7 {6 _% J5 |2 `' a0 ?5 C0 h Y% ^" E
& z9 W* F4 {+ x' w! H〖课程介绍〗
7 J9 f( h1 ^+ d D3 w0 z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!
( \( e( ]8 A T8 @* w5 S1 m0 `. d, ~6 [! e/ N/ v. Q( P6 V" {
〖课程目录〗
e! L! A; Y* F) m) M% {1 m9 H第1章 课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】" B1 c9 g' p) l9 M1 u% B( T; z2 J) I
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。...& K3 j( P0 B) L# N0 O
1-1 课前必读（不看会错过一个亿）
9 w8 L! C5 ?+ f% n% \( @# \' y1-2 课程导学 试看5 p6 A8 q) q$ @$ E
1-3 数据分析概述: F, u! v$ { s& ~
% @1 p; w' g6 {) N- I! L; {! J" y/ I
第2章 数据获取% e1 o/ W* J; p" m$ U. U2 V
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。 G- Y* t% `% O4 \/ L
2-1 数据仓库$ |" E+ z2 P7 j# _+ z( _
2-2 监测与抓取; N3 b6 }, R8 w. Y6 e
2-3 填写、埋点、日志、计算! [* V; U+ s J8 K* Q5 f
2-4 数据学习网站
3 w$ r3 E% a! _9 ], X+ d" K' h% G& U& }( k7 H. ~! V5 x+ p) U2 ~
第3章 单因子探索分析与数据可视化
8 c4 |. O) @9 t- F# P4 X' l$ Q2 z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。...1 @1 t0 D( L$ f" B C: M3 F' F
3-1 数据案例介绍# @4 k- {' F; u q% N( g
3-2 集中趋势,离中趋势/ G; v1 g) y! B {
3-3 数据分布--偏态与峰度
- ~4 j- }( n$ ?1 p* R- s: J5 P! A3-4 抽样理论
N, C& [6 |2 q: v& \3-5 编码实现（基于python2.7）8 X& L) O. l8 {9 |1 }
3-6 数据分类$ H! d4 [ `& ~. d* w/ P2 z4 X+ \
3-7 异常值分析1 Y9 h# J0 z' G5 o5 S/ X! j
3-8 对比分析9 v- s* r) b) v% L
3-9 结构分析% e, [+ u8 k, W
3-10 分布分析
2 N/ V7 \0 S6 x& E- z4 t3-11 Satisfaction Level的分析
8 _) p( V) Q- E& u' Y X6 S3-12 LastEvaluation的分析0 N, r, k `; r4 Z8 K# b" ]
3-13 NumberProject的分析
# y4 n1 F: o& F$ r, \3-14 AverageMonthlyHours的分析) K1 `- l$ S: }; n4 b
3-15 TimeSpendCompany的分析
3 q# e) T5 I5 y7 I( {3-16 WorkAccident的分析 g, Q2 i3 }1 J$ g# y0 b
3-17 Left的分析
! u! ~. R3 D$ g0 ]5 H6 N- u3-18 PromotionLast5Years的分析
@1 b4 G0 B; y! F6 O3-19 Salary的分析! n( R+ x" A) o5 m
3-20 Department的分析5 o- Z) U1 U9 N( M) N1 i. r. F
3-21 简单对比分析操作0 L8 _# r3 O9 K; ^/ W
3-22 可视化-柱状图4 c5 {0 N) x0 `
3-23 可视化-直方图' J7 R X% [# B A) X1 m
3-24 可视化-箱线图* x: d/ y/ \9 d8 R2 s) ^
3-25 可视化-折线图* A. T; E% U: S" ~! O3 t
3-26 可视化-饼图
& M+ O. h$ a; B/ ^* o/ f3-27 本章小结
2 m$ z, M" v G6 |9 S+ V; N% e, F/ p" n }) v( N& K6 B' N
第4章 多因子探索分析
0 l/ {6 R! J. h% G% }9 q7 w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。...
9 Z; g. s$ T2 E9 x2 h& ~4-1 假设检验
; h7 B& n6 t1 ?# M6 N/ O4-2 卡方检验- H) y# P) G# X. j4 y7 i
4-3 方差检验2 D. ~* a2 e; w7 d* K
4-4 相关系数
& P! @ K7 B! c) i5 k I) q% j6 {4-5 线性回归 I$ J8 ]4 _7 m: H5 p8 T- \
4-6 主成分分析3 T' |$ h( T3 B! V( x
4-7 编码实现
$ r( S; h+ J: W4 l) A4-8 交叉分析方法与实现
' B& U' T8 S0 O4-9 分组分析方法与实现* H: t9 n: ~ x" k2 R
4-10 相关分析与实现
0 ]; ]9 P: A j0 ]9 v4-11 因子分析与实现
( r# r& l& J6 D4 e% Q2 o+ s5 l4-12 本章小结* F; w$ u6 J8 u0 C$ N
* m# i: k! r' G6 C5 Z- Q
第5章 预处理理论
; s& x' B4 a: c* b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。...
. C. G ]% N9 Q! l6 p4 J; }! g5-1 特征工程概述
( X& C; y' L; _' K5-2 数据样本采集
1 n! m7 M: h: y$ `- @' Z5-3 异常值处理
, P3 s7 {! v$ s5-4 标注( q3 i+ H8 A( `) W& ?7 r2 Y' c" W) G
5-5 特征选择; ]/ F! }# m' j) C4 b
5-6 特征变换-对指化
" t0 N) V( p) p$ K3 E6 K5-7 特征变换-离散化
) `7 y2 l% Y* I* s& j5-8 特征变换-归一化与标准化7 D" M7 U* V! p9 Z7 w# H/ i7 W
5-9 特征变换-数值化2 v7 K1 \" }( \4 U% T8 E
5-10 特征变换-正规化
* ?* i. ~8 r: P9 e5-11 特征降维-LDA
- `/ v$ h% o1 W: _/ O" }+ f5-12 特征衍生, `) Z' K5 C P* Q
5-13 HR表的特征预处理-14 Q: u) p: C6 O4 I3 Q/ A; l
5-14 HR表的特征预处理-2' A8 V; |5 K2 W- ^7 y1 A
5-15 本章小结
1 a- b% p4 F' [- m* U' l1 E- V- [4 {: F7 C. a
第6章 挖掘建模
0 x! u1 r% R& b, c' B4 T# A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 g& h) a* x' t2 R7 {. _6 P+ I d7 {6-1 机器学习与数据建模
C" I4 I; T' i$ X* I$ h. i6-2 训练集、验证集、测试集
' [- W5 w: [# m9 f( I8 g6-3 分类-KNN 试看, h: m4 }9 |5 t+ w7 l2 M9 w" y5 b
6-4 分类-朴素贝叶斯 试看
$ B* K" P$ C5 D6-5 分类-决策树, e' ?" H' v, v0 K9 ~. j' `1 [
6-6 分类-支持向量机: t* M2 t, X, m# T3 q
6-7 分类-集成-随机森林
; u* q* j5 u) |, |) [6-8 分类-集成-Adaboost/ q( ~& u; }' o% {% V6 _. E O
6-9 回归-线性回归
; S; d' Z$ H# m5 J6-10 回归-分类-逻辑回归
# j- u! M: p' Y' s3 F) e6-11 回归-分类-人工神经网络-1
+ {$ z2 E( M2 ^& @" r6-12 回归-分类-人工神经网络-2! a: c* x7 _4 m. ~$ f% p
6-13 回归-回归树与提升树2 M- m# N: y6 U1 K( q
6-14 聚类-Kmeans-1
6 f: {9 A. z: p6-15 聚类-Kmeans-20 S7 s7 i' h1 ~4 ~+ @
6-16 聚类-DBSCAN
% z3 {1 e# `3 b1 [# Y6-17 聚类-层次聚类2 m+ R) d; @% a$ j
6-18 聚类-图分裂
# R8 E) t8 A7 Y# n! @6-19 关联-关联规则-17 B8 Q1 R* S+ h" g
6-20 关联-关联规则-2
+ f" ?3 `! s. B6 w& @6-21 半监督-标签传播算法
, E5 F9 C! s9 S7 d6 \6-22 本章小结
2 u7 N8 C1 p' F- P U, m
: g& w$ _; z P+ e8 t; A第7章 模型评估2 g, A- S3 R: z0 t$ @ 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。...1 x K9 w/ U; X L9 ]
7-1 分类评估-混淆矩阵
1 W3 g% U$ H% ~ z- h# \7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图 ~3 r+ {- e1 J* @5 n" p8 `9 T: W
7-3 回归评估
) o. s4 x( @5 V0 V3 r3 q6 v4 M7 ~& F7-4 非监督评估
. ?* a/ m0 y( L4 V' D6 d/ O( {/ [0 g6 |0 j
第8章 总结与展望
& B; t0 N2 Z) `* Z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。$ q# X7 c4 U7 g# Z) S
8-1 课程回顾与多角度看数据分析: N ~( ~- a5 o$ ]
8-2 大数据与学习这门课后还能干什么？.mp4
( d: N: m6 H6 S% Q2 y
% j5 a4 ~+ r8 h; J〖下载地址〗
5 ]! S" x8 l; V# o3 _ P2 k# V- Y) D( ^6 U$ |: t
7 E. I* G. e# G2 x----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------' T; _' I3 u3 |# c8 ?
% A1 N1 [1 Z" |: s, T2 e〖下载地址失效反馈〗
% I+ N* i+ p6 e; A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：22303040702 {( w2 C& G6 F- C" L
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