IT码上发视频教程

标题: (完整版)Python3数据分析与挖掘建模实战 [打印本页]

作者: itmsf 时间: 2019-6-24 10:11
标题: (完整版)Python3数据分析与挖掘建模实战

(完整版)Python3数据分析与挖掘建模实战

〖课程目录〗:
书籍+随堂源码+说明
project.zip

第1章课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】
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 课程导学
      1-2 数据分析概述

第2章数据获取
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。
      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。...
      3-1 数据案例介绍
      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
      3-10 分布分析
      3-11 Satisfaction Level的分析
      3-12 LastEvaluation的分析
      3-13 NumberProject的分析
      3-14 AverageMonthlyHours的分析
      3-15 TimeSpendCompany的分析
      3-16 WorkAccident的分析
      3-17 Left的分析
      3-18 PromotionLast5Years的分析
      3-19 Salary的分析
      3-20 Department的分析
      3-21 简单对比分析操作
      3-22 可视化-柱状图
      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
      3-27 本章小结

第4章多因子探索分析
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。...
      4-1 假设检验
      4-2 卡方检验
      4-3 方差检验
      4-4 相关系数
      4-5 线性回归
      4-6 主成分分析
      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
      4-11 因子分析与实现
      4-12 本章小结

第5章预处理理论
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。...
      5-1 特征工程概述
      5-2 数据样本采集
      5-3 异常值处理
      5-4 标注
      5-5 特征选择
      5-6 特征变换-对指化
      5-7 特征变换-离散化
      5-8 特征变换-归一化与标准化
      5-9 特征变换-数值化
      5-10 特征变换-正规化
      5-11 特征降维-LDA
      5-12 特征衍生
      5-13 HR表的特征预处理-1
      5-14 HR表的特征预处理-2
      5-15 本章小结

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、...
      6-1 机器学习与数据建模
      6-2 训练集、验证集、测试集
      6-3 分类-KNN
      6-4 分类-朴素贝叶斯
      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
      6-9 回归-线性回归
      6-10 回归-分类-逻辑回归
      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
      6-13 回归-回归树与提升树
      6-14 聚类-Kmeans-1
      6-15 聚类-Kmeans-2
      6-16 聚类-DBSCAN
      6-17 聚类-层次聚类
      6-18 聚类-图分裂
      6-19 关联-关联规则-1
      6-20 关联-关联规则-2
      6-21 半监督-标签传播算法
      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。...
      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
      7-4 非监督评估

第8章总结与展望
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。
      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？.mp4

〖视频截图〗:

〖百度网盘下载地址〗:

---------------------------------华丽分割线--------------------------------华丽分割线-------------------华丽分割线-------------------------华丽分割线----------------

〖下载地址失效反馈〗:
如果下载地址失效，请尽快反馈给我们，我们尽快修复。反馈地址：https://www.itmsf.com/forum-66-1.html

〖赞助VIP免学币下载全站资源〗:
全站资源高清无密，每天更新，vip特权了解一下：https://www.itmsf.com/plugin.php?id=threed_vip

〖客服24小时咨询〗:
有任何问题，请点击右侧QQ咨询。

作者: hexargma 时间: 2019-7-22 09:44
淡定，淡定，淡定……【IT码上发视频学习网】就是这么666！

作者: JustDODO 时间: 2019-8-29 15:58
真是难得给力的资源啊！支持【IT码上发视频学习网】！

作者: 对不起又超神了 时间: 2019-9-21 13:03
看到这样的好资源真是高兴！感谢【IT码上发视频学习网】的无私分享！

作者: 迷茫的羔羊 时间: 2019-10-6 12:44
看到这样的好资源真是高兴！感谢【IT码上发视频学习网】的无私分享！

作者: hanhing 时间: 2019-10-15 23:04
看到这样的好资源真是高兴！感谢【IT码上发视频学习网】的无私分享！

作者: xqjy66 时间: 2019-10-24 02:42
看到这样的好资源真是高兴！感谢【IT码上发视频学习网】的无私分享！

作者: newpb80 时间: 2019-11-22 21:53
关键是如何学好数据分析

作者: smileyan 时间: 2019-12-4 22:23
难道是已经解压的吗？

作者: smileyan 时间: 2019-12-4 22:25
就知道没这种好事，刚刚注册的，哪里来的120币。

作者: kevendead 时间: 2019-12-24 16:56
(完整版)Python3数据分析与挖掘建模实战

作者: yanguilai 时间: 2020-3-28 12:09
看到这样的好资源真是高兴！感谢【IT码上发视频学习网】的无私分享！

作者: aike 时间: 2020-5-24 17:05
ghhjhhhhhhhhhhhhhhhh

作者: hpc19950723 时间: 2020-8-3 14:12
太生气了，无法HOLD啦 >_<......为什么我才发现【IT码上发视频学习网】这样的好站！

作者: zaz 时间: 2020-8-16 23:28
真是难得给力的资源啊！支持【IT码上发视频学习网】！

作者: zk2020 时间: 2020-10-5 22:03
真是难得给v力的资源啊！支持【IT码上发视频学习网】！

作者: xueit123 时间: 2020-10-23 23:57
看到这样的好资源真是高兴！感谢【IT码上发视频学习网】的无私分享！

作者: mage 时间: 2020-11-12 08:54
看到这样的好资源真是高兴！感谢【IT码上发视频学习网】的无私分享！

作者: raisingstar 时间: 2021-2-8 22:01
真是被感动的痛哭流涕……厉害了，我的【IT码上发视频学习网】！

作者: cyw 时间: 2021-5-6 17:10
无回帖，不论坛，这才是人道。支持【IT码上发视频学习网】！

作者: pilvi 时间: 2021-8-25 11:07
【IT码上发视频学习网】加油，我们都看好你哦，快分享更多好资源吧！

作者: itmsfabcd123 时间: 2021-8-31 23:54
【IT码上发视频学习网】加油，我们都看好你哦，快分享更多好资源吧！

作者: heimabailang 时间: 2021-10-14 09:58
点对点点对点多多多多多多多多多多多多多多多多多

作者: lyd723 时间: 2022-8-5 09:43
太生气了，无法HOLD啦 >_<......为什么我才发现【IT码上发视频学习网】这样的好站！

作者: fengzhengfei 时间: 2022-9-12 09:47
真是难得给力的资源啊！支持【IT码上发视频学习网】！

作者: 爱在黎明破晓前 时间: 2022-9-13 10:26
我只是路过打酱油的。【IT码上发视频学习网】雄起！

作者: zhupi3314 时间: 2022-12-21 10:30
1111111111111

作者: BruceJKO 时间: 2023-7-7 17:14
真是难得给力的资源啊！支持【IT码上发视频学习网】！

作者: 54wuji 时间: 2023-7-12 10:20
强烈支持IT码上发视频学习网，IT码上发视频学习网就是给力！

欢迎光临 IT码上发视频教程 (https://www.itmsf.com/)