小象学院 Python 数据分析和数据挖掘 第一期视频教程附配套文档与资料【12课时】

冰点也疯狂

课程大纲：
8 n5 }# t0 z# E& M第一课. “一天理解数据、数据分析和数据挖掘“。
基本概念：数据是什么；通过一个数据实例了解数据分析和数据挖掘的任务和过程；
理论知识点1：统计初步。
* P9 N1 e3 ~* ?* r# ]( g
第二课. “必先利其器”。
使用Python搭建初步的数据分析环境；数据结构；数据生成，载入和存储，数据库知识；
2 _7 _% J8 b" y3 g3 e理论知识点2：概率和矩阵运算。
' T$ P* m) s, \  c- L
第三课. “了解你的数据”。
数学建模：从实际业务到抽象模型的转换，变量的提取；对数据质量进行初步检验；数据预处理：数据清洗，数据变换，异常值处理，粒度变换，维度变换，离散化等。

  V2 i2 v9 K2 ]- n第四课. “理解你的数据”。
/ H6 h5 }0 K# y数据分析初步：描述性分析；数据分析初步：研究变量之间的关系；数据分析初步：图形和数据可视化，使用可视化进行探索式分析；再说数据质量：抽样；完善Python环境。

3 \9 P& U& K7 m1 @+ T" h# |) v第五课. “深入理解你的数据”。
数据分析进阶：基于假设检验的数据分析，相关、卡方、方差分析；对数据进行降维处理，PCA和SVD；
理论知识点3：假设检验，经典数据分析的框架。

1 a# v5 A3 j+ d1 z2 e第六课. “解释与预测”。
: f# P5 a9 {- H3 c7 V回归分析--线性回归，用线性回归模型进行预测，实例-销售量预测；数据分析进阶：广义线性回归，当应变量的分布非正态分布时，实例-用户访问量的预测；
/ Y8 M/ L+ l9 t# r! y; C( o理论知识点4：模型选择。
# i! Y, f5 ]6 S( B2 d& }+ L
第七课. “发现数据蕴含的新模式1”。
数据挖掘初步：定义数据点之间的距离；实例，如何根据兴趣判断两个用户的契合度；构造新变量；KNN；
理论知识点5：模式识别初步。

6 F9 r  C4 L* W* ^5 [" a" v, I" \( R$ l/ W第八课. “新模式：数据之间蕴含的关联关系”。
' n/ w6 q' d- n. m  G, f- Z! U事务型数据挖掘：挖掘频繁项集-电影、购物、图书数据，关联分析-Apriori算法，相关分析。
% ^! E4 n& T( k) x. j) _7 g
第九课. “使用数据辅助决策”。
% H. U+ l/ P0 |( f9 R分类分析：决策树，案例-信用评级；朴素贝叶斯进行分类分析：案例-信用评级；贝叶斯信念网络、支持向量机等其他分类方法；
理论知识点6：再说模型选择
8 i, X# S9 f9 h9 s9 N, O4 Y) P
第十课. “发现新模式2”。
0 N# u' Y) j. e+ g" g聚类分析：基本概念、方法、和评价；基于划分的方法，案例-寻找客户类型；基于相关的方法，基于密度的方法；
理论知识点7：信息学初步

第十一课. “不可二次踏入的河流”。
时间序列：金融、天气等数据的分析和挖掘；
理论知识点8：时间序列分析
+ T2 t; }! p' y2 k. K; J$ a+ o
& H% S, {, M4 \% n4 N第十二课. “一个大招放倒自己”。
数据分析和挖掘综合案例
! H% t( u  L8 G- H
2 M& C- V. B" C" W9 I+ O( ]/ X课程目录：
第1 章 ： 第一周回放课
( z! J7 n6 m# F4 ?2 D课时1：第一课：一小时理解数据和数据分析与挖掘
课时2：第二课：统计基础

第2 章 ： 第二周回放课
课时3：第三课：数据预处理
课时4：第四课：理解样本数据

第3 章 ： 第三周回放课
课时5：第五课：探索变量之间的关系
课时6：第六课：回归分析和基于模拟的分析
8 O2 L& K0 X# u  M8 Q2 A
7 R' p7 g, l5 P( z* d- y* a第4 章 ： 第四周回放
课时7：第七课：分类和预测
课时8：第八课：邻近度和聚类
8 B0 m& M' o" a+ m9 s7 j
. o8 W" t& Q3 n2 X$ `" e8 V& w第5 章 ： 第五周回放
+ E" k+ P  k( M4 l/ [0 d1 S课时9：第九课：事务型数据和关联分析
3 u3 H  M! G& m+ G  G3 ]3 j. p
第6 章 ： 第六周回放
课时10：第十课：豆瓣数据案例
课时11：第十一课：时间序列分析和金融数据
课时12：第十二课：金融数据分析案例
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