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, p6 a% Y; B$ V7 E: n〖课程介绍〗
[7 I+ a7 X' y/ N9 ?! W; t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!
5 C/ G6 L* f4 T4 Q5 G& ?& E! M# {8 a. W8 W* }- L
〖课程目录〗
/ J( M! D; r8 l2 G第1章 课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】' f9 i" O0 d4 H. n- A* C. Y6 f% F
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。...
) U4 a0 z( Y/ x) Y1-1 课前必读（不看会错过一个亿） E/ f2 [) p! L" ?0 u
1-2 课程导学 试看7 y! c [/ p1 \1 W( n" o0 L8 O
1-3 数据分析概述
3 d3 E/ U! Q3 h( b8 f8 v3 W: l" z
" B4 ]/ b, i, H w- b0 D5 l5 U第2章 数据获取
- _3 B9 }% K7 l5 }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。
% u# u, J' @. U2-1 数据仓库
|- k) A7 X+ \2-2 监测与抓取- T. _& u* C" X+ l% q }" Y
2-3 填写、埋点、日志、计算0 A+ `1 T' T2 V, b
2-4 数据学习网站
, { Z: o! v7 P9 @8 u8 G! g3 K5 X+ X) x0 p+ ~; ~
第3章 单因子探索分析与数据可视化
- n5 w" T" A% m6 E" 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。...
9 I% O5 z/ d+ |/ |: }" e' c. Y3-1 数据案例介绍5 M# I/ r+ r5 Q" b8 C
3-2 集中趋势,离中趋势/ T. v$ W' ~& q
3-3 数据分布--偏态与峰度
5 ]) J/ c; X( ]- x2 c% E3-4 抽样理论3 c) i: ~/ z7 b3 Q) y; _
3-5 编码实现（基于python2.7）
. J. l. u$ ^" @8 Y1 e3-6 数据分类7 {0 o9 Z0 ~ D0 p! C+ e- ^
3-7 异常值分析
+ J$ _) D0 {+ O& n: E% t3-8 对比分析
* o1 D$ {# `0 [0 l+ u7 D3-9 结构分析# d2 W" J/ i+ [! O# N- j
3-10 分布分析( y& Z; `; F8 u) ^
3-11 Satisfaction Level的分析7 s/ e- Y" o F( L) Q
3-12 LastEvaluation的分析
) z# C! ^, G4 q. b3-13 NumberProject的分析
2 m0 `6 c1 O9 X8 E* L' g7 e2 e' F3-14 AverageMonthlyHours的分析5 ~8 Q7 h% f+ q5 b$ T+ e& k
3-15 TimeSpendCompany的分析' N+ ?3 [0 t% {1 Q
3-16 WorkAccident的分析* E+ [# w* v: i4 M7 }1 C) u1 I
3-17 Left的分析
& @) b& S5 q/ C9 X' r, v* S+ h4 j" X3-18 PromotionLast5Years的分析
2 U+ B* i' A, ]5 H3-19 Salary的分析
, K+ {* @& V1 S' l5 ?+ K1 ~/ h3-20 Department的分析
; A4 o6 `- o( ^4 I3-21 简单对比分析操作6 P [+ p1 k8 x% P2 U
3-22 可视化-柱状图+ K9 l! _/ _ X% D9 G
3-23 可视化-直方图
9 r5 i) [( ^8 L# \, _7 G3-24 可视化-箱线图" g4 T$ K" v% H, j
3-25 可视化-折线图
+ j5 w0 g- `0 e& t( i6 {; r$ i3-26 可视化-饼图
, `( a4 ]. c* D3 C+ R- h+ N3-27 本章小结/ d! o8 P, e& P/ a4 S
7 [( |* _* H1 e. Y! j6 S7 X5 s第4章 多因子探索分析 g6 o. |% c* T, h" k) A; _
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。...- |' H( D2 Y. @8 y# t' z1 ^% f
4-1 假设检验
6 t" q* j7 y) R. Y# d/ M" }2 T4-2 卡方检验
% @' W6 |" W( r7 S. c* [+ [# Y4-3 方差检验" F; [9 C/ R- Z
4-4 相关系数1 k3 }8 G; y% K) n1 C) H
4-5 线性回归, X {) j$ d# ?/ ^/ A6 F* q: y5 y
4-6 主成分分析
/ f" J- i/ y: B8 J" l4 n- X" P$ B& L+ C4-7 编码实现
6 T1 K. W, R, k, y) Y, ~4-8 交叉分析方法与实现
7 z6 \4 m0 N( o& D8 K/ D: h4-9 分组分析方法与实现
2 q r4 W0 O+ {$ W) w! p4-10 相关分析与实现2 p" p' I7 G+ m2 {) i% e/ s
4-11 因子分析与实现+ j3 r$ M7 _1 z* g+ j4 _: w
4-12 本章小结1 q1 u7 `/ x- N+ f) r" d
" R: v+ s b. t0 r. `
第5章 预处理理论
3 Q5 j# q" J: P) [0 [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。...: d: r& O+ J0 ?9 B9 }% ]6 B. a
5-1 特征工程概述
; k Z, R3 e+ `+ ^! w5-2 数据样本采集/ m' c) T) K/ L0 h
5-3 异常值处理3 X1 A' ?% Q2 o! t- i& r4 h9 [
5-4 标注/ |, D- o9 B9 v3 `7 P& ~
5-5 特征选择8 z5 W" Q/ H/ X) J
5-6 特征变换-对指化$ l3 ^( i, B; s0 D6 ^+ x0 o
5-7 特征变换-离散化2 W2 _2 |/ a( d! m5 }
5-8 特征变换-归一化与标准化% E* v4 `# j6 o
5-9 特征变换-数值化
+ \) R. Y1 Z2 Z! l* L5-10 特征变换-正规化
5 l3 E- h y# p4 m5-11 特征降维-LDA; i+ a$ O# Z F3 Y
5-12 特征衍生
9 [9 k- K+ k9 }1 T/ [5-13 HR表的特征预处理-1
6 u) i: x, w5 s3 K6 `5-14 HR表的特征预处理-28 d9 O6 s4 x- d. ? _% Q& h3 @
5-15 本章小结5 k4 \: g1 c1 w1 D" n3 \0 N7 k
/ |/ ?$ o/ O& x+ b$ K" q
第6章 挖掘建模
& A0 z- \/ j* d, b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、... r1 O4 t2 I, e; c* [
6-1 机器学习与数据建模( [6 \. K2 \( S4 N7 l
6-2 训练集、验证集、测试集
) ~4 G$ R4 g. i, y, n) h E6-3 分类-KNN 试看5 r# t' d' }6 @5 U: X- p
6-4 分类-朴素贝叶斯 试看
& H* x) l' l3 S C2 p4 T6-5 分类-决策树
+ e; e; J% E+ s7 T6-6 分类-支持向量机
% S& R7 _$ B5 ~4 {4 }6-7 分类-集成-随机森林
, _7 ^. O# W- V+ `1 C6-8 分类-集成-Adaboost
5 E* r- G# n' M! Y6-9 回归-线性回归+ U6 h' E5 t9 }$ G- Z, Q
6-10 回归-分类-逻辑回归9 T1 A+ s8 w5 e. k
6-11 回归-分类-人工神经网络-1
% Y2 r' v$ R/ w! ^( L6 E8 K6-12 回归-分类-人工神经网络-2& j" C7 t( u, ?' x9 z+ g. r
6-13 回归-回归树与提升树+ E- n3 M9 t7 g k& ~2 |
6-14 聚类-Kmeans-1' M! u( L* V8 `: f
6-15 聚类-Kmeans-2: Y% W! T7 G: l3 o7 l$ j8 `
6-16 聚类-DBSCAN
1 G/ R+ I( b' p; o% q6-17 聚类-层次聚类/ K4 [% U% ~' z* C
6-18 聚类-图分裂, v4 [* b9 ?% w0 H" G1 j7 U) j3 R
6-19 关联-关联规则-1% ^# ^0 G3 l" q* S/ z5 j6 y
6-20 关联-关联规则-2( F8 p7 j7 |2 M; _' w9 j, a
6-21 半监督-标签传播算法- }: W K7 u) p# |6 x
6-22 本章小结
3 [! T" O9 v# O8 J4 t
/ c& L, x q% x第7章 模型评估 m1 L, o, \1 c4 L" W
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。...; R/ R4 E9 G+ v( Y! }
7-1 分类评估-混淆矩阵" p8 n ?% A- O8 T3 t
7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图
! h+ D* `$ u) N: t3 A7-3 回归评估7 p- A% e* @4 N% {- v) q
7-4 非监督评估
4 t/ l Q7 |8 _2 R. z8 N& J: M6 N( [
第8章 总结与展望
4 i+ S$ ^# O6 y5 Y0 ^; [2 }4 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。
. {, L& s9 x* S8-1 课程回顾与多角度看数据分析3 @9 A- `& i/ l- r6 m4 g$ P7 f
8-2 大数据与学习这门课后还能干什么？.mp4* t2 M" j$ _( d7 z: ?
; V7 g/ H( k3 C7 O; t1 H$ v3 `〖下载地址〗$ L% @" {/ \& B1 W9 H
( i0 Z- @7 T W0 r$ {0 ^* ^$ x6 g; }) e5 |2 [: t. o6 }
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