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〖课程介绍〗
/ s/ [8 w, z' m! `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 k* ^6 ?/ e6 u# b, }2 i
! D5 T9 t2 ?8 f) X7 c) f. D4 z, l〖课程目录〗4 F5 C) G7 M9 E
第1章 课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】! _1 [$ P9 w, D8 k
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。...: W: ]$ N7 z4 y& e
1-1 课前必读（不看会错过一个亿）
+ B0 z4 N9 J6 z% Y) F1-2 课程导学 试看" U) F) G3 C c
1-3 数据分析概述
6 [7 O4 c5 s- M
4 c4 v* S; j5 z6 J5 I第2章 数据获取
! i: E) J# i( L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。
9 u( `. d: t0 F/ l) E+ w! I) {2 }2-1 数据仓库
( T) o- e0 I: a3 v2-2 监测与抓取
2 w D3 F/ r `' E0 Q3 }6 X2-3 填写、埋点、日志、计算
8 f, t0 z/ Z6 [8 [4 P& ]2-4 数据学习网站
; [% X1 P) a* ]2 K9 B7 w. }
: z* [# R' @* T/ k0 r9 M# s第3章 单因子探索分析与数据可视化! @5 {3 q7 ?+ i _% Q6 W8 H
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。.... w5 ?: b, O; o3 [ x5 \
3-1 数据案例介绍
7 O# J R/ C2 d! t$ d3-2 集中趋势,离中趋势5 v$ j4 X( R6 G' c. i6 K( y6 y
3-3 数据分布--偏态与峰度
5 l& Q( X, U% C' x6 I$ `( e3-4 抽样理论, H7 H a4 E1 C1 k
3-5 编码实现（基于python2.7）
+ O* j+ d7 s) k ` ]9 L/ z3-6 数据分类
8 Z) A& \: _1 U8 I) P5 z! s9 p3-7 异常值分析
9 [) u# Z1 |0 H5 s8 C3-8 对比分析! |" E+ m7 m5 ~4 Z2 }/ m6 p. v/ ^
3-9 结构分析" Z. M7 W! p$ |8 F
3-10 分布分析
: v) S- r! M- I7 n" E* Q; l3 _3-11 Satisfaction Level的分析% u; M. p: s! R, E# X5 E L7 A3 q
3-12 LastEvaluation的分析
$ a% q! e. ]( g( E3-13 NumberProject的分析
; Q* |. M' O/ v7 I0 J }. D* A0 `3-14 AverageMonthlyHours的分析5 y$ b5 `0 o+ a# u* l" m, \5 D6 Y
3-15 TimeSpendCompany的分析' ]4 F2 y# u/ t' ]
3-16 WorkAccident的分析2 K- H2 ?8 l3 s, O6 i1 x/ F& Y
3-17 Left的分析
; w9 [3 `& b' m( \3-18 PromotionLast5Years的分析9 k* t, ^' b+ }% |. Q
3-19 Salary的分析2 j+ h* f- B) S7 G
3-20 Department的分析
; Q8 L* k; t Q' Z' J2 N3-21 简单对比分析操作' }$ a M" D/ T: {- M* a4 o
3-22 可视化-柱状图
! z2 I: X; M' K: W& V3-23 可视化-直方图
; _1 l# O$ j! T3 Z% j3-24 可视化-箱线图
6 h& e* l7 F9 v3 x$ h4 w3-25 可视化-折线图
& x4 L# Y; J4 x. D5 q: {; h3-26 可视化-饼图
+ |9 d1 I$ \" P& T3-27 本章小结
$ j8 ~) t. m; l1 C) S2 A9 _2 _1 i! U" I
第4章 多因子探索分析4 {- R$ n8 s% {. D
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。...
; v1 t$ j9 [" @( J+ W4-1 假设检验2 v/ ^+ R& C- I. q: d* C3 `% I
4-2 卡方检验+ q p d- {# \3 U& O- x
4-3 方差检验
$ u8 t; c5 {- S# y4-4 相关系数
7 H9 J- a0 y; h$ y( j% a4-5 线性回归, j# ?0 j/ w3 K* v, p$ d4 r+ g8 B* D
4-6 主成分分析4 q1 u) N9 V3 \
4-7 编码实现! C5 w5 `6 o1 l l- P- v Y# @' o
4-8 交叉分析方法与实现# m) ~* R- ?! l& I! j
4-9 分组分析方法与实现! E; M8 E% A9 m. O
4-10 相关分析与实现
7 Z& `+ Q2 @+ U. |0 U% h4-11 因子分析与实现0 i3 @7 P7 y; ^! I
4-12 本章小结
4 Z" B/ J" x* p, i; \9 A1 d& j( k# g# E
第5章 预处理理论
3 m* I7 e: v, U, d" ]1 X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。...
& T7 [ V( U' n2 t r) l3 X+ z# r5-1 特征工程概述
3 `0 N$ l7 C; o! V0 U5-2 数据样本采集$ p" q* Z0 M6 i7 e R$ j
5-3 异常值处理9 ~! N8 @: v. H. w+ y; X( t
5-4 标注/ J7 R) g9 ~$ `* c H0 b* E2 Q
5-5 特征选择% e: I5 A- o3 @1 z
5-6 特征变换-对指化) A$ E y$ T/ K
5-7 特征变换-离散化
6 M! T# v8 y" b" U5-8 特征变换-归一化与标准化5 T1 r+ Z' h2 F$ }- y$ a
5-9 特征变换-数值化
+ f& e% C) {) c# V& B$ @. |5-10 特征变换-正规化" k+ v% Y; F H. x
5-11 特征降维-LDA
5 L7 t- u( F' e, M0 i$ |5-12 特征衍生7 B1 s! k, g. G
5-13 HR表的特征预处理-16 w% R: m; M; i5 c5 i- J7 S
5-14 HR表的特征预处理-2& R ^+ W" b: l
5-15 本章小结
( r; M: y% p. |6 A5 Q5 l- Z+ v% r% n5 }/ {# Y' k4 I, |/ S
第6章 挖掘建模) E1 c9 I; U8 M i9 u4 f
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、...
4 B* {) k8 e: J4 M6 l3 N0 f6-1 机器学习与数据建模) g' R* b# V8 R' a" A9 ]
6-2 训练集、验证集、测试集
! g. ^2 y3 T0 ^. E8 y: o6-3 分类-KNN 试看* B1 ]% k& V2 ?; ~3 A1 i$ q
6-4 分类-朴素贝叶斯 试看
% t+ Y' ~3 s$ h/ A$ J" y" v5 Q7 v6-5 分类-决策树# o$ Z8 e# J$ z) [/ l( z
6-6 分类-支持向量机
8 Q/ V; E; e6 q' ?1 o) z6-7 分类-集成-随机森林3 a4 E4 a- N e
6-8 分类-集成-Adaboost4 V5 i6 H/ j( i
6-9 回归-线性回归
0 L- F I$ e7 C. O4 E* ?6-10 回归-分类-逻辑回归
! ]( e' f, V0 I2 t6 M5 R" ~6-11 回归-分类-人工神经网络-1
' ~3 W; [: Q2 @# Y# l( R$ O6-12 回归-分类-人工神经网络-2/ h6 Y+ N- h K' p
6-13 回归-回归树与提升树
3 e& l+ ?) [1 Q6-14 聚类-Kmeans-1
* K( }$ H: L3 `; q6-15 聚类-Kmeans-2; k" X. m( `( t4 @5 \: i
6-16 聚类-DBSCAN
( P' k, {5 _9 E8 h% C5 t" c! D6-17 聚类-层次聚类. n }0 O! {6 G" E& [
6-18 聚类-图分裂
' C* L6 G4 \9 r7 c; M6-19 关联-关联规则-1. w4 [7 t2 t4 A- z
6-20 关联-关联规则-2
, m8 Q! Z: s8 e: `$ u8 Q- S6-21 半监督-标签传播算法
8 @( x Z# @! t3 X+ G; Q6-22 本章小结
% C) b8 b& m6 K9 T# o& S
. ]! {. W& h I1 q* [+ k4 g7 M7 u第7章 模型评估: Q% n5 H2 R: h# }5 F/ k
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。...' N/ T$ L6 L; o0 r9 ^+ q
7-1 分类评估-混淆矩阵
1 m4 d) j& O& A2 A& ]- B7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图
4 x- E M- L# o& }7-3 回归评估
0 u/ Q6 d' H3 J, o2 s7-4 非监督评估" ]% ?/ ^$ i* f# ~) `" F& |7 i5 o
1 |+ m0 R0 A8 o% W5 h* \6 ^第8章 总结与展望
* Z$ _0 o# _* F: A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。# {+ n' \, l+ C5 c* V2 _
8-1 课程回顾与多角度看数据分析
; F- f/ j0 D2 F$ g5 |8-2 大数据与学习这门课后还能干什么？.mp4
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