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〖课程介绍〗. }: u1 D9 T. X
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! Q3 k7 g- a7 y4 `: A* {3 r5 H
9 p2 u3 A/ [- Q6 m! C- {〖课程目录〗
+ d3 R( e1 M' l) `第1章 课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】
3 J7 ^& O- l% W: u0 {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。...
# g/ } p7 {" Z$ W2 r; w$ ^ M- q1-1 课前必读（不看会错过一个亿）
; J- [' ]8 ?' c* x1 c3 M0 N) S+ ~1-2 课程导学 试看
5 W$ n3 E0 ~$ \) \0 l/ u1-3 数据分析概述
- i% c+ i/ w8 L! l! B: c# G1 I! Q4 L$ _& k9 d% c# W
第2章 数据获取" Y1 R* K- C0 N& X: k) G
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。
2 L9 l7 D+ v A8 S8 u/ p7 b2-1 数据仓库, U6 R: |9 ]9 l7 K$ V
2-2 监测与抓取
5 Z6 w) w3 p& o, p' M# \- c2-3 填写、埋点、日志、计算) ], N, W2 r8 ?5 F# k, N# _$ S
2-4 数据学习网站
4 P6 u, t, [+ k+ ~
6 O/ h+ n+ x: A/ o# D$ _5 F第3章 单因子探索分析与数据可视化
4 C- s: R1 i1 V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。...
; Z2 H: R, Z% ]) V- g ?4 Z3-1 数据案例介绍! }- ^9 Z5 m; C8 D! Y
3-2 集中趋势,离中趋势
$ `# o1 I. z3 I9 l4 m9 e9 x! I+ U3-3 数据分布--偏态与峰度6 v+ i4 i$ F6 E
3-4 抽样理论) p# h3 Y$ s4 f* V
3-5 编码实现（基于python2.7）' V4 [* c" l- H& q5 U( j
3-6 数据分类
$ p O& O9 N" o; y+ j3-7 异常值分析, G2 _' h1 [# E; M, T
3-8 对比分析2 A6 l2 a* `3 d5 w. P6 M
3-9 结构分析
4 L+ b0 A' ]/ r2 t9 T# f3-10 分布分析* c, W1 I% ^( r& {5 n) ]/ P
3-11 Satisfaction Level的分析1 w3 u' D2 H0 X/ |
3-12 LastEvaluation的分析) ?+ G0 C! b. [% ~ d
3-13 NumberProject的分析: `. s9 M; E* p2 _9 p( s
3-14 AverageMonthlyHours的分析
; y1 `" x+ t/ Q6 N9 \$ i( w3-15 TimeSpendCompany的分析6 z4 Y" s( k( M! x
3-16 WorkAccident的分析- j+ ]9 g3 g/ [$ \7 j; G% D4 h, ]
3-17 Left的分析4 u5 m' Q; P* ?- s
3-18 PromotionLast5Years的分析 g" [- F5 D6 l# p' H1 F5 K. [( p
3-19 Salary的分析
/ ?4 v& l; r0 _ P3-20 Department的分析
0 i2 L6 a3 i& v- I% k3-21 简单对比分析操作) J; U8 C$ E4 w( G* G
3-22 可视化-柱状图
R0 ] Y2 l1 [2 R3-23 可视化-直方图
' D! G9 i G0 {; _$ w( ?' Y3-24 可视化-箱线图3 E9 O1 @( F# ^$ e( S [2 b: u
3-25 可视化-折线图
6 ]: I O6 c0 }& r( o3-26 可视化-饼图
$ q( m3 n+ g& z0 B* V4 b$ }3 W x3-27 本章小结
3 r! n8 A* N5 ^2 H: [1 |. H
7 |9 l( B3 ~ y$ k* l9 R第4章 多因子探索分析- Y ]; M x" b, D0 @ C# 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。.... N0 h& D( G% M0 \6 b
4-1 假设检验5 z: \# l2 p) E, S2 X
4-2 卡方检验
3 L' r1 t% E0 l# [; s- y1 J: F# H4-3 方差检验
- A Y8 q) M' T' ?1 a: q4-4 相关系数
: v: Z' g# S0 z4-5 线性回归# D& V- f M; ~+ [3 }
4-6 主成分分析
) I( k) s! |4 O4 F4 t$ ]" R/ {4-7 编码实现; T/ n4 I$ D9 p
4-8 交叉分析方法与实现: i \3 ]% S' s( E! F
4-9 分组分析方法与实现
2 z) ^8 W+ Z! m4-10 相关分析与实现) z" d# C# s5 }4 m: p1 i' i
4-11 因子分析与实现
+ i1 a; D4 }9 r1 c8 d5 P4-12 本章小结' |+ q- S7 K$ ?+ {7 Y8 U
) \1 ^* j9 F, g% }: E7 y第5章 预处理理论2 {; @' P: M9 `, U8 g
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。...8 ~; R& A" `* ]3 C& ?
5-1 特征工程概述
! Q( ^4 M l9 {: |/ ?& S/ X5-2 数据样本采集, C+ `- f. O8 M+ I2 r0 h
5-3 异常值处理
; v7 F$ b8 m, ?5-4 标注
; d! `7 e$ c r5-5 特征选择+ y: x5 N# r# @, Z9 y
5-6 特征变换-对指化
7 ^* n1 [: \7 @+ _5-7 特征变换-离散化4 R+ {% p( Y1 Y2 ^! ?( z' R+ ?% J
5-8 特征变换-归一化与标准化* X' o: x% A0 }: f
5-9 特征变换-数值化
) f5 G9 K, t) `% ?+ W5 `0 W& U6 o5-10 特征变换-正规化
4 o+ t( V O' k5 x6 J6 @5-11 特征降维-LDA. Z% C/ s; y- F3 c4 R) e
5-12 特征衍生
7 L( @2 v4 \6 K" y% q5-13 HR表的特征预处理-1
, V: p3 T& J/ Z1 b- M5-14 HR表的特征预处理-2
7 }/ a6 g/ s: [# c5 @5-15 本章小结
/ j$ \- o5 S$ ^" Q7 e. h! {% ]7 X
; b& B4 a8 i- Q' c第6章 挖掘建模
7 D: g* g% S7 N; W' [; v/ v+ ]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、...! N4 E6 k; m1 _$ k
6-1 机器学习与数据建模1 S3 ^) \$ P: i0 T& g! n9 c
6-2 训练集、验证集、测试集
6 C" o1 g! Z: {: b% p: Y7 ~6-3 分类-KNN 试看
! D: m2 L; C( f& f t8 `6-4 分类-朴素贝叶斯 试看$ ~( @2 O2 w7 y) H0 ?. z
6-5 分类-决策树
5 ~1 X4 M1 a1 }( J6-6 分类-支持向量机8 P+ ^5 }: r5 o/ B
6-7 分类-集成-随机森林, ^" f' z# E$ w/ C
6-8 分类-集成-Adaboost; ]! P( q2 g( ]' R
6-9 回归-线性回归
8 r7 I0 Q) o! @+ t: c) ~5 n3 X6-10 回归-分类-逻辑回归 ~5 x6 F% @* M3 h) \% {! l* j
6-11 回归-分类-人工神经网络-11 x+ m* W3 w4 ^5 a- |% Q1 b; k9 c% A( Q
6-12 回归-分类-人工神经网络-2
: E+ N8 s* E d& O. ?- P6-13 回归-回归树与提升树
6 {. z+ L; n- r% s8 {! J6-14 聚类-Kmeans-1$ I2 o- k7 i( _5 l. y5 w
6-15 聚类-Kmeans-22 _4 F0 W( N1 ~& e4 O
6-16 聚类-DBSCAN
+ Y8 l/ @5 r6 J6-17 聚类-层次聚类
" `$ Y2 @! y: n* v; y6-18 聚类-图分裂- f5 ~0 l. U. }) I! m
6-19 关联-关联规则-1
4 D- A- ?5 ~# q4 u& X7 f4 K. c1 z6-20 关联-关联规则-2
4 J O: f& p3 F- u: b* u5 L6-21 半监督-标签传播算法
' f7 l4 O/ W! E; w$ c) p# H: h6-22 本章小结
: \4 I3 q% x' r$ C
; a; b4 R6 I6 [, ^第7章 模型评估
: o, H0 D' b) Z" s* ^9 ~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。...
1 B( A* x; W4 U0 K3 t( P7-1 分类评估-混淆矩阵/ j9 P0 l: L+ k2 F8 V
7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图
7 X/ r1 j% \# D1 t& b7-3 回归评估. o4 c# d( p) V v; z! N$ v. @( ]) w
7-4 非监督评估
9 ?* w% H! R. U- |0 G2 V; c" C6 y: v2 ~7 T2 \
第8章 总结与展望
. k2 Q& J' ^1 @& p& [$ Z2 I7 @; Z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。
. L# q* j% B" o+ ?8-1 课程回顾与多角度看数据分析
( z6 p) o" @# O2 V8-2 大数据与学习这门课后还能干什么？.mp4
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〖下载地址〗
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