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. w3 l3 {+ z* Z' ]( @; W- m〖课程介绍〗
- E- o4 m, m& g: i X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〗( W" [7 N# y/ u. J
第1章 课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】! j' [9 R+ z6 z, M8 h
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。...
: M" h# A9 f) s) x1-1 课前必读（不看会错过一个亿）
" B+ Y$ E$ M2 P( }. I1-2 课程导学 试看0 \1 e7 E# q* P' J/ s) r( f
1-3 数据分析概述
: J) K: S+ X( i1 g0 U! N% Q2 B0 a. Z5 @2 L6 A2 p( G
第2章 数据获取
5 T$ B7 Z- k0 t% @( }0 Q* ?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; D' q5 J( C" Y/ k
2-1 数据仓库
: H$ |, C8 o! h2-2 监测与抓取: j3 e$ U4 S$ Y) F9 p5 b6 N
2-3 填写、埋点、日志、计算
3 W; l8 N4 k2 J. n- [% a2-4 数据学习网站$ y9 c" z- U8 b+ |0 ?. ~
" z9 H9 H# }) C0 ~第3章 单因子探索分析与数据可视化" w) I+ k: x& h7 u
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。...
7 m4 o0 \" q& r3-1 数据案例介绍+ y o# m0 [- R9 q( S7 j/ |- c
3-2 集中趋势,离中趋势+ T c/ y' A4 _+ h0 Y
3-3 数据分布--偏态与峰度
+ r; |" l" x3 w6 F R# ?, ~" [5 U3-4 抽样理论" g6 a( t: ]- b1 n) [1 y
3-5 编码实现（基于python2.7）5 s6 V/ G* `* Z9 {$ ?8 ]$ D/ r
3-6 数据分类
! q* c1 @6 e! l2 `( G) r3-7 异常值分析+ L/ u; l' L3 u
3-8 对比分析 x4 P0 [/ U. X# F6 m) _
3-9 结构分析( p8 e; ?6 X6 `6 L
3-10 分布分析* [! a: ]# @+ f) Z, v8 s" |- Y. y% G4 f
3-11 Satisfaction Level的分析3 q- u4 ^* _! e$ s( H# {
3-12 LastEvaluation的分析, F, N- {' c5 P3 y7 c! k: a
3-13 NumberProject的分析
" A9 x7 k7 D- @$ p% x6 F" ?3-14 AverageMonthlyHours的分析
9 Y0 ^) y; i D; i3-15 TimeSpendCompany的分析
0 }+ a3 ?- [3 `1 G$ D. n( \3-16 WorkAccident的分析
) q8 u2 _: y/ N0 n; V% d2 t3-17 Left的分析
# w }4 Y J# ~0 h7 w; Q3-18 PromotionLast5Years的分析
7 m+ R6 a+ z. c- T9 g3-19 Salary的分析
; \9 E5 d$ H* p! Q$ E3-20 Department的分析; d* ~1 T. W$ A3 J7 T1 U2 ?4 U
3-21 简单对比分析操作
. ^ c3 K$ u3 ^9 [1 y* {3-22 可视化-柱状图& w. m( ^( z3 S% d. a& C
3-23 可视化-直方图- k: X+ ?8 U7 I/ _- N
3-24 可视化-箱线图
+ U. s' O9 v6 ]1 D, j, b3-25 可视化-折线图
8 b# s/ Z4 m3 A3-26 可视化-饼图$ X# l, @& z$ s! P1 a9 k
3-27 本章小结9 O; N7 {( w, S5 |2 C
# Q3 @) h0 M8 k h, `第4章 多因子探索分析
( J* |! N" j 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。...9 Z. R& A# A" Z O7 ` b/ m
4-1 假设检验8 }2 a) D" A* a4 ?$ l8 b$ l
4-2 卡方检验
2 c2 l' R# M2 e; Z8 V! F; p4-3 方差检验! W( _& K) k* N& |- U* |5 d, O
4-4 相关系数
3 J3 {% \4 G; m/ h: l: P, H4-5 线性回归
$ i2 l4 S" G# {7 C& D B1 P4-6 主成分分析3 p* e. @' c2 O0 ?% V! @: g d$ U
4-7 编码实现0 m% z& w; E; w
4-8 交叉分析方法与实现& z, t. W- Z# i v: a' i
4-9 分组分析方法与实现
1 c" Q! Z8 Y. [5 v* l$ c4-10 相关分析与实现9 |( j. |% r9 M
4-11 因子分析与实现
. I- A, \3 z1 Q9 N$ C4-12 本章小结
4 ^4 ]/ ]! R9 O$ _1 i
8 d- }9 J n0 x! _4 g" I& u/ e第5章 预处理理论
! |: g$ b. h: V6 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。...
6 E5 t1 X" w5 e) B, R ]# f5-1 特征工程概述
8 Y7 E5 ]8 M" M7 v( g5-2 数据样本采集 X0 [+ h0 l5 W( t! B+ v
5-3 异常值处理
5 p6 h0 B7 k/ J5-4 标注
2 q7 k$ W6 w5 \- k% L6 E$ s5 H5-5 特征选择
2 P5 y$ m0 Z; }5-6 特征变换-对指化
: D5 O% H1 b* r5-7 特征变换-离散化
. I1 C9 n; Q0 k- c1 r1 H. F% A# e5-8 特征变换-归一化与标准化2 B# \0 Z( H4 ?4 y
5-9 特征变换-数值化0 J7 s8 i8 q- J* J
5-10 特征变换-正规化
4 o8 h. _% ?8 Q$ }5-11 特征降维-LDA( \; ?7 N. s! ^4 l) O5 @) x; C
5-12 特征衍生* m9 s# v, p/ S% _5 O. K* ]
5-13 HR表的特征预处理-1. X6 s8 P( v0 F
5-14 HR表的特征预处理-2* f2 ~) g: R6 c6 O9 s7 g8 i8 h
5-15 本章小结: o j6 N F2 y9 [
' f6 a# b0 h; B7 J
第6章 挖掘建模& H0 W } P; K& |9 b3 E2 @9 v, 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、...
9 C$ j( ^ X5 r# g: Q& ^" }4 B; O8 {% ^& p6-1 机器学习与数据建模$ F& |5 o5 p$ q+ \, n
6-2 训练集、验证集、测试集
! g- k; Z+ u/ o o5 T6-3 分类-KNN 试看" P4 r2 c" Q" D/ U4 o
6-4 分类-朴素贝叶斯 试看
0 V) U) h* [9 O& p# s: X- [6-5 分类-决策树& } D+ D9 U$ r, B) l6 t [
6-6 分类-支持向量机4 h: \7 h! O( Z
6-7 分类-集成-随机森林
3 h" x" r l1 k, V2 A6-8 分类-集成-Adaboost% v L. c. d3 G( d
6-9 回归-线性回归1 o! ~ p, z! S& L8 G
6-10 回归-分类-逻辑回归' R" ]2 c2 H2 n
6-11 回归-分类-人工神经网络-1
1 S" m7 g# y5 G$ {- Y V6-12 回归-分类-人工神经网络-2
3 i- M% Q! { }! M: b0 c6-13 回归-回归树与提升树1 D8 P( G7 z, Z; R; m
6-14 聚类-Kmeans-1# a6 ~- ?4 ~# ?* C
6-15 聚类-Kmeans-2
* \ W( d. {$ O4 L+ K% ]1 V6-16 聚类-DBSCAN2 R4 l) s8 W5 @0 W. O
6-17 聚类-层次聚类% B/ g1 `( d$ H' ]. J- B: f
6-18 聚类-图分裂
0 T# A6 q x D, w0 _- S6-19 关联-关联规则-17 `6 m4 {6 |0 q4 q; B6 ]
6-20 关联-关联规则-2
, [/ y% e I/ \. Y6-21 半监督-标签传播算法1 _1 C# ?. W }3 S- N: [
6-22 本章小结1 F( k5 O. G: a+ b
- z6 r+ {' k! G; }第7章 模型评估
) m+ \6 \& a( E' D0 l7 l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。...
+ m. i- u) a4 Z/ R# L" p7 w7-1 分类评估-混淆矩阵
" d3 g* j' Z6 V# g7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图1 M) q, {) s# o/ t: _! F# z0 B
7-3 回归评估
0 f6 @# F M& N$ L7-4 非监督评估
4 G; n, ]# h- }# H( q |9 M
* a7 y6 R! d+ u第8章 总结与展望! o( Y& c. Z8 G3 t: S
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。
* E* V6 O& M8 K4 ^9 G& b8-1 课程回顾与多角度看数据分析3 D6 w/ ~! x% [9 H& v: u, m1 G0 ?
8-2 大数据与学习这门课后还能干什么？.mp4
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1 m. K- Z7 L5 h6 j# C# E4 z0 M9 |2 _" f4 G8 s5 O6 M1 q9 f/ ]' g
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