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4 `8 [8 @4 v2 C7 ^〖课程介绍〗' [) c4 e9 O& g
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!$ s- y0 k+ P4 ~. Q3 A
+ l7 h$ L( B1 a( p3 e1 W7 J〖课程目录〗: D0 d5 m$ q' M! g
第1章 课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】
. H1 T7 t2 {6 C# q* ]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。...2 w" o4 G4 Q) V) y. w: I2 E7 H
1-1 课前必读（不看会错过一个亿）
* i- M* a' N. h( C: {1 R, U3 B9 H1-2 课程导学 试看
; M( {8 d0 L, [* F. K* \1-3 数据分析概述
. p$ y2 Z+ a. l, b
/ \$ G+ n/ l2 X) n' a第2章 数据获取
' Q. l2 q9 H. [# a7 m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。( V- f7 q7 {+ s7 y" ~
2-1 数据仓库1 ]% h' G: h5 c. s
2-2 监测与抓取
/ o; x s) g9 g, F: X" Q2-3 填写、埋点、日志、计算
: ?& {2 a$ b5 {. U+ P2-4 数据学习网站
& R/ k4 r& j# j1 o
; U" o( p8 B! o s第3章 单因子探索分析与数据可视化
5 \4 f; @" e9 [" w. ^$ C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。...3 u/ B, [( @. d( v
3-1 数据案例介绍
. h6 H+ V- v9 \( p0 U3-2 集中趋势,离中趋势9 g0 p2 z n5 R9 a6 y6 p; |( U
3-3 数据分布--偏态与峰度
5 X9 b! K2 o2 z3-4 抽样理论
0 m# d5 o3 q+ g1 A3-5 编码实现（基于python2.7）$ P0 _) P# C& [6 m5 T' ?" w+ J
3-6 数据分类
- l- {8 N9 h1 _9 [( [/ o3-7 异常值分析" f! S- |) _4 h) \: [
3-8 对比分析
# ]3 T1 @; v1 A# G! E3-9 结构分析
; z( `9 R1 S/ D+ v, F7 h+ Z @9 Z. }3-10 分布分析5 M5 Q7 I3 X) T# w8 I
3-11 Satisfaction Level的分析; D, P: ]: Y4 L3 z: D
3-12 LastEvaluation的分析9 ~6 A# |! d4 l/ h
3-13 NumberProject的分析
. k) C x+ l, C3-14 AverageMonthlyHours的分析6 Y/ ?! r) x) e- @8 X( _" M' v
3-15 TimeSpendCompany的分析
% p) w" f) r% {7 ^# ^3-16 WorkAccident的分析
1 z- ^0 g8 M) q' x! d4 H3-17 Left的分析
* D) T9 q7 }3 K0 a {3-18 PromotionLast5Years的分析) A% t8 \0 D" @" d( I, B+ Q
3-19 Salary的分析
7 o! h$ n# K+ t1 y3-20 Department的分析
5 F( j. ?% R# c; x4 o- l3-21 简单对比分析操作* w/ i9 ~1 ~, {* L. I
3-22 可视化-柱状图
! e7 ~* [6 r+ z E+ Z& Q t) s9 y( U3-23 可视化-直方图
8 N8 ~. n( C0 U3-24 可视化-箱线图
5 Q6 V& Y' _6 Q1 Z( I1 Z3 j: Q3-25 可视化-折线图+ ?/ S5 L; F% a. ^; u2 J" I5 s
3-26 可视化-饼图- g) n. F2 ]/ o1 X( P8 S$ V$ ]
3-27 本章小结, `9 S# [' b8 [ n9 w2 M
8 R. b4 P- L, @+ a+ S1 \0 `1 d第4章 多因子探索分析( \9 [1 C: z! J) L# }0 y% S. b& ]
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。...0 A: \3 v9 ~# _
4-1 假设检验
' h1 S; j9 k% W k+ M( `! y4-2 卡方检验
h& e: V( K% B( {2 F/ {& P) N( o4-3 方差检验
! N# s( {% {, K4-4 相关系数
# H }* _! Y" H1 \& q9 i' h* O2 c4-5 线性回归6 c3 d7 o8 T% @" Z
4-6 主成分分析
( Z# E6 A' s- h4-7 编码实现0 C8 R( I+ x f1 x+ v2 O
4-8 交叉分析方法与实现
* _ @2 m `* ~5 z! N4-9 分组分析方法与实现
! m( @! c* t4 v+ k; A- j4-10 相关分析与实现4 ~4 S3 _5 R I/ a; | y# A
4-11 因子分析与实现
8 e$ v' @& s, c+ e4-12 本章小结
; y8 ?9 |$ G5 S) |2 c) k+ E- X& F5 H j
第5章 预处理理论. \8 D) @5 P4 s1 m
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。...+ Q8 s/ g8 i! q$ h) \- ]
5-1 特征工程概述
- y* s5 d: }" O/ ^4 U( w' m5-2 数据样本采集
0 a3 E7 c& A) c) i' a* p5-3 异常值处理
7 g2 U: O! i, N8 Y% @& R* a0 I) B5-4 标注# a$ Y" L4 j0 h2 w' Q
5-5 特征选择
- D0 w, b# f2 m5-6 特征变换-对指化
: k( c3 f2 ^, S. j0 F8 e8 O5-7 特征变换-离散化
" C7 y0 A/ N2 ~5-8 特征变换-归一化与标准化- l3 n6 g3 Y8 z' L! `1 h
5-9 特征变换-数值化7 o6 V/ ^: @ N/ h- m( r8 S
5-10 特征变换-正规化 j5 ?8 z, v, |. ?
5-11 特征降维-LDA
( _$ q9 Q1 }/ E8 M7 o: U5-12 特征衍生
7 q3 i0 L/ b% W) ^/ N4 t+ t% o- g+ q5-13 HR表的特征预处理-1! I E" L6 |) O7 S* ?0 P4 ^2 F
5-14 HR表的特征预处理-2
) @5 Q, m- ~( ] c5-15 本章小结. s. v8 p/ L1 }! ]; B4 l, N" c
& \" ]& B' d+ k9 y" M
第6章 挖掘建模4 H6 a8 _+ P0 t) Y4 {: T3 ^! H
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、...
) Z+ {% F2 `9 a" n6 t! i6-1 机器学习与数据建模2 {5 r& l) f5 v% S
6-2 训练集、验证集、测试集) h m, V, j0 N! L
6-3 分类-KNN 试看
2 ~% m% y A, S9 P# G6-4 分类-朴素贝叶斯 试看( z) |2 m7 X( h: i! k) U
6-5 分类-决策树$ K1 A# ^7 ]; {& g; p& P% F
6-6 分类-支持向量机1 h% v0 q$ p) O
6-7 分类-集成-随机森林) B6 j! a8 y* R$ B; _$ y3 g% h
6-8 分类-集成-Adaboost
& F1 g/ G) u' o. L, D6 v! H6 x6 t6-9 回归-线性回归0 P4 L; ^% g9 p, p
6-10 回归-分类-逻辑回归
6 ~0 C: W5 z, A6-11 回归-分类-人工神经网络-1
; [! m S" d! A* R# y. q* f" N6-12 回归-分类-人工神经网络-2
5 V5 S5 l) ?9 w" u: @6-13 回归-回归树与提升树
$ w2 {6 v" P4 q* T6-14 聚类-Kmeans-12 w$ p' N4 [; v }& [
6-15 聚类-Kmeans-27 S+ |" B' H" M* n' d% I+ b
6-16 聚类-DBSCAN9 B5 I. D4 I6 T* f, G5 H! |4 \
6-17 聚类-层次聚类. S% s: f! f% W! O) E
6-18 聚类-图分裂
' l$ ~: W4 G$ a0 \- v7 J1 r6-19 关联-关联规则-14 f/ q4 f" |* x$ n; L" ~2 j
6-20 关联-关联规则-2/ |( I$ P+ c" u+ X
6-21 半监督-标签传播算法
5 t- p7 H( Z; f+ o( W4 a6-22 本章小结
5 }5 D n$ S9 e+ R7 Y# q$ h7 k
5 f- M2 `2 \# h. a% ]第7章 模型评估/ ~; R2 V! k& K% x+ d2 I. r/ [
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。...
( _4 |# M0 I# c5 v" F9 t7 d7-1 分类评估-混淆矩阵. g# }0 u! L; M% f. z' V# d Y
7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图
; D* O1 m# _+ p" O/ M8 B. K7-3 回归评估
`1 e3 ~" c2 f1 k! N7-4 非监督评估9 h& q+ Q% L. \
4 w$ ~: B; c/ ?9 T8 S# `' V2 [第8章 总结与展望6 j4 u4 c0 v7 p& M% @# S% G% G3 j3 R
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。# E2 n& P) {. q7 V1 {" ]
8-1 课程回顾与多角度看数据分析7 Y7 C* }4 D! j! H& k3 }, H5 V
8-2 大数据与学习这门课后还能干什么？.mp4% f1 C& x5 ]+ ^. T
; L6 _. X9 m( b B: _! b
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