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2 c8 s0 Y$ l2 N# G; n- l) q〖课程介绍〗0 M. @! Z1 L, G
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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% D) d: @+ M: k1 O〖课程目录〗5 L' `4 ?6 V/ k. q6 p2 {
第1章 课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】( Y' l8 V( E1 r; ?' J& o4 ]: `* K5 \
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。...4 [7 O1 P% r' N! g! p
1-1 课前必读（不看会错过一个亿）
/ \. a; |( N6 a, E) O: g1 E8 ?1-2 课程导学 试看: C0 g t- r; C. O0 q( p
1-3 数据分析概述
* w% e+ A0 L6 P1 Q1 w1 j
* h6 x/ Q4 A9 x6 G! O第2章 数据获取 l, e0 Q! O5 |) ^6 c
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。
' I& Q7 R* B& p( \! P( ?1 t2-1 数据仓库
9 J6 \* p: M0 ?/ p; ?9 {) t q' o! b2-2 监测与抓取
# Q8 Y3 n# l1 z; }" T4 y2-3 填写、埋点、日志、计算; `# ~. v/ o9 e
2-4 数据学习网站. `7 \! r3 F8 t2 s9 J
# J3 J0 ~4 i, N0 Y1 q3 S2 y, {第3章 单因子探索分析与数据可视化
* G9 {# W. |( ]1 o! l/ {8 f4 E! p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。...2 f+ h' {* F, o4 C5 }4 ~+ I- Q' ]* F
3-1 数据案例介绍
8 x x8 G- u$ Z0 c3-2 集中趋势,离中趋势; J4 h$ }4 g6 e8 }0 y: N
3-3 数据分布--偏态与峰度% z+ I; D4 b6 N/ z/ f
3-4 抽样理论
9 |* |! a' x8 v1 P3-5 编码实现（基于python2.7）; T) v7 ]# c# \$ v$ S
3-6 数据分类; M F; H& K" l) S+ j: H# f
3-7 异常值分析. t8 L. c( U q, M- J2 \
3-8 对比分析
1 D$ }1 I* J# q( O0 U! y3-9 结构分析5 A, E) u: X ~6 W' X6 K' v
3-10 分布分析, x# N$ A* ~7 u0 U B6 s
3-11 Satisfaction Level的分析1 {, f1 g9 C8 M/ [# A2 u
3-12 LastEvaluation的分析) y. G. d2 A; y& {0 x
3-13 NumberProject的分析
w. ?/ n1 I- {4 ?& @" H9 L3-14 AverageMonthlyHours的分析
j2 s; d0 c/ s/ r3-15 TimeSpendCompany的分析. ~7 k* b& O! y
3-16 WorkAccident的分析; P) T( y- \- U3 t x4 Z
3-17 Left的分析2 I3 k, b9 c. i8 r6 }* Q0 P
3-18 PromotionLast5Years的分析# M: I" y0 ?6 ^( n% i, ?" p
3-19 Salary的分析1 E4 q& }+ u' D* O6 N
3-20 Department的分析$ J! i9 d# }; C5 V: _; G5 q- ^
3-21 简单对比分析操作2 b7 } }1 Y% O( a
3-22 可视化-柱状图
1 V1 i6 }8 Y- |% J3-23 可视化-直方图
" O! p% q+ F1 \8 o: _* i3-24 可视化-箱线图
7 I' W& {7 o: i, J: U2 N/ O% Y4 c3-25 可视化-折线图
; i% P4 f8 W* A% M8 n% \3-26 可视化-饼图9 x* t2 L% q& o- B
3-27 本章小结; |8 t8 N7 P" g
/ s3 O5 K- v/ e% {7 G7 K7 a第4章 多因子探索分析& Q. _$ u* [" K9 K" Y4 j. \
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。...; U, M: B1 T* g* M; n: H6 P. a2 _
4-1 假设检验9 |" f9 x. ^! q; U$ N
4-2 卡方检验
4 S% \- F5 `. o- v, M$ @6 Y8 D% @4-3 方差检验
4 ^3 v+ Y L( k* K& _0 Y4-4 相关系数& z1 q1 z: H, u. b6 L; s
4-5 线性回归
* F& C3 o" q9 V6 ]4-6 主成分分析
+ j. D9 Z& ^( u" m# s3 D7 F4-7 编码实现
# N; Q; I8 H6 D, K2 V% t. ^# B4-8 交叉分析方法与实现, A+ a5 f, A* r' l8 ?: C
4-9 分组分析方法与实现+ Q: f# _/ J1 @; e; R
4-10 相关分析与实现
* |* ~% M Q; o. [9 Y4-11 因子分析与实现
4 D. M# h3 R$ L/ j+ B4-12 本章小结
8 U' J% }' G6 f: n0 T( l- z" G% F4 `. |8 q1 I. U9 E& Y) C0 ~- O* }2 e
第5章 预处理理论
% Z8 p' F2 r+ ~4 r/ p5 t7 K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。...
. N& S4 f( s h- E% x, f, `) C5-1 特征工程概述2 T o6 h* h( U+ O" s: V! I& a5 [' O
5-2 数据样本采集
' P2 U1 [( n, g! g5-3 异常值处理
& @+ o% ^' W+ w- }5-4 标注5 C/ [# D2 J5 h; \5 x" m
5-5 特征选择' W6 R+ N0 P2 m4 T% Y
5-6 特征变换-对指化9 c# v7 [' d" s( F" I# ~6 d
5-7 特征变换-离散化
: }$ a6 V7 c! G+ r' w5-8 特征变换-归一化与标准化/ o8 T o) P6 X' \, S$ `' a% {
5-9 特征变换-数值化+ p, _* v% c, S B& d# t
5-10 特征变换-正规化8 c9 M) ?+ T) B$ Z8 q9 Z0 {
5-11 特征降维-LDA7 B4 N# J9 E( a2 a. _+ d1 e% k, K
5-12 特征衍生
3 l( z. P/ e5 p. ?8 k5-13 HR表的特征预处理-1/ v/ a* L$ ~7 W
5-14 HR表的特征预处理-2
8 b2 `2 L& H8 R5 {5-15 本章小结0 @/ @3 D% H q( |9 @
1 i9 n- u0 u3 w* Q) d P
第6章 挖掘建模
' T/ t9 {* d, X% L* 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、...* r6 x* W" ?! ~' y
6-1 机器学习与数据建模
# {( n v/ D# y+ q$ `0 t6 N, G+ M6-2 训练集、验证集、测试集
& w( x+ Z( U; p1 m6 k$ p$ C+ D6-3 分类-KNN 试看
/ k7 d8 X7 W5 Y2 @, ]3 U6-4 分类-朴素贝叶斯 试看+ T4 w6 {6 F; w8 T1 T
6-5 分类-决策树8 r6 E L! _8 O
6-6 分类-支持向量机
8 |0 ]2 }3 P8 G3 \6-7 分类-集成-随机森林8 a" J( v% w p- V' T
6-8 分类-集成-Adaboost+ R, ~( b' ^7 v. J1 s+ j( t3 I
6-9 回归-线性回归. d: j7 I. R- I4 t$ u
6-10 回归-分类-逻辑回归
# K$ j t- r$ r5 W1 N5 j6-11 回归-分类-人工神经网络-10 t) L2 w, N) \0 R# |( c, u
6-12 回归-分类-人工神经网络-2
K) a/ P3 D$ q: y# A* Z6-13 回归-回归树与提升树7 g# e% _5 m. l/ r `' |
6-14 聚类-Kmeans-1- K3 ], a. ]" A9 V) F5 f. ]/ ~- `
6-15 聚类-Kmeans-28 U/ \1 m! V* P9 ]' O7 v4 ^
6-16 聚类-DBSCAN) {) o2 V7 p3 ]$ N
6-17 聚类-层次聚类
3 Y( Y& m% K* ^- a4 \" L2 |6 I, o* R6-18 聚类-图分裂
2 W7 R! X- j# [9 Y. w {6-19 关联-关联规则-16 E! b8 p, G8 r9 e
6-20 关联-关联规则-2
2 l8 Z3 O: O" A. E) {6-21 半监督-标签传播算法7 N3 `. ~; N) e* w5 n4 L; }
6-22 本章小结
; @, R d( N5 q: J1 H: d9 i2 {* q1 t* F+ x4 n% w) c0 G/ T
第7章 模型评估+ u, R7 n+ ]" A% \" B
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。...* O6 |8 ?" W/ P: i* l$ x9 I9 J- w' U
7-1 分类评估-混淆矩阵% }# P2 T9 U" J$ U
7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图8 ?) W* S4 ^) P4 J5 ~
7-3 回归评估6 `( R8 L5 c# C+ ~% r0 g" K3 i
7-4 非监督评估7 B, w- |# _ J; g G% x2 Z" f0 d" O
8 ^ E. w+ w5 j: Y2 \+ v
第8章 总结与展望. S" M1 u9 S! v0 r- C# @2 |! J
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。
* f( t. E K, q+ ^5 ^8-1 课程回顾与多角度看数据分析
8 ~3 r. Y4 k' q( j. p8-2 大数据与学习这门课后还能干什么？.mp4
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