Python3数据分析与挖掘建模实战，快速胜任数据分析师课程介绍(A000107)：
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，带你学习p a T V @ h 3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。助你逆袭成为数据掘金时代的抢手人才!
课程目录：
- 第1章 Python3数据分析与挖掘建模实战，快速胜任数据分析师课程介绍【赠送8 6 k u相关电子书k G ( b 4+随堂代码】试看3 节 | 20分钟
- 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i 7 p ! ~合学习这门课程等。然后对数据分析进行概述，w ~ c V { { \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。…
- 图文：1-1 课前必读（不看会错过一个亿）
- 视频：1-2 课程! | 2 \ # `导学 (07:36)试看
- 视频：1-3 数据分析概述: a q [ % | o 7 4 (11:2# 9 r v 6 m x Z5)
- 第2章 数据获取4 节 | 18分钟
- 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\ X * *料填w @ w d 2 S d | I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G 1 r & R 9 & %参考与学习。
- 视频：2-1 数据仓库 (05:06)
- 视频：2-2 监测与抓取 (02:53)
- 视频：2-3 填写、埋点、日志、计算q , e $ O W (02:25)
- 视频：2-4 数据学习网站 (07:01)
- 第3章 单因子探索分析与数据可视化27 节 | 124分钟
- 有了数据，= r a ! q –如何上手？这一章，我们会介绍探索分析5 A 9 h c a 9 K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B % ] p @ w . a用理论与可视化的方法，完成对此表的初步分析。d h ` . D D 5 f…
- 视频：3u / b ( & \-1 数据案例介绍 (04:27)
- 视频：3-2 集中趋势,离中趋势 (05:58)
- 视频：3-3 数据分布–偏态与峰度 (03:54)
- 视频：3-4 抽样理论 (06:06)
- 视频：3-5 编码实现（基于python2.7） (12:51)
- 视频：3-6 数据分类 (02:37)
- 视频：3V 4 \ 7 5 d !-7 异常值分析 (03:33)
- 视频：3-8 对比分析 (05:38)
- 视频：3-9 结构分析 (n Q r ( e ^ 8 , q01:39)
- 视频：3-10 分布分析 (05:59)
- 视频：3-11 Satisfaction Level的分析 (09:32)
- 视频：3-12 LastEvaluation的分析 (07:39)
- 视频：3-13 NumberProject的分析 (03:42)
- 视频：3-14 AverageMonthlyHours的分析 (05:40)
- 视频：3-15 TimeSpendCompany的分1 \ P 1 m Y @ U *析 ($ { l X00:51)
- 视频：Z 7 P @3-16 WorkAccident的分析 (00:49)
- 视频：3-17 Left的分析 (00:23)
- 视频：3-18 PromotionLast5Years的分析 (00:3i R O q H C / & o0)
- 视频：3-19 Salary的分析 (01:37)
- 视频：3-20 Department的分析 (01:16)
- 视频：3-21 简S { U q ! D单) T S h ` U 2对比分析操作 (07:08)
- 视频：3-22 可视化-柱状图 (15:42)
- 视频：3-23 可视化-直方图 (04:27)
- 视频：3-24 可视化-箱线图 (02:21)
- 视频：3-25 可视化-折线图 (02:21)
- 视频：3-26@ – ? 可视化L 6 7 4 J l 9-饼图 (03:09)
- 视频：3-24 / & 4 / 1 s –7 本章小结 (03:38)
- 第4章 多因子探索分析12 节 | 100分钟
- 上了手，然后呢？这u ^ 6 m K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。j \ ! f { E ;同时，以HR人力资源分析表为例，进行进一步的探索。…
- 视频：4-1 假设检验 (08:05)
- 视频：4-2 卡方检验 (02:21)
- 视频：4-3% r h ! n a o 方差检验 (03:43)
- 视频：4-4 相关系数 (03:33)
- 视频：4-5 线性回归 (02:48)
- 视频：4-6 主成分分析 (05:20)
- 视频：4-7 编码实现 (19:21)
- 视频：# U t4-8 交叉分析方法与实现 (13:48)
- 视频：4-9 分组分析方法与实现 (08:45)
- 视频：4-10 相关分析与实现 (22:a f 4 M42)
- 视频：4-11 因子分析与实现 (06:42)
- 视频：4-12 本章小结 (02:02)
- 第5章 预处理理论15 节 | 122分钟
- 数据已了解，用起来！不着急，先加J \ _ ~ w Q E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* \ \ B 6 J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。…
- 视频：5-1 特征工程概述 (09:59)
- 视频：5-2 数据样本采集 (02:42)
- 视频：5-3 异常值处理 (12:45)
- 视频：5-4 标注 (02:58)
- 视频：5-5 特征选择 (, j 3 ~ X17:18)
- 视频：5-6 特征变c k – l 3 Z换-对指化 (04:23)
- 视频：5-7 特征变换-离散化 (07:13)
- 视频：5-8 特征变换-归一化与标准化 (07:06)
- 视频：5-9 特征变换-数值化 (10:09)
- 视频：5& f 5 e r x k 0-10 特征变换-正规化 (04:49)
- 视频：5-11 特征降维-LDA (11:32)
- 视频：5-12 特征衍生 (03:04)
- 视频：5-13 HR表的特征预处理-1 (15:29)
- 视频：5-14 HR表的特征预处理-2 (08:35)
- 视频：5-15 本章小结 (02:53)
- 第6章 挖: ) & ( _ 7 i掘建模试看22 节 | 298分钟
- 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l 0 7实践，分别为：分类模型（KNN、! \ l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】D 5 Y I E、神经网络、回归树），聚类模型（K-means、DBSCAN] \ G H、层次聚类、…
- 视频：6-1 机器学习与数据建模 (05:17)
- 视频：6-2 训练集、验证集、测试集 (07:02)
- 视频：6-3 分类-KNN (21:43)试{ + e看
- 视频：6-4 分类-朴素贝叶斯 (19:57)试看
- 视频：6-5 分类-决策树 (23:42)
- 视频：6-6 分类-支持向量机S ~ w (20:41)
- 视频：6-7 分类-集成-随机森林 (19:24)
- 视频：6-8 分类-集成-Adaboost (10:47)
- 视频：6-9 回归-线性回归 (2X a S30 n Q:36)
- 视频：6-10 回归-分类-逻辑N & C x . 3回归 (11:12)m ) 1 # I c 8
- 视频：6-11 回归-分类-\ M Q人工神经网络-1 (16:26)
- 视频：6-12 回归-分类-人工神经网络-2 (15:47)
- 视频：6-13 回归-回归树与提升树 (B w =09:59)
- 视频：5 l @ J h G k6-14 聚类-Kmei T S 6ans-1 (10:37)
- 视频：6-15 聚类-Kmeans-2+ $ / J | ! l (10:54)
- 视频：6-16 聚) L 7 u H @ J |类-DBSCAN (10:33)
- 视频：6-17 聚类-层次聚类 (04:40)
- 视频：6-18 聚类-图分裂 (03:54)
- 视频：6-19 关联-关联规则-1 (13:56)
- 视频：6-20 关联-关联规则-2 (13:39)
- 视频：6-21 半监督-标签% n 0 6 E I \ s `传播算法 (17:18)
- 视频：6-22 本章小结 (05:50)
- 第7章 模型评估4 节 | 43分钟
- 哪个模型好？上一章，我们学习了很多模型，一个数= E ( + ` B 7 s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S B ) s M 7 u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。…
- 视频：7-1 分类评估-混淆矩阵 (14:51)
- 视频：7-2* Q c f e 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图/ d O o % \ 1 V b (15:12)
- 视频：7-3 回归评估 (05:02)
- 视频：7-4 非监督评估 (07:49)
- 第8章 总结与展望2 节 | 13分钟
- 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b \ 2 %，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。
- 视频：8-1 课程回顾与多角度看数据分析 (05:22)
- 视频：8-2 大数据与学习这门课后还能干什么？.mp4 (07:12)
文件目录：
| Python3数据分析/ X I ] a 1 [ b与挖掘建模实战-299元-完结 |
| │_ ! b n g |
| ├─第1章 Python3数\ k ! c z K ,据分析与挖掘建模实战，快速胜任数据分析师课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】 |
| │ 1-1 课程导学.mp5 / C f . ? $4 |
| │ |
| ├─第2章 数据获取 |
| │ 2-1 数据仓库.mp4 |
| │ 2-2 监测与抓取.mp4 |
| │ 2-3 填写、埋点、日志、计算.mp4 |
| │ 2-4 数据学= o J习网站./ U z imp4 |
| │ .html.url |
| │ |
| ├─第3章 单因子探索分析与可视化 |
| │ 3-1 数据案例介绍.mp4 |
| │ 3-10 分布分析.mp4 |
| │ 3-11 SatisfactiK 2 ; Y _ * Yon Level的分析.mp4 |
| │ 3-12 LastEvq ( Zaluation的分析.mp4 |
| │ 3-13 NumberProject的分析.mp4 |
| │ 3-14 AverageMonthlyHours的分析.mp4 |
| │ 3-15 TimeSpendCompany的分析.mp4 |
| │ 3-4 7 \ [ \ ! y16 Wod M – 9rkAccident? G o ; j z 4 d o的分析.mp4 |
| │ 3-17 LeI y _ft的分析.mpS b f – O s4 |
| │ 3-18 Promr * # u ` R 9otionLast5Year& I | ] ? } U 5s的分析.mp4 |
| │ 3-19 Salary的k \ Z i a A d b j分析.mp4 |
| │ 3-2 集中趋势,离中趋势.mp– \ u 64 |
| │ 3-20 Department的分析.mp4 |
| │ 3-2S z 1 O1 简单对比分析操作.mp4 |
| │ 3-22 可视化-柱状图.mp4 |
| │ 3-23 可视化-直方图.mp4 |
| │ 3-24 可视化-箱线图.mp4 |
| │ 3-25i | w 可k 8 * %视化-折线图.mp4 |
| │ 3-26 可视化-饼图.mp4 |
| │ 3-27 本章小结.mp4 |
| │ 3-3 数据分布–偏态与峰度.mp4 |
| │ 3-4 抽样理论.mp4 |
| │ 3-5 编码实现（基于python2.7）.mp4 |
| │ 3-6 数据分类.mp4 |
| │ 3-7 异常值分析.mp4 |
| │ 3-8 对比分析.mp4 |
| │ 3-9 结构分析.mp4 |
| │ |
| ├─第4章 多因子探索分析 |
| │ 4-1 假设检验.mp4 |
| │ 4-10 相关分析与实现.mp4 |
| │ 4-11 因子分析与实现.mp4 |
| │ 4-12 本章小结.mp4 |
| │ 4-2 卡方检验.mp4 |
| │ 4-3 方差检验.mp4 |
| │ 4-4 相关系数.mp4 |
| │& 4 S a g 4-5 线性回O L m归.mp4 |
| │ 4-6 主成分分析.mp4 |
| │ 4-7 编码实现.mp4 |
| │ 4-8 交叉分析方法与实现.mp4 |
| │ 4-9 分组分析方法与实现.mpP 2 7 64 |
| │ |
| ├─第5章 预处0 4 A D M理理论 |
| │ 5-1 特征工程概述.mp4 |
| │ 5-10 特N ] c q m G H 1征变换-正规化.mp4 |
| │ 5-11 特征降维-LDA.mp4 |
| │ 5-12 特征衍生.mp4 |
| │ 5-13 HR表的特征预处理-1.mp4 |
| │ 5-14 HR表的特征预处理-2.s v n M zmp4 |
| │ 5-15 本章小结.mp4 |
| │ 5-2 数据样本采集.mp4 |
| │ 5-3 异常值处理.mp4 |
| │ 5-4 标注.mp4i , 5 8 |
| │ 5-5 特征选择.mp4 |
| │ 5-6 特征变换-对指化.mp4 |
| │ 5-7 特征变l # Z } F C 0 r换-离散化.mp4 |
| │ 5-8 特征变换-归一化与标准化.T u U T ; t K 7 qmp4 |
| │ 5-9 特征变换-数值化.mp4 |
| │ |
| ├─第6章 挖掘建模 |
| │ 6-1 机器学习与数据建模.mp4 |
| │ 6-10 回归-分类-逻辑回归.mp4 |
| │ 6-11 回归-分类-人工神经网络-1.mp= y A s m f4 |
| │ 6-12 回归-分类-人工S g g w 4 $ \ ( d神经网络-2.mp4 |
| │ 6-13 回归-回归树与提升树.mp4 |
| │ 6-14 聚类-Kmeans-1.mp4 |
| │ 6-15 聚类-Kmeans-2.mp4 |
| │ 6-16 聚类-Dg ~ O w ~ \ mBSCAN.mp4 |
| │ 6-17 聚类-层次聚类.mp4 |
| │ 6-18 聚类-图分裂.mp4 |
| │ 6-19 关联-关联规则-1.mp4 |
| │ 64 u j-2 训练集、验证集G ] U、测试集.mp4 |
| │ 6-20 关联-关联规则-2.mp4 |
| │ 6-21 半监督-标签传播算法.mp4 |
| │ 6-22 本章小结.mp4 |
| │ 6-3 分类-KNN.mp4 |
| │ 6-4P + z f . % 分类-朴素贝叶斯.mp4 |
| │t o t y A x \ 6-5 分类-决策树.mp4 |
| │ 6-6 分类-支持向量机.mp4 |
| │ 6-7 分类-集成-随机森林.mp– o U ^ ! S H4 |
| │ 6-8Z , q D { 2 \ q o 分类-集成-AdaboostE J Q W G A G.mp4 |
| │ 6-9 回归-线性回归e L B ; c * X A I.mp4 |
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| ├─第7章 模型评估 |
| │ 7-1 分t C x类评估-混淆矩阵.m} 8 $p4 |
| │ 7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图.mp4 |
| │ 7-3 回归评估.mp4 |
| │ 7-4 非监督评估.mp4 |
| │ .html.url |
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| └─第8章 总结与展望 |
| 8-1 课程回顾与多角度看g ) y = !数据分析.mp4 |
| 8-2 大数据与学习这门课后还能干Y N O o 5 ) k +什么_音频.mp4.mp4 |
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THE END
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