5 D C% o: c! K6 }0 `" W! {; q8 X
: s0 ` P% A9 F" g+ ]% O9 A6 u〖课程介绍〗
/ d3 M' q1 w, z' s9 h: o5 h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!
7 |' ^9 I2 ]3 A7 R0 o( O. R: g7 K6 q8 R! S; e8 f, @5 ~5 R
〖课程目录〗
/ I0 s' d: j1 Q" Q第1章 课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】
: w l6 m/ b3 O/ r: r# y0 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。...
0 H* H9 }+ H! q. q' ^! _5 n$ m4 F1-1 课前必读（不看会错过一个亿）
' ?% s, F% d4 r+ Q4 a1-2 课程导学 试看1 Y: C- T' n2 B! b2 o
1-3 数据分析概述
- U& `; Z' @8 p/ R3 F4 k
/ n' d8 ], l& [/ `: h第2章 数据获取
' z' I4 `1 F% m5 z/ J$ [, j% W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。
" d/ [' }9 l; i% z( E' L2-1 数据仓库
3 R& ?: r9 D. R3 _8 p1 b0 J: [2-2 监测与抓取! J2 r5 V% M* v
2-3 填写、埋点、日志、计算5 Q3 I; K4 i$ ~! d' _+ D" a
2-4 数据学习网站
4 J1 G" K2 T( p# k# s: T8 Z/ B- k9 {6 U/ |
第3章 单因子探索分析与数据可视化5 l9 a5 |$ n2 q: F0 B- _
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。...
( r7 z$ x8 H- [( x' h9 Y3-1 数据案例介绍$ w# [6 C0 D7 p8 H8 {2 r a
3-2 集中趋势,离中趋势 F0 E( J, r* ~$ ?4 P8 q* z- R. O
3-3 数据分布--偏态与峰度0 x, j; @( A' O, t) R: v" f
3-4 抽样理论, j C" {" m$ Z" Y# K3 F& x# K
3-5 编码实现（基于python2.7）
" L9 h. l" e; }4 \: d, J3-6 数据分类
; b, v$ s( b) a) P2 W0 W% E3-7 异常值分析+ Z' Z/ u8 E' [! t; d: ^
3-8 对比分析
5 c/ D$ I' {& h% J7 D4 ~7 U0 J( L3-9 结构分析
0 J4 T' ]) t" P1 E3-10 分布分析
9 {. { ?/ C* D7 G3-11 Satisfaction Level的分析0 s9 K2 K" R' W( c* s: a: T# g, l7 k# ?
3-12 LastEvaluation的分析) K% d1 Y! p" F# F7 E- m9 G$ K
3-13 NumberProject的分析3 P: Y- j7 u, M/ k D, A$ A
3-14 AverageMonthlyHours的分析3 v, w+ _3 X8 ^6 |
3-15 TimeSpendCompany的分析& N/ A$ j) U( X! E1 ?" p
3-16 WorkAccident的分析8 [' t7 b* }; W, I- }
3-17 Left的分析
2 q7 x" T+ C4 j3-18 PromotionLast5Years的分析
( l' [+ y, p$ @% F! y% t- }3-19 Salary的分析" F6 ~9 s3 ]8 Z c/ j* E* _; T
3-20 Department的分析
( j; c+ n8 R' u( C/ i& b E3-21 简单对比分析操作
% W. l* P: {* Y4 k3-22 可视化-柱状图& k. y8 p# R# H) J9 v5 |# f
3-23 可视化-直方图
, Y2 t4 w- ?0 G" V3-24 可视化-箱线图
$ z3 a+ j8 o6 @8 }, J3-25 可视化-折线图# Q2 r* q# r8 a. z$ U
3-26 可视化-饼图$ V1 E, ~6 M; m% }* Y3 h
3-27 本章小结( _# _' B1 Q% |! z: m
3 F, [1 p2 K) u$ ~) }/ v第4章 多因子探索分析/ l3 C Y- w& h6 ^& f
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。...
) e+ B f& a6 z$ b4-1 假设检验
: Q; W3 K7 {+ M8 m5 g4-2 卡方检验9 a! G+ l0 y0 V' O* j
4-3 方差检验$ @4 M3 q" ^4 B7 k+ w7 m
4-4 相关系数
4 }/ I8 B+ j9 }7 e1 g: g1 Q4-5 线性回归' z8 s1 \) [9 U( O
4-6 主成分分析( N" p4 `3 t* P9 l; p% a2 S
4-7 编码实现' M& l7 x. b# j1 e
4-8 交叉分析方法与实现- \4 C8 x m) I3 F( I0 `$ q- p
4-9 分组分析方法与实现
; p" y* [; k0 d0 A2 e* A4-10 相关分析与实现! E c M$ v* Z6 U0 J! K* F' f O
4-11 因子分析与实现9 ?; x* z! ^' p& B2 m7 J; X1 ?
4-12 本章小结
$ ]% C, Z* w. _9 e( {4 k
* }' A8 O. d* s第5章 预处理理论
' m) s. C; I3 [* ^+ x9 J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。.... I% `1 E, \/ T# n3 j% j5 g6 B
5-1 特征工程概述
1 r) U2 W: ?8 \) _4 V8 C5-2 数据样本采集6 U! e8 e6 i) }- R8 X( i
5-3 异常值处理9 N0 h4 @7 s( j/ i1 ~' K6 c
5-4 标注
. K+ q7 T N3 @, l3 V% A) D* S5-5 特征选择
* Q) t6 F. n6 R( r( _4 J8 U1 x5-6 特征变换-对指化; [' G9 T" b" H: W7 s! \2 t$ s% k
5-7 特征变换-离散化
5 o8 K' G4 m+ X8 Q! M5-8 特征变换-归一化与标准化' b5 l0 ~* d6 Z! K% t) G% I; h# @
5-9 特征变换-数值化
# q) D1 v$ \' g6 h0 x0 k1 e; e5-10 特征变换-正规化8 A* C% v2 ]' d! T5 T
5-11 特征降维-LDA1 \6 q" M- K' K* V2 V
5-12 特征衍生
6 r5 G% e* A0 f6 m8 I. c5 n( B6 [5-13 HR表的特征预处理-14 g0 g( ?4 X% N c, A
5-14 HR表的特征预处理-2- Y* L! ]* o6 [* }, m" r5 U
5-15 本章小结
" P" ^( k! m2 D; V T9 u3 l1 h/ e
0 d9 H$ _4 e7 y9 `% {第6章 挖掘建模
' ?8 P5 K' O- z8 ~: V$ w+ b" z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、... }* F- ], f% o: l2 ~: `4 I- ]
6-1 机器学习与数据建模% Q9 |( b2 Y) l! o" e- Y
6-2 训练集、验证集、测试集
3 S8 ]0 m! `2 E6 m! u1 x6-3 分类-KNN 试看
7 ]5 \' o/ a( C7 ^: y* m6-4 分类-朴素贝叶斯 试看
- p, l5 R; f/ Z6-5 分类-决策树) } f& z0 X2 S& E
6-6 分类-支持向量机8 M- s- v R( V \7 k, t
6-7 分类-集成-随机森林
1 i5 S+ G) K+ \. V3 }5 G- b& D6-8 分类-集成-Adaboost$ q) r" w6 x! L- l% R, K
6-9 回归-线性回归
/ F8 z8 c7 X% C% q8 ]6-10 回归-分类-逻辑回归
% G4 D& T) b$ k* Q; w9 r% L' l6-11 回归-分类-人工神经网络-1) g8 s5 X6 {- G
6-12 回归-分类-人工神经网络-2
* r/ p* A# A- C9 e+ B6-13 回归-回归树与提升树
( A) H! ]+ T* b# D9 \2 _6 z4 Z6-14 聚类-Kmeans-1
' g( b7 q) A( J7 B6-15 聚类-Kmeans-2
0 L- ~3 a2 {% C3 E7 l* z' S/ L6-16 聚类-DBSCAN
/ a, \' H c& M4 h1 e6-17 聚类-层次聚类
8 V7 @9 e a0 s+ ^- F3 R6-18 聚类-图分裂! }) g( N& e: y3 P* @$ I
6-19 关联-关联规则-18 o5 G7 L$ p- n) C4 I
6-20 关联-关联规则-2' p6 h& Z% m* x: F% t
6-21 半监督-标签传播算法! j0 T, u0 `* }, v4 h
6-22 本章小结8 f9 u+ Z) D5 I* J
5 t1 d1 X6 v6 A- ]
第7章 模型评估' s H/ D0 _; y3 r' K" C) {9 p
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。...
+ U+ [ \. M* p9 I0 R# h+ D1 d7-1 分类评估-混淆矩阵0 t; L1 T+ P/ ]0 |' f0 V1 U
7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图
+ b+ c- j' k# F- u* \" z j9 `/ h$ @+ t7-3 回归评估) ~+ l3 B# Z4 F- C
7-4 非监督评估+ t! w5 m" n0 W4 p8 B8 k' z. D
3 F, t7 |8 c3 J: }% C8 c
第8章 总结与展望
& N, ]# v- _' D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 y) \9 M# p! M% \ n- G
8-1 课程回顾与多角度看数据分析
+ n% `# p1 o; z& p. f8-2 大数据与学习这门课后还能干什么？.mp4
; e/ p/ r4 s* M( k: W5 L+ s$ i( P
8 w6 @, C8 x$ z' f6 ~/ W〖下载地址〗
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7 z$ i4 b X! A& T8 {) b& ?
$ D" }1 Q$ c7 ?: J! ?----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------9 R% S0 L x* h4 }
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$ q7 [$ |, f$ ]0 z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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