4 U$ q+ h$ r3 R" K) E* c
+ P$ L6 {* z6 W5 t〖课程介绍〗
5 Y$ d+ H* |( o$ o- J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!
. j9 U t/ P# R* L; R/ N- S1 x, `& t6 V0 M9 [3 ?
〖课程目录〗: r k3 G* t7 s+ t
第1章 课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】7 r- S w2 N4 Y& \7 s# ?* h
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。...
- m% r2 R/ g" e U1-1 课前必读（不看会错过一个亿）2 F! K% e8 p& A0 F
1-2 课程导学 试看! ^9 s; K, A( x+ B! T3 @
1-3 数据分析概述
. b6 w9 X0 g- ]1 g/ Z- w/ q( ?+ W Z ~' }6 _
第2章 数据获取
5 D; q8 _2 h& b. |6 Y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。
: a; L/ m- E. T( d0 p& r2-1 数据仓库
' A# e6 u1 e0 Q( [$ y. {2-2 监测与抓取
. t0 {! P& U! j8 c" U2-3 填写、埋点、日志、计算
( `) d/ r; k- G( p; }" M2-4 数据学习网站" E! N# V0 A' d3 X( V: ]
; J6 B- y* i8 p6 q
第3章 单因子探索分析与数据可视化" x" o4 L* m; U* S
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。...6 [8 I+ b, [9 f1 Y
3-1 数据案例介绍* u& g/ {. E3 V& i- Z! H( S
3-2 集中趋势,离中趋势! I, ^' j, C9 w* C
3-3 数据分布--偏态与峰度% H: a* Y& F e2 P
3-4 抽样理论
: K0 Q$ y/ b. ^ {; T6 r3-5 编码实现（基于python2.7）9 { \ w* N& r
3-6 数据分类
1 r2 v+ g$ a4 b/ W0 s, T0 R3-7 异常值分析
. n0 |' s1 x+ S D; d3-8 对比分析" [% c$ z' t9 N4 M
3-9 结构分析
3 n; x9 l% i' D: u2 y0 [2 u2 t3-10 分布分析
4 S- S$ P5 i5 u; m0 x# m- Y3-11 Satisfaction Level的分析8 C* H# B; n, g) j, Z! d
3-12 LastEvaluation的分析
7 Q. j( i6 n+ ? r3-13 NumberProject的分析
; O3 { t' Z3 o8 O8 h$ G3-14 AverageMonthlyHours的分析
5 j: b3 f$ |4 k3-15 TimeSpendCompany的分析
* Q" X/ c1 d8 ]0 _3-16 WorkAccident的分析
% c M* X7 w! b" O3 f6 S3-17 Left的分析3 y# o+ i& h a
3-18 PromotionLast5Years的分析
( z5 v- {- [2 L* M3-19 Salary的分析
- f& m+ |& |% o% u7 d" F3-20 Department的分析
, q( M% v1 j7 d) N; ~; V7 B3-21 简单对比分析操作
% a" J$ W9 g5 V3-22 可视化-柱状图6 p1 V6 |6 j9 ?0 o. w. W( h: Z
3-23 可视化-直方图6 U( V9 T k& G2 @; [
3-24 可视化-箱线图3 L) N, A# Z" [1 I9 d
3-25 可视化-折线图; u* i! f# F! b* K: r' f. l
3-26 可视化-饼图
! P9 ^8 B6 G- |4 i B. Z# |; u/ y3-27 本章小结# H+ x0 H `/ s) s- ]
+ W! S2 t: C$ i9 I9 Y第4章 多因子探索分析: ?7 B' T# B1 n J& k7 T
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。...+ Z$ t( Y' r( D
4-1 假设检验% K; V! `5 ^) \
4-2 卡方检验- u7 f3 G& w( ?9 q+ w# Y+ |2 s
4-3 方差检验
" y! ?/ N; n7 r2 Y* ^4-4 相关系数 Z2 z' @0 h9 U6 L
4-5 线性回归
/ A# ?, E3 ]+ b0 u E6 [& M9 c4-6 主成分分析
: y1 x6 Y: H+ J0 F$ f4-7 编码实现
2 I9 \ C8 V6 _4-8 交叉分析方法与实现0 m8 G; [/ @9 O4 a
4-9 分组分析方法与实现! Q3 `. S& e' b2 ]9 e4 ^7 Z w! E. t
4-10 相关分析与实现
/ O3 s, k3 E5 a: t" n9 f, G' n1 x, c4-11 因子分析与实现0 U% }- d7 {) _" Z |: c8 ~0 ]) ^4 y
4-12 本章小结: e# Q/ b& H" H
* v/ F) _. K" C, J
第5章 预处理理论
% ?2 R" G( G# H. n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。.... e+ M1 m" Y# O$ r6 _2 ]0 o3 i
5-1 特征工程概述8 F+ p7 M: D( k( Y
5-2 数据样本采集% F! D) T. v; \( ]: E+ h5 E4 B
5-3 异常值处理
8 Q0 ?6 u) V" p4 k5-4 标注( _& K; C0 I3 y0 A. y
5-5 特征选择
7 v2 U! t: S) b5-6 特征变换-对指化2 B' H4 `9 M l2 t% d; I! z1 i
5-7 特征变换-离散化
J, F# j3 I) e+ W5-8 特征变换-归一化与标准化! `' u" ~- b4 L- ] M
5-9 特征变换-数值化
$ u+ [+ x3 q) z- q- \5-10 特征变换-正规化
- a! @2 O7 z# d+ T5-11 特征降维-LDA
3 R0 s( [( y$ R1 b' B5-12 特征衍生
u& Y" ~6 r/ l8 i: K2 K5-13 HR表的特征预处理-1) \: H: j) p) s0 s
5-14 HR表的特征预处理-2$ t$ Z/ G7 P7 Q$ p6 G* S6 ~$ R
5-15 本章小结
/ ~5 ^% H v4 }- Y! T
; `/ J0 b) N, w% Q; @* N2 z) A第6章 挖掘建模: r' L/ L' v3 [8 h
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、...- ~$ Z2 A1 z$ y) `9 W! `& l
6-1 机器学习与数据建模
6 X; l. n$ @6 C5 r( r0 C; [6-2 训练集、验证集、测试集4 o! Z2 K9 K3 p* w) Z4 @ K
6-3 分类-KNN 试看
! _, Q/ ^, r: f( f6 J6-4 分类-朴素贝叶斯 试看
/ Q5 j( R3 \" \& Q6-5 分类-决策树2 @# l! X o. ^5 h5 K D
6-6 分类-支持向量机
3 D" L/ w% T# a0 g* W+ V6-7 分类-集成-随机森林! |1 c8 f9 q( D* v
6-8 分类-集成-Adaboost
' _+ t8 c8 K7 | A9 D$ Z6-9 回归-线性回归
' Z/ n- G4 W R1 ^; L6-10 回归-分类-逻辑回归% s( C- Y% \" h7 }$ E: m0 Z
6-11 回归-分类-人工神经网络-1/ _1 U1 d) @$ {
6-12 回归-分类-人工神经网络-27 F n+ W, b& A* t6 j
6-13 回归-回归树与提升树
' c: {# H0 [% U& O3 W5 _6-14 聚类-Kmeans-1
9 J3 j/ P1 d2 H7 w/ ?3 V# |6-15 聚类-Kmeans-2( ^5 f7 S4 R8 Z5 y% f2 g& U
6-16 聚类-DBSCAN# A( [6 N9 b% |: t! W8 ?
6-17 聚类-层次聚类( e% H+ {- }6 q0 K9 B( A1 o% b# B
6-18 聚类-图分裂
! s6 \" m* r% j, M. i6-19 关联-关联规则-1
, {( x# w9 H& [# R$ i0 j; ]6-20 关联-关联规则-2
" N7 i7 f2 \( F; K& h6-21 半监督-标签传播算法
7 i* v& [4 l* B7 ?( w6-22 本章小结* I& b+ v5 G% c: d6 F6 U
$ X: }) u+ D* E0 y5 l% W第7章 模型评估: h' E( S( u [' E
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。...* o5 d6 k4 h% y! e- k! @
7-1 分类评估-混淆矩阵4 g7 A) @- R3 b2 e" h1 @3 M1 b0 ?5 f
7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图% ], C( [! n8 J: i: q8 y, ?. F
7-3 回归评估& [4 E- z% C% k7 P- Q+ y
7-4 非监督评估
( R8 a$ x1 Q" w8 r5 S2 K4 j- C h. A3 {
第8章 总结与展望2 S% Z+ F" A3 I& y2 ~# N: V
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。2 @/ E! e8 K3 E/ l6 m
8-1 课程回顾与多角度看数据分析
' R: z! K2 Y; b7 \7 k6 M8-2 大数据与学习这门课后还能干什么？.mp4* l( N% H% O& u7 o( G
5 l% }* e1 ]. O- b
〖下载地址〗
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