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. @" w$ e% K. G) Y k( l3 e〖课程介绍〗" a) V2 D6 R% R* g/ z* ?
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!3 B; |" `. ]) b5 o% u4 n/ }0 _) f
* F$ a' z0 p. e/ L3 u% i% }
〖课程目录〗& {+ u, ?6 @" y1 i' ? H8 N
第1章 课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】
$ `) m. g" g t, \; J5 \6 B% h3 s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。...
) G" x6 C, _/ F2 J9 j4 _4 C" n1-1 课前必读（不看会错过一个亿）
# W: [8 }2 f) ]" ~6 L7 a7 M2 i1-2 课程导学 试看# S I. [" {1 Z8 u" z4 @$ ]
1-3 数据分析概述) `6 ?* w# u" Z) _5 @! q
u: O( s) g2 X: O8 i, p# ?第2章 数据获取' p6 |' ^3 K5 B4 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。7 Q# s$ C; y9 Z3 ~* T
2-1 数据仓库
) b' A5 R8 {9 A+ Z9 w/ O2-2 监测与抓取
: u' E. f8 w# t/ z2-3 填写、埋点、日志、计算& v. o& A4 i5 s4 }6 g* U
2-4 数据学习网站1 {8 ]' q' \" ~5 B6 l% S$ U$ k( S
/ n* Y/ a) R2 b# ?3 z! n+ a
第3章 单因子探索分析与数据可视化4 P/ y r& C( v8 H3 C v
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。...& X% b* j/ b5 \# c
3-1 数据案例介绍; m4 p1 S/ B$ i3 l. ^
3-2 集中趋势,离中趋势
7 ]7 m$ T& ]1 A1 q3-3 数据分布--偏态与峰度+ d! ]0 s, q: J1 q9 X9 _
3-4 抽样理论6 v$ D& M3 \& h( o- s+ C
3-5 编码实现（基于python2.7）
( G3 m: i+ a/ ?" P" B1 X4 n& d3-6 数据分类
! v+ h* W: O3 T0 s2 ]$ ]- [3-7 异常值分析$ `' _. b$ q3 L& h- _
3-8 对比分析# V! p9 m! n/ S" A, H, b
3-9 结构分析
. G1 d$ Y& c8 T) g v4 ]( `: }- A3-10 分布分析: X: R: y5 h- h6 M" ?2 \( y
3-11 Satisfaction Level的分析5 b- w, R& w0 g, R* {
3-12 LastEvaluation的分析
. A. I1 e( p- B8 B3-13 NumberProject的分析5 ?, y. q: ?! O! q
3-14 AverageMonthlyHours的分析
, k4 S# _6 W! S, f" @& `3-15 TimeSpendCompany的分析! S, t( y$ H5 ]; K
3-16 WorkAccident的分析. t0 d! s" o) s/ F7 q
3-17 Left的分析1 c2 b4 L: R. W4 u7 J) |0 o1 q
3-18 PromotionLast5Years的分析: w |! b; v. j3 K4 ?
3-19 Salary的分析
/ l" |6 N$ C$ l1 [3 J1 ]/ r3-20 Department的分析) ^1 {, c. p. }
3-21 简单对比分析操作& v3 G5 ]& O/ c% j- t
3-22 可视化-柱状图) \' |- Z3 l+ Q! ^! z' k
3-23 可视化-直方图
2 o9 y, g$ ^% ?5 J3-24 可视化-箱线图
1 x. b2 W, C! ^) T( `+ q8 y w3-25 可视化-折线图# i# [" @1 W0 e5 l: H5 b/ F
3-26 可视化-饼图
" V& I* O5 p/ p3-27 本章小结7 g. f- k5 z' ]/ {! T0 |
- a0 g K" J+ N2 y3 P5 ?第4章 多因子探索分析
' U' {0 P7 R2 S0 X0 u' S* m' S& w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。...
7 A* Z+ d& \/ }5 }# d- G4-1 假设检验
- \/ M1 n+ J- f2 l4-2 卡方检验* r0 C$ |4 [" c8 n7 K
4-3 方差检验/ t2 y6 C! F2 Z2 v4 d$ E5 e. k$ U7 ?
4-4 相关系数
( D0 G4 H0 J. y; y) l( z4-5 线性回归
S- N Z% L8 i9 { u6 i. I) Z4-6 主成分分析
; a5 w: X. n6 j, h3 G4 k5 U3 {4-7 编码实现. Q& X" }6 j) s
4-8 交叉分析方法与实现
; s3 `; Y5 w# V- Z1 _6 J4-9 分组分析方法与实现
+ r' a' ]" E+ M. X$ @+ A2 E4-10 相关分析与实现
9 [( X& G! {7 C/ l. R0 e5 k Y4 K1 @4-11 因子分析与实现
7 K- \* p. R7 T" S% _4-12 本章小结
6 ]! O2 O ?) V/ i2 G) q" T' I" K4 J9 l; _3 V9 e
第5章 预处理理论3 l# }! z5 G2 R- n1 ?0 S7 B: D
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 n4 X! v$ r; v
5-1 特征工程概述
# h: i C% \7 g! [4 w5-2 数据样本采集 A' F8 p2 Y& U
5-3 异常值处理( n% }8 ^9 h( w6 `2 B; q
5-4 标注9 v+ f- C, U8 E: @0 u( X6 C7 U0 ~! F
5-5 特征选择
$ W) j+ J+ _, o5 |: B5-6 特征变换-对指化
4 m, S, I( Q' z* J& w, L5-7 特征变换-离散化
: P1 H2 r) {. u: o m5-8 特征变换-归一化与标准化- U1 Z' K& A9 f& u x. P, S! I, n
5-9 特征变换-数值化" g( W, e. ?: Q# m/ G, p) Y& Q& V5 i
5-10 特征变换-正规化
K, y! b& X/ ?% b( h5-11 特征降维-LDA, _& z3 t# u' N; D
5-12 特征衍生" G, ~0 C+ g) y
5-13 HR表的特征预处理-1% `9 n: H7 A7 ?! f
5-14 HR表的特征预处理-2
' x1 b7 J" [* u1 M& @: c. m5-15 本章小结8 i( ^* B$ c) K4 D
" A$ _# @. e; w _7 z% K5 L, [第6章 挖掘建模# e; d; W H: o/ N
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 D2 X5 V: Z+ k7 c
6-1 机器学习与数据建模1 V' G$ W* y; Z9 x
6-2 训练集、验证集、测试集
0 E+ _2 Q, A% a# L+ W. a: j6-3 分类-KNN 试看
K/ L9 I& x5 o$ z) h$ M, V6-4 分类-朴素贝叶斯 试看
+ h- C: r3 N: k* M* m6-5 分类-决策树5 H4 [& m5 p0 b" V- k! {
6-6 分类-支持向量机
9 `6 P6 D& F4 S6-7 分类-集成-随机森林
4 }: |1 T4 o$ S% p$ u6-8 分类-集成-Adaboost
& f6 L' K+ E6 j) w6-9 回归-线性回归 R5 d) Y. @' f7 m. X% L+ C+ B2 n8 [
6-10 回归-分类-逻辑回归& P: `! L4 @ [
6-11 回归-分类-人工神经网络-1, Q* k- p* F+ Z' ~; p
6-12 回归-分类-人工神经网络-25 l8 o7 i5 S9 }0 d: t
6-13 回归-回归树与提升树
$ Q/ r9 j; E% a1 F9 D6-14 聚类-Kmeans-1
% F7 w0 [: T5 h. }. M; Z6-15 聚类-Kmeans-2
1 B$ `' N& q# Q0 ?" n6-16 聚类-DBSCAN/ H+ a- N, L$ }3 i. N: g/ Z
6-17 聚类-层次聚类 Q" q) M$ ^: {7 P7 m% k2 l
6-18 聚类-图分裂* x, x2 X$ b% ]* ]% l3 _& g4 c
6-19 关联-关联规则-1
* E7 P7 R. e! x6 z, V; k6 y6-20 关联-关联规则-22 T6 E1 O1 R' D8 Q
6-21 半监督-标签传播算法
2 V7 U6 h" P$ Z" w1 ^6-22 本章小结
/ v; q [. G& R0 l+ z9 p; H8 r/ K2 b' `3 ^7 P* |8 t0 c
第7章 模型评估
; U* e1 \+ w, A, q8 h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。...
$ g. E1 @/ E$ M/ c7-1 分类评估-混淆矩阵$ L6 v: n- d; M+ p7 j* [
7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图
: l+ F( R- s4 v2 t7-3 回归评估
( J. q# A! R: v' v" E" Z# X1 E7-4 非监督评估
9 U' m1 T8 }' p( f, e
! o( H ~, t. ~/ ]第8章 总结与展望
2 [: M, X) d0 a+ l* \+ F* r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。
4 u/ S V4 ?& c9 E8-1 课程回顾与多角度看数据分析
& Y; i4 a9 M d4 f) U( }8-2 大数据与学习这门课后还能干什么？.mp4
$ N1 `6 q2 N @# Y) X( s: L, e& v/ @( ]9 I5 H. ]# n
〖下载地址〗
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