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〖课程介绍〗
# D" R2 ^. s; y! \8 P2 S" ^( K2 W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!
3 T5 d# `: q$ J5 D. z
$ @( e2 i' q& C3 z. {0 C2 o〖课程目录〗. ]# j& c' R: q0 p6 [
第1章 课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】. E/ Q2 K/ a( ]8 W
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。...) A& ]" M. F+ I; B* U6 o' ?
1-1 课前必读（不看会错过一个亿）; M; ]" d! p4 X) D$ J/ l$ G
1-2 课程导学 试看
+ l2 h7 K. J& j( I" a1-3 数据分析概述* B. S' D ^, a
% W/ @* p1 S! A" W1 q, H O
第2章 数据获取( w# j* t4 d# U# a% 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。
) p' s4 R; G7 F s% l# v2-1 数据仓库- X' ]) n s! r
2-2 监测与抓取0 W7 {. t9 u, P4 W( F* q
2-3 填写、埋点、日志、计算
/ d! v) _& o; b2-4 数据学习网站
5 R- m& x% o5 ?0 [; {7 c; |2 j& m' V s2 s
第3章 单因子探索分析与数据可视化
- x) q/ R. q0 a' \% R. V# f. 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。...
! M' a9 D: @$ D; Y+ _3-1 数据案例介绍5 M+ D6 \, [( w% }- \* w
3-2 集中趋势,离中趋势 z* x0 h4 R9 M! p# S' g4 ]
3-3 数据分布--偏态与峰度# c1 W/ B0 j1 o) f, I) G
3-4 抽样理论" ?/ m& i9 `! O2 U0 ^$ R
3-5 编码实现（基于python2.7）/ E9 u3 S" K& I, `
3-6 数据分类
( c4 E5 F. h, V X3-7 异常值分析
2 w. i. V0 c1 J3-8 对比分析5 e. _' l4 R9 X$ z4 J+ s9 H
3-9 结构分析/ `2 A3 E% J7 ?
3-10 分布分析0 R5 g" T% G0 j5 H4 u5 W
3-11 Satisfaction Level的分析
, X; l' x* p0 z+ E* T3-12 LastEvaluation的分析5 `# ~* T2 U/ Z
3-13 NumberProject的分析" w( e0 C( y w* W; [9 z/ |
3-14 AverageMonthlyHours的分析- H+ F, \# @; G R) @* L
3-15 TimeSpendCompany的分析
) W- ~" E1 N w9 F8 y; x/ I+ U3-16 WorkAccident的分析
& P! g+ W$ D2 Z* D3-17 Left的分析1 Z" v5 D. y5 W
3-18 PromotionLast5Years的分析
0 g6 h* H0 E* Q6 }; |3-19 Salary的分析5 o# I V, I$ b* i3 K) z: t
3-20 Department的分析
$ {' ?# n; }+ E2 Z3 q1 W3-21 简单对比分析操作
# m- N9 C3 G7 \7 x5 U3-22 可视化-柱状图
5 o! X: o$ {1 v- g9 A& i* Z7 n3-23 可视化-直方图
* P, i$ d4 i! P' x+ E3-24 可视化-箱线图$ t" G3 E8 `5 L7 z1 ?; U& ~3 r
3-25 可视化-折线图% O) j/ l$ w; s' O2 e! C/ U d. u6 j7 m' @
3-26 可视化-饼图
* h0 @3 w( ^% a! Y8 Y" }/ V, S3-27 本章小结
- m- g' w3 s5 a6 n" ^- N) V3 P% o3 @# F$ l4 ^9 }
第4章 多因子探索分析
' y" _+ L- x* @; ]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! V: J, g/ u8 i# t* a, q
4-1 假设检验
* Z' p% s/ Z) M" q4-2 卡方检验
) k7 B: o+ c% q0 m B. B0 E4-3 方差检验
) o t! g7 v0 b$ B! K4-4 相关系数
" ~3 _/ _3 b2 A, F$ Z3 n. Q4-5 线性回归
3 I# O; U) X' t! C4-6 主成分分析
9 Y! W; j6 O) p* b+ }4-7 编码实现
* p, o$ U0 v+ D% _4-8 交叉分析方法与实现
& V I$ z4 {1 i9 c6 l) M4-9 分组分析方法与实现
9 ? d' d) ?, p$ n4-10 相关分析与实现
6 \0 y8 \4 g8 _8 ?% u4 X( w4-11 因子分析与实现
& G$ I. }/ R0 [' Z4-12 本章小结
! t/ m3 P- h+ O( D6 Q- R( \
* h& w' ?' f# ]6 B' n4 G6 A) m第5章 预处理理论. `+ G) h% q4 m1 I! u$ p% H' 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。.../ m+ e2 _4 l% V, B
5-1 特征工程概述1 T' y& j$ _; h4 y" }
5-2 数据样本采集% |0 I/ ]8 y, z
5-3 异常值处理8 Q; Z$ u: O% ^4 r; f; S" Y
5-4 标注2 i1 w' o. t* x6 ~/ b. l
5-5 特征选择
4 _# \' E; @& i* J% P8 d* V6 @5-6 特征变换-对指化
6 e$ m7 w; T* k( T& W5-7 特征变换-离散化
" E( `& i$ O% p0 G5-8 特征变换-归一化与标准化- I/ R' h7 X- ?. i/ h' b, Y
5-9 特征变换-数值化
* s& ]0 C5 T7 Z/ @0 k1 X5-10 特征变换-正规化) U1 _: m S3 z
5-11 特征降维-LDA
/ `6 v) x, K' B% H! X5-12 特征衍生
7 {, r; F. c" u: d l* q! |; J; K5-13 HR表的特征预处理-10 k. n, h# }4 E$ j7 k
5-14 HR表的特征预处理-2# |7 J! W Z. s
5-15 本章小结
3 s' O9 J) \# E' \/ |4 J Q' H) C; n5 z* G$ m+ r- }$ V) M
第6章 挖掘建模
; p& L" d# H3 a: ]8 ^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、...
8 U% v/ c! P+ {- }& U; t o# Y5 Y6-1 机器学习与数据建模& d5 r9 K; f0 C6 Z5 Y/ t o
6-2 训练集、验证集、测试集
Q( t+ b6 c% B1 m6 h6-3 分类-KNN 试看
6 @8 @5 |# l: q+ Y" s/ C) I% N: U% C' t6-4 分类-朴素贝叶斯 试看8 ~. s7 a* P. S, E( n' K
6-5 分类-决策树
* H. p2 ]# v( ^; Y: ~5 q6-6 分类-支持向量机9 z/ k+ b: h( x7 d' W
6-7 分类-集成-随机森林$ [3 ?! e& x' \
6-8 分类-集成-Adaboost/ R8 t7 `! a4 R7 X$ l
6-9 回归-线性回归
# Y# F8 v) L N6 X) g, k* t+ u8 L6-10 回归-分类-逻辑回归
. e% Y- r u4 {6-11 回归-分类-人工神经网络-1
( h7 @; s1 r7 _) U6-12 回归-分类-人工神经网络-2
5 V! ]/ x* a* f9 b! c6-13 回归-回归树与提升树
' u% W; w* J0 [+ L6-14 聚类-Kmeans-1
! N6 G( n' d; Q0 m4 O0 R0 y0 P& U! n6-15 聚类-Kmeans-2- F0 {" V: ?. l0 |+ u5 O8 u1 K! F
6-16 聚类-DBSCAN- f5 I: z5 f& z F) B$ `1 `
6-17 聚类-层次聚类
& u" w5 x( T! v6 B" f6-18 聚类-图分裂
( r3 Y7 f1 V7 B6-19 关联-关联规则-1) M3 \2 G5 ~! b5 Q+ u8 H# o
6-20 关联-关联规则-29 D1 Y2 \- t+ ]0 Q
6-21 半监督-标签传播算法
% n9 }9 j) }: O+ ]! b. p, V6-22 本章小结6 G ^1 ]/ O# H
2 z$ A. T! b: W0 G
第7章 模型评估9 e, z: V9 m. \$ c& J# P
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。...
s; b: v4 W) f! c0 ~: p0 x' [7-1 分类评估-混淆矩阵5 V5 h3 r+ Q$ H- k8 a
7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图
8 _6 W p m" o" [7-3 回归评估
) q8 w2 f% O# X7-4 非监督评估
) ^. j( h8 E7 ]9 F/ B' ^3 W) F3 }9 }4 i/ `, k$ E# C. R
第8章 总结与展望' ~: T1 {& Q& Q% @" d
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。
. P! i+ v2 K( d' R/ W; r& X, ~8 }8-1 课程回顾与多角度看数据分析
" ^( b# @* E6 g; Y$ n, Q) d6 ^8-2 大数据与学习这门课后还能干什么？.mp45 E1 P7 u1 d S2 H; t: c, T8 i
, ~, G6 Q. n/ P% s( _〖下载地址〗 T4 u) U: G& Q" C, c
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〖下载地址失效反馈〗; w/ i. _ U& g/ \' x
如果下载地址失效，请尽快反馈给我们，我们尽快修复。请加微信留言：22303040709 |8 @) H9 }8 \: u6 C# |0 w; a, h
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