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1 I: r9 H( C: p〖课程介绍〗. f2 y3 i7 t4 ^! z0 _. A
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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6 F+ W: ]; _: I$ \1 ?〖课程目录〗
8 d8 |4 q P9 {- O( N5 A第1章 课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】: m# y8 n+ R! }' c2 r. a- e
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。...
: I {6 F, h& |* J, P) Z5 z1-1 课前必读（不看会错过一个亿）/ F' [ F3 V0 ~+ X: U
1-2 课程导学 试看
9 L/ ?' {8 n9 w, i1-3 数据分析概述- {* A! G" d. z& i% m* X8 A( \
; q/ K* V4 G1 I) a; x第2章 数据获取
; H/ k/ i( {& @7 p4 O6 O& `) 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。9 [ z9 e* ]4 q. L- `
2-1 数据仓库
H( z& c* S: m3 A% f2-2 监测与抓取
; t* n) i0 b8 g2-3 填写、埋点、日志、计算& j* m1 V; c# W9 I
2-4 数据学习网站
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( \5 ]1 |. P/ f6 S! z! J0 K$ p+ H0 `第3章 单因子探索分析与数据可视化0 I! s# Z& Z% S6 p- O' g5 {
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。...: g) W2 k" L( k6 C0 U* w7 y
3-1 数据案例介绍
" g- G, q Z/ y6 U3-2 集中趋势,离中趋势
6 ~) K( C8 P9 A0 j; }3-3 数据分布--偏态与峰度3 P. D$ e: h) N8 M0 E9 O
3-4 抽样理论8 E! R4 F+ U- ]- h4 ~; A
3-5 编码实现（基于python2.7）1 a/ U2 e2 F; F+ `6 ?! [. _
3-6 数据分类* C9 q+ }& |6 ^! y. | ]' M
3-7 异常值分析. \7 @ d7 P7 Q( |3 R
3-8 对比分析# k- s, s) J: K- g( a3 Z! n( e
3-9 结构分析/ B- {9 r9 G5 b2 |$ m9 T' p7 _
3-10 分布分析
$ I% ?, o* H, E4 G* b' E3-11 Satisfaction Level的分析
4 T& K- o: R/ h9 h/ M6 F3-12 LastEvaluation的分析+ A9 z6 }: k' m) ?- y; M
3-13 NumberProject的分析
! y% E- q7 d& c3 x3-14 AverageMonthlyHours的分析
' _: G& X: C& L" e) Y3-15 TimeSpendCompany的分析
) G, p6 O: J* w% h# B3-16 WorkAccident的分析5 n+ u: l( G! Y6 j; l9 m
3-17 Left的分析: L. L2 g3 B, e8 A" I) t0 {
3-18 PromotionLast5Years的分析) p2 b# j4 a* }* V) J( ?( G$ C
3-19 Salary的分析1 I0 Z, x9 R* X5 x. E
3-20 Department的分析
. Z5 O0 z( o: j" I% S+ C2 U3-21 简单对比分析操作
7 z$ U, ~4 c. c7 C7 p, |3-22 可视化-柱状图
4 }, Q6 G6 c2 |9 B+ F: P6 e3-23 可视化-直方图) P7 ^3 u n* ]0 G7 ?. `4 o1 {
3-24 可视化-箱线图
; T- T% d0 z/ g8 ~3-25 可视化-折线图
6 N2 ~0 q: i. _6 \9 u5 O% D1 G3-26 可视化-饼图: B( d H/ r, w, g* k
3-27 本章小结
3 E$ b4 ?, q* G5 i7 }* ?! X+ l, X* s- b7 _
第4章 多因子探索分析
! s% E E: A$ f8 k4 T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。...3 \) s/ ` G% e/ j* T$ k5 I4 V
4-1 假设检验
/ t; D6 b. H: f0 B. x9 l8 `4-2 卡方检验
& b [4 _! v2 I6 F4-3 方差检验
0 S f1 H1 n" ?$ E0 M4-4 相关系数6 u5 ]1 O4 H$ A" ~
4-5 线性回归5 _- Q/ U! @) J, Y+ O$ A/ X
4-6 主成分分析
; L8 y2 @: C {! g4-7 编码实现! e+ i: U- a7 s! j. S
4-8 交叉分析方法与实现& B% F' F8 r4 o) V% c% O, m
4-9 分组分析方法与实现 g/ j8 ~% h! D& i g
4-10 相关分析与实现
. `: ?# y* m- F8 F; _) T9 U5 \4-11 因子分析与实现
4 ]- P, ?9 w1 t+ C4-12 本章小结! M9 x; c3 g0 S9 Y2 F
- |# b+ S0 R+ s( _: p, G
第5章 预处理理论
+ V1 l0 }: I: x& T9 Z4 }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。...
$ h( c5 U* Z( K3 ^% T& `3 ]7 n5-1 特征工程概述
$ |8 d3 W) \$ L' u5-2 数据样本采集
3 O' y/ j% I$ h6 ]5-3 异常值处理
) _3 r2 f- g% {- X& a+ V5-4 标注
! D& g' e5 c( A( d/ r5-5 特征选择
& q3 T4 Q' E3 j5 `+ v5-6 特征变换-对指化 |8 T) Y9 c, m& E& D2 ?# |
5-7 特征变换-离散化
8 F9 m+ d# w$ c# R* ~5 w5-8 特征变换-归一化与标准化 k& |/ u2 Z2 w2 Q5 C
5-9 特征变换-数值化
+ q& X' e+ v" z5-10 特征变换-正规化5 w9 H: G4 S( n% R% o8 m3 k! s! L
5-11 特征降维-LDA
& X0 f4 \( Q# ]% I& l3 i! ^5-12 特征衍生% n$ j8 n* u, S) } P, p
5-13 HR表的特征预处理-1" Q3 l6 ~4 V4 ~) b5 M q# w5 Z
5-14 HR表的特征预处理-2: c# |" @/ u5 P
5-15 本章小结
$ R( \$ |4 k( X6 v( d4 i, P2 I8 G/ O$ D- _! d
第6章 挖掘建模6 s' E% E! O9 @2 T! v+ e( Q
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、...2 A. C5 Q2 N- r8 G5 h5 f |
6-1 机器学习与数据建模; |+ [0 T! P: r% f7 ~
6-2 训练集、验证集、测试集 i3 j: d2 E) w1 ?* K
6-3 分类-KNN 试看
. V) B5 ~5 w; | ?6-4 分类-朴素贝叶斯 试看
6 Q" l. {9 F+ O6-5 分类-决策树& ^" W1 X- i- K9 M) W5 Z0 o8 h
6-6 分类-支持向量机
& k5 i7 P" x$ |+ z6-7 分类-集成-随机森林
+ R, N2 I9 m6 z _. x: {! Y9 a6-8 分类-集成-Adaboost
# S6 q$ ~/ a2 S! Y( U1 Z, p6-9 回归-线性回归
+ f7 L& o5 p5 C0 ^. C, S6-10 回归-分类-逻辑回归
. f- p; C. v* p- M% F3 ^/ I6-11 回归-分类-人工神经网络-11 M$ J& `/ {( L' e
6-12 回归-分类-人工神经网络-2
: c% `. n+ R! Q; J6 u; M' l, t1 T6-13 回归-回归树与提升树
9 B+ e' `" V% [- @6-14 聚类-Kmeans-1+ V8 J4 u. c/ k" s8 m8 s
6-15 聚类-Kmeans-2
* Z& Z7 D8 Q0 V. H J; }! Y6-16 聚类-DBSCAN
% Y* E$ N: \: c6-17 聚类-层次聚类/ \2 o6 t( u: `$ H& {# r
6-18 聚类-图分裂
8 g& k2 {/ x* T% D- g- U4 x2 B6 K6-19 关联-关联规则-1
9 _' I7 T. Y$ U) v- @ l- M% z! t6 H6-20 关联-关联规则-2
* w$ Q$ \, A5 D3 u4 S, x8 h6-21 半监督-标签传播算法
: p4 e- ?: M, r2 h6-22 本章小结
- |& O) c% M8 S$ l' j2 @& T% W: h; ~- p, N' k% ~- D; T% x
第7章 模型评估
( J. e: c0 p+ m1 d/ K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 D4 ^2 E* v a/ P$ [, w! |' ^* n1 W
7-1 分类评估-混淆矩阵
4 m5 E7 {0 S3 ?& P: l% x7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图
8 v q: e, S8 B1 K6 v" Q" x" q7-3 回归评估
# a% N- c" _- d7 {: S9 e6 W7-4 非监督评估
1 u5 s4 o, q0 n5 R+ @, s1 J% B `3 H4 U
第8章 总结与展望0 s' a( k3 l0 S0 Z5 b3 }
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 @6 D8 S I! m0 n" ^
8-1 课程回顾与多角度看数据分析
+ c: R6 s* X/ {# |6 B, }8-2 大数据与学习这门课后还能干什么？.mp4
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〖下载地址〗
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