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5 l3 s# O5 K" W" @3 ?
〖课程介绍〗
3 [& F1 d2 C. 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!
4 @- r, M5 s7 n: e* q* M% g: {% n$ b4 S' Q' P$ s( `, Z9 G
〖课程目录〗) m) I e+ ~) r7 X" I
第1章 课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】
4 b& y6 B/ r9 k# c8 T0 p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。...5 J8 K( v5 I# F! g
1-1 课前必读（不看会错过一个亿）
1 @- w4 H w1 i( ]1-2 课程导学 试看
0 x( x# t/ n1 c1-3 数据分析概述/ \" I: h! k6 B8 |" Z4 z' C
) p0 |% A9 D, p4 l第2章 数据获取8 n6 A* O6 E: z, h/ R/ k
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。
* R( w3 e7 H0 u4 @$ w2-1 数据仓库* b5 a- S8 t. X2 r% \
2-2 监测与抓取" M8 @- a6 |. \. K3 {" Q
2-3 填写、埋点、日志、计算
) ~2 c# H4 c, }' Q! F/ c2 s$ t/ W6 m1 v2-4 数据学习网站
5 S$ Z& O( N# W
3 g0 v: _5 m2 N; f4 X+ J4 T第3章 单因子探索分析与数据可视化. I( C) R4 [+ [# i3 U$ A7 O
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。...
0 `) f& I) O3 K6 F3-1 数据案例介绍0 i' v+ b' K9 u% ^6 D) N: g z0 u
3-2 集中趋势,离中趋势1 q: V+ [/ f+ n8 c- K
3-3 数据分布--偏态与峰度) ~2 f7 r& E6 ?& [
3-4 抽样理论
3 ?2 _" g: L6 h( j8 f" h6 t0 s3-5 编码实现（基于python2.7）
& p5 x; S0 I- F+ `( W/ I! K) w3-6 数据分类& _, k6 o6 i( \1 `! x3 M
3-7 异常值分析3 {/ `9 j! f( @3 P+ \. V9 D
3-8 对比分析
& k: s3 m4 h; Y0 c3-9 结构分析
5 C9 T2 I* B* W0 _9 w# x1 C# \3-10 分布分析6 w2 u& E( g/ t1 z+ J
3-11 Satisfaction Level的分析- D9 d% _, ^5 s3 _1 e4 z& Z! c
3-12 LastEvaluation的分析 o& Q8 x F4 ]4 c
3-13 NumberProject的分析
: @8 `$ G6 C# c9 C) R3-14 AverageMonthlyHours的分析: F+ j$ R A* ^& ~2 J4 n& {
3-15 TimeSpendCompany的分析
3 M( Z' i, f! z* p- _9 e' Z3-16 WorkAccident的分析
5 u- |2 F/ q8 m; `, I' m3-17 Left的分析( H- a/ z# Q7 I+ D* v1 r
3-18 PromotionLast5Years的分析
& }0 N% X( w* J3-19 Salary的分析
: I6 S# T1 D6 q2 P. d1 M; Z3-20 Department的分析
, `5 `! q q) u3-21 简单对比分析操作- B; \' b! ]/ l/ w
3-22 可视化-柱状图6 [# y- H1 |2 z# E
3-23 可视化-直方图- ~1 a7 J! a/ p4 O+ L' I N+ V
3-24 可视化-箱线图
, _& Q$ a* _- S, C& a3 {' s( x. m3-25 可视化-折线图
5 y& Y' {- i0 y; | m6 U3-26 可视化-饼图4 [5 _ r. z# ~5 V8 a
3-27 本章小结
6 Q% e7 I4 Q) ? `3 E4 Q2 e0 E
7 A3 ^* {% M/ w5 h第4章 多因子探索分析, @+ v: E8 L8 ? e! J5 Q9 w
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 A5 D6 ~2 F3 ]1 ~" |4-1 假设检验
! \$ e: w" w& O3 @% l+ Z4 D# F4-2 卡方检验& u, @, c6 x& q# |# G
4-3 方差检验$ X2 _5 C* w0 x- z7 O+ r$ T
4-4 相关系数
7 C. a% p% \) T. M4-5 线性回归
! B$ i: }. a1 [4-6 主成分分析9 _7 a. C1 Z& o r0 @
4-7 编码实现
2 a# M9 ]0 {' R. G% k/ P: X4-8 交叉分析方法与实现" Y/ L: d( p* M
4-9 分组分析方法与实现
# i, v3 ]/ q% \- h5 I5 R4-10 相关分析与实现
) G8 L& @ i1 ]8 Q" a4-11 因子分析与实现
( Z6 @( h6 c/ a4-12 本章小结
w$ i: Y9 {- |7 n* K4 O, t: K
% [0 |0 b) i, m/ q( w. y第5章 预处理理论
2 g$ K& Y% l- ]9 y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。...2 G9 \/ c" }9 B' s9 N
5-1 特征工程概述0 ]2 L7 _/ n- Y U" Z* A! g
5-2 数据样本采集
+ b* m k2 w4 W" b- q! }! ~0 u5-3 异常值处理
$ w6 f. f5 z V7 L" ]/ X$ e5-4 标注
) m$ i2 R- _: f" Y; j7 t' C5-5 特征选择' W' y. C! w, h5 t, G4 [& |" j
5-6 特征变换-对指化0 U% S$ ]0 @( k# I; \
5-7 特征变换-离散化
$ ~& l: k' ~! M& q9 \- r X8 k9 |5-8 特征变换-归一化与标准化
* X& d9 \% I% K2 X, J1 m& U) M) L5-9 特征变换-数值化
. I2 M% Y" u" B) j- e8 j* o/ y5-10 特征变换-正规化/ P! Z, ]- h% N+ z- G) f* N5 p( x
5-11 特征降维-LDA
/ l: x/ v0 T* P# q+ F5-12 特征衍生
) u: M+ @( m$ N: X( ]. j) Y5-13 HR表的特征预处理-18 F. S( W2 o3 I! a) a/ u/ i
5-14 HR表的特征预处理-2
/ C1 {, ]+ z, T) h& Q0 h" o5-15 本章小结/ `- F+ { U' g( {8 S- `$ l
) W" M: b8 Q0 k3 P7 ~" i& h& B( d第6章 挖掘建模
+ l1 a' ^7 l* F% m4 H P% L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、...
+ n g) |. I0 y, g; P6-1 机器学习与数据建模+ z3 l5 h6 b" N2 E& A
6-2 训练集、验证集、测试集" _9 T. a" D4 t+ g4 b. a# t
6-3 分类-KNN 试看% n M9 U) Z- y" g0 ~
6-4 分类-朴素贝叶斯 试看
1 |' O9 x1 v$ F$ \. _$ V" ?6-5 分类-决策树7 y, A; o5 t4 S: _! e
6-6 分类-支持向量机9 ]: X! b& C! Q3 ^: r- l8 F+ X
6-7 分类-集成-随机森林: Q3 ?6 b& Q9 {+ [
6-8 分类-集成-Adaboost
* k8 M- \+ p d/ J' ~' ]6-9 回归-线性回归) J# L4 g9 Q) a' I6 x4 `
6-10 回归-分类-逻辑回归1 i6 B! }1 f8 t3 T" [
6-11 回归-分类-人工神经网络-1, ^3 T& o" C8 p+ D; ^/ M. B
6-12 回归-分类-人工神经网络-27 ?% ?/ j. }7 b! c" x* e" L
6-13 回归-回归树与提升树
* V' S' @8 C5 D6-14 聚类-Kmeans-14 Q a) X: B) x/ T5 M; k
6-15 聚类-Kmeans-2% d! d& e) i( @7 v& D
6-16 聚类-DBSCAN9 ~+ s* ^7 C% X: e" ^- e5 g' u
6-17 聚类-层次聚类: |" B/ E- a, ^4 Z: o8 O6 @
6-18 聚类-图分裂
$ D% t) L- { A% Z8 k6-19 关联-关联规则-1
2 g( F( U, c, B6-20 关联-关联规则-2
* f6 X- d4 ^2 N2 Z4 i. B: ^3 `. c6-21 半监督-标签传播算法
7 F" F8 T- o1 K) p6-22 本章小结
* n1 `4 M0 z4 a5 ?5 b& i
9 u- a$ d+ _9 I1 W; o第7章 模型评估
2 v# N+ y: y, _8 m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。...
% e8 t! u8 N* Y a( k7-1 分类评估-混淆矩阵
) L" g* b9 A) k7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图
" O" J; e' f- Y8 X7-3 回归评估$ n5 i# [ E8 Z3 W. i3 @! T
7-4 非监督评估
5 E Q% W! `/ d' W' Z4 A
/ \5 [) E+ \2 r6 G* G第8章 总结与展望
0 w0 J! f4 y5 l) C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。
0 b( U3 l8 V- E* u3 y0 O9 V& r8-1 课程回顾与多角度看数据分析
. N* _" C" c+ s- y; \4 T, A1 V$ ?. X. n8-2 大数据与学习这门课后还能干什么？.mp4- v. o3 i2 d3 w. F
6 S8 U5 V4 r! u4 W/ K' g8 C〖下载地址〗% a0 v2 x+ S" [- A& j
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5 m9 n G) P: R4 v+ x----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------+ \( P0 ~) e. D% q! l7 `
8 D# e3 s) i; v〖下载地址失效反馈〗
5 n C; T: F/ S5 [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# `5 v' Z8 L9 a3 ]! `; P; u; @9 o
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