% @ N: M7 y4 Z) y0 h
+ ~% d( F h2 L6 S3 e1 ^〖课程介绍〗6 Z, t* v8 x; R9 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! a; r) p" L& l( Q4 w1 y
3 G, t: B0 K2 k1 [6 F" F
〖课程目录〗
/ Y- p- }: g; @: |- a第1章 课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】
7 }+ b# X% N) Y) X& P) j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。...
6 P+ e5 x) n9 L( _. [1-1 课前必读（不看会错过一个亿）
: K; n& k# p6 h+ n9 m; \* D1 G4 I1-2 课程导学 试看7 Q# @% B( ~! _2 [
1-3 数据分析概述
' Z2 ~/ l1 ]( |* X
. c; T0 Q: b* n) M第2章 数据获取, Y6 `+ l c. f& K6 ?( U0 k$ x
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。
& K2 P N$ C0 F2-1 数据仓库' |( {9 d0 v; s, k
2-2 监测与抓取! A$ G# H& s/ s# L% ?; |0 B+ C- f
2-3 填写、埋点、日志、计算) s! H% [, k- l* N
2-4 数据学习网站) Y) S+ e2 k( r: y' D! ] ~& C5 h2 s
0 N0 U a, H! o. i: g! E. b# v
第3章 单因子探索分析与数据可视化. @7 @7 s1 E0 x u: A" U
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。...
4 i K9 S; [! f" A( h6 v# X) s- ~- F3-1 数据案例介绍
8 Q$ F/ \* s: u3-2 集中趋势,离中趋势" a/ c5 S5 m/ {) ~( n
3-3 数据分布--偏态与峰度 t/ w e5 w* A6 `' H
3-4 抽样理论
2 l% k4 m# G- T, t3 _5 f. {: w( J0 D, o3-5 编码实现（基于python2.7）
3 c9 i2 M5 g8 r; O/ q9 k3-6 数据分类: Q- k7 T1 [; X4 z4 k2 {: ]
3-7 异常值分析% h$ [* O2 _' f: p* E
3-8 对比分析 y# f$ @! W2 ^( e& s7 \
3-9 结构分析 A) N/ h* D4 A8 u2 k3 B8 g
3-10 分布分析! q+ s+ Q9 Z0 | m) @3 m" Y& I8 C' ~3 F
3-11 Satisfaction Level的分析/ X/ s6 _3 B# Z0 j9 K
3-12 LastEvaluation的分析
6 Y& d& l: C# s3 ~% {3-13 NumberProject的分析
6 f* N9 x+ p: G" U5 `3-14 AverageMonthlyHours的分析5 U9 y; V2 ]) \+ V! d ~; G6 _
3-15 TimeSpendCompany的分析
* v j. o7 T' u/ c2 o3 w3-16 WorkAccident的分析' [# X( C* ]- A! l
3-17 Left的分析
3 l7 K. f% J1 d3-18 PromotionLast5Years的分析3 n" B1 h! W" }6 Q3 j
3-19 Salary的分析9 w' D& r# ?" F7 Z7 ]/ u( r* X# L% l
3-20 Department的分析9 a' @% t( a e$ [1 w
3-21 简单对比分析操作/ G- B* _/ u2 I* t
3-22 可视化-柱状图
: [% Q7 A: b7 J8 a3-23 可视化-直方图
) H+ V& s( f }8 k" J, f3-24 可视化-箱线图+ S% l1 b9 X2 b& h* z! M
3-25 可视化-折线图
* q; l4 r. ^1 o' v0 n5 w- I. O3-26 可视化-饼图
4 O4 z0 v; |, {- E) l2 v6 g3-27 本章小结4 P& K2 Z' G S/ P( R( W7 m
1 K3 b" R5 [- O# u5 M( E+ |# l第4章 多因子探索分析7 p- Y- H; V A# e$ Z
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。...
: \1 | p2 C6 ^) j1 y% A9 z/ Y% u4-1 假设检验
+ D- W2 T3 ]1 o5 h4-2 卡方检验+ [2 C: r* U$ E' H$ W0 W
4-3 方差检验
1 `- G) `7 s: G( l3 S% x4-4 相关系数1 B }6 F; i6 d ^6 Z; v% X1 J: H
4-5 线性回归+ W6 a9 M5 N# ~8 U6 O. B& D
4-6 主成分分析
, x$ f$ I( f3 r9 S5 R }& b4-7 编码实现% u$ f/ c* m+ a+ g7 m6 y
4-8 交叉分析方法与实现" e0 |' s, ^; Z7 G2 q* M8 n
4-9 分组分析方法与实现3 o, Q* f' k$ V+ Y& |& J2 p1 G P0 v* {7 U0 w
4-10 相关分析与实现
. U) ?7 S+ u1 |6 B: {4 w4-11 因子分析与实现
$ e9 f& j& I0 V) O) t2 ^( k4-12 本章小结
6 |, g$ y) S0 b4 t; \
6 I: e$ x3 W/ u' p0 f- V9 e8 Q第5章 预处理理论6 F, F; T: }2 f8 p# _5 g8 u
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。...
& F2 Q& ^5 o, ^# i0 \5-1 特征工程概述1 u- C2 w3 {& P0 a
5-2 数据样本采集% _- Z9 r% I. l
5-3 异常值处理
9 A' X; ?! m6 V; p! _& j: T/ i5-4 标注 C9 [& a/ j$ ?
5-5 特征选择
0 m$ s u- x3 |7 j1 l/ `2 n5-6 特征变换-对指化
0 U4 ]4 ~3 W+ {) D/ r3 G, w2 y5-7 特征变换-离散化/ S# [! A$ Q, R( \1 e
5-8 特征变换-归一化与标准化
+ |. A4 j( t0 Y5-9 特征变换-数值化" t7 F, u. ?7 ^* l' V) Y$ r& Q
5-10 特征变换-正规化
9 H; u6 v* b; j9 x: m5-11 特征降维-LDA5 [& O. R' d; }* s; ]# u, u
5-12 特征衍生
' j9 s& P* F; K6 l l) q5-13 HR表的特征预处理-1' I3 X, U Y' t& J7 q
5-14 HR表的特征预处理-2
8 m7 O5 K5 b2 s6 \' O! Z# A5-15 本章小结
( i. G6 G: o( M) z
+ Y4 j' c' e( |- X# Q8 i第6章 挖掘建模
* W1 V( J3 u3 P4 f7 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、...( ?7 }, _3 O U$ J0 z( X! X
6-1 机器学习与数据建模% c# G" ?/ G0 X$ n, x: q
6-2 训练集、验证集、测试集
* I( [5 r7 g0 C% `5 l8 T6-3 分类-KNN 试看. N3 K6 \9 l9 n @! L4 W2 G8 I2 T
6-4 分类-朴素贝叶斯 试看: J: U$ \4 e( U/ M' _; c
6-5 分类-决策树
3 [7 n0 J: S" D9 E! E, G6-6 分类-支持向量机$ s' p0 Q) \& R) v2 G
6-7 分类-集成-随机森林6 k' h; s2 ?3 Q$ d
6-8 分类-集成-Adaboost: S" b$ y/ Q! \
6-9 回归-线性回归" ]5 v/ B6 R1 n+ r+ j+ }
6-10 回归-分类-逻辑回归
+ R+ A5 t/ z( q- X4 T6-11 回归-分类-人工神经网络-1$ z. T- p4 V$ ~! j! W9 i% q# G
6-12 回归-分类-人工神经网络-2
- E( r3 O$ _2 j& R; J7 _6-13 回归-回归树与提升树
* [) ]) n% b8 {5 h$ s2 o: l8 F6-14 聚类-Kmeans-18 e( L: |0 ^: h
6-15 聚类-Kmeans-2
$ S# q' g7 v& q6-16 聚类-DBSCAN4 X/ t+ J- k% I" P5 M+ Q
6-17 聚类-层次聚类
! j$ b) t9 v! q( t6-18 聚类-图分裂
( C5 M& w9 Z3 v; O6-19 关联-关联规则-1- |, _7 G3 Z. v9 _. R: E, j, V7 u
6-20 关联-关联规则-2
7 h& z% \: H G! v' k( M* ^6-21 半监督-标签传播算法
. `* u6 l; r; Q; i% y9 h( O0 l: ?6-22 本章小结0 z" Q1 X6 o8 d3 b5 C
. I- S1 a# x; A E& P. ^第7章 模型评估
; x0 h/ z/ G4 x$ j1 G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。...9 q3 i6 y" v% J+ Q" l1 }
7-1 分类评估-混淆矩阵1 k D! P% O# c* K) f8 d1 Z4 d
7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图
) Y5 S* E0 h+ ? u! h/ V8 `7-3 回归评估- W2 y9 }! r& F
7-4 非监督评估
# F3 O" P# a2 B5 o. X* D7 X/ Q9 l* E$ G
第8章 总结与展望
" i9 M* h2 r# A* r* m6 {3 O4 @$ ?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 x- J- z& J4 Q I9 ?
8-1 课程回顾与多角度看数据分析
+ u' f& k/ c! G# F: r8-2 大数据与学习这门课后还能干什么？.mp4
$ r8 f, h/ u+ j' D/ w" r) H/ q# K+ l
〖下载地址〗
1 `' w7 S, b# X4 i T; ?( X
9 X3 C$ \) U! k b3 C" v5 m4 M& H$ \0 H, A3 \. k2 H
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------% }2 d7 t' t4 {; O1 z
& m: @4 r# v. Y$ W
〖下载地址失效反馈〗
. g* g: v) v/ ~" x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" y ?1 F: Q; ]" ~, ^
0 v; l @+ L5 q8 X8 T+ H〖升级为终身会员免金币下载全站资源〗2 ]+ d* }. n( c7 z; U
全站资源高清无密，每天更新，vip特权了解一下：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html
1 `, s/ O6 O6 Q
1 e' S% N5 P L6 }' H" r〖客服24小时咨询〗. a1 Z1 r2 p% ?6 y+ a% e
有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。 |
|
[复制链接]
