[185] Python3数据分析与挖掘建模实战 – 网盘下载 -

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1. 课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】

• 1-1 课前必读（不看会错过一个亿）
• 1-2 课程导学
• 1-3 数据分析概述

2. 数据获取

• 2-1 数据仓库
• 2-2 监测与抓取
• 2-3 填写、埋点、日志、计算
• 2-4 数据学习网站

3. 单因子探索分析与数据可视化

• 3-1 数据案例介绍
• 3-2 集中趋势,离中趋势
• 3-3 数据分布–偏态与峰度
• 3-4 抽样理论
• 3-5 编码实现（基于python2.7）
• 3-6 数据分类
• 3-7 异常值分析
• 3-8 对比分析
• 3-9 结构分析
• 3-10 分布分析
• 3-11 Satisfaction Level的分析
• 3-12 LastEvaluation的分析
• 3-13 NumberProject的分析
• 3-14 AverageMonthlyHours的分析
• 3-15 TimeSpendCompany的分析
• 3-16 WorkAccident的分析
• 3-17 Left的分析
• 3-18 PromotionLast5Years的分析
• 3-19 Salary的分析
• 3-20 Department的分析
• 3-21 简单对比分析操作
• 3-22 可视化-柱状图
• 3-23 可视化-直方图
• 3-24 可视化-箱线图
• 3-25 可视化-折线图
• 3-26 可视化-饼图
• 3-27 本章小结

4. 多因子探索分析

• 4-1 假设检验
• 4-2 卡方检验
• 4-3 方差检验
• 4-4 相关系数
• 4-5 线性回归
• 4-6 主成分分析
• 4-7 编码实现
• 4-8 交叉分析方法与实现
• 4-9 分组分析方法与实现
• 4-10 相关分析与实现
• 4-11 因子分析与实现
• 4-12 本章小结

5. 预处理理论

• 5-1 特征工程概述
• 5-2 数据样本采集
• 5-3 异常值处理
• 5-4 标注
• 5-5 特征选择
• 5-6 特征变换-对指化
• 5-7 特征变换-离散化
• 5-8 特征变换-归一化与标准化
• 5-9 特征变换-数值化
• 5-10 特征变换-正规化
• 5-11 特征降维-LDA
• 5-12 特征衍生
• 5-13 HR表的特征预处理-1
• 5-14 HR表的特征预处理-2
• 5-15 本章小结

6. 挖掘建模

• 6-1 机器学习与数据建模
• 6-2 训练集、验证集、测试集
• 6-3 分类-KNN
• 6-4 分类-朴素贝叶斯
• 6-5 分类-决策树
• 6-6 分类-支持向量机
• 6-7 分类-集成-随机森林
• 6-8 分类-集成-Adaboost
• 6-9 回归-线性回归
• 6-10 回归-分类-逻辑回归
• 6-11 回归-分类-人工神经网络-1
• 6-12 回归-分类-人工神经网络-2
• 6-13 回归-回归树与提升树
• 6-14 聚类-Kmeans-1
• 6-15 聚类-Kmeans-2
• 6-16 聚类-DBSCAN
• 6-17 聚类-层次聚类
• 6-18 聚类-图分裂
• 6-19 关联-关联规则-1
• 6-20 关联-关联规则-2
• 6-21 半监督-标签传播算法
• 6-22 本章小结

7. 模型评估

• 7-1 分类评估-混淆矩阵
• 7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图
• 7-3 回归评估
• 7-4 非监督评估

8. 总结与展望

• 8-1 课程回顾与多角度看数据分析
• 8-2 大数据与学习这门课后还能干什么？.mp4