第1章 課程介紹【贈送相關電子書+隨堂代碼】

本章首先介紹本課程是什么，有什么特色，能學習到什么，內(nèi)容如何安排，需要什么基礎，是否適合學習這門課程等。然后對數(shù)據(jù)分析進行概述，讓大家對數(shù)據(jù)分析的含義和作用有一個整體的認知，讓大家對自己接下來要做的事情，有一個基本的概念與了解。...

1-1 課程導學

1-2 數(shù)據(jù)分析概述

第2章 數(shù)據(jù)獲取

數(shù)據(jù)從哪里來？怎么來？這一章，我們會介紹數(shù)據(jù)獲取的一般手段。主要包括數(shù)據(jù)倉庫、抓取、資料填寫、日志、埋點、計算等手段。同時，我們也會介紹幾個常用的數(shù)據(jù)網(wǎng)站，供大家參考與學習。

2-1 數(shù)據(jù)倉庫

2-2 監(jiān)測與抓取

2-3 填寫、埋點、日志、計算

2-4 數(shù)據(jù)學習網(wǎng)站

第3章 單因子探索分析與數(shù)據(jù)可視化

有了數(shù)據(jù)，如何上手？這一章，我們會介紹探索分析的一部分---單因子探索分析和可視化的內(nèi)容。我們會以基礎的統(tǒng)計理論知識為切入點，學習異常值分析、對比分析、結(jié)構(gòu)分析、分布分析。同時，引入接下來幾章都會用到的案例-HR人力資源分析表，并用理論與可視化的方法，完成對此表的初步分析。...

3-1 數(shù)據(jù)案例介紹3-2 集中趨勢,離中趨勢3-3 數(shù)據(jù)分布--偏態(tài)與峰度3-4 抽樣理論3-5 編碼實現(xiàn)（基于python2.7）3-6 數(shù)據(jù)分類3-7 異常值分析3-8 對比分析3-9 結(jié)構(gòu)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 簡單對比分析操作3-22 可視化-柱狀圖3-23 可視化-直方圖3-24 可視化-箱線圖3-25 可視化-折線圖3-26 可視化-餅圖3-27 本章小結(jié)

第4章 多因子探索分析

上了手，然后呢？這一章，我們介紹探索分析的另一部分---多因子復合探索分析。我們同樣以基礎的統(tǒng)計知識為切入點，學習多因子間互相影響與配合的分析方法，如交叉分析、分組分析、相關分析、成分分析等。同時，以HR人力資源分析表為例，進行進一步的探索。...

4-1 假設檢驗

4-2 卡方檢驗

4-3 方差檢驗

4-4 相關系數(shù)

4-5 線性回歸

4-6 主成分分析

4-7 編碼實現(xiàn)

4-8 交叉分析方法與實現(xiàn)

4-9 分組分析方法與實現(xiàn)

4-10 相關分析與實現(xiàn)

4-11 因子分析與實現(xiàn)

4-12 本章小結(jié)

第5章 預處理理論

數(shù)據(jù)已了解，用起來！不著急，先加工。這一章，我們會介紹特征工程的主要內(nèi)容，重點會介紹數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)特征預處理的主要內(nèi)容，包括數(shù)據(jù)清洗、特征獲取、特征處理（內(nèi)含對指化、歸一化、標準化等）、特征降維、特征衍生。預處理的好壞，直接影響著接下來模型的效果。...

5-1 特征工程概述

5-2 數(shù)據(jù)樣本采集

5-3 異常值處理

5-4 標注

5-5 特征選擇

5-6 特征變換-對指化

5-7 特征變換-離散化

5-8 特征變換-歸一化與標準化

5-9 特征變換-數(shù)值化

5-10 特征變換-正規(guī)化

5-11 特征降維-LDA

5-12 特征衍生

5-13 HR表的特征預處理-1

5-14 HR表的特征預處理-2

5-15 本章小結(jié)

第6章 挖掘建模

把數(shù)據(jù)用起來！這一章，我們會介紹數(shù)據(jù)挖掘與建模的主要內(nèi)容。主要包含五類模型的建立與實踐，分別為：分類模型（KNN、樸素貝葉斯、決策樹、SVM、集成方法、GBDT……），回歸模型與回歸思想分類（線性回歸、邏輯斯特回歸【也叫羅吉回歸，邏輯回歸。音譯區(qū)別】、神經(jīng)網(wǎng)絡、回歸樹），聚類模型（K-means、DBSCAN、層次聚類、...

6-1 機器學習與數(shù)據(jù)建模

6-2 訓練集、驗證集、測試集

6-3 分類-KNN

6-4 分類-樸素貝葉斯

6-5 分類-決策樹

6-6 分類-支持向量機

6-7 分類-集成-隨機森林

6-8 分類-集成-Adaboost

6-9 回歸-線性回歸

6-10 回歸-分類-邏輯回歸

6-11 回歸-分類-人工神經(jīng)網(wǎng)絡-1

6-12 回歸-分類-人工神經(jīng)網(wǎng)絡-2

6-13 回歸-回歸樹與提升樹

6-14 聚類-Kmeans-1

6-15 聚類-Kmeans-2

6-16 聚類-DBSCAN

6-17 聚類-層次聚類

6-18 聚類-圖分裂

6-19 關聯(lián)-關聯(lián)規(guī)則-1

6-20 關聯(lián)-關聯(lián)規(guī)則-2

6-21 半監(jiān)督-標簽傳播算法

6-22 本章小結(jié)

第7章 模型評估

哪個模型好？上一章，我們學習了很多模型，一個數(shù)據(jù)集，可能用多種模型都可以進行建模，那么哪種模型好，就需要有些指標化的東西幫我們決策。這一章，我們會介紹使用混淆矩陣和相應的指標、ROC曲線與AUC值來評估分類模型；用MAE、MSE、R2來評估回歸模型；用RMS、輪廓系數(shù)來評估聚類模型。...

7-1 分類評估-混淆矩陣

7-2 分類評估-ROC、AUC、提升圖與KS圖

7-3 回歸評估

7-4 非監(jiān)督評估

第8章 總結(jié)與展望

這一章，我們將回顧本課程的全部內(nèi)容，并從多個角度，重新看待我們的數(shù)據(jù)分析工作。最后，我們會了解到，學習了這門課程以后，還可以在哪些方面進行發(fā)展。

8-1課程回顧與多角度看數(shù)據(jù)分析8-2大數(shù)據(jù)與學習這門課后還能干什么？

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當前標題：Python3數(shù)據(jù)分析與挖掘建模實戰(zhàn)視頻-創(chuàng)新互聯(lián)
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