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: h. W& B5 c! V0 X2 c* z〖课程介绍〗' p' p4 f4 _% c9 Y( f9 b# 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!: N% Y3 y- k5 q
) U7 Q9 I; c% v+ ~( X% d
〖课程目录〗
: R+ r e i+ p; t) [0 p第1章 课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】
* s. A( M# f4 K: q- A i0 ?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。...! ^9 X6 j% d' e, I; @; b
1-1 课前必读（不看会错过一个亿）0 P% U; u$ f2 y8 O
1-2 课程导学 试看
& i2 I$ P1 c" y/ d6 D( h$ n1-3 数据分析概述
5 x, ]* b$ t: z7 ~' v( w( O# w, g' }
! l8 H; w7 A6 { z1 W7 P第2章 数据获取! h/ \7 Z% K4 p" G7 T
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。9 C6 i0 `5 v! X! t3 m& c4 X3 p
2-1 数据仓库3 I4 f- l2 y% E6 d
2-2 监测与抓取
9 q4 h+ ^5 a" ]2-3 填写、埋点、日志、计算
& c2 y& L% O. F$ |2-4 数据学习网站9 C0 Y% e+ E+ T* K% | r
8 w7 u& n, n" F1 b第3章 单因子探索分析与数据可视化: e( X7 o( 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。...# i/ r1 @! R F
3-1 数据案例介绍 F% m& }' t+ O' n: e, K' q
3-2 集中趋势,离中趋势
- ?8 [$ ]% r7 X2 p- A4 p3-3 数据分布--偏态与峰度
; N6 y& }, u- Q9 i( ?: Z0 |9 O3-4 抽样理论
+ k8 d- O) X$ @" l: V3-5 编码实现（基于python2.7）
# d1 P3 Z, w$ k7 c4 O/ @$ k3-6 数据分类9 k5 X7 M% |. R$ i) J9 n! k. ?0 N
3-7 异常值分析% v/ ^, j# \$ {" X4 Z
3-8 对比分析
6 e) ]' F0 @# Q# W- V _: G3-9 结构分析# P$ V1 J4 F1 R
3-10 分布分析& C' p4 t; x# Y0 a4 L3 g2 ?" E4 R, [4 b
3-11 Satisfaction Level的分析- l8 b) v) `2 h: _# K1 |- H+ k; F8 T
3-12 LastEvaluation的分析
5 @% j) ?0 [4 e% u: E3-13 NumberProject的分析
2 c M7 i/ M; ~( |; Q9 O" }3-14 AverageMonthlyHours的分析
, Y1 n& `, h/ W3 e, l# K3-15 TimeSpendCompany的分析
5 M0 u+ N: Y5 T% f, }3-16 WorkAccident的分析
9 K/ |$ t3 ?8 \, E% H8 S* {3-17 Left的分析
& D' y- }$ o' `, ~4 g" ^3-18 PromotionLast5Years的分析
( F/ G4 A; j2 @1 @6 {. q B6 F3-19 Salary的分析
9 S5 N# N I/ x0 d3-20 Department的分析
& z' f% L# J$ \* V) P) G3-21 简单对比分析操作
+ E! s( a9 Y8 f4 \. u6 d3-22 可视化-柱状图
3 ]# b2 s: f, C* d* l3-23 可视化-直方图
6 ]6 A, a0 \/ q( {% m3-24 可视化-箱线图
: x% n2 I, h6 H/ m4 @3-25 可视化-折线图
9 M8 f4 x, W+ B, F8 u+ F. Z) x6 m* o3-26 可视化-饼图
+ w* g% H* k3 e- J1 K3 X. y, W. @3-27 本章小结
: M/ j9 O% w( V, U) T6 K5 ^- o% v; b% F ~- {5 ^0 n
第4章 多因子探索分析
9 Z- ]- ]. T+ u9 x$ ~/ m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。...( _/ |, b/ ^/ \1 j0 G# Q
4-1 假设检验
2 ?% t5 y0 A9 o) F/ [4-2 卡方检验2 \/ B* @. A6 P+ n
4-3 方差检验3 _ n, P; U$ ]6 O' |- S3 C: C ]" I
4-4 相关系数
/ a. D ]2 W5 Q; h; ^( d9 P/ l# \) z4-5 线性回归1 J& T+ z. n) i# z# @/ n6 T/ h9 [7 R
4-6 主成分分析- `; B* U7 G, H5 ~& V$ c1 \
4-7 编码实现
* v# z6 q6 y" z+ x* | j4-8 交叉分析方法与实现
4 n/ |- N2 c2 l4-9 分组分析方法与实现
4 l3 u5 \0 a* t% F& Z4-10 相关分析与实现
1 x$ f+ K2 S$ w) Y1 u4-11 因子分析与实现
4 D# ?, f ?, K1 {+ {$ q4-12 本章小结% }0 }/ t. o k
2 K3 M- T3 b0 A# E; r% X5 r. c9 f3 j
第5章 预处理理论
5 [: `% z& f5 s8 `. x) F2 f: J' F; l' u/ y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。...! [2 k: |) d- M7 A- N
5-1 特征工程概述$ `8 j; v2 S) y
5-2 数据样本采集# D* |+ A: {; H( b3 l
5-3 异常值处理
5 t2 ?- m" n+ B- Z$ ^5-4 标注9 A/ A& J( ^8 X
5-5 特征选择
+ T/ e& v9 j. J9 i" d5-6 特征变换-对指化
8 x# L5 J0 K! p* C' _5-7 特征变换-离散化* H4 \+ ]* W5 h2 k& K+ }( a/ ^
5-8 特征变换-归一化与标准化
( S, j3 d& w) ~# Y* W$ {8 v5-9 特征变换-数值化1 j' ~" r4 L4 H. z- ]8 d
5-10 特征变换-正规化& y* }( Y9 x- F3 H/ S
5-11 特征降维-LDA8 S# V. y# `5 @2 i3 `8 f$ J. S
5-12 特征衍生
! e. j- Z' d. ~5 ^+ A3 _/ o' D: Y5-13 HR表的特征预处理-1
) F$ X+ d& h7 Y" I5-14 HR表的特征预处理-2( D2 z. m* M$ \, F* x3 f' ^8 Z
5-15 本章小结
# W/ e( u# d/ s! T+ i2 X+ Q6 x5 B5 m0 r, D- z2 ~
第6章 挖掘建模
4 J1 A9 e" d, l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、...- z9 V! j! u' ?% f0 l( @
6-1 机器学习与数据建模9 l+ a" w) H& j4 b2 x: r' f
6-2 训练集、验证集、测试集
1 ]; f9 B3 S- D L! n6-3 分类-KNN 试看
P, x ^4 Y) O+ b u: l$ z+ P3 A6-4 分类-朴素贝叶斯 试看
3 X# [1 ^6 h! ^2 O: l3 L6-5 分类-决策树
" a" o6 _- n. T6-6 分类-支持向量机
$ [0 R0 @3 |0 Q& g, J0 B1 M6 j+ t6-7 分类-集成-随机森林+ H* W- T. {/ s. s/ r
6-8 分类-集成-Adaboost3 r& A4 }* t+ B; {
6-9 回归-线性回归
0 h) D% N) e5 M8 n$ w6-10 回归-分类-逻辑回归
$ G' V3 A: T' v* F$ E0 |( W6-11 回归-分类-人工神经网络-15 E4 n' e) ? A! z8 O- t% O: s
6-12 回归-分类-人工神经网络-2& T" Z6 x# q( q9 J
6-13 回归-回归树与提升树4 p0 _* E4 l7 Y: a: X0 ?$ T
6-14 聚类-Kmeans-19 g, H- Z* i0 }+ n7 P1 j8 o
6-15 聚类-Kmeans-2, O( I; v3 L0 z+ }% d) X2 ^
6-16 聚类-DBSCAN
& o- x+ u. A& B) @1 r6-17 聚类-层次聚类0 g8 l$ i% ]7 K) X0 R: _" ?( ]
6-18 聚类-图分裂' Y" m* {" v4 D( K( |
6-19 关联-关联规则-1
" z3 w- J$ G( R4 {; k; f( E; q' k6-20 关联-关联规则-2, v( ]: a( F g: }" B2 z1 E
6-21 半监督-标签传播算法
$ z8 O6 z0 n3 u9 }- j6-22 本章小结
% x- F: ?) x/ v$ ^* v' A0 h$ o8 {, V* e( z4 n" L& x+ H
第7章 模型评估
& M3 [9 L; I L0 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。...
/ C* m- s: j7 l: W4 P0 G0 O$ O7-1 分类评估-混淆矩阵
9 H& S9 H7 m4 ~. @4 p, F* F% o7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图
" T$ p K0 }' [7-3 回归评估. g; w! p2 C N. P3 v: o8 e" p
7-4 非监督评估
9 ~! K/ b4 N, n# L0 Z, P. o0 L/ F1 U
第8章 总结与展望9 ~; s6 }; [6 R" h9 W' g
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。. c0 l& n' c$ H# y
8-1 课程回顾与多角度看数据分析/ a& O. O% M5 V1 P
8-2 大数据与学习这门课后还能干什么？.mp4
' F# |9 @- X8 h- I% l1 k7 F+ G. E0 w2 C' [9 n8 ?% e! M" e
〖下载地址〗
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% U) P8 @- _: J; l* [4 Z( f! c8 k9 J* }9 C1 [! b+ M1 X) }
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------4 S4 q; P) j" y7 Y, r( o: j
. s1 e8 S4 t$ x
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( A+ Z6 n& N# v& U7 W8 |; `4 s: T" R- S3 h# w, ]- O+ J- S- f2 e E* W' P2 k9 E
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