& G; n% w4 E2 z2 ]( d& s) l0 h, k- W
, h$ C" t0 }, r* R- n/ Z& \5 v) ^
〖课程介绍〗
$ W- b/ }! ~+ b2 w$ O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!; D; f' N) H" s; a; z
& S! \! b" a( ^- s
〖课程目录〗
( l8 e7 d. {$ }- D# w第1章 课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】 W, @! @4 Q G" a; X
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。.... V) U3 [9 V1 ?7 s) w
1-1 课前必读（不看会错过一个亿）
; r# y6 T5 C# K3 L8 P' U/ t, Z4 s' r1-2 课程导学 试看
" [8 Z' S/ C4 U: U3 z+ I1-3 数据分析概述
" i! j* j' R* U. Y+ i4 Z
" l9 H4 z" B ]: ]; C第2章 数据获取
9 L% W' b! ?. _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。
' O L1 ^% g1 m5 o4 Z( h' M: Q2-1 数据仓库
I+ s3 e0 h' }# X2-2 监测与抓取
9 d9 D4 G- T! r% N3 s' T8 k7 ~2-3 填写、埋点、日志、计算( u" b( X2 v8 L9 }6 a
2-4 数据学习网站
: ~+ C) d( }! I2 j- m5 d5 @6 a$ S% s; c) V
第3章 单因子探索分析与数据可视化. N+ j- c* U- p' F
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 E* ~: u8 ^- h; R/ ]5 q3-1 数据案例介绍# D% j, a+ {8 y/ s
3-2 集中趋势,离中趋势6 S. w0 p. y% p1 ~( S
3-3 数据分布--偏态与峰度
" T. M2 e+ j7 N$ e, A, v) l3-4 抽样理论3 L" z7 D0 W X" H" l
3-5 编码实现（基于python2.7）* {( @) `, c+ _2 U
3-6 数据分类
+ b/ {' u7 g3 ~! e8 S( c% h# _3-7 异常值分析3 g" S$ p5 r4 p& W- X
3-8 对比分析
% b5 ~+ O* @! M, {/ `$ ]3-9 结构分析
$ A- T5 |+ s2 N8 O7 l6 ^' ~3-10 分布分析/ j. y5 i! @. s
3-11 Satisfaction Level的分析+ }. j- `% R% p# H2 u) e! w: J* v
3-12 LastEvaluation的分析
8 Z1 h( O/ x2 ?& I3-13 NumberProject的分析$ G/ P7 E2 L s, j
3-14 AverageMonthlyHours的分析
% t- ~- B' w$ ?, E3-15 TimeSpendCompany的分析4 X1 `6 u% t6 r4 k
3-16 WorkAccident的分析
* O+ U& a1 e9 B/ U% w3-17 Left的分析 h6 @; |: ^7 G
3-18 PromotionLast5Years的分析
, g3 ~. C& a$ x* o2 B: w7 E& z, a% X3-19 Salary的分析
0 |! ~( P0 k1 U8 _3-20 Department的分析
8 R0 f6 E! d/ s* c9 b. F3-21 简单对比分析操作
7 p2 p3 X* m/ c: i9 \/ f3-22 可视化-柱状图' _$ g8 l* z2 V; e% ?+ D
3-23 可视化-直方图
2 C+ z2 _$ W$ X' u; y. \) b( M$ T7 y3-24 可视化-箱线图
. m' W8 T* T8 f$ C/ z N% U4 V3-25 可视化-折线图
. V2 b2 ~ G/ G5 y3-26 可视化-饼图
+ D2 Z+ K+ u. L' B+ e3-27 本章小结$ E# U8 H! ^% l' ?
, E& q) G2 E3 n3 Y* { n6 q第4章 多因子探索分析
! ~; J! A. a4 i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。...
* o( B- i- V" n( d* T) y% w% [4-1 假设检验( z. ^$ N2 f$ S$ a& K
4-2 卡方检验; x8 ?; r: s( m
4-3 方差检验1 x {& R$ y* D, v& c
4-4 相关系数
$ ?+ D6 z# p8 R: M4-5 线性回归8 A* v; s1 K, t3 Z% }
4-6 主成分分析
( |! r- d$ N7 g6 X4 W4-7 编码实现; p' A9 Y% C: Z' h' Q7 m8 R) c
4-8 交叉分析方法与实现
2 E# p( J+ d' y1 G5 A1 _+ N$ R' {7 v4-9 分组分析方法与实现# x1 R- C; Q) f' F3 n
4-10 相关分析与实现# o) r0 k) j; s! x" p" c) {& J5 ?. C
4-11 因子分析与实现
. M) ?& ^$ X& ~4-12 本章小结# d0 Y2 L$ h. Z) v
- S# H/ c; U. ^第5章 预处理理论
p, ~, T' l! a9 d# p: [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。...* L* q8 B5 B6 D1 B, R5 G6 R2 ]
5-1 特征工程概述, A/ v1 c" p/ k! h: c4 N- D9 v
5-2 数据样本采集- E/ l& Q4 Q+ V1 j3 b. A" i6 }
5-3 异常值处理
$ o: V$ H# x: ~0 H8 P. a5-4 标注
& c/ U e3 Q* m# m2 Y& k# c1 N5-5 特征选择 M. u2 @- u; [* I7 w
5-6 特征变换-对指化
% d3 V {5 E. |& n$ }5-7 特征变换-离散化
5 L% l. U$ g: ~. q5-8 特征变换-归一化与标准化
! R* P# |0 p2 F' h6 a& T5-9 特征变换-数值化
! w: I/ L0 ^0 }4 [, d9 _5-10 特征变换-正规化: F* o( g" }8 H2 t5 a
5-11 特征降维-LDA
0 A4 c# Y3 r, K+ S: Q5-12 特征衍生
2 o% \ n1 B- }2 ^5-13 HR表的特征预处理-18 o+ ] m t1 G
5-14 HR表的特征预处理-2! w$ x2 u: U7 _; w9 i
5-15 本章小结
4 ]9 n3 n E) F- {- [: L/ s/ C* V$ d2 G. ]
第6章 挖掘建模
0 z4 L. R4 a \1 m7 p& e) \3 y4 z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、...+ @% V% c, D& v
6-1 机器学习与数据建模
( W5 [9 D6 ^5 @+ r7 }0 t6-2 训练集、验证集、测试集
' a; W: o9 A4 Z6-3 分类-KNN 试看
! z0 d0 G8 A' W( c4 x9 y6-4 分类-朴素贝叶斯 试看
# |0 W2 |% V7 q6-5 分类-决策树
1 s9 a+ W3 V, T6-6 分类-支持向量机' `$ }: o/ b; x' e' B6 c
6-7 分类-集成-随机森林2 Q8 Q) y& i1 |& [- ` l* j
6-8 分类-集成-Adaboost
7 Q0 W4 p) C' J" f. W) Y8 g8 c. t' C6-9 回归-线性回归
" {2 J. M; L3 A' W/ F1 e8 x6-10 回归-分类-逻辑回归
) Q/ D& _+ d9 R9 f! o6-11 回归-分类-人工神经网络-1. I& t! O, P; a
6-12 回归-分类-人工神经网络-2" N% u7 ~/ E% t) R n- f" o
6-13 回归-回归树与提升树
! [4 \4 p) a! }6 x f! i6-14 聚类-Kmeans-1! t! F* O9 v" w4 F# B% c
6-15 聚类-Kmeans-2
0 k2 X0 ?" }+ b! G6-16 聚类-DBSCAN
# ^ ^ a. D/ Q2 ^2 o' x6-17 聚类-层次聚类4 Q( D ^( D5 w( D+ {% s# f% `) c
6-18 聚类-图分裂
0 O% B" L: v7 p2 n! Z3 a4 P6-19 关联-关联规则-1
, t2 A7 O& N1 n( [" L% Y0 Y6-20 关联-关联规则-2, A; K& v4 s) N0 n1 { x) G# @
6-21 半监督-标签传播算法
; q$ L* L) j& r' @. u6-22 本章小结/ z2 `$ ~8 J( f' L9 e) Y8 f3 a; z
1 D/ I2 p' t' u0 h* o
第7章 模型评估
* B- i! ~, B8 n" a) x9 Z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。...
, Y9 {1 ?' u& X7-1 分类评估-混淆矩阵0 ~, h1 G; I$ m, E1 f( X
7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图% U+ R$ K3 B6 _" `
7-3 回归评估+ i4 [$ n2 _' v0 n; H
7-4 非监督评估7 {9 Q9 v) F/ Y2 X+ c
$ \. |: m+ B! i/ D, x* Y8 d
第8章 总结与展望4 d7 l6 m7 W9 l' f4 o; o' 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。
$ S5 I5 f$ D8 M' g# B1 ?/ O8-1 课程回顾与多角度看数据分析
! p, \6 A( U$ f/ }1 P& Q8-2 大数据与学习这门课后还能干什么？.mp4, ~- T3 ` U$ u3 Y: P8 h
* D7 V! h7 z. `& T〖下载地址〗5 t+ ]; G2 e# W) |+ \) Q
* O6 N( M) H2 L! |& d- b$ B N, U& m# a0 X: ?1 e
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+ d) ^5 d7 b s; t0 m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：2230304070, I# I! Q/ D+ P' Z! y
7 ?: x! h: Y& D7 [* x( x% N
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