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】
# F- X! f. A3 h7 ?, f& `. b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）
1-2 课程导学
( u/ Y: b7 a: i2 \0 K0 [- M 1-3 数据分析概述
6 `; H+ D. R* T9 j* O  N3 Y+ j/ v第2章 数据获取
$ k4 ]- h* u6 |/ x# C0 y0 n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。
, J2 C. Q( D* w/ m! z
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
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。...
7 t$ J8 K: M, C4 \7 B& t3 [
/ c( l) N/ O) `$ G6 X 3-1 数据案例介绍
! v* J. w7 E5 G: e% O3 R 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
- r7 z7 B* \" K6 Y# N) h 3-10 分布分析
3-11 Satisfaction Level的分析
7 K: N: y  [; |9 f/ h8 m" t 3-12 LastEvaluation的分析
3-13 NumberProject的分析
' Y+ s+ r( y4 ^& T" J. Q 3-14 AverageMonthlyHours的分析
5 K: F! l, D% J3 Y. t8 X' v 3-15 TimeSpendCompany的分析
( B$ e3 E/ h5 }( c0 u4 S+ c* @* Q 3-16 WorkAccident的分析
3-17 Left的分析
3 u5 [, N7 S1 c% R1 ?, ]  ~" E 3-18 PromotionLast5Years的分析
7 q. v8 u4 z$ [6 t2 w 3-19 Salary的分析
3-20 Department的分析
7 l7 o3 _! H7 S 3-21 简单对比分析操作
3-22 可视化-柱状图
: S! ~& p0 s- w  i4 r$ P) ^ 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
' n# N, o( J# }  o& T 3-27 本章小结
第4章 多因子探索分析
) r0 u8 R" U4 G$ D$ j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。...
0 d! i2 D8 f" x& O
4-1 假设检验
4-2 卡方检验
4-3 方差检验
9 @( n- M, a$ V* ]2 P$ X 4-4 相关系数
4-5 线性回归
- H5 }/ x/ a+ U5 c4 k0 i7 J$ j4 q 4-6 主成分分析
  G) P" v- M# o( N; N, o" q5 `  q/ t$ O 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
2 x3 O4 u( A, }$ c/ ^ 4-11 因子分析与实现
4-12 本章小结
第5章 预处理理论
* }/ v; p- a! F5 [- Y9 L5 b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。...

- x  J& E4 w& g1 K0 G: N: P 5-1 特征工程概述
% k# ], F+ N& L" P* \+ k5 w 5-2 数据样本采集
3 z/ B5 ~8 b7 d! w( O 5-3 异常值处理
7 @1 e" R0 \5 s) J$ L2 i2 @ 5-4 标注
$ d$ h/ H2 J' e 5-5 特征选择
5-6 特征变换-对指化
8 i1 `5 ^0 P# i0 m! J2 ^" m 5-7 特征变换-离散化
2 p# j7 ~- w! p  W% W2 q; H 5-8 特征变换-归一化与标准化
5-9 特征变换-数值化
+ s* ^* w; P* a$ ~) M9 w 5-10 特征变换-正规化
5 i; u. ^( w1 G" v1 E 5-11 特征降维-LDA
5-12 特征衍生
5-13 HR表的特征预处理-1
8 Q; c4 ]# X" {* }) m5 r 5-14 HR表的特征预处理-2
5-15 本章小结
' E3 W) i2 @+ ^. ~+ c8 ^9 T& |" n第6章 挖掘建模
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、...
+ z3 k2 H& A% Y6 J+ T; i8 W
6-1 机器学习与数据建模
5 R5 c' c. M8 {4 Z4 K 6-2 训练集、验证集、测试集
/ A+ a$ t5 g$ z. t# o  Q 6-3 分类-KNN
5 }: t; }8 k# f: S* u9 D 6-4 分类-朴素贝叶斯
; a; G# n' ~0 y+ O$ o+ Q1 K* X 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
" D$ O' j+ m+ J; W 6-9 回归-线性回归
6-10 回归-分类-逻辑回归
- l& r2 R' j3 }0 n/ {# T 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
+ A; C* n' S+ i; n 6-13 回归-回归树与提升树
+ ?% i) I4 L4 w" v) O& v 6-14 聚类-Kmeans-1
6-15 聚类-Kmeans-2
6-16 聚类-DBSCAN
# T# G: @8 M- C1 r( F! u/ s, z 6-17 聚类-层次聚类
6-18 聚类-图分裂
6-19 关联-关联规则-1
: K5 q( v5 ?2 r% f/ B, E  U 6-20 关联-关联规则-2
" w" l% m9 m' y) t  \ 6-21 半监督-标签传播算法
$ i0 Y* Z" A; a- Y 6-22 本章小结
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。...
* K  ]% a9 ]/ S2 R
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
3 [( k3 X  U9 a 7-4 非监督评估
+ d& C/ ]6 R! A$ `) }" T第8章 总结与展望
, b8 _! e+ L  ?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。
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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？
, `) F5 O4 d1 h% y! G! X4 o
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