; i9 _! [3 {5 ^0 B' O7 g% F ~7 b" a$ H" P9 T' T! ?) s4 x$ c
〖课程介绍〗
) f/ C5 Y; L: B& l6 ]. Y3 {. f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!
, Z8 D' l4 N8 d# o0 e. z! o6 Z k
5 @# F. _ }3 o( B- N! I) u8 c" o〖课程目录〗, N8 t+ P% e) r" ^6 D4 M: a
第1章 课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】% z5 ?6 |& }, C$ j
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。...( g6 }! L- b! N* {' x, R8 A$ n/ `3 a
1-1 课前必读（不看会错过一个亿）
( J2 Q+ W$ ~- B8 ^1-2 课程导学 试看
Z! `% Q5 Q7 c/ k% U1-3 数据分析概述
" }+ D( P, p8 U) v. o" ^; v( N' L
! C5 X% H" L" g3 g# d e% S7 P第2章 数据获取* E7 w6 ]& D0 N+ D: u
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。7 R' H1 ^% q2 d3 Z7 ^
2-1 数据仓库
# X) z* U0 x, T2-2 监测与抓取
' e4 ~7 l6 e* A/ I2-3 填写、埋点、日志、计算5 R. q/ n" E+ k/ t4 y8 E
2-4 数据学习网站
- v' u) I" C: V$ o+ k# S! l4 |4 v# |# {/ g6 G/ \
第3章 单因子探索分析与数据可视化& C4 }) g8 J B9 s* A% D
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。...
8 Y I) K# T! o1 b/ X! M% q3 M3-1 数据案例介绍: K* K5 B5 \5 [0 m8 l
3-2 集中趋势,离中趋势
: r& [$ q4 Z2 }0 p4 _7 s3-3 数据分布--偏态与峰度
/ n+ D' S* G8 o! }2 ~: l% m2 L5 G3-4 抽样理论. N5 W4 r6 H! n/ L9 W. W
3-5 编码实现（基于python2.7）6 a1 A: o/ z6 v' \/ _" i
3-6 数据分类
3 T4 ]. V" R1 Z* E8 z/ e2 l( y3-7 异常值分析6 ]8 s% j( s- p s
3-8 对比分析
& [( f, U, F3 J) B5 a3-9 结构分析
' H& V# m5 E( Y' L9 ?6 h3-10 分布分析
1 h3 n3 Q0 ?* V. M3-11 Satisfaction Level的分析& i' X0 A* T0 a. m/ R9 r
3-12 LastEvaluation的分析
6 |, Y" v7 x/ X" a7 u5 _3-13 NumberProject的分析
3 ~! A, Y2 F( }/ z9 ?3 \! j3-14 AverageMonthlyHours的分析1 u" U% A! g( b7 Z
3-15 TimeSpendCompany的分析) ~$ ?: _0 S* h% Y3 R" `
3-16 WorkAccident的分析6 o! ?3 J3 D% K( i
3-17 Left的分析' p4 r t5 ^# m$ F( [
3-18 PromotionLast5Years的分析
A; g$ d. N7 J; ^ f) @3-19 Salary的分析+ j8 ]3 q) z |/ ]0 G0 Y
3-20 Department的分析
% a% `) W% K5 j: g3 {: s3-21 简单对比分析操作4 J" I9 w: ]2 Z3 [
3-22 可视化-柱状图
$ B+ K- v: o, H5 _5 t( A9 s+ Y3-23 可视化-直方图; _4 o4 H( j o8 {) g P/ O
3-24 可视化-箱线图. Q# p2 T9 i0 r5 x
3-25 可视化-折线图
7 k7 x q5 G: Q q3-26 可视化-饼图
8 o+ L. r( \3 C- j5 ~3-27 本章小结$ z0 _# I2 @, ]0 P8 E D' Z9 D3 p
( l- y! Y& Q# H, _" m8 [
第4章 多因子探索分析' t5 P. \4 C( f N
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。... b" k/ B: V) j. e) O
4-1 假设检验! x& ?' E% h6 P+ o0 ~
4-2 卡方检验
. _: \% Z1 Z5 t8 x) F4-3 方差检验6 F( V* x. C& Z6 s% l
4-4 相关系数* Q" _8 `9 O. g) D, E
4-5 线性回归6 L# N* d- C1 f0 l4 D) w9 N0 g3 V
4-6 主成分分析
" d, l4 h! M1 V* m5 F4-7 编码实现
8 x$ R' y8 J7 s4-8 交叉分析方法与实现( X7 ^3 \! f8 V$ p: g
4-9 分组分析方法与实现
: n/ t+ M" a G, g4-10 相关分析与实现+ Y& z9 E) T( o. i
4-11 因子分析与实现' j% l% z' s, A v
4-12 本章小结' v! B$ m; u: L6 ^$ D
: s7 }8 n& n2 f2 i. I第5章 预处理理论 J( ]. q& B4 ?/ T
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。...
" W8 f9 [& [0 _! r3 Y' z5-1 特征工程概述
, B# a5 j* S4 x4 ^6 G* C& z- P5-2 数据样本采集
1 E" q% _/ d4 H: b' E5-3 异常值处理
e W! g4 u+ Z1 x7 V5-4 标注
+ u" i( | i1 R" ]; F5-5 特征选择9 ^( m+ r% {9 j( u
5-6 特征变换-对指化
/ z6 k5 x7 {$ M( f& O( X* N5-7 特征变换-离散化6 ]& N4 z2 w& y$ h# G" _
5-8 特征变换-归一化与标准化
) E, A# B4 H9 s5-9 特征变换-数值化
v1 z! Z2 ]$ ?5-10 特征变换-正规化
1 n) y! r( w, v4 T& t9 z0 Q5 r# g5-11 特征降维-LDA3 U: L7 p/ a7 M* `# `) _9 d, c
5-12 特征衍生6 k8 B: l, u* i( Y6 Y
5-13 HR表的特征预处理-1
6 f. s' M6 h( o b% D# p, Z5-14 HR表的特征预处理-2+ `& `" c8 S6 [/ }
5-15 本章小结5 X$ q% r' w( i1 L1 R: `( ~. e" B
/ j$ ?* P& A' C- v
第6章 挖掘建模. _0 |( `! ?7 `3 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、...9 S |" Q' R) `# q3 g
6-1 机器学习与数据建模 y' K$ [* |1 H M# v( m6 V* l
6-2 训练集、验证集、测试集
- C3 o: y2 ]9 O' a. O+ ^6-3 分类-KNN 试看; r) b0 c# T$ @3 c. C* |
6-4 分类-朴素贝叶斯 试看
" g* @9 n& L o$ ^8 @3 g6-5 分类-决策树
4 l3 }; `2 Q# d3 C6 d3 l6-6 分类-支持向量机1 C$ c" E7 r& B# p* ]4 j
6-7 分类-集成-随机森林
3 o/ } |2 U! \ D: x6-8 分类-集成-Adaboost0 t {. y' I: }" Y& ~
6-9 回归-线性回归) V! Q' {; Z; w8 D, Y6 U
6-10 回归-分类-逻辑回归
% ^' d+ x1 q& o: @. U* N) e" N6-11 回归-分类-人工神经网络-17 h. G% R8 j0 B% a8 f8 x% N
6-12 回归-分类-人工神经网络-2
8 M# f' V0 T# T2 r' S, S3 k- X6-13 回归-回归树与提升树( E$ Z3 n( a" z
6-14 聚类-Kmeans-1 V. }6 H1 x: @0 N$ Z& S+ Y
6-15 聚类-Kmeans-2$ s R6 i0 ~, e8 R3 R; w
6-16 聚类-DBSCAN
6 G: w" R! D ?# x6-17 聚类-层次聚类
; Y# c8 `- E! X/ X- R. X2 {6-18 聚类-图分裂
3 B" t) H R# P8 i6-19 关联-关联规则-1
R+ X- c1 o8 b( W& j8 _$ a/ c5 W6-20 关联-关联规则-2
: W; d# C# c% j8 Z0 s9 X6-21 半监督-标签传播算法. Z" y, H" M( D4 g& L( O; Q, g
6-22 本章小结
6 p$ q" ^9 h& ]+ @* | o) k' N( C' H/ c0 K _5 M6 n0 w& X6 l0 R& X
第7章 模型评估4 j! u- o" S7 z g" l
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。...% t: k; [# P) d5 O) Q: x( Z
7-1 分类评估-混淆矩阵/ F! a8 y r& l: B7 W {1 q
7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图
2 Q* z( \- Q P7 N8 G0 a6 p* z/ y5 L7-3 回归评估
$ b1 N! k+ e+ ?" l! S, k2 M. w7-4 非监督评估
$ X; Y3 M8 Z8 S5 U* _0 d+ Z* h5 O1 d! L7 H
第8章 总结与展望4 T$ S: z/ ^) b: @2 ?
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。
! u, L, A2 }; I1 {9 E0 A# S) ~8 T8-1 课程回顾与多角度看数据分析
7 K+ l! K" s, k1 t; X2 f8-2 大数据与学习这门课后还能干什么？.mp4
! W2 P& q) v; y1 \* b1 }7 o! \/ j0 H7 T
〖下载地址〗
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. K) f) |$ K" ?8 }: w4 n----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------+ C& ]4 l5 r- R) V; I' ?$ x
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