7 G' P9 U+ E1 B7 }& M" Q' d8 D$ x4 \- k; U
〖课程介绍〗3 W+ `/ @" n7 v& X
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!
2 i% i3 S6 m- b9 @, g, o5 C" z# R3 G3 L; [8 h0 ^1 P
〖课程目录〗
. ~2 }& j* @3 @* Y# e# g第1章 课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】6 M- U" @% d; E$ G4 S0 c! O$ N5 u& C
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。...
0 F/ w+ z+ C; [: W, C1-1 课前必读（不看会错过一个亿）
0 g: Z& Z0 _9 o. H$ ~& @1-2 课程导学 试看
- A7 g0 E/ |$ i% r; L+ j1-3 数据分析概述% y7 k3 Q* s1 p
+ l; E& o$ k& c$ }4 H( ~; u第2章 数据获取5 W1 O' P4 @& Z" V F! B
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。3 ?: I/ e; a$ O* L/ V3 N
2-1 数据仓库" ?! y2 [! n( i, r
2-2 监测与抓取' J n8 c$ o5 P& j; F% E% t1 ]
2-3 填写、埋点、日志、计算
5 F! B; J+ m7 G6 `" r2-4 数据学习网站
& A1 M3 m) _* |2 `8 k7 e4 L+ z: G! S- n9 Y: g
第3章 单因子探索分析与数据可视化
. N2 O! T7 h N5 M$ r4 c% d6 }! D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。...
9 L2 B! e1 v1 c, g: L5 I2 |" E3-1 数据案例介绍
7 @/ b- h- `0 b. G0 i U% g3-2 集中趋势,离中趋势
5 b( m4 v% Y- Y) v3-3 数据分布--偏态与峰度
, D c; C+ p; h0 R; q- \( E3-4 抽样理论7 k, S8 `1 n' c8 {! @: \
3-5 编码实现（基于python2.7）% t- s( C9 t0 l% O1 }; k) }
3-6 数据分类
0 b% j6 c' P( Z# E/ ^3-7 异常值分析
+ d5 A& W! J" ]2 m: W. ?- i4 N/ ~3-8 对比分析
1 Z a3 {2 ~* h/ F x2 e9 R" u6 V e3-9 结构分析 l8 }0 }2 K& ]5 Y; |
3-10 分布分析$ E6 U; b$ l& ]' w) D. r" R7 W
3-11 Satisfaction Level的分析
* E4 b( {) Q! a3-12 LastEvaluation的分析
& R- r, W3 V3 U3-13 NumberProject的分析- }/ W: N I5 V! K' u- h
3-14 AverageMonthlyHours的分析; D0 U4 M2 ~& Q8 Q) a/ G: O b
3-15 TimeSpendCompany的分析
1 |) U X& g r4 V# k3-16 WorkAccident的分析
* i# }0 r: S, {, j- h3-17 Left的分析- k9 r8 r1 Y# b0 I" \
3-18 PromotionLast5Years的分析
: c1 h$ \8 f. `3-19 Salary的分析9 m' h2 a. ^6 n0 U
3-20 Department的分析3 m& z2 T: _& G5 ~
3-21 简单对比分析操作
9 ^" B& |* D3 d6 v! {% U3-22 可视化-柱状图3 P; P5 e0 x5 \! v+ m
3-23 可视化-直方图2 l3 G& x4 S) W$ }, ?
3-24 可视化-箱线图7 }5 o% E, L4 o1 O7 n; ?- q6 z
3-25 可视化-折线图
$ ]8 U! E# N3 C+ _- }/ ~' Z: j1 T3-26 可视化-饼图
0 N: m0 f+ H/ y {3-27 本章小结
4 ~1 z' D0 D! N! o% B
$ X# J! t8 X3 l. g' P4 C第4章 多因子探索分析( u$ r$ N: F" r) ~
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。...
; T" ]8 P/ P* `! w: {! W8 t4-1 假设检验; ^( r9 W* q4 W; M/ ^% S
4-2 卡方检验
0 V) K/ O; \7 S- x7 Y& p2 c4-3 方差检验
) b L6 t/ N, U0 `$ {4-4 相关系数) e$ H8 ?2 Y. I) X, f" A
4-5 线性回归3 q3 ?* S6 n! ~; r ]6 F! e* v
4-6 主成分分析
3 }, K4 \0 m1 s3 F3 Q4 f( `: e" E4-7 编码实现
7 U" `4 Y8 X& f2 n4-8 交叉分析方法与实现$ F/ p( Q, ^- r b& w, Y
4-9 分组分析方法与实现2 h% M8 E2 U; e8 H" L
4-10 相关分析与实现" r- J1 \" C; d
4-11 因子分析与实现" T1 U+ b7 \( ]$ {9 H# N
4-12 本章小结
! W$ f' S6 p( B& K1 V' @) a0 J- h4 G4 R4 L* M8 B
第5章 预处理理论
( Z2 O5 q% [1 X7 `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。...
8 J# z* E$ N8 @. W3 x5-1 特征工程概述' c- Y. p7 m* S- Q9 E9 f
5-2 数据样本采集
6 {# h8 |& V/ a) F5-3 异常值处理+ e9 L) G) s, ?: {. `. h# R5 }" E
5-4 标注
/ [0 ?+ n. s% N# {7 S( b5-5 特征选择% U' B7 I# a% o! S& B
5-6 特征变换-对指化) c0 ~, y4 I" E3 C
5-7 特征变换-离散化
+ v* o' E7 ]2 @$ Q2 n. Q+ G5-8 特征变换-归一化与标准化
+ A+ y1 @$ L9 V/ X5 z+ U2 \5-9 特征变换-数值化
: I Y+ m4 a9 M! p( R5 B( Y5-10 特征变换-正规化4 R" } ]" E% o. V# z
5-11 特征降维-LDA; H# E9 {! A2 J5 j! E1 W
5-12 特征衍生
$ \5 ^" Q- ]! B3 C9 H& T/ u5-13 HR表的特征预处理-1
" {% n" w4 z$ S6 ]5 o' O5-14 HR表的特征预处理-2# X0 a* M, ~* l8 h" G
5-15 本章小结8 b! T$ \% z4 z
/ n* @3 L: a% e$ }; G8 i第6章 挖掘建模1 v7 I$ g/ e( j
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、...
: V5 N* q2 Q; Q; r5 f+ s6-1 机器学习与数据建模; X8 d7 i9 R3 k7 w% n U& `
6-2 训练集、验证集、测试集% R7 }- b9 A8 |6 X3 Y3 L
6-3 分类-KNN 试看' z9 b+ v1 J2 i8 j% W
6-4 分类-朴素贝叶斯 试看( [+ r: s. S) ^5 `% Y
6-5 分类-决策树+ @3 _5 p* i) n8 y3 K: F
6-6 分类-支持向量机
1 p% z6 j9 P. B6-7 分类-集成-随机森林
8 i/ A% Q5 T9 N" \( u- M6 B& G$ T6-8 分类-集成-Adaboost
4 f+ t: g( x( C1 l T3 N- C6-9 回归-线性回归
$ G- }& b& D- R8 u$ V6-10 回归-分类-逻辑回归
+ ]& s# Q5 _) p6 N( V5 `8 ?% K: g: `6-11 回归-分类-人工神经网络-13 \7 {8 l7 J g+ b) t7 E
6-12 回归-分类-人工神经网络-28 f1 V! H- A8 \4 K
6-13 回归-回归树与提升树1 L) P) s3 [* f) M# K# `! D
6-14 聚类-Kmeans-1% }- ~+ c6 Y- g4 k8 [
6-15 聚类-Kmeans-2+ M* r' Q) V# X0 Z
6-16 聚类-DBSCAN/ @% P2 {5 e& R+ O* ~+ T' F
6-17 聚类-层次聚类# c9 E+ e$ i' P9 Z( D* h+ ~
6-18 聚类-图分裂
$ d7 E' F |+ L( B, Y$ k6-19 关联-关联规则-1
& W# d; b% P9 g8 [. s- S, g6-20 关联-关联规则-2- d. Z* W b H+ {' S
6-21 半监督-标签传播算法; m1 l% z, E# y" k5 }& \
6-22 本章小结# z4 h5 H9 ~, G) d9 x& D
: {, |# P' j# A5 ?5 j5 q第7章 模型评估3 N+ q& T- b; S9 D! e1 [
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# \: r3 u; O& Y3 ~; [7-1 分类评估-混淆矩阵( L1 Y) c6 X: _4 T9 |5 B) ?1 {4 J
7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图
. a' h* |* z$ M6 t% ]1 E7-3 回归评估3 Y) i3 U# w" {9 a4 b6 E
7-4 非监督评估
6 ~% C9 N! e( I* S% B- h% q3 X5 P
+ V, w C( C" {第8章 总结与展望2 {* ~" _0 S8 t6 i
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。
( V9 @; F3 l3 m5 b2 J8-1 课程回顾与多角度看数据分析. ]( \8 T8 W) @0 `
8-2 大数据与学习这门课后还能干什么？.mp48 t( \ S7 k9 U6 R0 `
0 Q- q" w6 w8 D: [〖下载地址〗
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