python数据分析建模高手必修课 Python3数据分析与挖掘建模实战教程

===============课程目录===============

(0)；目录中文件数:1个
├─(1) project.zip
(1)书籍+随堂源码+说明；目录中文件数:3个
├─(2) 利用Python进行数据分析.pdf
├─(3) 半监督学习.pdf
├─(4) 数据挖掘导论.pdf
(2)第1章 课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】；目录中文件数:2个
├─(5) 1-1 课程导学.mp4
├─(6) 1-2 数据分析概述.mp4
(3)第2章 数据获取；目录中文件数:4个
├─(7) 2-1 数据仓库.mp4
├─(8) 2-2 监测与抓取.mp4
├─(9) 2-3 填写、埋点、日志、计算.mp4
├─(10) 2-4 数据学习网站.mp4
(4)第3章 单因子探索分析与可视化；目录中文件数:27个
├─(11) 3-1 数据案例介绍.mp4
├─(12) 3-10 分布分析.mp4
├─(13) 3-11 Satisfaction Level的分析.mp4
├─(14) 3-12 LastEvaluation的分析.mp4
├─(15) 3-13 NumberProject的分析.mp4
├─(16) 3-14 AverageMonthlyHours的分析.mp4
├─(17) 3-15 TimeSpendCompany的分析.mp4
├─(18) 3-16 WorkAccident的分析.mp4
├─(19) 3-17 Left的分析.mp4
├─(20) 3-18 PromotionLast5Years的分析.mp4
├─(21) 3-19 Salary的分析.mp4
├─(22) 3-2 集中趋势,离中趋势.mp4
├─(23) 3-20 Department的分析.mp4
├─(24) 3-21 简单对比分析操作.mp4
├─(25) 3-22 可视化-柱状图.mp4
├─(26) 3-23 可视化-直方图.mp4
├─(27) 3-24 可视化-箱线图.mp4
├─(28) 3-25 可视化-折线图.mp4
├─(29) 3-26 可视化-饼图.mp4
├─(30) 3-27 本章小结.mp4
├─(31) 3-3 数据分布–偏态与峰度.mp4
├─(32) 3-4 抽样理论.mp4
├─(33) 3-5 编码实现（基于python2.7）.mp4
├─(34) 3-6 数据分类.mp4
├─(35) 3-7 异常值分析.mp4
├─(36) 3-8 对比分析.mp4
├─(37) 3-9 结构分析.mp4
(5)第4章 多因子探索分析；目录中文件数:12个
├─(38) 4-1 假设检验.mp4
├─(39) 4-10 相关分析与实现.mp4
├─(40) 4-11 因子分析与实现.mp4
├─(41) 4-12 本章小结.mp4
├─(42) 4-2 卡方检验.mp4
├─(43) 4-3 方差检验.mp4
├─(44) 4-4 相关系数.mp4
├─(45) 4-5 线性回归.mp4
├─(46) 4-6 主成分分析.mp4
├─(47) 4-7 编码实现.mp4
├─(48) 4-8 交叉分析方法与实现.mp4
├─(49) 4-9 分组分析方法与实现.mp4
(6)第5章 预处理理论；目录中文件数:15个
├─(50) 5-1 特征工程概述.mp4
├─(51) 5-10 特征变换-正规化.mp4
├─(52) 5-11 特征降维-LDA.mp4
├─(53) 5-12 特征衍生.mp4
├─(54) 5-13 HR表的特征预处理-1.mp4
├─(55) 5-14 HR表的特征预处理-2.mp4
├─(56) 5-15 本章小结.mp4
├─(57) 5-2 数据样本采集.mp4
├─(58) 5-3 异常值处理.mp4
├─(59) 5-4 标注.mp4
├─(60) 5-5 特征选择.mp4
├─(61) 5-6 特征变换-对指化.mp4
├─(62) 5-7 特征变换-离散化.mp4
├─(63) 5-8 特征变换-归一化与标准化.mp4
├─(64) 5-9 特征变换-数值化.mp4
(7)第6章 挖掘建模；目录中文件数:22个
├─(65) 6-1 机器学习与数据建模.mp4
├─(66) 6-10 回归-分类-逻辑回归.mp4
├─(67) 6-11 回归-分类-人工神经网络-1.mp4
├─(68) 6-12 回归-分类-人工神经网络-2.mp4
├─(69) 6-13 回归-回归树与提升树.mp4
├─(70) 6-14 聚类-Kmeans-1.mp4
├─(71) 6-15 聚类-Kmeans-2.mp4
├─(72) 6-16 聚类-DBSCAN.mp4
├─(73) 6-17 聚类-层次聚类.mp4
├─(74) 6-18 聚类-图分裂.mp4
├─(75) 6-19 关联-关联规则-1.mp4
├─(76) 6-2 训练集、验证集、测试集.mp4
├─(77) 6-20 关联-关联规则-2.mp4
├─(78) 6-21 半监督-标签传播算法.mp4
├─(79) 6-22 本章小结.mp4
├─(80) 6-3 分类-KNN.mp4
├─(81) 6-4 分类-朴素贝叶斯.mp4
├─(82) 6-5 分类-决策树.mp4
├─(83) 6-6 分类-支持向量机.mp4
├─(84) 6-7 分类-集成-随机森林.mp4
├─(85) 6-8 分类-集成-Adaboost.mp4
├─(86) 6-9 回归-线性回归.mp4
(8)第7章 模型评估；目录中文件数:4个
├─(87) 7-1 分类评估-混淆矩阵.mp4
├─(88) 7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图.mp4
├─(89) 7-3 回归评估.mp4
├─(90) 7-4 非监督评估.mp4
(9)第8章 总结与展望；目录中文件数:2个
├─(91) 8-1 课程回顾与多角度看数据分析.mp4
├─(92) 8-2 大数据与学习这门课后还能干什么_音频.mp4.mp4
(10)书籍+随堂源码+说明sample_code；目录中文件数:13个
├─(93) ass_main.py
├─(94) clst_main.py
├─(95) eda_1.py
├─(96) eda_2.py
├─(97) eda_3.py
├─(98) eda_4.py
├─(99) eda_5.py
├─(100) etl1.py
├─(101) etl2.py
├─(102) etl3.py
├─(103) main.py
├─(104) semi_main.py
├─(105) 说明.txt
(11)书籍+随堂源码+说明sample_codedata；目录中文件数:1个
├─(106) HR.csv