a# P. a* a3 w9 u) M( n# c4 r; H
' e; j' j. j7 c% u0 h, }〖课程介绍〗1 D; ?# d5 Q) M, P+ _
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!
$ `& U q; N% S4 A6 u& k& i, I" ?6 C+ r, G% y/ w
〖课程目录〗
. e/ @3 O$ F" e6 E! d* V4 N第1章 课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】* T2 L6 C" ]3 `- C* t! b# G
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 d' J' {( ^) n: @% _/ f
1-1 课前必读（不看会错过一个亿）& I1 q) f9 D3 l( S$ g8 _- r: e
1-2 课程导学 试看
; L0 [9 X# p8 Q6 p# B' r1-3 数据分析概述
5 \; c0 r4 ?5 g5 q4 V0 W, s+ s# T4 O- l. Z0 y% V
第2章 数据获取
3 |) `1 a2 \( Q5 \8 ?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。
0 R- Y ?9 E, D7 m: B2-1 数据仓库
; U+ b+ T9 C% l* J2 s" Q& w: l, e2-2 监测与抓取
* v/ d" ^4 i( u7 C) ?5 x3 H8 E2-3 填写、埋点、日志、计算; l* ?9 O) f+ B; v& T% U2 p3 z
2-4 数据学习网站/ n- W" V8 o! x6 X% T# n+ z) z
7 d$ t: A3 k7 D/ I J0 d( u第3章 单因子探索分析与数据可视化) O9 g2 ?; G0 X, o
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。...6 V( b; M( J+ W( y7 }% a
3-1 数据案例介绍2 I) l* m' w% K( h. }; k
3-2 集中趋势,离中趋势
/ i( \& d5 i" y' Y% o3-3 数据分布--偏态与峰度* X' Z0 v9 o" Y4 B$ q \6 D
3-4 抽样理论+ M& X5 j4 s7 N4 L9 g% _
3-5 编码实现（基于python2.7）. e8 O, f6 t2 \0 N
3-6 数据分类
5 }) g% m$ d$ r3-7 异常值分析5 w$ b. {: y; j! l8 u- G2 U
3-8 对比分析1 \7 l- A$ z k d
3-9 结构分析" s7 h) ^$ w$ B8 H" y2 y0 n4 c
3-10 分布分析
' D @; t5 r o3-11 Satisfaction Level的分析
. m/ m, Q3 X/ J" \% ^0 e" u6 O3-12 LastEvaluation的分析5 b. E9 b8 k+ U2 I3 p
3-13 NumberProject的分析3 @: K' E0 K% L$ k7 @
3-14 AverageMonthlyHours的分析& j1 Q, @8 \2 o& e; H8 x. R
3-15 TimeSpendCompany的分析' L: w3 j1 X% n" m
3-16 WorkAccident的分析
$ ?& W2 Z! O; b6 R" W+ Z+ n3-17 Left的分析" T7 f" q" D# e) O; i, i
3-18 PromotionLast5Years的分析
, a% P. m& c% @8 I8 [2 r6 k* q3-19 Salary的分析
; a' k3 |9 h9 M9 v) W* ]3-20 Department的分析
5 d( X( @1 `3 C, H* g5 N! w3-21 简单对比分析操作( `* o: A: P- ^' C; O2 u5 F7 z
3-22 可视化-柱状图
^' s# f+ T( U3-23 可视化-直方图
+ ]' J6 j$ f. P. y0 L- f. A3-24 可视化-箱线图* e S" E3 ?7 {0 T6 c
3-25 可视化-折线图8 E9 s" F2 r/ k5 Y
3-26 可视化-饼图 l- s! Z4 x2 k7 @/ b
3-27 本章小结( x% S$ ^2 c6 Y W0 d
8 r3 i& q7 P. t8 m; J第4章 多因子探索分析- x; w, v; j$ @5 l. T' I: S Z
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。... @6 {8 a$ U( Z7 V
4-1 假设检验
2 y% S$ k5 Y6 o& m! E4-2 卡方检验
+ Z/ w6 D: h6 ?& \4-3 方差检验; D S( U' L$ `' h2 n$ |6 `1 h
4-4 相关系数
: v& X" i: Y; x2 S8 B* X! Z3 Y4-5 线性回归( I5 `6 h" L, ^" b& E* \$ a
4-6 主成分分析. X' L& ]+ [6 u. n% D$ H0 K& ]' `
4-7 编码实现
, X6 k5 |1 l E0 [& G' ~4-8 交叉分析方法与实现7 ^% F* x1 ?. y* }3 C
4-9 分组分析方法与实现
0 x0 \* `6 l$ ]2 F, x1 |' F/ M4-10 相关分析与实现
& D3 O1 X" _ N8 G0 x8 }4-11 因子分析与实现
' k, |8 s4 |* n. L& S( o. A4-12 本章小结1 w O! V+ z- V* S4 e4 N% u
9 ?" d' y/ q' \% f
第5章 预处理理论
! ?6 U3 [; n" G- ~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。...
! H/ K6 ^- ]* a/ \* E1 e H n5-1 特征工程概述5 g a6 d, O; t- |: ?* p
5-2 数据样本采集" U3 H2 S% O; F( l
5-3 异常值处理
2 A* V1 p3 {+ j" X3 ~! X% o) d2 Y r5-4 标注
1 y9 c6 \- [. M5 d. g. m5-5 特征选择
( z0 T) ]( ?' L9 p5-6 特征变换-对指化1 |, k+ Q& l. O8 h# f8 l
5-7 特征变换-离散化& _3 [, {( n% `# k* @( C$ D9 W
5-8 特征变换-归一化与标准化2 ~2 a1 n: j5 y/ d% D7 O% I
5-9 特征变换-数值化
1 u. h6 j( L9 Z- _: f5-10 特征变换-正规化3 w& t; C8 z6 W6 g) d$ o3 l; p
5-11 特征降维-LDA
# h a# H5 d* ~) d' V5-12 特征衍生
/ j9 Z/ V9 C& |* |5-13 HR表的特征预处理-19 m3 O. ?9 }) H1 Q" a7 _
5-14 HR表的特征预处理-21 G2 s4 V/ E6 k) X- z s) Q7 P
5-15 本章小结
' A) v& }9 d* w0 D4 ] A$ Z" `2 J, Q- t9 a5 N5 N0 F
第6章 挖掘建模8 l) E7 C9 \3 M! 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、...2 ?* X, r r6 F7 p Z8 O" D2 Q
6-1 机器学习与数据建模9 b& A" B) s7 Q. n$ Z. z
6-2 训练集、验证集、测试集
; L- u0 P) J. `! ]% n X( n ^5 G% I6-3 分类-KNN 试看 O# l5 D1 _! u# U, I3 ~
6-4 分类-朴素贝叶斯 试看
8 B4 E! ~/ O/ D# t7 T( F+ \6-5 分类-决策树3 ^3 N8 O8 [+ E H" O! h" H; |) d
6-6 分类-支持向量机
) r5 ?6 `$ r) g2 {6-7 分类-集成-随机森林
1 E7 s7 A J$ g" V1 D6-8 分类-集成-Adaboost/ [7 I/ B6 Q! _3 x$ \+ ~5 p+ r' A
6-9 回归-线性回归
* N2 z8 u. F. B2 P8 g$ ?1 [. E6-10 回归-分类-逻辑回归
* H5 i9 p% {& t+ ]6-11 回归-分类-人工神经网络-1
7 Z6 w# n; P$ |' H- {: L+ A" W6-12 回归-分类-人工神经网络-2
0 O7 ~; Q& h7 e! v5 C' w4 Y- M6-13 回归-回归树与提升树
; s1 Z; y- i K: P6-14 聚类-Kmeans-14 R1 C1 I$ Q7 i2 t* N
6-15 聚类-Kmeans-2
( p- U; z( A: P0 V W% w1 Q6-16 聚类-DBSCAN
2 z) L% ]! n$ r6-17 聚类-层次聚类0 P# I! i( f" O; n* _& r/ @8 j; r
6-18 聚类-图分裂: j- G6 a; ` @3 F/ X6 v1 _8 g
6-19 关联-关联规则-13 h, c, o5 w; ^
6-20 关联-关联规则-2
q3 N# p2 F7 h. A- @5 ]$ r6-21 半监督-标签传播算法( j1 g5 x) B9 D' Y7 \0 x) x
6-22 本章小结
2 M1 {* g. R& p1 u* W0 J
2 @) t2 B3 U" b( d$ Q* R第7章 模型评估
$ u. D' R+ [" k; b; p6 G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。...
# @* q$ R2 ~* ^8 W2 S% @5 {) J7-1 分类评估-混淆矩阵& U9 B' z; l9 Y7 T4 v! ?
7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图1 B4 H/ v: l' k1 Z, o6 ]
7-3 回归评估
5 Q. X2 _5 H( F7-4 非监督评估+ H0 _" G4 s5 p. S. A W; L" F
' c# u F) Y1 |9 N/ b7 [第8章 总结与展望& {' W" n( r0 P, h4 j: }+ W
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。
; Z3 v. W9 `8 c& R5 y8-1 课程回顾与多角度看数据分析% h/ ?7 Z1 u: Q( e2 s: P
8-2 大数据与学习这门课后还能干什么？.mp4
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〖下载地址〗
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8 m, S5 N! d$ [, X7 \, @ H0 B〖下载地址失效反馈〗 z8 |0 Q6 H2 A) X
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