; ~& d% J j! k6 z9 Q _8 a) x* E' X9 Q3 d4 G, P! T. x2 O
〖课程介绍〗: a. I+ H7 M2 s
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!4 K* M* d/ Z5 K6 I- N% c, W* ~
% a: u* j; X) c/ Y2 C9 {* B) b〖课程目录〗+ F& W& _, Y# p& C' S$ H
第1章 课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】; W: I8 S+ E- i5 E0 w
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。...
5 v% @2 } L+ n+ P& S. s# |2 O1-1 课前必读（不看会错过一个亿）" ]+ y. i+ r, ?' ~3 [
1-2 课程导学 试看
# M, e: E7 v$ J/ K/ B1-3 数据分析概述
; L h A4 u9 ?: {$ X$ ? n2 B
+ B1 j8 T& D) M$ a; R$ v第2章 数据获取0 f9 r9 ? Z& \
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。9 P4 x5 L q9 q' B9 c# x. |! N$ _
2-1 数据仓库" A k* W f# y7 m9 ~: z8 j8 M
2-2 监测与抓取# j- G* g# A. `; E' R3 @
2-3 填写、埋点、日志、计算) o1 P/ J6 I' q5 o* |
2-4 数据学习网站
( w, N7 W# _/ Y" m4 \3 y R8 z
5 S1 _3 P6 D, T8 v8 m, Q- n第3章 单因子探索分析与数据可视化
8 w1 e/ ]& h# N8 m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。...
5 }* J) H4 o+ n. t! Z3-1 数据案例介绍
7 w. ]+ `6 r( r- r3-2 集中趋势,离中趋势
8 K8 H4 p# J/ v, U% Y8 u4 Z3-3 数据分布--偏态与峰度
; I( J [8 z2 `5 F( [9 _3-4 抽样理论& X0 a1 j9 P1 F: e" v
3-5 编码实现（基于python2.7）
3 u% L' o( v$ ~ I) x5 ?9 e5 O3-6 数据分类
' ~: @" A) L2 e: J: P$ q6 [$ O0 i: w; I3-7 异常值分析
: s3 O* Q) h' G# }! I( I" c- k3-8 对比分析
# F7 y, r) v# X) S) f7 R3-9 结构分析
- \' L/ s$ M* y$ D. e3-10 分布分析
$ V0 y; o+ [. V: {9 d! M3-11 Satisfaction Level的分析% ?0 A8 c& ~2 s
3-12 LastEvaluation的分析
! |6 ^: y( G4 c8 d, M3-13 NumberProject的分析
. C% ~0 k6 o% i: B; [ g+ i+ ?3-14 AverageMonthlyHours的分析
7 G3 ~2 Q& ]% q7 x- E3-15 TimeSpendCompany的分析
1 _8 Q5 X- R" ?7 X+ | \+ g3-16 WorkAccident的分析
1 i1 ^9 j) k% @( n$ O" v3-17 Left的分析5 |# Z) r# [8 r6 _! T9 l2 M3 i" k
3-18 PromotionLast5Years的分析
9 e! q B4 Y) h1 a \5 e3-19 Salary的分析
) D; u3 q% F |3-20 Department的分析" P! r4 L+ t4 ^8 |: |: L: H, ~
3-21 简单对比分析操作
5 Y9 V9 B) r, `# s! r& ]3-22 可视化-柱状图
$ U6 f$ p h8 @5 y2 j' F$ `3-23 可视化-直方图0 a5 J% v( }- \9 d, e0 {3 r
3-24 可视化-箱线图+ K k# l' H+ @* A& w$ Q* S) [7 F
3-25 可视化-折线图
: Z' n) ]( R* Z. k9 r3-26 可视化-饼图+ _* O6 [) D: W; W f }6 ?
3-27 本章小结* C6 Y+ U) E7 g
* G, O# q) ~1 L7 b% _& L8 M' r3 j1 K
第4章 多因子探索分析
6 J8 D( {" ~; y$ o6 h9 l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。...) L; o+ _; q4 z" K8 J; u
4-1 假设检验: c1 B# w7 J* P- [9 t: A& E
4-2 卡方检验4 ~& B) ^1 q2 O+ c! i7 B9 ? \. M
4-3 方差检验- u: J" `& d% t0 b! b
4-4 相关系数
0 x; ]2 u- z" p. s1 N6 H8 _8 Y4-5 线性回归" a: B: |* M8 J& e& J; Y _
4-6 主成分分析: U" u8 ]- X$ M; U# T F
4-7 编码实现
2 P/ t' }* k6 ~4-8 交叉分析方法与实现
% H/ U x# W% S$ h4-9 分组分析方法与实现
; g# `2 F6 V2 c6 Z- T" c4-10 相关分析与实现
0 v# m8 i6 X4 k$ ?, A7 `" @# O4-11 因子分析与实现
2 ^) Q7 h; ?/ T9 v* \$ p% ?& l3 w4-12 本章小结
' J( P Y* R. v. S: |
9 B" H6 n" q& } i4 m第5章 预处理理论# Z2 z% |# e* L
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。...# {# i1 r! i* X/ O6 x$ a
5-1 特征工程概述( c/ ~- a; i2 i( U. p
5-2 数据样本采集
+ w; ~ Y, r' E9 _& G5-3 异常值处理/ W! V; y9 V6 a/ V
5-4 标注5 f" C6 L4 e. ]4 Q1 N; n) k
5-5 特征选择: {- R( D4 I' K- i
5-6 特征变换-对指化2 H# A3 a/ `; {1 m
5-7 特征变换-离散化3 I! E& J ?. a; L, h9 q2 z' Y# f
5-8 特征变换-归一化与标准化$ e7 l( B0 b; r2 W7 ]" Q
5-9 特征变换-数值化2 n0 O0 {. @3 p! O
5-10 特征变换-正规化( V9 Z& X5 T: @
5-11 特征降维-LDA# I2 U2 W# f8 [& n- ^2 g
5-12 特征衍生
2 N+ A) p% f' C5-13 HR表的特征预处理-10 R! r: R4 R. i9 B% B6 y2 Z7 ~# K- {: H
5-14 HR表的特征预处理-2
9 B+ X! A2 K7 S: R: p0 i5-15 本章小结
6 c8 y8 [ L+ ]1 T+ O8 H7 g" Q% q+ o- ]$ k( Y% q( Q9 q- T& W
第6章 挖掘建模6 q5 N9 P% n5 `, J5 {: U6 }
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、...: X& ]& m# S8 J
6-1 机器学习与数据建模5 S7 {: e; U# s: `: H: }
6-2 训练集、验证集、测试集1 F1 C% Q" r- f. ?9 P5 O* s0 r8 |
6-3 分类-KNN 试看
* s+ J9 {( J$ [1 T! M h/ H/ |0 A" D6-4 分类-朴素贝叶斯 试看 d4 s( p$ t( G) C. w9 o& n
6-5 分类-决策树" w! w) d4 _, K' J/ l) }
6-6 分类-支持向量机
! Y( \% i9 l" \- b6-7 分类-集成-随机森林! D" W, `( P: Z! o
6-8 分类-集成-Adaboost
' _3 H- ~2 e2 j/ q7 z6-9 回归-线性回归) z c9 q( l+ c% R6 S
6-10 回归-分类-逻辑回归
, {+ F- B }9 x, ?9 t- o) a6-11 回归-分类-人工神经网络-12 D& Y1 R8 R; M8 z1 S: Y: M
6-12 回归-分类-人工神经网络-2
/ M( [/ m; i! V% r6-13 回归-回归树与提升树
. ~! X- l5 q! t5 G4 Y6-14 聚类-Kmeans-1' M1 s+ v# `. h) d7 U8 x" f6 j
6-15 聚类-Kmeans-2
: y& ~* ^. p8 c1 p: o' f# S* z6-16 聚类-DBSCAN5 E# ^) d4 d5 R3 `. o' g( i& e* V
6-17 聚类-层次聚类
9 M0 Z7 @4 X* u" L, w* p6-18 聚类-图分裂
$ L2 o7 [+ w. D: [6-19 关联-关联规则-1: _% }! g2 d A1 d; Z
6-20 关联-关联规则-20 q+ @6 |# i( `, z$ S
6-21 半监督-标签传播算法
1 d% D8 H& ]% K; o6-22 本章小结
- H" Z+ F6 E+ {1 [1 W# d3 G1 l4 S4 y
' G! h# ]4 c5 T' P" k$ F$ Q9 y5 A第7章 模型评估4 z5 a3 \3 t7 M' P, K+ I4 s
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。...
& p! @! Z6 ^9 M7-1 分类评估-混淆矩阵
, E# ?) O" l9 r, V ]* @7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图# I5 ?' I& [3 M4 ` s6 G& F0 _' @
7-3 回归评估
% G2 ], S$ `+ [/ ^4 I* Y5 c. K( q5 p7-4 非监督评估
/ O$ D- j }6 O6 S3 G2 ?: M
/ U7 s. W/ f( J" B6 ~第8章 总结与展望/ R" `" \4 W F7 N5 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。
8 o' M; X1 F- Q$ f8 {8-1 课程回顾与多角度看数据分析
. \7 c6 Z6 W& n G* u m. q8-2 大数据与学习这门课后还能干什么？.mp4* M7 `0 ~8 _+ {+ C* W& F+ _9 h
4 }! R+ o* y. q5 z
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% [ s& T, o6 F* [9 R1 @〖下载地址失效反馈〗
4 J: |: p0 N2 e, @) v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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