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〖课程介绍〗
0 L& `+ E* P& O! T7 G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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- }0 S' K% z* U〖课程目录〗1 K: J7 x5 x5 X+ ]8 F; ^
第1章 课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】: }1 W5 V; j: g8 O+ O8 o) S
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。...! f0 e z2 ]% S& |$ }" M
1-1 课前必读（不看会错过一个亿）7 O9 w/ F5 ~+ P( Q
1-2 课程导学 试看
4 V: m3 B# a7 `# a+ _1-3 数据分析概述" U$ Y- Z7 q7 }2 i2 o/ A v2 Q
+ a0 v' A& |9 B
第2章 数据获取
B7 S# H7 g W& e9 ]/ r; l& f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。& l% d! O) r" w) }+ x: |
2-1 数据仓库% V* @* h4 |6 i4 m3 @) ^
2-2 监测与抓取
: Q3 |* v; w* z5 J! F b( @2-3 填写、埋点、日志、计算
* A7 N* v: p) j( q2-4 数据学习网站
+ M/ q. z6 }3 i+ H8 K% v7 g6 Q/ v! D8 u$ i* i7 l6 I1 _
第3章 单因子探索分析与数据可视化
# }/ t0 }0 N( L/ D9 t) _/ ]- W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。...
) o, U7 T% z- p+ @- _3-1 数据案例介绍
, p) h# y% ~/ b! s' E9 ^/ R3-2 集中趋势,离中趋势2 S. v/ g4 }1 c9 E/ z
3-3 数据分布--偏态与峰度
2 G; T! n! L0 E0 `/ h( i3-4 抽样理论
) O% m: h- U8 N+ ]9 l% w1 p" _3-5 编码实现（基于python2.7）# |9 n' k: z- ]2 z4 N t9 `3 ?2 y
3-6 数据分类
3 L& [6 x" e& t/ E" |4 T3-7 异常值分析
7 g* ~0 P0 M) l9 c [& ]3-8 对比分析* z: j! j2 G2 u7 k; {
3-9 结构分析3 A- m6 \# i% o+ _" k
3-10 分布分析2 s- F2 G4 U4 x
3-11 Satisfaction Level的分析
) `' Z6 v; \3 B' X3 I r3-12 LastEvaluation的分析) ]) c8 y1 C) v* O& j9 j
3-13 NumberProject的分析
& P* B" [/ N7 s- ~5 b3-14 AverageMonthlyHours的分析
# U. l" c! T0 w6 A9 @' T) q5 e3-15 TimeSpendCompany的分析
2 P- T' U: g& r& R: Q3-16 WorkAccident的分析
( g F1 m" L# M: R Z; M3-17 Left的分析5 t/ }, ^$ p! U6 Y, o
3-18 PromotionLast5Years的分析! ]# _2 O7 z; c. Z0 W9 x% ]$ b3 O8 n
3-19 Salary的分析
' b$ @$ D- T) r0 ]8 l9 N2 B3-20 Department的分析, ~! V" E% F* E4 P9 E* ]% P# H' x( ?
3-21 简单对比分析操作
; R6 |0 b3 t) k# k& g n3-22 可视化-柱状图
6 h, h4 @# q+ N0 U3 t1 `' x) o. E% v9 o& E3-23 可视化-直方图
% @2 q& K: F( x( }3-24 可视化-箱线图0 J- z0 P Z: p9 q. `7 w
3-25 可视化-折线图' `2 {( x! R$ I
3-26 可视化-饼图! E" ~. `6 h+ T
3-27 本章小结
- O% J; q9 o) a D6 V" n/ [) K- Z/ }4 O; P: c% H
第4章 多因子探索分析( u" p" ^: ~( n
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 O* k7 f0 i& g! g
4-1 假设检验
; Y8 d2 _% _" P6 A4 v4-2 卡方检验
) q+ M( ]' |0 ^4-3 方差检验; Y$ U" q2 x: c9 P: u
4-4 相关系数, e" Q6 M. n1 |1 i; f
4-5 线性回归
/ H3 X% t5 [, z4 t3 @' {4-6 主成分分析
2 i5 g5 v" ]" c b" ~. Z. Y4-7 编码实现
! a0 U! a" H5 T' y& L1 y$ N7 ~4-8 交叉分析方法与实现7 i+ h; j8 I8 C; S5 _
4-9 分组分析方法与实现. Q) |6 E. s$ }+ g9 |9 D! ?
4-10 相关分析与实现* R% L5 {8 Q/ E1 L. E6 Z4 u
4-11 因子分析与实现: w& d+ V* N) J/ g
4-12 本章小结
9 n' Y0 J8 f! Q5 k1 C. ^1 R& F- U' V5 I: ^; H% a/ a2 P+ A
第5章 预处理理论
0 W5 S8 d1 j2 L/ M4 _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。...7 a6 X: S% J) H% v6 \
5-1 特征工程概述
5 [% e1 r3 v1 L4 F: @5-2 数据样本采集
1 e, V! j; v' D# E0 U1 ?+ K9 Q5-3 异常值处理$ d1 B1 {" j y' O; |3 j
5-4 标注
" u3 Q% X B5 a$ @# M0 P5-5 特征选择
* I) } n: c1 F- C/ H0 {5-6 特征变换-对指化
; I! b; |+ V5 ] \9 j5-7 特征变换-离散化0 O: f7 P& U7 t6 U
5-8 特征变换-归一化与标准化) b- V: D6 t2 d8 ~
5-9 特征变换-数值化5 l$ _. Z; i& E
5-10 特征变换-正规化
2 y- ^5 k! i9 l3 C5-11 特征降维-LDA
% t# j9 [% M: N. X) [ h5-12 特征衍生# i6 ?+ x8 d) U: g& h+ I: V/ ]
5-13 HR表的特征预处理-1! e4 V; F9 c n' r# p
5-14 HR表的特征预处理-2
& A2 i9 P9 s" I' g5-15 本章小结
+ `+ e/ y, j; S9 D- w% l8 P
7 {' k2 F+ Y; g. G第6章 挖掘建模
3 C$ i* E0 w9 E! ]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、...
$ B9 Q0 J' c' V' P' w) p6-1 机器学习与数据建模
4 i/ e( ]$ W$ G: I5 v6-2 训练集、验证集、测试集
. R; J7 {" w) K6-3 分类-KNN 试看
7 m! V- ?2 Z: `1 t1 x6-4 分类-朴素贝叶斯 试看' j; [& @1 g i3 S1 O
6-5 分类-决策树
2 X( L3 I2 C2 N9 ^5 X: Y4 y, D9 J6-6 分类-支持向量机
$ R2 ~1 f* Z/ D9 c9 ?* ^6-7 分类-集成-随机森林
9 n" X1 [" \9 G( X0 u" z) j6-8 分类-集成-Adaboost
% ?2 \) L4 d( C6 N4 Q; B6-9 回归-线性回归
$ a& r5 C3 l1 {6-10 回归-分类-逻辑回归
3 N" O J9 W; m9 w6-11 回归-分类-人工神经网络-1& N; U* q) J: O# v8 ?3 Y; j' i3 I
6-12 回归-分类-人工神经网络-2
7 X1 {0 C! _7 j9 v7 Y e6-13 回归-回归树与提升树
0 w% C8 ~- F5 h6-14 聚类-Kmeans-1
1 Z" A6 ~$ T) b& ]6-15 聚类-Kmeans-20 h( R5 ?6 {2 _7 {# i' g7 ^4 [7 j2 [9 U( R
6-16 聚类-DBSCAN
1 `* C# H; P/ ]/ C0 u9 R I/ X6-17 聚类-层次聚类- a" G0 s; e% L) }
6-18 聚类-图分裂
7 m' C% p! B$ p% I, K6-19 关联-关联规则-1
$ W7 `4 j! u9 a6-20 关联-关联规则-2
) W2 Z) T3 F# {+ w1 m6-21 半监督-标签传播算法5 b3 @7 r+ e0 M3 z: D; I$ h
6-22 本章小结3 R4 f) m5 d( t8 D3 s0 C6 d- w
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第7章 模型评估+ c6 w a2 i5 j5 u8 Q
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。...
/ |0 C/ L+ n1 v9 h1 [* D% z7-1 分类评估-混淆矩阵" _- p, ?/ @7 Y1 V& C c) ^
7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图5 n- T: K- y6 T7 J
7-3 回归评估
; c2 i2 y; G7 c; r7-4 非监督评估* m( h! z$ u; m: e( O
( [0 m0 i+ v* `# M+ T7 C: E& C
第8章 总结与展望% |- P# ^* }: A5 P
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。- V& c5 ^/ K6 b
8-1 课程回顾与多角度看数据分析* v5 y& w' E6 v; m1 O9 d
8-2 大数据与学习这门课后还能干什么？.mp4
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2 v' @4 L% P5 R〖下载地址〗, t7 @% @2 y8 K# y p, e U5 R
! n. R. m8 D& N& j7 V
9 d8 ~9 k8 V5 B6 p----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------. j- u- X, w3 c3 a# I
, @9 O& H& D" M( {5 Q〖下载地址失效反馈〗* i$ F6 m1 j% t Q, z. A2 s# c9 `
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：2230304070
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