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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Pytho* | c A = # zn3全程以真K T 7 . E F实案例驱动，带你学习p a^ 4 m = 6 W d r # 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{ d J Y 7 Z，快速胜任数据分析师课程介绍【赠送8 6 k u相关电子} ^ 6 5 \ m T w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Y e Q [这门课程等。然后对数据A $ v S d 4 ~分析进行概述，D , d x v ] Cw ~ 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。…; k + q } I z @ T
- 图文：1-1 课前必读（不看会错过一个亿）
- 视频：1-2 课程! |o 6 d F 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= e t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、r , R } : c P计算等手段。同时，我们也会介绍几个常用的数据^ E T & ` E X 5网站，供大家G 1 r & R 9 & %参考与学习8 x J \ V B q + e。
- 视频：2-1 数据仓库 (05:06)
- 视频：2-2 监测与抓取 (l $ v 4 u02:53)
- 视频：2-3 填写、埋点、R % e J日志、计算x D F ( w bq , 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y U E & 8，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2 9 R _ y W d F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 5c 4 9 r % ] d !-7 异常值分析 (03:33)
- 视频：3-8 对比分析 (05:38)
- 视频：\ L s ? ? F O * ;3-9 结构分析 (n Q r ( e ^ 8 , q01:39)
- 视频：3-10 分R a _ h n ~ M l H布分析 (05:59)
- 视频：3-11 Satisfaction Level的分析 (09:32)
- 视频：3-12 LastEvaluation的分# F q R ! A ; s析 (07:39)
- 视频：3-Y ( A /13 NumberProject的分析 (03:42)
- 视频：3-14 AverageMonthlyHours的分m \ ~ l y析 (05:40)
- 视频：3-15 Ti3 9 o + 8 Q e $ ?my 0 7 – \ reSpendCompany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-) W ^ Y ~ t17 Left的分析 (00:23)
- 视频：3-18 PromotionLast5Years的分析 (00:E Y d X N L u – c3i R O q H C / & o0)
- 视频：3-19 Salary的分析 (01:37)
- 视频：3-20 DepartmenZ k S ct的分析 (01:16)
- 视频：j T # o * % P3-21 简S { U q ! D单) T S h ` U 2对比分析操作 (~ & * G U B s07:b x . H ! Q – V08)
- 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-( g F S t25 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，g y V Q O = V $我们介绍探索分析的另一部分—多因子复合探索分; a + + 8析。我们同样以基础的统M u l a a h计知识为切入点，学习多因子间互| U r u 3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Z ^ F A A分析表为例，进行进@ N 7 R Y @ ;一步的探索。…
- 视频：4-1 假设检验 (08:05)o i – A X
- 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-g j 5 F H ; u V =7 编码实现 (19:21)
- 视& + V 3 \ t h _ X频：# U t4-8 交叉分析方法与实现 (13:48)
- 视频：4-9w b Z 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– 8 ^ { | V L 1 z，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) * 7 : H响着接下来X w j L F L c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-` ~ F – 03 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3 Q : p u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22A x 5 8 节 | 298分钟
- 把数据用起来！这一章，我们会介绍数据挖掘与J o \ G $ y K b q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：$ j e \ a分类模型（KNN、! \ l朴素贝叶斯~ h H、决策树) # z p B K o 1 M、SVM、集成方6 t F a U – 1 6 |法、GBDT……），回归模型与回归思想o S h z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* | , J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 (5 \ b S L20:41)
- 视频：6-7 分类-集成-随机森林 (19:24)
- 视频：6-8 分类6 M s O-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 ) 1E E V # I c 8
- 视{ m Q T * K F频：6-11 回归-分类-\ M Q人工神经网络-1 (16:26)
- 视频/ H t ? ) , P ~：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S l 3 P t：5 l @ J h G k6-14 聚类-Kmei T S 6aT \ 3 D F 2 P fns-1 (10:37)
- 视频：6-15 聚类-Kmeans-2+ $ / J | ! l[ ` C U 0 v (10:54)
- 视频：6-16 聚) L 7 u H @ J |类-m h . k . b 5DBSCAN (10:33)
- 视频：6-17 聚类-层P o / j * 4 : ~ 2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：\ i 6 C = = B j 26-21 半监督-标签% n 0 6 E I \ s `传播算法 (17:18)6 2 * Z $ % G M
- 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，9 i = _ G q N Q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 7W O u O – u要有些E X M W Z a w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} J 5 z _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:l { Y51)
- 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! g n q E ~ \ d _ 回归评估 (05N , $:02)
- 视频：7-4 非监督评估 (07U R T: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 (7 C Z Q O h 9 y07:12)
文件目录：
| Python3数据分析/ X I ] a 1 [ b与挖掘建模实战-299元-完x 7 ,结 |
| │_ ! b n g |
| ├─第1章 Pk 0 w y d B _ @ Aython3数\ k ! c z* L 0 W U 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X ? ` u ! # Z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N # 6 C \测与抓取.mp4 |
| │ 2-3 填写、埋点、日志、计算.mp4 |
| │ 2-4 数据学| ? } – h Z e= o J习网站./ U z imp_ – + 5 V /4 |
| │ .html.url |
| │ |
| ├─第3章 单因子探索分析与可视化 |
| │ 3-1 数据案例介8 ~ \ t n ?绍.mp4 |
| │ 3-10 分布分析.mp4 |
| │ 3-11 SatisfactiK 2 ; Y _ * Yon Lev2 K l & [el的分析.mp4 |
| │ 3-12 LastEvq ( Zal( * I J d wuation的分析.mp4 |
| │ 3-13 Number y X )rProject的分析.mp4 |
| │ 3-1B t 6 ^ & M x z4 AverageMonthlyHours的分析.mp4 |
| │ 3-15 TimeSpendCompa% ) kny的分析.mp4 |
| │ 3-4 7 \ [ \ ! y16 Wod M – 9rkAccident? G o ; j z 4 d o的分析.F m & p B d – ] Lmp4 |
| │ 3-17 LeI y _ft的分[ . z j析.mpS b f – O s4 |
| │ 3-18 Pw | % 4 `romrt y 1 Z Z q j z . * # uQ / T A m I ) T ` R 9otil c L m XonLast5Year& I | ] ? } U 5s的分析.mp4 |
| │ 3-19 Salary的k \ Z i, # b a A d b j分析.mp4 |
| │ 3-2 集中趋势,离中趋势.mp– \ uJ ^ / 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 |
| │ 3-25iE H U p | w 可k 8 * %视化-折线图.mp4 |
| │ 3-26x x A $ h 可视化-饼图.mp4 |
| │ 3-27 本U F g d r I 5 3章小结.mp4 |
| │ 3-3^ J o 数据分布y n P | v \ |–偏态与峰度.mp4 |
| │ 3-4 抽样理论.mp4 |
| │ 3-5 编码实现（基于python2.7）.mp4 |
| │0 ; s J O * , 3-6 数据分类.mp4 |
| │ 3-7 异常值分析C U M A [.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 |
| │_ a ) \ 3 0 & X 4-3 方差检验.mp4 |
| │ 4-4 相关系数.mp4 |
| │&u E m X D V & l; 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` e m E / 3 ( [ 2 7 64Q w u 7 |
| │ |
| ├─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-LDl 6 = w , k u {A.mp4 |
| │ 5-12 特征衍生.mp4 |
| │ 5-13 HR表F % d H U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P s V d.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-t Y L i .归一化与标准化.T u U T ; t K 7 qmp4 |
| │ 5-9 特征变换-数值( % C 4化.mp4 |
| │ |
| ├─第6章 挖掘建模 |
| │ 6-1n Y { $ R ) 机器学习与~ { S U ` b 7 6 [数据l ` n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-e ` )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u , } [ I-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 |
| │I U t / 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# w L b ? [ s 0 n |
| │ 6-6 分类-支持向量机.mp4 |
| │ 6-. q ? Z S /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.mp4O q t N |
| │ 6-9 回归-线性回归e L B ; c * X A I.mp4 |
| │ |
| ├─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` d \ S H估-ROC、e q \ uAUC、提升图与KS图.mp4 |
| │ 7-3 回归评估.mp4 |
| │ 7-4 非监督评估.mp4 |
| │ .html.uo Q { url |
| │ |
| └─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q J Y 1 4 7 k习这门课后还能干Y N O o 5 ) k +什么_音频.mp4.mp4 |
点击获取课程资源：Python3数据分析与挖掘建模实战，快速胜任数据分析师百度网` + & & r _盘下载
https://zy.98ke.com/zyjn/75261.html?ref=9400
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