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〖课程介绍〗
7 L0 T5 i* i8 k0 i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!
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4 t z% [1 d5 F$ U, x6 m5 r8 J) q〖课程目录〗
' F6 i, s2 Q" y3 F: z4 q- v. Z第1章 课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】6 l; Z- _: } t8 D% D
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。...& s6 D N* P$ x6 S8 R
1-1 课前必读（不看会错过一个亿）
8 N$ E! r0 \4 b& s1-2 课程导学 试看
7 i; n0 E. C9 K$ G+ y1-3 数据分析概述
2 ?' G& U5 i# @4 \) P7 V& b2 N/ C
* u$ ]3 y4 x1 Z+ l* l第2章 数据获取
" o, J: M- M8 q& x- w; n5 N- a7 M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。: C; } U: ^7 x7 h- E
2-1 数据仓库
9 o. P$ B' g/ \( C" c% J2-2 监测与抓取% r" Q7 K0 F ], e4 L
2-3 填写、埋点、日志、计算
6 a8 O, |- J, Z6 N2-4 数据学习网站: i* w5 R+ t" N+ S$ y0 e
# ?9 D* H1 N, Q& u& _: ]第3章 单因子探索分析与数据可视化4 t: ?+ k+ ]. \. B6 l/ I
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。...: L% v2 g# A+ u2 s+ R( ?+ T$ x$ v
3-1 数据案例介绍8 G* r/ g y% a; k
3-2 集中趋势,离中趋势+ C p: G) Q" _+ b! e3 X& H
3-3 数据分布--偏态与峰度
* L4 U4 ~8 E+ K) I3-4 抽样理论+ N2 {! T# X1 B; N8 m& {
3-5 编码实现（基于python2.7）
9 B: d0 G i7 [# S3-6 数据分类5 J; H m! }& @- b) E6 c4 d
3-7 异常值分析, h! o7 y2 C+ x+ X8 [% b- c
3-8 对比分析
5 f: W: I P/ N3-9 结构分析! P. s; H! v: r" l
3-10 分布分析' \: K, H5 X7 o. E, x5 j
3-11 Satisfaction Level的分析/ R" m8 _: b- b6 I7 V" r5 U
3-12 LastEvaluation的分析 K# y7 {( U2 y T" K+ a9 R7 A- [
3-13 NumberProject的分析
$ w2 R) e+ n9 [6 w3-14 AverageMonthlyHours的分析! M. ^, s+ d, h. _$ g5 X9 f L
3-15 TimeSpendCompany的分析! r- ^: z; X& z+ @7 S) r
3-16 WorkAccident的分析
1 k( ]# X% e. z( i9 ^! `3-17 Left的分析
# N. j0 x1 c5 j8 Q3-18 PromotionLast5Years的分析
" C+ I; }) D& g+ b9 |1 B3-19 Salary的分析7 `) a* T" N3 e0 S# F6 g
3-20 Department的分析' Y |8 F. Z& P- ]% v6 q# J
3-21 简单对比分析操作
) D- u* A8 n# d3 l P3-22 可视化-柱状图
" c; f" a- c [5 v8 \; l T+ K' N; V3-23 可视化-直方图
m+ v) O2 \. H+ a, Y3-24 可视化-箱线图
% C5 K+ M6 M9 {; _& F3-25 可视化-折线图+ d( O) M- u' J; q- g
3-26 可视化-饼图
9 k# b) X7 _- {2 D. q. A C7 Y6 S3-27 本章小结
' ?- j8 c- ^) X. l2 u& c9 R* }9 ]) `& q* h- I$ m+ x& M" p
第4章 多因子探索分析
% e! }9 r" P/ x& W; R/ 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。...3 a c* P* g% Y5 m
4-1 假设检验, ~: r- t# }$ d# f
4-2 卡方检验 |1 z* R; R( p) e2 U r
4-3 方差检验
: D( h+ k' o" R# D. U4-4 相关系数
) C3 I! x6 E `* M5 u- Q4 \" P4-5 线性回归 N& w+ p8 l0 V3 M( G) x l! |
4-6 主成分分析
4 `, [+ N; @" ]# s) s6 q. [! V9 U4-7 编码实现. H; V1 {8 t6 w' w# R2 v8 z, p
4-8 交叉分析方法与实现
* h8 \5 z8 {2 E' Y4-9 分组分析方法与实现. e" g8 N( N e
4-10 相关分析与实现5 ^! M J v) K) T4 u
4-11 因子分析与实现
& g) b* [( M8 V! [4-12 本章小结
2 q. L0 R) i& F3 E
+ v( x$ M# H* c# D. A1 r第5章 预处理理论3 H* `0 C" Z8 ~! @
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。...* k9 M7 }5 t; E3 S& l
5-1 特征工程概述
; ]6 I" D2 H* B$ t; ~5-2 数据样本采集0 g& J$ w! o- `( q
5-3 异常值处理! D; v0 V8 _8 t/ {) e, p
5-4 标注
) ~6 l) m! U) v5 n4 z5-5 特征选择7 d8 y; J0 }% k0 l" ^
5-6 特征变换-对指化* {' t! c0 H3 d, {
5-7 特征变换-离散化7 w. V. z5 o/ Z, T; z# l
5-8 特征变换-归一化与标准化' M5 x& x+ m1 M% }3 P& o
5-9 特征变换-数值化! C& ~1 w) d/ ]: P O; E
5-10 特征变换-正规化
6 |6 ]2 P* P0 H) R$ U3 l3 `5-11 特征降维-LDA
" s0 T+ b5 Q# G9 |! u5-12 特征衍生
) O6 @8 K' R" K$ L/ h8 F/ @5-13 HR表的特征预处理-1( D' q6 f: q% o; {! {5 C( X# z
5-14 HR表的特征预处理-2
8 e& _% x5 {. s( I/ Z* c5-15 本章小结) V/ F! ~. q. \% C
$ p- ?/ K+ q' X; V5 h
第6章 挖掘建模5 v1 N, Y1 K6 d b2 v3 Y
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、...( b3 |2 Q$ w$ S) p# l
6-1 机器学习与数据建模* A7 k3 h6 f8 J# i0 N
6-2 训练集、验证集、测试集( \' T$ W" z% d' U! u5 y& i
6-3 分类-KNN 试看
, w/ b! P4 p% l9 Q8 U# p1 Z* @ Z6 h4 |6-4 分类-朴素贝叶斯 试看, T8 Y8 j8 u& V, g$ I$ L
6-5 分类-决策树& V% P: N, E' c1 n, v5 S" o
6-6 分类-支持向量机
6 u: o4 P/ ^0 \, b6-7 分类-集成-随机森林3 E- _# p6 O d6 ]+ `+ ^
6-8 分类-集成-Adaboost5 N, n6 x1 s( S& A* f; x0 ^
6-9 回归-线性回归; Y6 g3 L4 `2 e( e9 x6 v
6-10 回归-分类-逻辑回归8 D. I: H5 j% x% @: S% J' v
6-11 回归-分类-人工神经网络-1
& t \# ?/ I# |+ c: \4 z. z# c$ L0 H6-12 回归-分类-人工神经网络-2$ a/ e: X( W7 F6 j6 k+ p. {
6-13 回归-回归树与提升树: t5 G3 z/ T+ q9 y+ D
6-14 聚类-Kmeans-1* ~1 A+ B' u% l6 h& d
6-15 聚类-Kmeans-2
0 |% J+ K. N; V6-16 聚类-DBSCAN
1 R, `" r n5 [- ^: ^6 E6-17 聚类-层次聚类 [( q0 Y, P5 c- n, ~+ ]
6-18 聚类-图分裂8 o; G! T t6 @# `3 v
6-19 关联-关联规则-12 T) e0 X% p' K9 {7 U, S
6-20 关联-关联规则-2
9 g- q9 X$ U$ ?. A8 M- [ I6-21 半监督-标签传播算法- H! q* A1 S w' h- J
6-22 本章小结
' ?! ?: n( T2 p+ A$ X: X9 [' c, g- H* @7 t. E. y9 [
第7章 模型评估4 u+ \3 { n' R7 D
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。...) h! k8 I+ Q+ |
7-1 分类评估-混淆矩阵
% I5 A: {) l6 k+ m; s7 J7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图
. H5 p2 k, q( N. W7-3 回归评估
$ s) w+ e9 V6 x% {$ W. N, @8 A* l7-4 非监督评估
/ m) R% k( ?3 m; x6 F0 r; a2 ]/ i' e2 o: i1 u
第8章 总结与展望
7 ^) w' {: F* A! R2 A9 \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。
- S, @: W" v) `+ E3 F9 V8-1 课程回顾与多角度看数据分析
) i# _% H5 \, J" Q# K, M8-2 大数据与学习这门课后还能干什么？.mp4- l9 }# z8 Z+ N
2 k0 f+ A0 D J# t; c' K〖下载地址〗% d3 m" M, F! H) `
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