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+ C" _2 s& A3 d; z
〖课程介绍〗$ h% O- P. S) t9 m2 q
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!0 v3 i; Q d1 v& Q6 [3 e9 ~% G3 T& u( Q$ o
& U$ L! p* ^% T) Q9 G; T9 |
〖课程目录〗# a: L" z' e7 u( C* B/ g8 V
第1章 课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】
; O" r' ^* } I8 g! m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。.... Y+ @! C9 J0 R2 s G
1-1 课前必读（不看会错过一个亿）
8 n/ E0 J% J0 k* k/ W& x; U- k1-2 课程导学 试看" B- p, T# P7 c5 [' e
1-3 数据分析概述0 y7 |5 Z+ g) O% r- b, j
! L+ R" C8 y5 q# d0 }第2章 数据获取
* O% P4 q* w# a- k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。
& Q% U* s/ [0 G2-1 数据仓库
& S8 p: {- T1 ~2-2 监测与抓取
4 H6 Z4 z! W+ @) q% ^4 G7 `2-3 填写、埋点、日志、计算
0 O6 m% T# v7 V0 T. f( c2-4 数据学习网站5 c6 i+ h4 }9 s8 r* D8 W G) t( h
" I5 k/ c% h; C2 r; s第3章 单因子探索分析与数据可视化
+ ]) U( Z7 x: I* g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。...# E# s0 ?( S0 N9 |4 `$ c/ p/ m
3-1 数据案例介绍
7 B* {2 [ j% d3 F! Y/ I3-2 集中趋势,离中趋势
- V1 T/ O0 X0 k. ~4 r) W3-3 数据分布--偏态与峰度! x& F _# c1 F7 l# }
3-4 抽样理论
+ N9 E( G1 x2 w% N3-5 编码实现（基于python2.7）0 f4 ^! V2 L& q* j! M5 W
3-6 数据分类 J# t. }, T C
3-7 异常值分析0 ^0 U& \% ?$ c/ l
3-8 对比分析
- ~/ s) |: ~' @* G: x7 ]7 ^3-9 结构分析
. Y, ]) m5 N8 x6 Y6 [& `2 W3-10 分布分析
. ?2 B. f. V( G% X; _5 u# K) l3-11 Satisfaction Level的分析
0 T& o; @1 N- z3-12 LastEvaluation的分析
% k+ q" G9 o6 q/ f! c3-13 NumberProject的分析# b e) w% g8 O6 v8 b, D
3-14 AverageMonthlyHours的分析
( L X$ b- D! Y0 _! K' N! t5 A3-15 TimeSpendCompany的分析
! A/ g+ B, r: E, y! P% ^) ?. t3-16 WorkAccident的分析
- z# e; N. d& X1 ~" O: @5 l3-17 Left的分析
! x( p0 O. L2 M' H, \8 o' n9 m, h3-18 PromotionLast5Years的分析
3 s7 N1 q) {- K7 ~6 H" p# x3-19 Salary的分析7 Z" z5 R; z; Q0 }8 q8 W
3-20 Department的分析
3 d1 X7 w7 i+ C; a" x( d! E$ [3-21 简单对比分析操作1 X9 ?; K. Q' V; e% ?
3-22 可视化-柱状图) y4 B: r" E/ `. b
3-23 可视化-直方图6 d1 U' l% W1 C' V' Q
3-24 可视化-箱线图
3 H; \, n& Y9 u1 P8 @3-25 可视化-折线图, w h9 G+ n+ p( ?/ k
3-26 可视化-饼图
& M6 S& Z9 K7 ^ o7 O3-27 本章小结
$ U* }( R% Q; a# l- s2 A& r7 ?
& G0 v; {8 ~- m第4章 多因子探索分析- l# {3 S4 w5 }4 y! ^% 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。...6 G8 V+ d$ r; Q9 u. t; T$ J2 @
4-1 假设检验$ {; i0 {; J- f1 ^: `* E8 v
4-2 卡方检验
" N$ G+ Y1 T' `6 N) r2 e4 m, ~0 r4-3 方差检验; T, l! m% S# o5 @0 o4 C1 s# k& N
4-4 相关系数
/ }8 o* m' b( P4-5 线性回归9 m+ Y' }, Y/ `. ] z) j7 ~' _
4-6 主成分分析
( g) X1 a' f2 ^8 D& u4-7 编码实现
' ^1 l" t: |) D4-8 交叉分析方法与实现7 {8 X# Z( H1 y+ G4 `! F* X7 t
4-9 分组分析方法与实现7 f" Q! t" X0 i( `7 \& |# w
4-10 相关分析与实现
- ~( l9 @2 X8 r4-11 因子分析与实现
8 V! W) x% @1 }5 Z0 f4-12 本章小结" ~. b9 D0 P2 f& P" g! W: ^# O
% \0 I+ _. n4 ]* x1 n5 r4 P第5章 预处理理论! d2 b! g9 \/ \
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。...2 W! d8 \& M# |1 h* @
5-1 特征工程概述
% D4 R; b. Y6 l5 P$ i. k5-2 数据样本采集
, H, N V/ W( S9 ]5-3 异常值处理
8 x% E" ]( e; w5 F8 o; x5-4 标注 l: Y8 A( N: m |5 R/ c, w
5-5 特征选择+ Y' S! q5 a; i* T$ q. O _' k! N
5-6 特征变换-对指化
2 l$ j* r# d# h8 U5-7 特征变换-离散化
I7 E. i7 \/ Z, ~$ V$ O5-8 特征变换-归一化与标准化
& E1 u) V# }8 M* G6 x5-9 特征变换-数值化
# r. Z" b0 L/ d$ p# S$ n4 }5-10 特征变换-正规化2 i; Q6 z/ _: A% y
5-11 特征降维-LDA
- x2 ^6 v/ u! K6 M2 f5-12 特征衍生+ b c: m! H+ t
5-13 HR表的特征预处理-1
% [/ L) l) B+ b3 `" s5-14 HR表的特征预处理-2
5 U- u2 _ i: r& L5 n m5-15 本章小结
) Y7 q- N5 x& o5 I8 o N2 x L& I. ?, L% k
第6章 挖掘建模
8 i' q0 t* 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、...
/ ^2 t" i" c: v$ s8 m7 Y( }6-1 机器学习与数据建模
% e5 N$ V% N$ ^- i/ j' \6-2 训练集、验证集、测试集$ d. J5 j9 v9 z. g( f
6-3 分类-KNN 试看
* Z# p* n$ ?" P# E0 Z- j6-4 分类-朴素贝叶斯 试看
' F' y/ f+ E p6-5 分类-决策树
- w$ S) t# I) B$ m( ?9 _1 J6 E6-6 分类-支持向量机
- o" Q# D8 U$ M' d+ K! ?9 M; y4 W6-7 分类-集成-随机森林
k$ R# u2 _" q6-8 分类-集成-Adaboost/ v! N& ^1 H5 v: f
6-9 回归-线性回归9 a* y0 S) ?- Q: l0 U" t6 x, B
6-10 回归-分类-逻辑回归
# j" z" `- Q8 Z9 q6-11 回归-分类-人工神经网络-1
" U9 f$ y0 N8 b: L1 r+ N j9 E6-12 回归-分类-人工神经网络-27 D1 T- I# }" C* K9 z3 ?
6-13 回归-回归树与提升树& x0 H4 o5 k: D5 F! n( N
6-14 聚类-Kmeans-1
7 l. I4 F+ h7 q0 Y& r( D4 `6-15 聚类-Kmeans-2
2 o' D( Y! m a# O' b6-16 聚类-DBSCAN
9 p& p+ J' Q* X0 V% ^5 D& W6-17 聚类-层次聚类5 p* Y' j( b5 w4 X6 ?: t
6-18 聚类-图分裂6 M7 I+ [4 d- @4 V- C
6-19 关联-关联规则-1
% J. H& G. R0 f6-20 关联-关联规则-2
9 |8 G( y1 M% H S( F# {6-21 半监督-标签传播算法1 y5 X7 K t! e' J6 N! D
6-22 本章小结
& \' s8 B. q4 x3 S8 T* X" X- j
! B, O% V# }/ W# s8 C第7章 模型评估 U% s9 X" I8 \+ C* _5 x# g
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。...) L# \( Y. S" r. C; ~7 f
7-1 分类评估-混淆矩阵
" j# k' {* e2 z7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图
: k8 O" K9 G3 M$ a, ?; A" M7-3 回归评估
8 u/ \" F4 w1 `1 S7-4 非监督评估
6 n, G3 i4 X/ Q) }, [1 M% W8 F1 z0 l% F* G! i) D
第8章 总结与展望 F+ i; C5 h- X& h
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。! A \6 K. i5 v4 F; ]) ]/ E
8-1 课程回顾与多角度看数据分析
% D$ K& a. d1 ?( X8-2 大数据与学习这门课后还能干什么？.mp4
) f- ^, j h% D% X/ b+ l. B/ s; Z
H: \2 e+ ]% |〖下载地址〗
: v& n# d4 `3 P2 o9 w, C9 x) d" W3 ^0 i
x z/ S# ?( s: B. U5 p----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------3 O) @3 L) d# A9 U; Z% t% {
) `# S( N; Y# R9 f; ~〖下载地址失效反馈〗
. d) e& u6 R6 K# C3 b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：22303040702 ~! r7 L# |1 }# G: O* y
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