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〖课程介绍〗
7 F6 Q) k) r8 n: r' Y3 m1 `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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; @& ]* ~- K. m〖课程目录〗 e& v. o% H' Z$ q5 [% w) N
第1章 课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】 L% H& ]8 D6 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。...
_9 S- \4 c4 }1 B1-1 课前必读（不看会错过一个亿）/ R m, I. b1 t: w! g3 {
1-2 课程导学 试看- p: }# U& [4 A& k2 p9 L
1-3 数据分析概述' h# a, e1 h& R8 Z
- ^4 a7 }2 @3 h% D
第2章 数据获取, P, y6 ^# I: `4 m: x# B3 [
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。
$ d3 T! i, p7 X% I2-1 数据仓库* C" W Z+ Z' l& D- |0 v
2-2 监测与抓取# [- v1 s5 W1 G& K5 S2 @5 |( r8 u
2-3 填写、埋点、日志、计算5 x0 ~; T; c! Y- b& R* h6 m( j
2-4 数据学习网站
b& @5 ^1 v- U& r& t, R
3 E0 E1 m" x) S5 N第3章 单因子探索分析与数据可视化. O% X2 f* C5 M1 V% b4 P& p; x
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。... Z$ @+ C. h3 p1 F# L
3-1 数据案例介绍& x. s" g2 e* y& y
3-2 集中趋势,离中趋势
" F, E) G H! K* x" ]2 ]7 v3-3 数据分布--偏态与峰度
; @4 Y l( l4 ]5 a; H4 l3-4 抽样理论
# V! W p" R1 Y1 Q% O9 S) z) _' y3-5 编码实现（基于python2.7）0 W* y* h+ ]0 D) e* y* f9 q& }" n
3-6 数据分类
/ B4 w; }( ]: q: M; b3 {3-7 异常值分析. R& k1 V* u: p) s R
3-8 对比分析
% z- k" ]( A3 I+ I3-9 结构分析3 v7 j# F/ g7 F3 Z
3-10 分布分析
; X+ L0 L0 a) K3 }3-11 Satisfaction Level的分析
0 n* A4 y3 {+ C) k* d2 C3-12 LastEvaluation的分析
& h" }5 b* G+ C$ f7 n Y3-13 NumberProject的分析) X1 \* ?6 b( Y
3-14 AverageMonthlyHours的分析
8 l7 ^2 V3 P' Z: T3-15 TimeSpendCompany的分析# ^( N5 j* s/ ~2 r/ j, }* O
3-16 WorkAccident的分析$ c) m2 m( m/ F( f$ @9 E2 t0 g3 V
3-17 Left的分析' I2 ?- @3 ~8 ~
3-18 PromotionLast5Years的分析% Z8 ?2 Z2 R4 k' Y
3-19 Salary的分析
$ u0 |2 }, D4 r) D+ p) X- s; g3-20 Department的分析
0 l$ w+ g) l3 y3-21 简单对比分析操作
% P0 t$ p. W% k/ D3-22 可视化-柱状图: R& n3 b5 o7 n1 u4 _: m: [7 Z
3-23 可视化-直方图1 |8 ^5 ]; A b/ I; f2 M
3-24 可视化-箱线图2 B _& k# L0 H/ R; {5 [
3-25 可视化-折线图
% g1 f. o1 p) m |( _3-26 可视化-饼图8 X7 j+ d7 s. M% E2 K8 O. r1 C# V
3-27 本章小结
7 W w# \6 J; j' ]: Z3 {# x% q- O# N2 S3 A( D# Z- l% {3 q! e
第4章 多因子探索分析& }. F& l% z9 Q; X' D& Q, O
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。...1 e/ \/ d/ P! q! m6 v0 ]
4-1 假设检验! r8 J8 h! O. h: V8 `1 o
4-2 卡方检验/ Y5 }$ U A& d2 b
4-3 方差检验1 i" k9 s7 a* a( _% R( G6 I& R9 i
4-4 相关系数
5 _ C$ f2 S; G/ J, ^' q" H' n- b4-5 线性回归
2 B( B7 ?4 ]% J, h: a; z: K, v4-6 主成分分析: I2 \; V! V; d' \ ^) @: d: W
4-7 编码实现) a' V, f0 R' \1 V
4-8 交叉分析方法与实现& A. r7 `' j8 f- Z/ h
4-9 分组分析方法与实现5 J: m. H( o3 ^ K1 r5 E# d" ?
4-10 相关分析与实现
; m8 m3 ]2 {/ m8 w4-11 因子分析与实现
& \+ C6 z8 e7 o U" {4-12 本章小结0 Z% c1 k P6 d1 Q
4 R1 W$ I6 p' b& P" }2 \! c第5章 预处理理论% P$ H6 R4 r" { ?& ^
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。...* F5 }& A d6 u0 {7 O( J, [
5-1 特征工程概述9 h+ {% _ G0 J6 Y$ W& M
5-2 数据样本采集
& H: O- T3 n8 i1 {& I+ I/ w5-3 异常值处理
. t3 g4 y( H5 q+ j% J9 A3 W5-4 标注 ]+ B" |1 _5 v" R1 c: Y
5-5 特征选择
6 d5 U# Q- i6 e5 Z }6 V3 x5-6 特征变换-对指化
1 k2 j& [, n" ?# u5 X5-7 特征变换-离散化) `! X. U) K. v
5-8 特征变换-归一化与标准化
1 N* o7 p, z7 h3 i4 l1 [* s7 u3 d5-9 特征变换-数值化
' Q' U6 l! F' c5-10 特征变换-正规化
" ~( p. I7 l d5-11 特征降维-LDA
2 ?1 m' k: v+ F0 n; h' |! ~5-12 特征衍生
8 G0 W0 o0 @6 o1 M4 ?5-13 HR表的特征预处理-1
. l$ Z* ]& I4 ]7 _! Q5 E5-14 HR表的特征预处理-2. B# T B% ?9 d' }4 `
5-15 本章小结% f& J2 J) ], v! f+ p
+ \8 [0 m8 ^0 z; ?" Z
第6章 挖掘建模
3 l) q. @. ^' P4 ^! w/ u, m" 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、...
$ A7 T" d4 D+ H6-1 机器学习与数据建模 c4 g- @0 Q$ I, l
6-2 训练集、验证集、测试集1 O6 T2 ^: @8 X) q" `
6-3 分类-KNN 试看' P! K( a* s! Q" R
6-4 分类-朴素贝叶斯 试看
) ^8 T' D# d, L; U {( I6-5 分类-决策树 G8 J; i/ n' Q% p* N
6-6 分类-支持向量机
% A9 |4 g' v' `% s9 a% U2 k! x6-7 分类-集成-随机森林
: F, ?9 [: x7 _6 I i- K6-8 分类-集成-Adaboost1 p2 d$ w7 C. A. I" ~( L, _4 {
6-9 回归-线性回归
7 z" ?: T; t( b6 |6-10 回归-分类-逻辑回归( c9 J& m9 l4 u3 s
6-11 回归-分类-人工神经网络-1- o6 |# H: N8 q
6-12 回归-分类-人工神经网络-2
6 Y/ ~! Y/ Z$ \) @ z6-13 回归-回归树与提升树
% m& N+ [' n) X* y8 M0 ^6-14 聚类-Kmeans-1$ Y- h& T( b- r y
6-15 聚类-Kmeans-2/ q3 K( i! D) r
6-16 聚类-DBSCAN
# k) N2 q7 }! a6-17 聚类-层次聚类
* f' r' _& N9 `+ D2 ~6-18 聚类-图分裂/ W4 A, z6 _* V8 E
6-19 关联-关联规则-1
& `* v2 Y& p( ^/ s/ I6-20 关联-关联规则-2
. r$ b1 y& T, ]& R2 v6-21 半监督-标签传播算法
: O+ G. o4 N2 N* q( }$ `6-22 本章小结
; d+ H$ E/ j+ k6 s/ B) A: q/ d
, t: i& K9 Z% Q3 i8 j9 k4 [第7章 模型评估
$ i) [3 x4 {( k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。...( k& ]9 i& \* b9 i/ U2 [
7-1 分类评估-混淆矩阵
: Q% I) F; ?/ {: g3 d" M! G7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图* H1 G2 j8 h& ?
7-3 回归评估
9 e& s3 d2 N" z2 m. S: w) G4 k7-4 非监督评估& w4 z' n/ Y) U2 v
8 \' {7 K7 D5 f1 ]2 [! O+ o5 W
第8章 总结与展望
' t% H B' Y' `8 O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。! {3 I) u/ ~4 }8 O2 |* g8 \! Q
8-1 课程回顾与多角度看数据分析4 w! p& I0 Q; l z# i0 E& K
8-2 大数据与学习这门课后还能干什么？.mp4( { V |7 q5 L
5 Z: o- @* t3 ^〖下载地址〗
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9 `% F8 n0 @/ F1 b& E) H' ]
+ m7 M9 j$ V/ n5 i. i$ x; S----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
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3 o& u6 m5 @( L- w0 q〖下载地址失效反馈〗
6 P' _4 V1 m% N& E G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: N( n0 L A8 q2 }$ A2 S8 y
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