5 M! I8 l8 j& X+ C1 e2 N3 T# a4 `0 H1 q- B# X
〖课程介绍〗
/ d9 l6 g5 q) K) f( \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!( W' q# F, k4 R$ e) q' B/ p& Z
) n; ~" X& X# c x〖课程目录〗
9 k" x a1 W- ]; g+ }第1章 课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】/ B# M2 ~! p5 v/ a9 P# Z( Y
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。..., J5 ^3 d3 M o$ y
1-1 课前必读（不看会错过一个亿）6 {' j( O5 e0 Q! Y$ R4 X0 t
1-2 课程导学 试看( V% Y# s; c3 L/ J# W1 Z @
1-3 数据分析概述& y+ G, C3 D4 a6 T7 K+ q4 \
+ ^( f$ {2 K" A2 T% n% _; W
第2章 数据获取
8 T/ f6 ~8 \/ {$ `7 O; h. a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。
, E' c3 e t! F4 S2-1 数据仓库& a# `; e$ }1 g2 m" L) P9 G
2-2 监测与抓取6 i4 T( P5 m8 a, p4 s/ ]
2-3 填写、埋点、日志、计算% r: x% v( R( {$ |
2-4 数据学习网站
/ a+ C. ? O! _. U8 s; u! [0 d' U1 U/ Q5 C% w( J7 t
第3章 单因子探索分析与数据可视化$ |( |4 q* P8 a, o [' M# y( f
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。...
1 w4 V, T4 f& m5 K+ r) C) ~- ~3-1 数据案例介绍
: x. G- S: \3 x/ A+ y1 u3-2 集中趋势,离中趋势
2 |* ]$ @* T4 p# }# D! W, H0 t/ \3-3 数据分布--偏态与峰度% ~: z- o0 t( x! g T' X
3-4 抽样理论
9 N8 `2 I7 `& J; [3-5 编码实现（基于python2.7）
/ \. e) Y+ M: |# O7 N3-6 数据分类
+ i/ H) L' b: F: S# e( c3-7 异常值分析
* U$ l" O7 K2 e3-8 对比分析
4 @4 S% ]5 H% Z! Z' A3-9 结构分析
) S; x/ r' {* w( O; w: w3-10 分布分析: s* }: ]" O* |* l% L
3-11 Satisfaction Level的分析
: A% b' H) Q/ R2 V6 n3-12 LastEvaluation的分析
6 L. |6 L: A' H- A+ _* F3-13 NumberProject的分析
5 Z$ g2 b( N- L, x3-14 AverageMonthlyHours的分析% N0 t' j/ Q9 p" }- G
3-15 TimeSpendCompany的分析
* P5 c2 S7 y: ~$ X! V; q0 ]" q3-16 WorkAccident的分析, p" B3 }3 `3 ?+ X$ f
3-17 Left的分析
! v5 Q4 Z w5 A' {3-18 PromotionLast5Years的分析5 A, O& U4 ~* E! Q- a
3-19 Salary的分析& Y5 x' w9 v- Z4 w! Q
3-20 Department的分析
" U5 ^0 x* w5 B- V0 n3 y4 l3-21 简单对比分析操作
: C; K* d/ L. k8 E& \3-22 可视化-柱状图
) O. L4 c/ z; z3-23 可视化-直方图
6 X5 S4 l7 t j: e& F3-24 可视化-箱线图+ Z8 t! @9 @( n5 B
3-25 可视化-折线图' p# b0 L# I$ G+ C# q" ~( A; X& r
3-26 可视化-饼图
2 G& G" V. f0 U0 S3 U1 d9 ]+ K3-27 本章小结9 _7 u0 n4 U7 K/ J! N8 X
! @8 M7 f0 r1 I+ V* t% T$ y# h- ^) h6 g第4章 多因子探索分析) T& b' @0 Y7 e3 S/ V
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 ]* B0 h8 B, o5 I, J+ n1 J4-1 假设检验
$ C# c! j! I& z/ j% B' q' K8 D4-2 卡方检验
' N) c5 A! ]2 G; _8 F4-3 方差检验% y% W2 d5 b5 H
4-4 相关系数
' C$ p( Q. V2 D+ i% Z8 D4-5 线性回归( M( X6 d9 t/ V; o7 S8 ?
4-6 主成分分析
" R5 {6 |- n( r7 Y n7 _, ~' |) E4-7 编码实现
/ k! n7 ]9 Y# h V1 P- A4-8 交叉分析方法与实现
# X6 i' E, h& Y% d2 `& o5 i& h4-9 分组分析方法与实现
( P7 u* z: Z$ W4-10 相关分析与实现
$ t4 \- T( j2 \/ N7 |# u: H4-11 因子分析与实现3 n5 x [3 w% w# R
4-12 本章小结
" v6 L5 W0 ~* t6 F! a7 L; I
9 p) D/ R5 J6 H6 D3 z" L! c" t第5章 预处理理论
! }, E4 C2 R3 V: L3 R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。...
- T4 b/ L W5 W( U. }. n( v# L5-1 特征工程概述
+ i* _, g- j, u& t2 K) b5-2 数据样本采集* \8 @+ q1 G; v7 ~7 f0 X+ j
5-3 异常值处理
% e1 C) P! f: n0 p! G5-4 标注8 R+ |1 j0 w) f& G6 L8 I* c3 c' h
5-5 特征选择
' b' y1 L+ S Q! R- B# f! {; b5-6 特征变换-对指化3 O* {# L1 i% p J
5-7 特征变换-离散化
& O; ?. n1 N; `9 {" H7 y- k! C5-8 特征变换-归一化与标准化4 ~5 Z3 k3 W+ D) V$ J- \4 K; [7 P
5-9 特征变换-数值化2 ^8 ?- K9 c: ?" J+ X; p4 E
5-10 特征变换-正规化
; o& B" z" X- t* p5-11 特征降维-LDA" h# F$ x* [9 R4 X" [ ^6 q, t6 t
5-12 特征衍生4 c9 U) {& u& |5 L( j) h
5-13 HR表的特征预处理-15 [ g/ f# @: Q
5-14 HR表的特征预处理-2
3 _+ u1 f5 u6 g, l5-15 本章小结
+ R' s/ P5 R5 M& v K0 X& F4 |/ M9 v: C) J
第6章 挖掘建模
& f ~' O9 c @+ a6 s, Q0 U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、...
) E0 U2 N+ A4 {2 s i3 G6-1 机器学习与数据建模7 S0 {* `+ d' \
6-2 训练集、验证集、测试集/ b) z- b; c; m& `9 O
6-3 分类-KNN 试看# A9 E: @2 f( T: Q
6-4 分类-朴素贝叶斯 试看- S$ Q3 N% u4 F7 N) L
6-5 分类-决策树& M/ W8 ^& {" i; Y. P
6-6 分类-支持向量机4 A9 ?6 o" @% f8 C7 \/ W
6-7 分类-集成-随机森林/ ^( v( ~6 u/ z Y6 K# S! y5 N
6-8 分类-集成-Adaboost
, r+ A0 V- w# E( f" l% q8 P6-9 回归-线性回归
! w0 Q4 Y( [( k/ {6-10 回归-分类-逻辑回归6 F S& H/ v/ c9 T. d
6-11 回归-分类-人工神经网络-12 {8 l" b9 G% A* b6 {3 m; E7 l" N4 f
6-12 回归-分类-人工神经网络-2& C, a9 x$ q* k d" V( c- z
6-13 回归-回归树与提升树
( ?- V1 t) g1 r3 V* ~, s6-14 聚类-Kmeans-1
6 F- [# \9 x% A6 k- s* h( Q* C3 B# S6-15 聚类-Kmeans-2: @. X7 b8 ]+ a
6-16 聚类-DBSCAN
" e) D& n1 ~2 s6-17 聚类-层次聚类
3 Q) N/ k. ~" D6-18 聚类-图分裂8 P' C" {" Q/ ]; r, N
6-19 关联-关联规则-1* \) g( q" T+ y8 J+ L2 I5 Z
6-20 关联-关联规则-2
; i* Z8 e/ e9 n9 ^9 ]6-21 半监督-标签传播算法% v4 K, L+ t2 k/ P. W7 g
6-22 本章小结
5 [( Y) r4 p1 W S/ y8 l T' K
, l) M1 T6 N3 v4 w0 |3 i第7章 模型评估
$ ?+ x" u4 k0 E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。...
5 {: M5 l+ s$ K+ |$ d" S& x5 O+ P7-1 分类评估-混淆矩阵
! r5 _: T% \* c. b. t7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图! ~! V7 C- J4 `
7-3 回归评估
% ?0 x: e% }( t7-4 非监督评估6 Z0 E* Z! j8 M
- E' [/ f3 G# i3 j5 [第8章 总结与展望3 e9 b0 H& Q4 Q7 v1 x
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。) R( |4 \: s+ K' O% @
8-1 课程回顾与多角度看数据分析! t& a- s/ D% c; @
8-2 大数据与学习这门课后还能干什么？.mp46 c. d, X8 G4 w4 d
" v- U4 q' u! ~, R! x+ L3 D
〖下载地址〗
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x }& G0 n; z' }; n+ q# K$ l----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------$ A* q3 J& P" Q: `
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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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