G: J1 S% h. x, |( J: h1 B9 |5 ]1 B; B" I: d
〖课程介绍〗; {5 G, ?* m6 q, U
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!& b) Q. G- c8 b, e( a, q8 E% p
! o5 `( i( M3 V〖课程目录〗
3 l# ?9 p2 L$ S9 N& k+ w) G4 d第1章 课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】, n* y! X" O5 k' K4 e4 |
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。...
5 E$ A0 g# M4 X; z1-1 课前必读（不看会错过一个亿）. I1 m$ Q0 y- C3 _2 d9 {. z
1-2 课程导学 试看3 ^1 f& T# S# @1 y+ B. c. d3 o. N
1-3 数据分析概述
6 d* z6 v6 t- S% z1 X; y+ w: H" f+ _' B
第2章 数据获取
, H! [" j; P; e+ y/ I! j- a, h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。, j: Z9 M7 d7 h ~+ q1 r/ E
2-1 数据仓库0 Z" F& f7 Q* ^
2-2 监测与抓取: X, }4 q. V: q' G, Z4 d: \) _
2-3 填写、埋点、日志、计算; R1 F* V. x# Y
2-4 数据学习网站
% I. J2 ~0 I2 \* q7 r& S& F' c" s$ S
第3章 单因子探索分析与数据可视化
Z8 ]; Q) Q7 B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。...
- h+ n& C$ m6 \6 s7 H# b3-1 数据案例介绍( w: k, C; p2 p/ H) v y
3-2 集中趋势,离中趋势
: L0 ?+ M" J9 i6 g+ B3-3 数据分布--偏态与峰度
9 n% m& d9 `( O$ R3 I6 S; A% D, M. I3-4 抽样理论
3 D0 j: \/ A2 m5 q& e/ U3-5 编码实现（基于python2.7）& F- D" r/ _ s5 c6 g/ D3 e2 T& ~
3-6 数据分类
4 u9 p2 Y5 O7 |5 |3-7 异常值分析0 o b d7 ^2 R. P( @& ]# y& x- O
3-8 对比分析! T( V( }" Q/ W+ }& [ D0 f6 i
3-9 结构分析; b6 [$ f# b: d' {4 w
3-10 分布分析
3 @4 t0 b9 B2 x. r3-11 Satisfaction Level的分析
- {1 E$ A+ ^( Z3-12 LastEvaluation的分析
" `2 ] e' L6 w+ n9 N3-13 NumberProject的分析: P& L2 d. l' o8 n
3-14 AverageMonthlyHours的分析6 w+ v' L: X/ C( o* ?4 P
3-15 TimeSpendCompany的分析' e/ H( c0 W: H2 o8 G: e$ W
3-16 WorkAccident的分析
I: W. }9 Z5 c* y& ^6 b+ _3-17 Left的分析$ m7 p O) r( ^: e3 Y
3-18 PromotionLast5Years的分析
* v! L4 v; J1 e' t4 Y+ @3-19 Salary的分析
- d. D5 t9 T, K' J3-20 Department的分析
; _ a& l3 o \2 d3-21 简单对比分析操作3 ?) S! h9 s4 {+ G3 E6 U: R
3-22 可视化-柱状图# Y8 f" b, R2 ]; T+ L h& ~4 u
3-23 可视化-直方图
) S( r3 X, Y# |$ S# p1 u4 I7 p3-24 可视化-箱线图3 ?1 G: q- M- N" i% ?
3-25 可视化-折线图
( B8 S7 A) E6 @1 r4 E9 e& u9 r3-26 可视化-饼图
; U8 q2 [( _/ I3-27 本章小结
W4 n4 h4 Z' s
+ h) {$ \8 r4 f1 M3 d! m第4章 多因子探索分析
4 L( w5 N" i& n, T' v5 N0 S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。...% R% q9 @2 ~$ V+ G- t3 h& B7 V& w
4-1 假设检验
: ]5 x0 P3 g" z* U m3 a4-2 卡方检验# E- {2 R3 O6 f1 \
4-3 方差检验, f5 |8 R- v9 W
4-4 相关系数
9 P% C- H9 N P+ X4 b6 W4-5 线性回归
6 l" V+ k6 w3 u& Y4-6 主成分分析6 ~' w0 G2 c M0 O; j
4-7 编码实现
' _, I1 N5 C8 m( x- j& k% y4-8 交叉分析方法与实现" c& Y" p. e+ H! y% [
4-9 分组分析方法与实现4 r" C. Q" w1 q! v5 P
4-10 相关分析与实现7 t4 {. y, ?* Q1 S1 P
4-11 因子分析与实现
! P, b( ~1 u/ b4 `4 I4-12 本章小结 g; i) y2 Z/ s, ~2 @
# ]1 G* T( n3 V8 s
第5章 预处理理论
: K0 a& w" T2 X f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。...- n5 s9 E: k% {1 p' f7 u
5-1 特征工程概述
- c' t6 ^& l1 D! V5-2 数据样本采集
! c3 U9 z" V$ C# @: g5-3 异常值处理1 O7 H2 V0 W! W1 `
5-4 标注
& C# H; t/ P/ Y9 [( @. u D3 y5-5 特征选择
% D# t! W7 }+ J+ `5-6 特征变换-对指化% g& J) F7 s4 b$ D( R
5-7 特征变换-离散化
9 A3 K; k& k p- {" {! L5-8 特征变换-归一化与标准化
# [1 C& _; B& J% H; b6 [* m4 q( M* I5-9 特征变换-数值化! X p( f$ m8 Z6 _% ~% _) X
5-10 特征变换-正规化
% ^0 l9 a7 X! }3 x- |5-11 特征降维-LDA! K) s, a3 J/ G4 ~! b8 d& V
5-12 特征衍生
! X* R) K! @! w3 Z7 f8 S5 a/ h5-13 HR表的特征预处理-1
( s8 C( r1 K7 u0 W3 Y7 I5-14 HR表的特征预处理-20 e7 B1 J& v# C7 q0 h3 b
5-15 本章小结
6 D5 C, r @1 m( j- q, j0 Y
+ d! H6 o' O9 O/ E0 i, j' a第6章 挖掘建模; M4 M M) ~. W5 t. Z
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、...
, w) M3 J2 G& K$ K$ c6-1 机器学习与数据建模
2 a9 ^, i( x) @! t6-2 训练集、验证集、测试集 b6 I' T9 u. O R2 @' g3 P+ U! H6 i- P2 j
6-3 分类-KNN 试看! S* f. t4 T$ f4 [* ~' s
6-4 分类-朴素贝叶斯 试看2 z( q, ^5 N W6 s7 R+ r
6-5 分类-决策树: t8 |0 ]/ g8 _! r8 {
6-6 分类-支持向量机1 F0 x8 h% N; N5 h( q9 H6 D5 {. W
6-7 分类-集成-随机森林
, j8 _. w( j+ \2 Y- F: D6-8 分类-集成-Adaboost9 i) r, o3 C$ U, f( r
6-9 回归-线性回归8 U! u8 }- P2 W" G: z
6-10 回归-分类-逻辑回归( P2 `: M- A. H& S, n$ ?
6-11 回归-分类-人工神经网络-1/ y6 d" @& ~0 L/ [$ y
6-12 回归-分类-人工神经网络-2, p( O- G) `( f' w" F
6-13 回归-回归树与提升树
2 X( \# O& `* G& u$ I6-14 聚类-Kmeans-1
/ Q2 T7 Z6 ?2 T k6-15 聚类-Kmeans-2
5 A' ?' P. J# b3 x- A" v6-16 聚类-DBSCAN
+ s* B+ _, C# r6-17 聚类-层次聚类
' a' N0 S! Z+ V- i& d8 _2 i- w6-18 聚类-图分裂
/ D4 |0 Z4 X3 J" m4 W8 Y& ~6-19 关联-关联规则-1
% P- `+ R0 u& i% ?' N6-20 关联-关联规则-2% x, e: y# C9 ]% m7 e0 D
6-21 半监督-标签传播算法
5 n; h/ X1 {! I5 [% m; O5 F/ \6-22 本章小结7 G0 S$ T7 F, x z- M: l
3 B, S; I, \) B& a$ P9 J2 h6 D9 W% e8 C
第7章 模型评估6 U# M: K: M, `+ 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。...
1 I# C; |* M0 d7 Y# E2 C2 F, J1 e7-1 分类评估-混淆矩阵
* u9 {; {# w( s- b! K! @1 j7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图4 [- I. t; m" ]; u$ D
7-3 回归评估
& k' U0 ]2 m: O% ^- F7-4 非监督评估9 x+ e9 |( T8 A! p4 O' J* j @. [
7 e$ s: A; X3 ^' i7 M! p1 g第8章 总结与展望
! X; G1 ~2 b" L. f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。+ a- z! v7 _' f( D2 P6 H
8-1 课程回顾与多角度看数据分析
& @: M6 Z3 d3 b3 X# c7 o; C8-2 大数据与学习这门课后还能干什么？.mp4* O. U, M% U1 p0 s7 G2 f3 y
+ \6 ~( t3 @. B" p2 Y& v, c
〖下载地址〗& K P7 }, Y4 F6 X6 M( `9 n
1 D+ M( p% e7 h2 |' ?# l
1 @; S; q' N& c- p+ C----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------8 p1 M- H4 F' \( p1 G
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〖下载地址失效反馈〗8 h; s3 e3 ]+ m' U3 o
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：2230304070' m) u- E5 V. w: N ]* r
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