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途索:Python3數據分析與挖掘建模實戰 影片教學 國語發音/無字幕 DVD版
碟片編號:xtr1514
碟片數量:1片
銷售價格:200
瀏覽次數:604

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碟片介紹
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語系版本:國語發音/無字幕
光碟片數:單片裝
破解說明:MP4檔
系統支援:Windows 7/8/8.1/10
軟體類型:教學
更新日期:2019.07.13
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視頻有水印;本課程的代碼在字幕區。

【適合人群】
適合有數學基礎,想從事數據分析,卻不知如何入門的同學,也適合剛入門數據分
析,想提升數據分析思路,解決工作中不同種類特徵的處理難題的初學者,完成本
課程的學習,不僅有助於數據分析與挖掘類的面試、考試(如 CDA等),更會提升
你對數據分析內涵的認知,同時,對大規模數據怎麼處理,也會有新的思路
學前必備技術:
數學基礎知識
Python基礎知識

【課程章節】
第1章 課程介紹【贈送相關電子書+隨堂代碼】
本章首先介紹本課程是什麼,有什麼特色,能學習到什麼,內容如何安排,需要什
麼基礎,是否適合學習這門課程等。然後對數據分析進行概述,讓大家對數據分析
的含義和作用有一個整體的認知,讓大家對自己接下來要做的事情,有一個基本的
概念與瞭解。...
1-1 課程導學
1-2 數據分析概述

第2章 數據獲取
數據從哪裡來?怎麼來?這一章,我們會介紹數據獲取的一般手段。主要包括數據
倉庫、抓取、資料填寫、日誌、埋點、計算等手段。同時,我們也會介紹幾個常用
的數據網站,供大家參考與學習。
2-1 數據倉庫
2-2 監測與抓取
2-3 填寫、埋點、日誌、計算
2-4 數據學習網站

第3章 單因子探索分析與數據可視化
有了數據,如何上手?這一章, 我們會介紹探索分析的一部分---單因子探索分析
和可視化的內容。我們會以基礎的統計理論知識為切入點,學習異常值分析、對比
分析、結構分析、分佈分析。同時,引入接下來幾章都會用到的案例-HR 人力資源
分析表,並用理論與可視化的方法,完成對此表的初步分析。...
3-1 數據案例介紹
3-2 集中趨勢離中趨勢
3-3 數據分佈--偏態與峰度
3-4 抽樣理論
3-5 編碼實現(基於python2.7)
3-6 數據分類
3-7 異常值分析
3-8 對比分析
3-9 結構分析
3-10 分佈分析
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 簡單對比分析操作
3-22 可視化-柱狀圖
3-23 可視化-直方圖
3-24 可視化-箱線圖
3-25 可視化-折線圖
3-26 可視化-餅圖
3-27 本章小結

第4章 多因子探索分析
上了手,然後呢?這一章,我們介紹探索分析的另一部分---多因子復合探索分析。
我們同樣以基礎的統計知識為切入點,學習多因子間互相影響與配合的分析方法,
如交叉分析、分組分析、相關分析、成分分析等。同時,以HR人力資源分析表為例
,進行進一步的探索。...
4-1 假設檢驗
4-2 卡方檢驗
4-3 方差檢驗
4-4 相關係數
4-5 線性回歸
4-6 主成分分析
4-7 編碼實現
4-8 交叉分析方法與實現
4-9 分組分析方法與實現
4-10 相關分析與實現
4-11 因子分析與實現
4-12 本章小結

第5章 預處理理論
數據已瞭解,用起來!不著急,先加工。這一章,我們會介紹特徵工程的主要內容
,重點會介紹數據清洗和數據特徵預處理的主要內容,包括數據清洗、特徵獲取、
特徵處理(內含對指化、歸一化、標準化等)、特徵降維、特徵衍生。預處理的好
壞,直接影響著接下來模型的效果。...
5-1 特徵工程概述
5-2 數據樣本採集
5-3 異常值處理
5-4 標注
5-5 特徵選擇
5-6 特徵變換-對指化
5-7 特徵變換-離散化
5-8 特徵變換-歸一化與標準化
5-9 特徵變換-數值化
5-10 特徵變換-正規化
5-11 特徵降維-LDA
5-12 特徵衍生
5-13 HR表的特徵預處理-1
5-14 HR表的特徵預處理-2
5-15 本章小結

第6章 挖掘建模
把數據用起來!這一章,我們會介紹數據挖掘與建模的主要內容。主要包含五類模
型的建立與實踐,分別為:分類模型(KNN、樸素貝葉斯、決策樹、SVM、集成方法
、GBDT……),回歸模型與回歸思想分類(線性回歸、邏輯斯特回歸【也叫羅吉回
歸,邏輯回歸。音譯區別】、神經網絡、回歸樹),聚類模型(K-means、DBSCAN、
層次聚類、...
6-1 機器學習與數據建模
6-2 訓練集、驗證集、測試集
6-3 分類-KNN
6-4 分類-樸素貝葉斯
6-5 分類-決策樹
6-6 分類-支持向量機
6-7 分類-集成-隨機森林
6-8 分類-集成-Adaboost
6-9 回歸-線性回歸
6-10 回歸-分類-邏輯回歸
6-11 回歸-分類-人工神經網絡-1
6-12 回歸-分類-人工神經網絡-2
6-13 回歸-回歸樹與提升樹
6-14 聚類-Kmeans-1
6-15 聚類-Kmeans-2
6-16 聚類-DBSCAN
6-17 聚類-層次聚類
6-18 聚類-圖分裂
6-19 關聯-關聯規則-1
6-20 關聯-關聯規則-2
6-21 半監督-標籤傳播算法
6-22 本章小結

第7章 模型評估
哪個模型好?上一章,我們學習了很多模型,一個數據集,可能用多種模型都可以
進行建模,那麼哪種模型好,就需要有些指標化的東西幫我們決策。這一章,我們
會介紹使用混淆矩陣和相應的指標、ROC曲線與AUC值來評估分類模型;用MAE、MSE
、R2來評估回歸模型;用RMS、輪廓係數來評估聚類模型。...
7-1 分類評估-混淆矩陣
7-2 分類評估-ROC、AUC、提升圖與KS圖
7-3 回歸評估
7-4 非監督評估

第8章 總結與展望
這一章,我們將回顧本課程的全部內容,並從多個角度,重新看待我們的數據分析
工作。最後,我們會瞭解到,學習了這門課程以後,還可以在哪些方面進行發展。
8-1 課程回顧與多角度看數據分析
8-2 大數據與學習這門課後還能幹什麼_音頻.mp4

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