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基于Python3，全程以真实案例驱动，带你科学系统的转行数据分析与挖掘建模领域
课程目录：
1-1 课程导学.mp4
1-2 数据分析概述.mp4
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
3-1 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
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
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
3-20 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
4-1 假设检验.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
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
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
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
6-1 机器学习与数据建模.mp4
6-2 训练集、验证集、测试集.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
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
6-20 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
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
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
数据挖掘导论.pdf
利用Python进行数据分析.pdf
半监督学习.pdf
代码资料.zip
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