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：
0 m# }# G4 n( q3 J" ~1 K7 u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。
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  I$ p! Y, o2 H* B第二课. “必先利其器”。
$ |* N; O) r5 Y  `& ]; L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；
理论知识点2：概率和矩阵运算。
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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。
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第四课. “理解你的数据”。
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。
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4 y" m/ v9 U' H& H0 t% c# {2 I3 y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；
3 }8 t' ~# j3 m& g5 S" u7 ]% A理论知识点3：假设检验，经典数据分析的框架。

  |9 \' R# V0 r, Y: {# x第六课. “解释与预测”。
8 w: ]. H7 G, ]8 @2 m# g, [$ 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；
理论知识点4：模型选择。

. r/ W- q- b  T& m/ G* ^第七课. “发现数据蕴含的新模式1”。
& U- }8 Y+ [7 m  @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；
4 h& O& k) K! M4 j9 L3 @理论知识点5：模式识别初步。

第八课. “新模式：数据之间蕴含的关联关系”。
; h3 O* ?/ @/ 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。

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；
$ T/ K% t+ {) `$ }% c8 }) \理论知识点6：再说模型选择

第十课. “发现新模式2”。
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”。
( p# Z! U& B3 K% {$ ~时间序列：金融、天气等数据的分析和挖掘；
" n( [0 j  X; u( g/ h( {" K4 {理论知识点8：时间序列分析

6 ]9 O6 Q$ U9 G第十二课. “一个大招放倒自己”。
数据分析和挖掘综合案例
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. q* S1 P' N3 C1 n6 B课程目录：
- K; g5 o9 U3 t: W% o5 g第1 章 ： 第一周回放课
$ A2 `" X" u2 Q' j课时1：第一课：一小时理解数据和数据分析与挖掘
, Z# @- k  `! ^" j' ?9 V' _& D2 J5 c课时2：第二课：统计基础

第2 章 ： 第二周回放课
) e, x6 M1 R, Z1 N课时3：第三课：数据预处理
# x4 v6 q. q3 A5 U6 o4 V; s8 K课时4：第四课：理解样本数据
7 @# r2 Z. \$ \
第3 章 ： 第三周回放课
0 Q  L) x4 {  x; L课时5：第五课：探索变量之间的关系
! }/ y# k, `4 ^, k# S8 I% }课时6：第六课：回归分析和基于模拟的分析

3 ^' _8 d1 M7 e) R5 Y9 C第4 章 ： 第四周回放
7 w3 G4 ]! p* }# M; r# Z3 U课时7：第七课：分类和预测
课时8：第八课：邻近度和聚类

! a0 _2 f0 J( [, i第5 章 ： 第五周回放
2 F% ?5 ]. d5 Y8 y+ y2 Y课时9：第九课：事务型数据和关联分析

4 r/ c( C& u- O第6 章 ： 第六周回放
* K' G7 h' h5 `6 n# ]2 E课时10：第十课：豆瓣数据案例
/ t1 T5 e6 a5 g9 T6 j课时11：第十一课：时间序列分析和金融数据
+ r" l* M$ @  h+ q4 {. C, [课时12：第十二课：金融数据分析案例
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