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" ?$ }& t8 r4 b; }$ w3 R! I〖课程介绍〗
. F; j y& ^" Q7 K+ A+ 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!- y6 Z X; V: X, x: g
8 l; M3 F# N6 `$ k- I& ] T〖课程目录〗
) ^9 _ i4 M: D$ L第1章 课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】
. e+ W) R* `( N1 u6 \: ~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。...
% c! C( k* N3 R2 G; ~) t1-1 课前必读（不看会错过一个亿）
$ K, i$ j/ d5 G" N& _. L9 r% u1-2 课程导学 试看- Y- j3 C I, M3 E3 h+ p; H
1-3 数据分析概述
+ h+ r1 B0 i* b$ T$ }# o3 A! @# h/ O/ r! V/ D T
第2章 数据获取
$ c+ f# @5 k% F9 z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。
5 p5 \' o; ]4 w2-1 数据仓库$ |1 ]3 T; Z8 T8 K& b( M* V. }9 S: w1 |
2-2 监测与抓取
! p! F; f' a2 L- H. Z2-3 填写、埋点、日志、计算
& |% r/ @: D+ s1 s/ P2-4 数据学习网站
/ K" E( [( K8 ~$ ?) b' T6 c* j1 O* c) {
第3章 单因子探索分析与数据可视化
- p5 u: U: ^: T q+ n& E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。...
! F6 }- r7 J# t) o# Y3-1 数据案例介绍, x: p# Y$ c* R/ R' H- R
3-2 集中趋势,离中趋势/ f; [5 G4 R& M1 ~
3-3 数据分布--偏态与峰度
n3 o3 B% V1 x3-4 抽样理论
3 o6 r4 u0 ~# P# R7 s3-5 编码实现（基于python2.7）+ d( n0 T' {. N; ?
3-6 数据分类
3 D. H8 F. P! J( `+ d2 D! l3-7 异常值分析
& c5 r' p$ K. r1 x: H2 W3-8 对比分析
2 i; q) S& O+ b6 K2 ]2 `3-9 结构分析
0 B2 y3 p& J% l1 U' q1 @& r3-10 分布分析
0 ^; h) R6 w$ M7 l a' Q3-11 Satisfaction Level的分析
! x0 f6 h m. ]- Z' L3-12 LastEvaluation的分析- I8 d- G: ? X. A( H) ?; Z8 [
3-13 NumberProject的分析
2 i* I5 r, d0 S8 x7 {: ?3-14 AverageMonthlyHours的分析% D. P: S* [( a) `
3-15 TimeSpendCompany的分析* U4 p# Z m& u, Q) X$ @
3-16 WorkAccident的分析8 l! K: d7 ?: C+ p2 q
3-17 Left的分析; j2 L) M% L( q' c0 w
3-18 PromotionLast5Years的分析' p) i, O4 }( P5 n
3-19 Salary的分析
% V c6 N1 Y+ i. z1 |3-20 Department的分析
[7 ]2 @8 X0 v! ~$ f% e3-21 简单对比分析操作+ _& j8 p3 K+ M8 N* X0 A
3-22 可视化-柱状图
/ Z. q" o! A! |3 `/ n' S7 F: o' d3-23 可视化-直方图+ r$ P. B4 |, p6 U d
3-24 可视化-箱线图
8 v& L( }# S3 W. g/ ?' T3-25 可视化-折线图
5 }" e; P s2 S) ?0 ?9 O% @2 R3-26 可视化-饼图
9 E. t- Y1 p. g3-27 本章小结3 \ B- P6 h2 D
9 b Q Q" y5 e, Z第4章 多因子探索分析& D' b$ y! A/ C$ ]
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。...
! h7 d$ L7 T: |: Q4-1 假设检验
! O* f5 Y+ b N1 ~4-2 卡方检验' | W$ N$ ^# e
4-3 方差检验/ w/ i. x6 Y/ s$ B& T
4-4 相关系数/ W7 S8 @; V6 E) y
4-5 线性回归3 a! [/ g, \; r( T5 H, F
4-6 主成分分析
/ u7 Z6 \$ `1 j* Z9 E4-7 编码实现
* v+ X4 k$ I0 G- K/ a" B& [& ?0 U4-8 交叉分析方法与实现$ t8 K/ Q9 d$ q5 `& |, K7 X
4-9 分组分析方法与实现3 u. u! ?1 z: S7 E: R' S" C" H7 \
4-10 相关分析与实现
4 p, \4 m( Y8 ~" ^; G6 V) ?4-11 因子分析与实现
3 i3 Q9 X1 u; O8 x! X" ^: S% U4-12 本章小结% X! r# d( {. T8 b7 M- Z0 r
( P6 @3 m& N" t; R& h
第5章 预处理理论
- I5 ^+ e9 R- i" [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。...
7 B" i6 }& D: |" P( J5-1 特征工程概述5 x9 _: Z+ o5 x6 [! p( S
5-2 数据样本采集
9 l; Z+ P. o9 @5-3 异常值处理
; F0 e1 K1 B$ {3 O5-4 标注
5 `+ m- J5 m. m6 K5-5 特征选择
& j4 c& H1 N' G0 v3 l1 u- S5-6 特征变换-对指化5 P" a, E" H9 x% @
5-7 特征变换-离散化
/ o" R) D+ k& C5 ]1 [( j3 f5-8 特征变换-归一化与标准化! W0 _0 {5 V6 p8 b
5-9 特征变换-数值化9 T0 X z) c2 S: ]2 E8 U
5-10 特征变换-正规化
* S# n2 H$ e! S1 A2 \. L5-11 特征降维-LDA
8 b9 @% E3 b. z" ~' P. y5-12 特征衍生7 i% g& P% V. X0 J
5-13 HR表的特征预处理-1
' p1 u7 x2 E' B5 @3 t5-14 HR表的特征预处理-2
- x8 r0 X9 H; X! y& i |& {+ D' W5-15 本章小结
1 B5 N8 b0 d# F) I& T a6 L% O& B
4 y: B) D. U/ z- ]' N1 R第6章 挖掘建模! E O4 d0 T' v% q
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、...
$ M3 H) u2 A. @/ @& V2 r6-1 机器学习与数据建模
) o1 S# }8 R0 S, M+ r6 i* b Y6-2 训练集、验证集、测试集
7 X) [3 X0 D: u* d3 k+ u/ T6-3 分类-KNN 试看
0 b' B% J. h2 y/ w3 t, d4 \6-4 分类-朴素贝叶斯 试看9 D h1 U+ G0 |$ g" o# _+ ] H- J
6-5 分类-决策树
2 t1 U1 q( l3 E* C- N5 U) U1 Z3 X# u6-6 分类-支持向量机2 Q$ z4 h- Q* D L& I( i' }2 j
6-7 分类-集成-随机森林
+ N8 Z) o5 U$ g; n- |6-8 分类-集成-Adaboost/ g. \+ S8 x9 z; K9 g5 f! Y
6-9 回归-线性回归! X; d# G! j: d. I
6-10 回归-分类-逻辑回归! T, i) F _9 c* ?2 q
6-11 回归-分类-人工神经网络-1
e2 R3 t: k. G6-12 回归-分类-人工神经网络-25 v2 _# C2 G2 O% ?( C
6-13 回归-回归树与提升树
7 t$ @* b& U, r5 e4 Y0 O6-14 聚类-Kmeans-17 g/ Y; S1 B: X0 [
6-15 聚类-Kmeans-2& m4 p9 a6 A6 q- X
6-16 聚类-DBSCAN" }1 O* {& k }1 {
6-17 聚类-层次聚类6 c4 |# r* \8 [+ M9 Q# ?7 S0 `
6-18 聚类-图分裂
7 j( _, R6 V& m( M& C( n" [6-19 关联-关联规则-1; z% i( |+ k1 J3 q2 c
6-20 关联-关联规则-2
9 T5 w! W: V5 f2 B6-21 半监督-标签传播算法9 K7 f. L! ~. l) d
6-22 本章小结* i; `3 _: z8 g2 h
0 B* C$ V; x3 s6 K6 `第7章 模型评估' v: |/ @. H$ ^
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。.../ T5 Q) X! |" `; N) n3 M
7-1 分类评估-混淆矩阵4 L! l R4 `8 Z' j# i
7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图9 G) H- X& W9 A: {; \5 @. ]9 D
7-3 回归评估) e& S- b8 j1 f4 L7 X% e7 ?1 t
7-4 非监督评估$ w& q3 `; T' b& G
F6 m' l, K( F3 {( s& W8 Z
第8章 总结与展望
# C8 w. H- Q: K1 b6 Y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。
0 O. }, o5 @+ N( l! g8-1 课程回顾与多角度看数据分析
- r3 ~- T. g0 s7 @3 b4 B0 u8-2 大数据与学习这门课后还能干什么？.mp4/ U4 D7 j( b& I# V$ q# E
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