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; o$ z D+ w4 O# A〖课程介绍〗
3 F/ I9 C# e& O/ m" K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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: Q, ?+ {) I/ U* v7 X" G* D〖课程目录〗
5 n3 y* o! H; S& L7 u第1章 课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】
/ e/ c1 o& A# C/ F9 ~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。...
# n- x2 B: }5 i8 x1-1 课前必读（不看会错过一个亿） g" X) M9 v; y: U9 x% F" o/ j
1-2 课程导学 试看
( g/ r; c+ s B9 |/ q5 D1-3 数据分析概述$ u7 q+ T6 k- D8 m6 l
/ [# s) t' F7 C! S! }第2章 数据获取
5 z$ r- V/ H' ^7 ^0 D3 \# K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。7 R5 L8 W" B* B1 ?1 b* [- U( C
2-1 数据仓库# m1 l; m7 u. T3 O: Q: @- }; C
2-2 监测与抓取
4 ^0 D- H) P6 J! r2-3 填写、埋点、日志、计算
0 ~" |4 D' q) K2-4 数据学习网站
9 Z$ M6 v1 h3 k% B4 N. ~
5 ^/ o, }7 [- }7 a! f第3章 单因子探索分析与数据可视化
! ?+ t9 _: ~$ V0 e, R( i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。...
0 h- k p9 N; Q& t; r2 m2 V# I3-1 数据案例介绍
& b5 N2 Z+ }3 e, |3-2 集中趋势,离中趋势5 P8 s+ @8 m+ n$ w* T( ?7 J+ @
3-3 数据分布--偏态与峰度+ F6 w& [6 z. a; I, [3 V; U
3-4 抽样理论' P1 N) ~2 Q4 g! Z5 {$ k4 M% V
3-5 编码实现（基于python2.7）
8 s5 y) L' ?/ o5 N* {6 G3-6 数据分类
1 {# J# q0 \) r: a2 [3 [5 D" C0 ~3-7 异常值分析
9 H, L) [( r0 k8 c, @7 y/ T3-8 对比分析2 o5 L, C3 q) J& w6 U: f
3-9 结构分析
; G& v( q1 ]. x# i# C# v3-10 分布分析
' F1 X0 @/ A! N3-11 Satisfaction Level的分析3 ?" J7 P+ X0 k- _) g% e; p- U
3-12 LastEvaluation的分析
4 y4 i4 W- T! m( R+ ]$ ~, ]* e3-13 NumberProject的分析% W0 `) J4 I; `+ V2 E
3-14 AverageMonthlyHours的分析9 P0 Q) a" @! |. c
3-15 TimeSpendCompany的分析
& H3 s, M7 i# D; U. W5 N& S3-16 WorkAccident的分析( d% w* b+ W7 T! b1 T: B
3-17 Left的分析
7 E1 b8 a" O, b4 x" G1 R3-18 PromotionLast5Years的分析! a/ M$ Y) H- s5 t
3-19 Salary的分析# K9 m- z* t7 z' T
3-20 Department的分析( b" J8 a1 [) Y3 ~3 U0 B/ I" ?
3-21 简单对比分析操作
2 X: h6 b0 \$ a% X3-22 可视化-柱状图* A$ E; e. W" R: T6 _
3-23 可视化-直方图
* ` C. Q8 S1 E7 S0 @# Z3-24 可视化-箱线图
, P3 @7 f- k8 x3-25 可视化-折线图
3 C: B5 J6 k4 p3 {7 v8 F8 p2 D3-26 可视化-饼图
6 T: Q, o. F/ u, R3 M5 v4 R3-27 本章小结
6 B" C" l7 c6 U/ D
9 ~9 _$ W3 x$ z. Q& Y+ p第4章 多因子探索分析
4 ?! T5 p2 m; [$ w7 Q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。...
' t9 W% X% Y7 c, X4-1 假设检验
: k% d% r: X2 {/ {; z* D/ y% g4-2 卡方检验9 Y; a: n! W0 V* r! c* j2 U
4-3 方差检验
' Z8 }# m4 ?6 s4 w' e4-4 相关系数5 I7 g: P# |9 V( s+ F
4-5 线性回归7 ~/ L. q( s) y3 w/ ^) h+ l3 N. A& @
4-6 主成分分析
' Y/ z7 r' ^0 M+ [; i0 \! @9 y4-7 编码实现
8 I: M8 S. S5 p" k& Z. c4-8 交叉分析方法与实现: n, S8 V3 f( D7 M- `
4-9 分组分析方法与实现4 k7 h# g7 N( C |# i8 y% f
4-10 相关分析与实现1 }$ Q1 R/ S- F3 r" D
4-11 因子分析与实现, M3 @, M1 c$ z+ F3 d! Y: n, G6 `
4-12 本章小结
9 k( K/ u5 H& {' |' ?- o
( ~* c3 y# ^8 _9 {; d7 Q( C1 y- A第5章 预处理理论
3 }1 ~0 }: |1 Y) W9 f q8 {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。...
: Q9 Y; `+ d1 l/ W& X5-1 特征工程概述( o) ?1 W2 S- g
5-2 数据样本采集5 b) q( H' P3 }3 z3 R1 \" B$ l
5-3 异常值处理
* _$ y! m6 A: |) S7 u5 ~5-4 标注
8 M5 O: w6 U5 G8 w5 N, a5-5 特征选择
! ]3 }' k/ ?" e9 G( r5-6 特征变换-对指化8 @" h5 B9 y+ e* U; T( q
5-7 特征变换-离散化
7 q W& L, t# Q: Q5-8 特征变换-归一化与标准化
5 }4 V% O, F6 \9 f: J" p$ j$ ]! R5-9 特征变换-数值化
2 N2 o4 B' @5 x, U1 j, A5 G5-10 特征变换-正规化
* \& m% Y* U( {0 h. I5-11 特征降维-LDA3 s D- F' i4 |; k7 ?) g
5-12 特征衍生
& V5 C. R+ P4 O2 h5 l5-13 HR表的特征预处理-1
* e+ L* F. A* F; r5-14 HR表的特征预处理-27 D0 p4 D: w+ C& d1 }0 }
5-15 本章小结
8 b* u4 O, A8 I6 l1 @
" u$ _) R: q% u0 P4 \ d. ^第6章 挖掘建模
`# [6 A2 d. O f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、...
. y; Y8 \4 a- M3 X1 V6-1 机器学习与数据建模
/ y* L2 j8 _4 O* z. v; M" m6-2 训练集、验证集、测试集/ ~9 d8 G% S& W8 W+ z
6-3 分类-KNN 试看* ?+ I) f# ~1 Y) u, a
6-4 分类-朴素贝叶斯 试看
- {0 x9 k7 M7 k3 t) |6-5 分类-决策树. z2 V: J! Y2 K& w
6-6 分类-支持向量机
6 X$ b/ \1 I _9 b9 r" l6-7 分类-集成-随机森林( y9 z3 z" |5 i/ Z
6-8 分类-集成-Adaboost- o' K+ D1 b- F9 j
6-9 回归-线性回归
6 Y# Q- s" D5 u i* G) a# e6-10 回归-分类-逻辑回归; n6 g8 D1 p# m1 L2 b$ r R
6-11 回归-分类-人工神经网络-1" C/ y2 D6 ]* M" d$ B. F H& E/ q
6-12 回归-分类-人工神经网络-2
`4 _9 `1 n& ^! X5 a9 i6-13 回归-回归树与提升树( L5 N, n& b: u' [, d, V$ ]
6-14 聚类-Kmeans-16 v9 g4 i$ T$ C9 D+ v
6-15 聚类-Kmeans-26 T$ z/ h8 p$ E* Y: g" f
6-16 聚类-DBSCAN5 l0 u4 m% R4 e8 W
6-17 聚类-层次聚类
2 w7 d& w: D5 N: y6-18 聚类-图分裂
0 p. x- Z# |. W/ _; y9 p$ Y" F6-19 关联-关联规则-1
' Z1 N* i3 p& s0 y/ L8 m; K5 L6 g6-20 关联-关联规则-2
2 z: A/ y1 o/ W6-21 半监督-标签传播算法, d+ y8 V2 b$ p) X9 q- \6 h
6-22 本章小结
) p; T8 J% l4 t( q( o0 D5 }. y, g9 |7 c. R
第7章 模型评估
% a8 B5 Q; \: J, X3 O, |& y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。...
: \2 w; b7 F$ j4 U2 T7-1 分类评估-混淆矩阵* ?5 @! _$ @% C# T: R
7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图
/ A* \( V, \) o7-3 回归评估
2 P& K6 f. I I" N7-4 非监督评估5 o( A' B- m% Z
1 |3 w/ u0 r# b; g
第8章 总结与展望
$ i, _0 {1 ~& ?) \1 w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。
4 C% m4 O- P' i" y3 b% R8-1 课程回顾与多角度看数据分析. x" Q3 e# J. W! `; \' ~3 }$ t/ l
8-2 大数据与学习这门课后还能干什么？.mp47 P5 z) Y, [7 K' \) t
! n5 _) Q" J, Q# _/ l/ V. E
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