- y" S) D3 ~0 T B% b7 N' S2 s
; I4 ?$ L9 x% X- e- a' i1 F# r〖课程介绍〗
8 j3 ~8 t _3 `& N& ]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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〖课程目录〗
4 F, i, W9 ?% Y+ p7 U7 V第1章 课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】
- o0 x5 G7 n: r+ M: }' c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。...' R( G: `9 A$ i8 `2 q
1-1 课前必读（不看会错过一个亿）
: C3 T$ f9 I$ ?$ X9 l b6 X1-2 课程导学 试看
% ~& E- _3 `% i& h1-3 数据分析概述1 H) h& h! h. g! }6 O* U
4 k& j3 N+ \3 P+ _" O
第2章 数据获取. O0 Z$ p; ~8 p
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。
" ]% E( Y" L% t; ~, t( N2-1 数据仓库
3 B$ A% u% s J) n2-2 监测与抓取+ n) K) w* d+ p& W# u5 a0 W6 V+ K& H
2-3 填写、埋点、日志、计算; m% e" j/ M U" ^2 h, M7 Z; |9 x; N
2-4 数据学习网站) F9 b6 U3 Y2 X s# d1 r2 n6 G
/ P4 r; l2 @+ B" v1 [第3章 单因子探索分析与数据可视化
( N0 Q* M# u% T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。.... h9 ^" ]8 w& ~' v
3-1 数据案例介绍
9 U) g$ s. b0 n6 Q/ z0 r# D& ^. f3-2 集中趋势,离中趋势
5 T' j& a8 [# J6 A2 j& t3-3 数据分布--偏态与峰度6 e+ ?+ J" t% t( V) k. a6 M4 ]
3-4 抽样理论
) h- s/ h$ X5 @ _0 c( U* s3-5 编码实现（基于python2.7）; O9 D; V: i9 h: D
3-6 数据分类
; j- w8 Y( [/ T4 Z( m3-7 异常值分析
; |/ p, c# A4 p& g; `1 ~3-8 对比分析% J& J* m/ D3 D
3-9 结构分析/ v2 I! a" I" \2 k: ^& R x
3-10 分布分析
; l6 \0 J7 c5 L' I8 C6 u9 p$ T3-11 Satisfaction Level的分析
4 p/ m' H( Q$ r# A% U9 h( j3-12 LastEvaluation的分析7 v x1 \' ?* C/ B) p
3-13 NumberProject的分析
; _ ~/ ^" `4 U# z1 @3-14 AverageMonthlyHours的分析: M. z, `$ s. _- g1 a+ w
3-15 TimeSpendCompany的分析) {) \/ c" m# B7 p' R8 u$ X3 p9 H+ d
3-16 WorkAccident的分析3 g; @) g6 Y7 T8 a+ G. m
3-17 Left的分析+ e# n' @4 ?7 [. q5 ^0 i5 ~- \
3-18 PromotionLast5Years的分析4 @' m& B$ X; N8 f% h/ `
3-19 Salary的分析
: f7 V5 K! R3 P. E+ t2 K3-20 Department的分析
) h g3 N3 b: U/ Q2 v0 b4 |3-21 简单对比分析操作) A. R. [, [& N1 A5 I% ]
3-22 可视化-柱状图& {4 r3 x% @( j8 x
3-23 可视化-直方图
* F6 G1 K/ `# F3-24 可视化-箱线图# d1 m. n: q5 Z3 r0 [/ h( ~6 N/ b
3-25 可视化-折线图% U; D d0 D; w9 x/ w
3-26 可视化-饼图! e! g8 R7 R. c( o( E
3-27 本章小结
( Q8 _ [; ~# S. `6 `
; U4 R; r% v N y! a: Q第4章 多因子探索分析/ h9 w9 r% O/ r1 J B. U
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。...
2 \+ A* x+ w0 w" u# Y4-1 假设检验
6 B# s1 g7 ~3 ?& @: m4-2 卡方检验
6 k) B% n: i: K% X. X/ W) Q4-3 方差检验
# S% J: Z: p z/ P4-4 相关系数$ [( u1 R! }/ X3 v0 v% R- f
4-5 线性回归: j5 l, a7 x3 c+ }$ W
4-6 主成分分析! n6 H, T# @# L
4-7 编码实现5 Z" ~! u/ J$ ^5 I
4-8 交叉分析方法与实现$ S" ~4 b$ h. c1 N6 ?9 a5 Z% z' ~+ @0 a
4-9 分组分析方法与实现
: O1 x" k: ]' O; m# L ]) p9 H4-10 相关分析与实现( `3 Y% M( f2 n7 j$ w: z
4-11 因子分析与实现/ r$ a: _ t7 t
4-12 本章小结* ^7 d/ h( {. `; _' S% r5 H+ |+ N
5 n9 W1 R- @9 Y9 d# ]
第5章 预处理理论
- m2 h* H+ m; X4 F6 Q- X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。...
H0 H1 v# j8 v( m& T( [5-1 特征工程概述+ D8 x2 B, p7 y8 I, j7 E' u/ l0 V: c
5-2 数据样本采集5 n0 I+ @4 D4 B( B4 m4 S
5-3 异常值处理4 ?5 U9 _9 l/ a. g- _) r; {
5-4 标注
& L7 S3 Y, V% M/ T8 `9 F3 a) W5-5 特征选择8 H- j1 C5 d! W7 z3 D
5-6 特征变换-对指化/ C# o( Y$ p% O/ A. I
5-7 特征变换-离散化4 |+ o; _( j/ q5 F$ w o* }- E
5-8 特征变换-归一化与标准化: O. D+ S/ |% Z7 ~: d
5-9 特征变换-数值化9 V& V. n+ y: H" Z, F3 I) [! V U- r
5-10 特征变换-正规化
8 o! `0 _4 k' e; [) ^6 T5-11 特征降维-LDA
+ b; ?7 Y2 O a0 z8 z1 q5-12 特征衍生
, q3 M/ ~* f# o$ p+ q3 l5-13 HR表的特征预处理-1+ z2 I4 [4 J5 A: V1 @0 R
5-14 HR表的特征预处理-26 M% H, W2 K, V
5-15 本章小结' k7 z6 ^6 Z: G1 c! h
9 R/ h9 |5 U' s) _( E/ l4 f; Z第6章 挖掘建模
P( O( H+ M9 z# R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、...
3 M$ {2 Y$ Z) b6-1 机器学习与数据建模
0 s' {. B4 z" Y9 n" H+ I* L6-2 训练集、验证集、测试集
, H- L! H) m4 ?- z1 }6-3 分类-KNN 试看: H: v8 @: y. i, O) r
6-4 分类-朴素贝叶斯 试看$ W: }5 [: t- I; t2 Q
6-5 分类-决策树
9 C( g& g @& O6-6 分类-支持向量机& X2 b) w8 _; o" g7 c
6-7 分类-集成-随机森林
3 Q# S$ t1 u- [0 f- D8 o7 k6-8 分类-集成-Adaboost; C5 A( ]* M b1 d
6-9 回归-线性回归5 o7 j; K6 v# O, s# x+ O4 N, ?
6-10 回归-分类-逻辑回归4 l- h( r- [% a9 H' A6 Z; I
6-11 回归-分类-人工神经网络-1, T) z& X: V& m" c' a; ?, N
6-12 回归-分类-人工神经网络-2
, { b) W# o# Z5 C- S6 Z6-13 回归-回归树与提升树8 P# \7 b& V: \& t
6-14 聚类-Kmeans-1) y% w! u# S- ]* }5 i" k( A
6-15 聚类-Kmeans-2& {. F, f4 n) @* I. D& P# M. k. t
6-16 聚类-DBSCAN$ c) w& `6 U6 ?, H+ ~
6-17 聚类-层次聚类" |0 G' Q( m, m+ c Z/ Z) `+ w; @# j
6-18 聚类-图分裂! B) e% S# Q6 u# [" U( w
6-19 关联-关联规则-1# x% j) Y5 w z' e) I
6-20 关联-关联规则-2
; \" l7 i% t& |* F6-21 半监督-标签传播算法
' k. S" G' b% x9 O6-22 本章小结3 ]- i. a9 Y3 e3 Y' B
/ w* d, U7 c8 R6 ` {8 X第7章 模型评估
5 P# r5 y5 s8 b. z d- p" y4 K! N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。..., @& F( d( O% ~) K- f) ]0 G( E) e
7-1 分类评估-混淆矩阵
+ p4 g) r& L8 [4 }& N7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图# J: w4 p( o6 V, D. N
7-3 回归评估$ G! n1 ^+ Q6 n! W% H- q
7-4 非监督评估
# b: A0 V( R' Q- g9 f
! l# D+ ] {$ H& T5 N第8章 总结与展望# B7 c) Y, i) y l. @8 [
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。5 ~. v/ P- u5 S; P2 Q
8-1 课程回顾与多角度看数据分析2 X) b, m# O- F8 o2 P# p5 P
8-2 大数据与学习这门课后还能干什么？.mp4& n/ q( o) ]& P$ L# X" Y6 q$ w/ ?
" l# ^( ?2 e8 z1 J8 ?〖下载地址〗
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( o! p! x8 C/ C6 m3 F
% K* ~) |9 w$ r3 u〖客服24小时咨询〗9 m' O+ i) b: {9 ]# ?
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