Q. T! G( ^ {〖课程介绍〗/ `# F6 b. z+ k& i1 t& h1 \
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!
9 v' U1 U8 s, |5 _& W+ Y% }7 d2 A; _ `1 ^* h' |
〖课程目录〗
$ U& |2 T& M8 f/ T第1章 课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】) r) W* j z( D: O- J! @9 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。...+ K7 C$ q8 u3 P9 |+ d) W8 q4 H
1-1 课前必读（不看会错过一个亿）
* ]8 B2 q/ V, j2 o. G* l1-2 课程导学 试看
6 S& Y; U* k% B: E9 ^( v! S1-3 数据分析概述
: x5 i: Y, n6 b9 V% y' c% a- e
6 J7 m, b* |- i第2章 数据获取, {4 \ U$ [5 ?
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。/ d& [6 r5 O( N( v$ e: ], @
2-1 数据仓库
6 \. G( f/ t# U1 D( x/ D2-2 监测与抓取# f- l! p0 Y: B
2-3 填写、埋点、日志、计算 n n4 J7 g |2 U" |# @% ]0 j
2-4 数据学习网站0 S% ?$ u1 a: t6 E* l# u Z& u, U
) D3 \5 P- d$ Z# N$ A# w+ ] ~1 R第3章 单因子探索分析与数据可视化5 l6 w3 M' O1 p5 Z s
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。...& G. R+ |2 c, T6 W; B$ h# [6 o+ h
3-1 数据案例介绍; y$ @& N% f' z. B( |
3-2 集中趋势,离中趋势
6 a% @% t6 y7 k [1 y' q3-3 数据分布--偏态与峰度* F2 D F2 N) X* e. W' Z% \
3-4 抽样理论
: s, d$ u4 u$ ^ m: W3-5 编码实现（基于python2.7）) {# l( o0 d9 B( q
3-6 数据分类
9 ?* _, F$ n: n3-7 异常值分析: e' ]/ A" O' }, N I* c1 ^* Z
3-8 对比分析
! s$ Q6 z1 }" {* v3-9 结构分析
' |' b. h" C+ M6 y8 K/ E3-10 分布分析
: Y7 p: N8 H1 c+ {; b1 t) D3-11 Satisfaction Level的分析
% ?# p4 J) ~' N: d3-12 LastEvaluation的分析
- C' B1 s% `9 q& r K3-13 NumberProject的分析. r3 g3 X% y* o8 E: B# u
3-14 AverageMonthlyHours的分析
* u# N# I! M; A3-15 TimeSpendCompany的分析8 ?6 S, o6 z3 e/ y% c# P
3-16 WorkAccident的分析
# y9 d. v- d0 C3-17 Left的分析2 P/ m* B4 B+ d% L; k
3-18 PromotionLast5Years的分析
7 ?2 ?0 O6 [) {3-19 Salary的分析
: M1 a% H) g1 L3 I: R3-20 Department的分析
. j4 [" @+ w9 z% A Z5 k, z% H3-21 简单对比分析操作# w* `+ ^& o' }( Y* H8 P5 R4 R& A
3-22 可视化-柱状图. P; A/ X' Y# B# ^# g
3-23 可视化-直方图6 e3 L7 f p8 z3 _" E+ @. {; i
3-24 可视化-箱线图* c2 L4 j( k1 P0 l
3-25 可视化-折线图
) ?# ~1 |, H8 R3-26 可视化-饼图6 ~2 C5 s$ H e$ [
3-27 本章小结
+ r+ Q! @1 Q. g: l6 ^$ s
- o, g. w" O: T/ V第4章 多因子探索分析
% e' ^8 ]9 t5 E0 d: ?5 N5 z/ }8 _4 \+ @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。...& K. P( W8 H0 }1 \: C8 @4 j
4-1 假设检验$ h$ z- j) Z- L+ p, G- h) J) C
4-2 卡方检验
- z1 Q, ^. @) J3 Q; Z: E: x/ G4-3 方差检验
4 H' y3 m% [! x; h) }4-4 相关系数
0 s8 |4 \7 \7 Z4-5 线性回归
" h; R6 T5 M7 x \' D, g! O4-6 主成分分析
8 R8 D1 C8 W1 C7 o4-7 编码实现
5 F) O m, {5 w7 L/ v4-8 交叉分析方法与实现
r! U# F( x/ J/ I9 y8 @0 A2 w! L$ }4-9 分组分析方法与实现
& u8 {# O/ b* l1 B6 |4-10 相关分析与实现 z" R Q( d, V+ x$ [) q
4-11 因子分析与实现
5 T/ D- m7 s+ M0 r& g- `. W4-12 本章小结! Y% U, u% S5 `9 r0 J5 O
4 u" {! }* W5 I! }第5章 预处理理论
2 w, }. A5 z, q) U a8 [9 c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。...4 D, {4 I/ g( P
5-1 特征工程概述
7 q( M0 i9 i$ S5-2 数据样本采集 f' F3 o& E: C) a: o( n4 k
5-3 异常值处理
# e, e2 l3 b3 E* |$ E- `, R5-4 标注. k, U6 k3 _- u
5-5 特征选择 [: f M, {- m0 ?
5-6 特征变换-对指化
$ E5 X8 H% [9 N1 G l. n6 R. q1 o5-7 特征变换-离散化# k Z( P9 U( c: @/ X; S2 Z
5-8 特征变换-归一化与标准化
# {. q0 ^- V; \. m% A5-9 特征变换-数值化
" |3 J7 D8 W0 a# E5-10 特征变换-正规化( y/ p4 r1 K# h9 P/ i+ _8 V
5-11 特征降维-LDA
4 F9 [. D# Q- G5-12 特征衍生4 |; J% h7 h$ o1 x" F
5-13 HR表的特征预处理-12 B) ]' i0 s2 y5 W1 j; ^
5-14 HR表的特征预处理-2
/ e- B% s6 b, q' A9 O, I1 ]+ W5-15 本章小结" D7 o7 e/ [9 P/ ?4 @5 B6 J0 j
1 R6 U; \9 x8 }* o0 N- |5 [
第6章 挖掘建模
# }& @* Z1 q3 T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、...: P- d. w' x5 P7 A7 h* j/ c: V
6-1 机器学习与数据建模
N$ [( d9 t j/ |( V4 q6-2 训练集、验证集、测试集: S& b4 r: x" _3 k* X) g
6-3 分类-KNN 试看
" c: T( t0 u, c2 y& H. b6-4 分类-朴素贝叶斯 试看8 G1 A' W! J/ Y. c+ w. e
6-5 分类-决策树
: c, I6 \% ?# j4 V6-6 分类-支持向量机$ e6 T e$ I$ M/ o
6-7 分类-集成-随机森林; M7 s$ b3 t* y' p7 b) q3 e
6-8 分类-集成-Adaboost4 \1 i0 p7 A: k' o4 i4 H' B2 D' a
6-9 回归-线性回归
& G. w; L6 u& o8 e6-10 回归-分类-逻辑回归5 e/ R, J! a1 r* H8 j- n
6-11 回归-分类-人工神经网络-17 N5 e4 P# D- v$ p
6-12 回归-分类-人工神经网络-29 p$ I$ u! X0 L; Q
6-13 回归-回归树与提升树6 T# B# T9 l0 ~1 ]+ c. z: f
6-14 聚类-Kmeans-1
. m7 B U* E, k% z1 c Z# h6-15 聚类-Kmeans-2
, _. F, H! s' | A8 z6-16 聚类-DBSCAN `7 c# U/ [& A7 y
6-17 聚类-层次聚类, w) b& k1 U6 z- g, F
6-18 聚类-图分裂
; v4 H) o- H* d, a7 G6-19 关联-关联规则-14 }3 j x1 D& _7 Q, X5 x" L( S; k4 N3 m
6-20 关联-关联规则-2
! A1 j& F6 U: n; Q" \( B- k7 G5 ]5 H0 [6-21 半监督-标签传播算法8 a' ^. |& _( L
6-22 本章小结" E/ B m4 ~& k4 R6 b- H8 Y
( q0 ]+ f; j1 r+ x' P y" x0 U第7章 模型评估
3 ^# Y6 y) h* s) c1 |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。...
6 N- Q! H6 t t7-1 分类评估-混淆矩阵
* a: {# ]% k# G& [7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图1 }. H4 V+ S* }5 a
7-3 回归评估3 Z5 H: J& ^: T- q" @* R
7-4 非监督评估- \: A" I7 Z, p! X3 E- _
% f! Y+ Y9 T; t$ x/ _第8章 总结与展望
+ [+ j* X5 _5 J; 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。+ T7 B! {) V# ^7 x7 @
8-1 课程回顾与多角度看数据分析
0 S+ ~% c+ ?2 a' R1 ]8-2 大数据与学习这门课后还能干什么？.mp4
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5 t& t7 p6 o4 Q; m〖下载地址〗
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〖下载地址失效反馈〗3 ^ W6 E, g0 U
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：22303040702 o& ^ v9 P- C: I0 S) b
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