Python3数据分析与挖掘建模实战

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课程介绍
数据分析与挖掘行业火爆，人才稀缺。本课程基于Python3全程以真实案例驱动，带你学习数据分析与挖掘建模领域的科学思维、必会知识、常用工具、完整流程以及老师多年的经验技巧。助你逆袭成为数据掘金时代的抢手人才!
! K1 d- ^2 S$ r: Y: F8 S2 e5 k
轻松入行、转行数据分析领域，开启你的数据掘金时代
手把手带你掌握数据分析与建模的科学思维，必会知识，常用工具，完整流程与经验技巧
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课程目录
课程目录：
1-1 课程导学.mp4
' C* p5 i6 b" F# c/ i, C1-2 数据分析概述.mp4
/ N) ?, [. s- V3 K4 P  k, [+ U' \2-1 数据仓库.mp4
2-2 监测与抓取.mp4
2-3 填写、埋点、日志、计算.mp4
; D7 o( @# T  c. R1 R* j% {2-4 数据学习网站.mp4
  G8 W, b$ C$ Z+ E* G3-1 数据案例介绍.mp4
3-2 集中趋势,离中趋势.mp4
3-3 数据分布--偏态与峰度.mp4
3-4 抽样理论.mp4
3-5 编码实现（基于python2.7）.mp4
+ p' p% h" R# v3-6 数据分类.mp4
3-7 异常值分析.mp4
: F0 B* W. J4 }' V8 e7 m- n$ R3-8 对比分析.mp4
3-9 结构分析.mp4
3-10 分布分析.mp4
! i$ W% L6 b- E; ?& ]: i  a8 r3-11 Satisfaction Level的分析.mp4
4 K$ |& [6 w9 _  e. M: K# S3-12 LastEvaluation的分析.mp4
3-13 NumberProject的分析.mp4
. I2 h* i, c, j) F1 [3 ?% f3-14 AverageMonthlyHours的分析.mp4
8 V- Y: u' t! U3 D$ z9 o3-15 TimeSpendCompany的分析.mp4
3-16 WorkAccident的分析.mp4
3-17 Left的分析.mp4
+ T7 G2 \! `# f5 a8 t/ O3 n3-18 PromotionLast5Years的分析.mp4
3-19 Salary的分析.mp4
3-20 Department的分析.mp4
! ]' w* v/ d+ d% @% c* v2 i: ~3-21 简单对比分析操作.mp4
3-22 可视化-柱状图.mp4
3-23 可视化-直方图.mp4
  ?0 P1 r6 V. q; I7 ^, H$ s3-24 可视化-箱线图.mp4
3-25 可视化-折线图.mp4
3-26 可视化-饼图.mp4
/ r# V) O+ y+ e0 v3-27 本章小结.mp4
, u3 y8 i5 K. ^+ B5 V) ]5 ]+ d4-1 假设检验.mp4
4-2 卡方检验.mp4
- z! V9 `$ ~' W* k; y( j9 N4-3 方差检验.mp4
  u4 ~& _2 l* X8 x3 H( G" o2 e: L4-4 相关系数.mp4
1 r$ j6 M4 R+ ?4-5 线性回归.mp4
  V5 {6 U! N7 M1 s: I4-6 主成分分析.mp4
4-7 编码实现.mp4
7 G  p1 x! H# ^) b3 {7 \4-8 交叉分析方法与实现.mp4
7 ?* z5 H- n6 c4 r; M5 ~8 ^! e" {9 e4-9 分组分析方法与实现.mp4
2 {3 N' P! }5 y' l" J9 [4-10 相关分析与实现.mp4
4-11 因子分析与实现.mp4
4-12 本章小结.mp4
5-1 特征工程概述.mp4
% q2 O% i% C, N0 b% \) @/ @5-2 数据样本采集.mp4
5-3 异常值处理.mp4
* e1 l/ j& B% [! S% o* [5-4 标注.mp4
5-5 特征选择.mp4
; R& |$ X# g5 z, f! T& H6 \5-6 特征变换-对指化.mp4
5-7 特征变换-离散化.mp4
" D3 s7 N& l$ k5-8 特征变换-归一化与标准化.mp4
5-9 特征变换-数值化.mp4
1 Y) h2 p' p  Y! k5-10 特征变换-正规化.mp4
0 u3 H; ?4 Y7 J1 u5-11 特征降维-LDA.mp4
5-12 特征衍生.mp4
5-13 HR表的特征预处理-1.mp4
5-14 HR表的特征预处理-2.mp4
/ P7 F/ n9 l- j2 L! q+ P5-15 本章小结.mp4
8 F/ L( B* i" E7 v2 I6-1 机器学习与数据建模.mp4
6-2 训练集、验证集、测试集.mp4
+ J2 b0 x! t, p) U& f/ I+ @3 s6-3 分类-KNN.mp4
/ w( _  @- n. @3 ~, l* _/ b$ M6-4 分类-朴素贝叶斯.mp4
  b8 M1 k" w7 [# P- p1 @, R6-5 分类-决策树.mp4
7 A. r. M2 C# K6 j; b' D) U6-6 分类-支持向量机.mp4
6-7 分类-集成-随机森林.mp4
6-8 分类-集成-Adaboost.mp4
6-9 回归-线性回归.mp4
6 ?) t: ~$ R# O+ Z- E( y6-10 回归-分类-逻辑回归.mp4
6-11 回归-分类-人工神经网络-1.mp4
6-12 回归-分类-人工神经网络-2.mp4
$ Q5 w$ F  a1 C& M; R6-13 回归-回归树与提升树.mp4
6-14 聚类-Kmeans-1.mp4
6-15 聚类-Kmeans-2.mp4
6-16 聚类-DBSCAN.mp4
6-17 聚类-层次聚类.mp4
. n9 r' ]& p2 n/ D0 X! Q- z0 U% o. Y6-18 聚类-图分裂.mp4
6-19 关联-关联规则-1.mp4
6-20 关联-关联规则-2.mp4
6-21 半监督-标签传播算法.mp4
4 {4 }" a' X, p% a; c& T# h6-22 本章小结.mp4
7-1 分类评估-混淆矩阵.mp4
7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图.mp4
/ ^/ o( f' f$ g6 J7-3 回归评估.mp4
% M0 I* t0 T% g7-4 非监督评估.mp4
8-1 课程回顾与多角度看数据分析.mp4
/ W% m( `% U/ M8-2 大数据与学习这门课后还能干什么_音频.mp4
数据挖掘导论.pdf
5 `9 \% ]3 v) D5 ^9 F利用Python进行数据分析.pdf
  \1 N4 X- i- {' M, ?半监督学习.pdf
% w4 L  `+ _' P0 E代码资料.zip
视频截图

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看了几节课程，对我帮助很大

谢谢分享，注册对了！

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不错 又更新教程了

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