Python3数据分析与挖掘建模实战

xuenv2005

第1章 课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】
9 c) \* V( V& \" T) y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。...

1-1 课前必读（不看会错过一个亿）
* m. U2 T: {8 {9 T' p  r! l. y 1-2 课程导学
1-3 数据分析概述
9 r8 u% w9 s' ]$ a第2章 数据获取
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。
* V% ~" B( y" a4 B6 Z" h( s
2-1 数据仓库
+ @8 [% n0 c. \; {1 s3 q# ^+ C( } 2-2 监测与抓取
) f8 N" h" B0 K# ~. e 2-3 填写、埋点、日志、计算
2-4 数据学习网站
第3章 单因子探索分析与数据可视化
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。...
) J: S& I( S( R* J0 q
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
7 k$ S' [- K* G% z9 I% H4 J 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
2 y6 M/ {+ A2 ^8 p' T$ c 3-18 PromotionLast5Years的分析
) O5 y; d! Z4 j* f5 k) Z5 d8 X% A4 A 3-19 Salary的分析
) Q0 u# _2 u7 S1 ?8 B. |( N 3-20 Department的分析
$ v$ j% s* @! c' g: }2 T: ]  h 3-21 简单对比分析操作
. G- Q5 R* ~) z/ R 3-22 可视化-柱状图
5 j" a3 a8 y( n6 Z 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
$ S1 ^% q0 L! l. a' V3 K# G" b8 [ 3-27 本章小结
0 T- F. X) G3 E; }第4章 多因子探索分析
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。...
7 C7 C0 r+ {/ P& p- x5 J
) n" {: k$ Q6 I3 u9 ? 4-1 假设检验
: c: l+ [) e, \, \! d 4-2 卡方检验
6 Z- a% n6 K( M. Y4 [ 4-3 方差检验
4 `/ y' Z6 h- Q0 p. H& [5 w" ]( P6 T 4-4 相关系数
! I6 p; x7 B' }+ H  T. S* G 4-5 线性回归
4-6 主成分分析
4 c' }# w0 z# v- Q: ] 4-7 编码实现
4-8 交叉分析方法与实现
# r  z9 Y9 K9 F( p3 n4 }/ ]7 ] 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
/ u5 [7 f2 G( r4 r 4-12 本章小结
第5章 预处理理论
* O, C1 g$ w! |8 ^. p, F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。...
/ }$ K% t7 f' @+ O9 Y* u/ L4 L5 b
5-1 特征工程概述
, u+ L1 ^/ p  b8 O( X" w& X 5-2 数据样本采集
5-3 异常值处理
1 ]/ w9 s8 ^: q  K) h$ N9 W- S8 M( t 5-4 标注
, M: [& x8 K: U! g5 V4 x& t4 F 5-5 特征选择
5-6 特征变换-对指化
' |9 Y5 u2 @7 L  Q9 l" I* Q 5-7 特征变换-离散化
5-8 特征变换-归一化与标准化
0 J4 c. I! x2 b 5-9 特征变换-数值化
( i7 j9 L2 |$ ~6 l& q% n 5-10 特征变换-正规化
5-11 特征降维-LDA
5-12 特征衍生
4 b3 v5 {8 [! W4 D4 `  _ 5-13 HR表的特征预处理-1
5-14 HR表的特征预处理-2
% g1 X2 E, y% p6 V 5-15 本章小结
1 a) O# @2 u& \7 m& A第6章 挖掘建模
, Z- ^, I. I1 ^9 s! R( i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、...
/ L- y4 P3 a- d( a6 f0 B
* u3 B5 ]2 ]1 R* R+ s 6-1 机器学习与数据建模
! I$ e7 a0 C5 J  N) n" c 6-2 训练集、验证集、测试集
' c# [, Q7 k, m% x& g5 I# w5 T1 A) V 6-3 分类-KNN
6-4 分类-朴素贝叶斯
- e8 z+ Z" d: H. Z! `: i9 ]' | 6-5 分类-决策树
# R& q) N: n; h, b! U2 F3 Z 6-6 分类-支持向量机
6-7 分类-集成-随机森林
) i: p% F4 s. t) y% h% g+ ~ 6-8 分类-集成-Adaboost
2 G7 |" b$ V8 i, @' r4 T 6-9 回归-线性回归
  O. V- x( s4 i 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
# Q' I" J) D3 h! E0 k) w 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
8 L% J7 e8 D6 S5 s/ e 6-17 聚类-层次聚类
8 \- E6 v) d  [: Q* O, W 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
0 @7 O* }+ K2 b* ?' j- Z2 i第7章 模型评估
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。...

8 K5 ]6 y+ \/ W 7-1 分类评估-混淆矩阵
7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图
2 d- m7 v. j0 [8 d# A% }7 D  W8 Y 7-3 回归评估
4 p! {) A' Z/ u' N/ l9 _3 S 7-4 非监督评估
$ Q; B& \7 n) Z8 d# X# H1 E9 j$ [第8章 总结与展望
1 C* Y$ L6 U" P; C  k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。

8-1 课程回顾与多角度看数据分析
. B- }2 \7 n( I6 [. A, O" b( \, G 8-2 大数据与学习这门课后还能干什么？