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0 f D' E) @5 d- W0 n; L〖课程介绍〗
+ }2 C) `' K$ \1 d( d. c. ^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!
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7 `) z& t* G B0 N〖课程目录〗
3 f% T- z" m8 @, v! m第1章 课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】
( {5 j. {. y: D0 P7 N. R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。...
/ A- @7 }2 D7 h+ V+ a1-1 课前必读（不看会错过一个亿）% T3 n/ x; J" K; s+ l
1-2 课程导学 试看: r& v# f- A$ a: F+ `
1-3 数据分析概述$ j8 _1 d" |" {% I8 {' A/ n
8 r- R" p5 r( @2 `3 I7 j! i
第2章 数据获取+ V6 B! ]; i# f K# y
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。* o( i3 p4 L# c& | d
2-1 数据仓库. y0 I7 l# s' B. ?* E D8 G0 }
2-2 监测与抓取; Z: H: R. G# Z7 L
2-3 填写、埋点、日志、计算
[8 m- E- \4 e# b2-4 数据学习网站0 S3 J) s2 B# W0 ~) ]
" D$ }+ }* O* K: a$ r; l/ E0 o第3章 单因子探索分析与数据可视化
3 T9 w# Q$ l# s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。...5 s/ D; ^ K! h0 C. b2 k& H+ @
3-1 数据案例介绍
7 s. D6 B4 x2 Y- V; @6 i3-2 集中趋势,离中趋势6 `, }, a v4 P
3-3 数据分布--偏态与峰度% r; `/ ]8 `# |
3-4 抽样理论
: r0 q# V: B p+ ~) S! P3-5 编码实现（基于python2.7）
" Z* E; w; t0 D" t+ M3-6 数据分类9 d/ a! }! z2 v$ ]5 U" W0 n5 U
3-7 异常值分析
0 q2 \& r. L# X1 ~ B3-8 对比分析; q" O9 B4 b* a8 i. T0 ^
3-9 结构分析
0 Q4 \" G3 O" a" ^: c3-10 分布分析
( a; n: r3 B4 e7 ]: ^+ B5 a* _, t3-11 Satisfaction Level的分析
/ N% S& j7 J& w, w) q- n3-12 LastEvaluation的分析
' B% R. U0 f* `, u! F: a/ y3-13 NumberProject的分析
% H! U) s: a& s6 g4 ?7 A4 X) t8 ~3-14 AverageMonthlyHours的分析
( C R$ R. z/ Z8 U N; l' B3 K3-15 TimeSpendCompany的分析
4 s7 \5 A; l. S4 b, M! W3-16 WorkAccident的分析+ q& g1 |8 ~: v) ?; Y4 e8 `3 c
3-17 Left的分析
* @' o6 v ^- b; u; w3-18 PromotionLast5Years的分析7 g+ g' D' E t: ?. c% b
3-19 Salary的分析
8 y7 f. Q* {7 n8 S' G3-20 Department的分析
2 c, Y7 i) V4 s4 Z8 S3-21 简单对比分析操作! T. A: _: K: X
3-22 可视化-柱状图
5 v5 C' n- X; a) e F' B3-23 可视化-直方图. j& Y1 L4 }, U: h1 Q% j6 |$ `
3-24 可视化-箱线图6 _+ t) ? s, \# \7 J
3-25 可视化-折线图" w# Y( H4 h5 Q* E
3-26 可视化-饼图
2 J+ T, C0 d' w3-27 本章小结# E7 M# U$ g' U; m
7 `( [5 L( L/ P0 p1 y第4章 多因子探索分析
+ o" H4 P8 N. u i5 U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。...
& D* w j. Y. V# f4-1 假设检验; p# U! u4 v; o2 q
4-2 卡方检验" i7 |6 @6 h: M" h- ^( U
4-3 方差检验. g! T! c* D( G7 S& @
4-4 相关系数
7 h. \% k, ^, M$ f; Z7 k4-5 线性回归4 b W( j2 `, k5 r: q
4-6 主成分分析
N% Z# r+ k) Y4 w1 a4-7 编码实现! t3 j8 n' U G! W- Y; y
4-8 交叉分析方法与实现8 R. V, N1 P" U0 x9 h/ ^
4-9 分组分析方法与实现# F/ s; u2 L- @ {: T
4-10 相关分析与实现) L& t w. M( i& w+ q4 F: i
4-11 因子分析与实现
- Z4 x0 {+ l( z& n& w- N! m* b' e4-12 本章小结* e( N/ x2 q! J
) ?& Y6 Y7 z8 B' o) a: {
第5章 预处理理论
9 O% ^2 b! |5 m% Q5 @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。...+ j7 K( {/ F9 h/ b: L
5-1 特征工程概述
# i2 L) h% S' w/ |5-2 数据样本采集
; b# I& K9 Z; C) o6 a5-3 异常值处理 p! R. a6 I& F9 u. ^
5-4 标注6 R& a# D! L# r
5-5 特征选择) w+ ^( w* D' [& F
5-6 特征变换-对指化
* E v& t! d- ^( j3 C2 E6 R5-7 特征变换-离散化0 a6 Q/ |* U& L- F4 N: J
5-8 特征变换-归一化与标准化
& @1 ^, ] o1 J5 }5-9 特征变换-数值化
8 P$ l3 B$ N- m5-10 特征变换-正规化' b8 o0 v/ I) b! [3 C! T2 x
5-11 特征降维-LDA
7 M- g7 J* w# N5 o' G5-12 特征衍生
; T F* [. j4 r6 R6 U5-13 HR表的特征预处理-19 `& q/ z: c: B3 C& \; Y2 q
5-14 HR表的特征预处理-2
+ `9 y3 ]# d2 @: x9 R5-15 本章小结8 j8 q( d/ L4 h( u; ^- z8 J
5 \1 l6 X7 T8 v4 p7 ^5 F) L
第6章 挖掘建模2 A0 ^1 K" C- K
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、...+ |- d5 {8 q# l$ L0 k! P& q
6-1 机器学习与数据建模& ]! n5 Y P3 h& p" [" V
6-2 训练集、验证集、测试集
( w+ e9 _' z" {- O6-3 分类-KNN 试看( _2 e8 n7 \, m( C
6-4 分类-朴素贝叶斯 试看
( M7 G6 M1 I2 P8 [ y6-5 分类-决策树
! `% O- L$ n+ ~! Q6-6 分类-支持向量机
; n& ` `+ H) `6 I6-7 分类-集成-随机森林
, C8 [* K. Q& L4 n2 e2 S6-8 分类-集成-Adaboost1 [- T3 ]/ ~0 p4 b$ t
6-9 回归-线性回归
. ~- e; E# }! K4 n9 w6-10 回归-分类-逻辑回归
" g: w+ [/ ^- v6-11 回归-分类-人工神经网络-10 \7 j0 C/ d3 j" z4 ~( i& @' A
6-12 回归-分类-人工神经网络-2: r5 v; c5 e8 n! ]
6-13 回归-回归树与提升树
7 H7 h3 Q" E- L/ c z. J! n6-14 聚类-Kmeans-1) \- E. D* g# s' m" Z4 E0 ?
6-15 聚类-Kmeans-2) {5 A {9 }! p
6-16 聚类-DBSCAN% m5 H8 s& Z) p, |! S1 \/ V
6-17 聚类-层次聚类
/ a+ ^$ q V3 X( x7 B4 p- a6-18 聚类-图分裂. \/ x8 Y+ K1 }3 d4 y- j1 _
6-19 关联-关联规则-18 Q7 p/ R9 p3 `6 g- @9 }
6-20 关联-关联规则-2* A/ B2 v3 V/ ^, y& _
6-21 半监督-标签传播算法
, v! B# l8 K: Y- @. A6-22 本章小结
$ e3 b+ }$ A {' [: |# F
! ]9 H& `7 O" e& a! s5 y* [) s$ s$ J第7章 模型评估2 T# w& _) O. E& I
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。...
7 `. l; v- |9 |7-1 分类评估-混淆矩阵" ~! ^1 I# z7 z `! W3 C9 K
7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图
! X0 `& A# L0 p( m$ A% P7-3 回归评估
* U( t" e( @, O5 X7-4 非监督评估
9 H% R/ e- O3 C: y8 ?& H8 C: e
& n8 j. S7 B) Y: ]! `第8章 总结与展望2 \5 Y l( j8 ^+ R2 Y1 }( s. r- O
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。
! z9 @( P4 x/ ?3 J& T% L3 e2 w& O" h8-1 课程回顾与多角度看数据分析
* y+ Z: g2 i: @ j( N* Y8-2 大数据与学习这门课后还能干什么？.mp4: q6 Z5 a- o3 ~/ r1 E0 b
: ^: K% ?9 K& e9 i〖下载地址〗
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7 S- r1 Q, e) M% L. B$ ~----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------* p: f/ E! v9 @- N
# q8 |6 w% `: O! j1 I8 R. H; k1 e〖下载地址失效反馈〗6 O. M0 s4 L& d* q9 L; D% [- W
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
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