Python3数据分析与挖掘建模实战

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│  书籍+随堂源码+说明.zip
│  
├─第1章 课程介绍
│      1-1 课程导学.mp4
│      1-2 数据分析概述.mp4
│      
├─第2章 数据获取
│      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
│      2-4 数据学习网站.mp4
│      
├─第3章 单因子探索分析与可视化
│      3-1 数据案例介绍.mp4
│      3-10 分布分析.mp4
│      3-11 Satisfaction Level的分析.mp4
│      3-12 LastEvaluation的分析.mp4
│      3-13 NumberProject的分析.mp4
│      3-14 AverageMonthlyHours的分析.mp4
│      3-15 TimeSpendCompany的分析.mp4
│      3-16 WorkAccident的分析.mp4
│      3-17 Left的分析.mp4
│      3-18 PromotionLast5Years的分析.mp4
│      3-19 Salary的分析.mp4
│      3-2 集中趋势,离中趋势.mp4
│      3-20 Department的分析.mp4
│      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
│      3-24 可视化-箱线图.mp4
│      3-25 可视化-折线图.mp4
│      3-26 可视化-饼图.mp4
│      3-27 本章小结.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
│      3-6 数据分类.mp4
│      3-7 异常值分析.mp4
│      3-8 对比分析.mp4
│      3-9 结构分析.mp4
│      
├─第4章 多因子探索分析
│      4-1 假设检验.mp4
│      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
│      4-2 卡方检验.mp4
│      4-3 方差检验.mp4
│      4-4 相关系数.mp4
│      4-5 线性回归.mp4
│      4-6 主成分分析.mp4
│      4-7 编码实现.mp4
│      4-8 交叉分析方法与实现.mp4
│      4-9 分组分析方法与实现.mp4
│      
├─第5章 预处理理论
│      5-1 特征工程概述.mp4
│      5-10 特征变换-正规化.mp4
│      5-11 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
│      5-15 本章小结.mp4
│      5-2 数据样本采集.mp4
│      5-3 异常值处理.mp4
│      5-4 标注.mp4
│      5-5 特征选择.mp4
│      5-6 特征变换-对指化.mp4
│      5-7 特征变换-离散化.mp4
│      5-8 特征变换-归一化与标准化.mp4
│      5-9 特征变换-数值化.mp4
│      
├─第6章 挖掘建模
│      6-1 机器学习与数据建模.mp4
│      6-10 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
│      6-13 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
│      6-18 聚类-图分裂.mp4
│      6-19 关联-关联规则-1.mp4
│      6-2 训练集、验证集、测试集.mp4
│      6-20 关联-关联规则-2.mp4
│      6-21 半监督-标签传播算法.mp4
│      6-22 本章小结.mp4
│      6-3 分类-KNN.mp4
│      6-4 分类-朴素贝叶斯.mp4
│      6-5 分类-决策树.mp4
│      6-6 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
│      
├─第7章 模型评估
│      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
│      7-3 回归评估.mp4
│      7-4 非监督评估.mp4
│      
└─第8章 总结与展望
        8-1 课程回顾与多角度看数据分析.mp4
        8-2 大数据与学习这门课后还能干什么_音频.mp4
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1412593083

谢谢，挺好的资料，非常不错

菜鸟程序员

谢谢，不错的资料

倪迪

人生苦短，我用python

shenyanyu

很好的资料 谢谢了

oldpan

大晚上了

诗雨落

正好需要

marina_Y

谢谢谢谢

xi_aobei

谢谢分享！！！

山海经

看看，很有用的资料，楼主666