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：
第一课. “一天理解数据、数据分析和数据挖掘“。
) }2 w0 r$ @# Q, J' P. K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。
7 V9 ~9 b/ n6 {. x/ w& w+ \
' P9 g$ `$ @. J" X2 h7 c& {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；
" ]% v" u, q, M9 B- t理论知识点2：概率和矩阵运算。

第三课. “了解你的数据”。
$ b2 q- p+ b8 c5 N. j. s2 ?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。
  C9 y& L8 s8 O
第四课. “理解你的数据”。
* \8 m3 ?/ V- l9 H( Q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。
$ w) B+ A. [' X5 ]: q0 N! l
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；
- R& W' i: n' s& E/ v. o- W, z6 f9 X; h理论知识点3：假设检验，经典数据分析的框架。
2 M1 a# I( d7 N: Q2 S& U0 f
# z, i) w+ X3 ^" H第六课. “解释与预测”。
0 C$ `5 i9 Z9 ?4 P8 _" m! o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；
理论知识点4：模型选择。

9 t( `& S+ ]" W+ C7 y第七课. “发现数据蕴含的新模式1”。
$ V; o. w7 d; O9 x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。
; V  ]0 O- p, b
( h7 R8 p. `, Q第八课. “新模式：数据之间蕴含的关联关系”。
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。

第九课. “使用数据辅助决策”。
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；
7 I$ ?% e+ M1 M! j3 n理论知识点6：再说模型选择
$ x! l4 \, K; e* U
第十课. “发现新模式2”。
! F* T" B+ w' s" ^2 W" S+ @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；
( S8 x% `  G& S6 D1 @% x+ }1 U理论知识点7：信息学初步
+ W) b+ I. v8 m  Q; a9 K  Y" g
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；
4 U9 I8 l, s( N) w+ W6 ^9 y理论知识点8：时间序列分析
+ f7 s. p# d1 W1 Z6 b  ~* w
0 c3 _6 G( R+ m2 B1 F第十二课. “一个大招放倒自己”。
数据分析和挖掘综合案例
3 Q/ o3 k0 i4 e% i! _
6 M" |  G. ]' C+ D" P课程目录：
第1 章 ： 第一周回放课
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
) m" H+ G$ l3 W9 d1 I. t课时3：第三课：数据预处理
课时4：第四课：理解样本数据
) W8 k7 L, V/ m) l% M  N2 ]1 }
4 q6 X5 |- ~4 q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

第4 章 ： 第四周回放
- V% h& }1 J% m& x. K课时7：第七课：分类和预测
* o! P+ o0 I' ]( O$ _0 O* b课时8：第八课：邻近度和聚类
4 |6 ]7 d+ O# p1 _; s1 d* c- u# d! N( V
第5 章 ： 第五周回放
& Y; l6 j: z# K课时9：第九课：事务型数据和关联分析
- K0 c* u% b  L$ z9 u  n
第6 章 ： 第六周回放
课时10：第十课：豆瓣数据案例
8 S% N5 Z) g# I8 P$ @+ x课时11：第十一课：时间序列分析和金融数据
* Q8 W9 ~/ V$ {+ ^课时12：第十二课：金融数据分析案例

( M0 c3 Q  A1 a! j