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! y/ V+ q8 l( K5 N, o+ g* ~〖课程介绍〗( a* W, Q" y) Z9 z8 P# X$ G" q
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!
! O. Q+ V3 R2 F& C. d ]% Z
7 Q* E, @9 {3 A: B〖课程目录〗: ~- C4 U5 r/ C
第1章 课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】3 W- K q/ R: X' S5 r+ g
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。...
+ Y1 g0 Q& r' s8 T1 c1-1 课前必读（不看会错过一个亿）
& s C$ j# q$ b$ _$ t1-2 课程导学 试看
/ [5 \+ v+ B/ A3 Y' d1-3 数据分析概述+ [9 H5 @# W; q; \6 ~; |& j! G9 ?
, S. ?1 j) \2 ]6 }第2章 数据获取
+ O2 p0 R% Q V2 |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。
, A3 y6 } W2 `' |; C) u5 Y2 r, o2-1 数据仓库2 _$ B& c0 o1 H% E: R4 W& Z
2-2 监测与抓取
3 P- t0 x& z |1 \9 @- n& M$ `2-3 填写、埋点、日志、计算9 d( e+ R* e7 l6 V5 E" t
2-4 数据学习网站" c7 U0 `0 Y/ H9 z2 k
8 G/ Z2 i# q3 M* @" w5 T5 f3 }! ^4 Z第3章 单因子探索分析与数据可视化
' R) Z' D6 V8 I5 \) P: \8 m2 U, 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。...6 S7 u- i. g( t( ]
3-1 数据案例介绍# s( {0 F& m7 f! X0 e$ \! C1 t
3-2 集中趋势,离中趋势
0 V3 D2 p. Y L" Z3-3 数据分布--偏态与峰度
, h" R3 s/ M8 r$ r8 a3-4 抽样理论
# h- Y7 {+ U, h/ M1 j3-5 编码实现（基于python2.7）1 Z2 P1 v: d/ f/ p4 x( q k
3-6 数据分类2 c9 |& }) H& F9 R5 E/ ~
3-7 异常值分析8 f0 {9 s+ e) K
3-8 对比分析
( @8 @! p. T; F; P% ], x3-9 结构分析# |8 D' l9 _2 m( J! |; z
3-10 分布分析
+ {5 f) w0 u9 A9 n6 y. @; Q3-11 Satisfaction Level的分析
) W- d! p; t' P% r7 o' _4 F3-12 LastEvaluation的分析' s* S, C; c) a4 q1 ]
3-13 NumberProject的分析
* X# w) w# y+ T- x! ^/ b3-14 AverageMonthlyHours的分析
3 I6 Y$ k4 v& o7 F% r3 ^3-15 TimeSpendCompany的分析
. b! _& ~0 V0 j% P7 h3-16 WorkAccident的分析 S, R1 W0 u+ A6 v& A* \5 i
3-17 Left的分析6 Q" S; Y9 M* m0 o! `% L4 P% ~9 i
3-18 PromotionLast5Years的分析
) p' [' I: v# A' }& q: N4 j, x: l3-19 Salary的分析* }" Z7 L% |! v6 w4 z
3-20 Department的分析" n: Z4 }$ x2 X* |1 e. E
3-21 简单对比分析操作3 @5 E2 ?, a& J6 M
3-22 可视化-柱状图# A! f& E. T }; V$ ]6 D: y# O3 L
3-23 可视化-直方图$ g' V" K+ l. k! n Z+ t
3-24 可视化-箱线图9 u* L: A) {0 r9 Q. C
3-25 可视化-折线图
( E4 |) J" q$ J% F4 N. d, \3-26 可视化-饼图9 x0 f! P U: X) o% `
3-27 本章小结% |1 q3 h& ~0 ~$ i4 {/ T, ^6 b
3 N+ l: \: y' @1 ^6 W" l% v
第4章 多因子探索分析
1 t% | J! }; | s: f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。... z; _/ w7 }( t( ?4 ^7 b' m& x
4-1 假设检验
+ p$ J! h' @* b: t1 I4-2 卡方检验
& Z; S- Y5 I; f t! p6 B" {4-3 方差检验8 q- L# j/ R8 J+ M3 a4 M
4-4 相关系数
1 C6 u5 b. l3 X; q! B$ h4-5 线性回归
+ P+ u$ e7 C: h6 ~0 G4-6 主成分分析' ]5 I; u k& ?1 w/ k4 B
4-7 编码实现
1 |' R# F5 D& F# ]/ y4 z% b4-8 交叉分析方法与实现
$ n3 F) _/ d+ l7 R4-9 分组分析方法与实现3 F& N- \. o& R! b. a
4-10 相关分析与实现
/ ` @) Z( ]- @4-11 因子分析与实现
( y. W' J) A, @1 ]$ g4-12 本章小结, E: L, @( z; W' x5 A' h
0 K8 Y6 {" }& r* n
第5章 预处理理论2 U1 g6 Y/ P3 C, b# o5 y
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。...
V4 D# Q% q2 Q! N0 \: ^0 i. ?6 I5-1 特征工程概述$ Z: E6 w' e$ S& c# s
5-2 数据样本采集
9 x- N6 @# S' Y2 [. o5-3 异常值处理$ v% d D6 q9 e+ @2 k% j4 X; ~
5-4 标注
& v% I( U `4 {( ~" [5-5 特征选择- w, H+ u$ Q* e. @/ }8 @2 X) {; e1 [
5-6 特征变换-对指化$ _9 P+ P0 p& \; q
5-7 特征变换-离散化8 H9 i% m4 S5 x9 K4 S, Q$ j
5-8 特征变换-归一化与标准化9 ?- K. A' m. ]) k$ [
5-9 特征变换-数值化7 X' J! s! c! K. ]
5-10 特征变换-正规化
: Q+ P4 W( q s4 \5-11 特征降维-LDA
: \- ~2 l7 D! x3 p5 Z5-12 特征衍生/ N, o2 k3 \3 ] n1 P1 e
5-13 HR表的特征预处理-1
! ~6 c1 K% I2 {! C% I4 C5-14 HR表的特征预处理-2: H8 h, B' C+ Q) D7 H/ _
5-15 本章小结& C/ V! `9 G* t' b, c1 N
2 z# F- M0 _ y8 ?: E
第6章 挖掘建模
% `, r) @- B: k0 ~# M( I' n2 ~8 m, 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、...
/ { q3 Q+ t: S$ s2 i6-1 机器学习与数据建模
& o* X5 ?1 l/ m9 D$ V; _6-2 训练集、验证集、测试集. O- N0 r; k) C1 d
6-3 分类-KNN 试看 H4 x; t' t1 k) p4 L5 G0 ?
6-4 分类-朴素贝叶斯 试看4 m8 u8 `# f! j3 c6 }& N8 g5 w
6-5 分类-决策树, E! `4 w/ b# J
6-6 分类-支持向量机
* T$ S& \, X( N, E! A9 C6-7 分类-集成-随机森林' k9 ~( }, x% F4 }( {* b
6-8 分类-集成-Adaboost9 o7 w, k- h) A/ m! n
6-9 回归-线性回归( j! r" y% j3 f# @
6-10 回归-分类-逻辑回归
6 T7 W5 \3 \% B3 n6-11 回归-分类-人工神经网络-18 A: w: w X: @0 h0 E' ~; l
6-12 回归-分类-人工神经网络-2( v& g4 G' ~8 `/ A
6-13 回归-回归树与提升树9 I- n. H v! A x
6-14 聚类-Kmeans-1
+ a$ L, j: a$ ]: I: U* j8 k6-15 聚类-Kmeans-27 L4 w8 K8 Y4 w2 V! S% D
6-16 聚类-DBSCAN
1 T9 R+ C/ I- k; n) y$ K6-17 聚类-层次聚类' {) ^# H y! k8 c* V# \% \% b$ }
6-18 聚类-图分裂# ^2 E; ?/ o$ ~3 ]& g
6-19 关联-关联规则-1
0 H+ R0 @% ^" _1 Q3 s6-20 关联-关联规则-2
& R3 o# Y8 K) _+ u7 w& l2 E8 k6-21 半监督-标签传播算法# F; F5 f- @7 K6 V
6-22 本章小结6 i. |* \$ h0 Z5 L' ~" W2 `
. G+ B% B+ o$ c0 n6 [0 s* f
第7章 模型评估
) O' Y; |" @ K1 k2 p5 z/ A! \7 D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。.... R% l6 Z4 } U) ]
7-1 分类评估-混淆矩阵, Z4 @5 m- Y0 z. m+ d/ W) |0 Q& D1 s8 @
7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图
1 p6 g/ |" S0 c/ B3 E: `; ]* u7-3 回归评估( d8 V& E* u6 q7 N8 i8 b% [
7-4 非监督评估
% i* c# M# K( T
8 |6 H2 k, g" y. h第8章 总结与展望
# p( q; |2 t+ g; e, P* U; b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。
: A7 ]/ {8 [. u5 I- n, J: x8-1 课程回顾与多角度看数据分析- Y- h3 s1 Y& W# c% s& y0 u/ W4 m
8-2 大数据与学习这门课后还能干什么？.mp4
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* a) x3 g8 l9 Y〖下载地址〗
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