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7 g: S* h; C0 k- m% n" n3 C7 O$ S〖课程介绍〗
5 \8 J+ Q0 ^2 E& F, ]1 O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 V C0 }2 Z% ~, v9 P3 s! ~; l2 M/ g
〖课程目录〗" } w1 ~5 R# e4 l1 \ o+ Q+ q
第1章 课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】
. v7 ]) M" h- Z9 C u; D( p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。...3 f( L* N& f) X3 O, B
1-1 课前必读（不看会错过一个亿）% r; K, k; `9 i2 E
1-2 课程导学 试看
) \) s j! O/ |; T0 o' _1-3 数据分析概述
+ g( J4 k6 o7 h6 l8 S( i! Z1 Z
: j) X( W; M- c: |第2章 数据获取; l% T1 g5 j, d2 E g 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。
( p& i; z: x' v( a* |: ?2-1 数据仓库' h. P& k3 a- l+ P6 {& x
2-2 监测与抓取
0 `* r" K3 x0 i9 N# u T2 e" S& x6 C2-3 填写、埋点、日志、计算1 U8 H5 a4 U# h; n e2 h& K
2-4 数据学习网站; h+ }5 L0 P& h
: `7 C3 E% F* T; ~
第3章 单因子探索分析与数据可视化/ Q4 I, _9 p5 C3 L2 i7 d3 \
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。...
! D1 }' v4 z7 P$ ^/ h' g6 v3-1 数据案例介绍
" B* Q7 a' \ S5 z8 i3-2 集中趋势,离中趋势
# `& r& j% C% P$ V/ }3-3 数据分布--偏态与峰度
9 v4 D ]* G7 ]- \/ o; ]9 o3-4 抽样理论
3 H! ^) w( l: D" ]( }% |" e3-5 编码实现（基于python2.7）
# e6 l+ [' t( A6 l1 e- e3-6 数据分类
: q: S" D; y, X/ ]# H6 M. L0 g/ N: o3-7 异常值分析: S$ }$ c! n4 I* c; R4 u4 v, Q* k+ |
3-8 对比分析
( a; N- E2 S# b: o. M$ Y3-9 结构分析
+ D5 ~1 q% @) B4 z$ w$ ^" H9 d" M3-10 分布分析
0 u) R* z) }6 U& b% j" ^3-11 Satisfaction Level的分析
2 F1 I9 m7 x& {8 {* Z' c3-12 LastEvaluation的分析
- _7 x5 }! C4 l6 F; B# D3-13 NumberProject的分析3 K1 w1 v, g1 F. h$ m
3-14 AverageMonthlyHours的分析
* } K( M0 [3 ^( H: U. W) m5 r3-15 TimeSpendCompany的分析
?6 _7 j9 b9 q4 e5 ~0 L6 p) t3-16 WorkAccident的分析& L& @0 E& r8 h: ~
3-17 Left的分析7 L8 |, o7 a) K% b$ |) _ J$ b4 A0 b
3-18 PromotionLast5Years的分析
0 b( F& c; v9 T! _- j1 `3-19 Salary的分析
* D& U; u x/ Z/ F/ d3-20 Department的分析8 w' R, r, d. J6 Q
3-21 简单对比分析操作
5 K# U* `& u) [0 h; K2 x3-22 可视化-柱状图
6 x( |; Z7 y" q- b9 L3-23 可视化-直方图
- } _" L! r# c/ U8 _+ A/ w) y0 g2 R3-24 可视化-箱线图" V6 |1 U2 V- g' |
3-25 可视化-折线图
! [6 E; {& `$ O& y: x3-26 可视化-饼图5 I4 G" J z; }
3-27 本章小结
: f& Z- v) u$ g% ?0 q* d' f! J t7 D7 J1 f! I: E4 U! }5 ?
第4章 多因子探索分析
9 g0 T7 [. B. A& o' Y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。...
" M# j4 B! q' b1 w$ x# W" _4-1 假设检验; C9 r& V. O0 ]5 E- C
4-2 卡方检验
5 K3 ?' v: Q, F4 l4-3 方差检验- j5 L$ s9 b6 J# s. Q* U* D z
4-4 相关系数+ k$ B5 T0 n% p+ r, D
4-5 线性回归; S2 O% g1 J s2 T
4-6 主成分分析. B% h k- f! ^) w
4-7 编码实现
% g7 A5 W) ~0 E# d4-8 交叉分析方法与实现
0 `2 C0 s/ U/ c1 k" }, L7 N4-9 分组分析方法与实现& P7 _2 _& r& @5 U2 Y) x3 W
4-10 相关分析与实现
, {1 ?' h! L, d' P) j8 q4-11 因子分析与实现; G4 e$ J- n. } `0 v+ L0 F7 l6 C' T
4-12 本章小结
" k; p0 v' N( m. E3 p8 m) W D# L
第5章 预处理理论7 {8 L; q2 ]$ O4 ], I$ U
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。...: ?) \1 h' f( \* W8 G3 \/ A% {) _
5-1 特征工程概述6 T# F& N1 L$ J* X# S( s) t2 \
5-2 数据样本采集
8 M( ^) L/ Y. F3 F# [! T( K7 Y# T5-3 异常值处理. j" Q. M8 d, r, | \
5-4 标注" O! ^) Z; ~# g6 e& z& m
5-5 特征选择& o9 {0 u) q0 n/ w% f
5-6 特征变换-对指化5 Q3 D$ b4 I, S2 L
5-7 特征变换-离散化
. r; {5 A4 b/ y9 y$ Y" }, u$ v3 `5-8 特征变换-归一化与标准化
6 {9 c- q+ @! A9 h- f. ^3 i5-9 特征变换-数值化1 Y0 V. s. P0 r6 @- J
5-10 特征变换-正规化
& u0 j( k7 u2 U4 z0 u0 y) W5-11 特征降维-LDA
" ^# \: i |7 R5-12 特征衍生6 U0 \ u3 |4 [9 {6 v
5-13 HR表的特征预处理-1- C6 z5 r+ ?4 z. k1 O
5-14 HR表的特征预处理-2/ \( W% O7 `2 I
5-15 本章小结% S5 @! c7 B$ g; H4 D% p" T
. r( ]+ Q% O# l/ u
第6章 挖掘建模/ J' c7 J. _( x" `2 w1 D5 p
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、...7 r0 R2 T0 g! c% W
6-1 机器学习与数据建模4 v; f" `3 Z, F9 C* \# W
6-2 训练集、验证集、测试集
" t; R$ N( C, p" U% C& G6-3 分类-KNN 试看& B* m& N! f* q2 N' Z! D9 g# j
6-4 分类-朴素贝叶斯 试看
2 `- d8 M/ W2 o6 t; r$ M& y2 L6-5 分类-决策树
* q& I9 l/ c* m2 E6-6 分类-支持向量机% G. q e) B# }6 ^8 K8 I$ D; o( N- u
6-7 分类-集成-随机森林
3 T0 ~% _- v8 H) V6 H3 J* }6-8 分类-集成-Adaboost5 ` [0 P ^* k" A& x" [
6-9 回归-线性回归; w/ E/ C4 n o' _1 j. i3 d' B6 M
6-10 回归-分类-逻辑回归- G9 i" R+ P& \( y
6-11 回归-分类-人工神经网络-1- Z: {2 j7 c+ B9 D$ x# O7 Y
6-12 回归-分类-人工神经网络-2# J5 e( Q% ]0 }9 y+ l% V& a
6-13 回归-回归树与提升树
* i6 C4 ]0 B, b6 t6-14 聚类-Kmeans-1% k/ b s) |7 U
6-15 聚类-Kmeans-2/ A" Z6 j* T' e; R' f8 H) @
6-16 聚类-DBSCAN
2 S- @4 ?9 q8 ?4 v4 p* H0 @" v6-17 聚类-层次聚类 V& p7 j2 v3 ^
6-18 聚类-图分裂& Y, ~$ D* n. p* M5 O T {- H
6-19 关联-关联规则-1
- B+ @4 |/ ^( |) w* {6-20 关联-关联规则-2
' y8 H T( S( O4 I' U9 T6-21 半监督-标签传播算法1 S3 C2 |% a8 x
6-22 本章小结
" ]/ Z' e3 V8 p
. X$ k) Q: m& |3 r2 U( o: q第7章 模型评估
$ I$ p0 I( O5 A x9 |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。...
2 q o# h" F% t6 o, ^7-1 分类评估-混淆矩阵
: T: f( D- V) p6 g7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图6 d: w+ R' p1 P% c2 Y, K
7-3 回归评估, Y- u# o) n' t+ r6 D9 l% q
7-4 非监督评估# T5 @1 B: V+ ?( [) `% q4 L S
{7 _( m" r. R6 G# |
第8章 总结与展望
/ x! Z$ a' A8 d9 K9 r0 v# C* e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。
+ i+ W3 ~; l+ l8-1 课程回顾与多角度看数据分析
, k9 v: d' w6 |2 C8-2 大数据与学习这门课后还能干什么？.mp4* Z$ a) Q$ P4 [6 f; O
0 X( T4 s$ C8 m6 \3 w〖下载地址〗8 p$ m$ X% p7 M: c4 ]; a3 L9 x
/ t+ t3 X' R& _. ]+ l' A
+ ^. }3 D0 }. W; a! u; k) W----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------- d4 q6 E# H5 z; h" I$ f+ z
. v5 q& Q, c! p( r4 z8 y( J5 Z
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, b% J+ q5 d7 D' d$ C+ u- C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) x* Y8 E: K9 o$ @
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