Python 3 数据分析与挖掘系列课程完整版


Python是数据驱动的AI时代相当重要的一门编程语言,但是,目前绝大多数的Python课程都是从IT工程师的角度出发进行讲解,过多强调编程技巧,较少涉及统计分析中所需要关心的问题。本系列课程将基于统计学和数据分析需求出发,讲解如何基于Python完成数据获取、数据管理、统计分析、数据挖掘等工作。


共12套课程:

第一阶段:Python数据分析基础

《学习Pandas》

《玩转数据可视化》

《玩转统计分析》

第二阶段:Python统计建模与数据挖掘

《数据挖掘入门视频课程》

《玩转统计模型》

《学习数据挖掘》

第三阶段:  Python文本挖掘与深度学习

《学习文本挖掘》

《深度学习》

第四阶段:  数据分析与挖掘行业案例

《客户流失分析》

《信用评分方法》

《推荐系统》

《欺诈检测》


课程目录:

├─第一阶段:Python数据分析基础

│  ├─Python数据分析系列视频课程--学习Pandas

│  │      1-1 Why胖哒?

│  │      1-2 Python常用IDE简介

│  │      1-3 Anaconda的安装与配置

│  │      1-4 Jupyter Notebook的基本操作

│  │      10-1 配置Pandas绘图环境

│  │      10-2 各类统计图的具体绘制(上)

│  │      10-3 各类统计图的具体绘制(下)

│  │      11-1 变量特征的基本描述

│  │      11-2 分类变量的交叉表描述

│  │      11-3 常用假设检验方法的实现

│  │      12-1 数据准备

│  │      12-2 了解数据的基本特征

│  │      12-3 回答研究问题

│  │      13-1 优化Pandas时的一些基本原则

│  │      13-2 学习使用各种计时工具

│  │      13-3 超大数据文件的处理

│  │      13-4 加速!加速!再加速!

│  │      13-5 如何进行多列数据的计算

│  │      13-6 各种pandas加速外挂

│  │      2-1 手工输入数据并建立数据框

│  │      2-10 保存为SPSS数据文件【2020.3月新增】

│  │      2-11 保存数据至数据库

│  │      2-2 读取文本格式的数据文件

│  │      2-3 读取EXCEL格式的数据文件

│  │      2-4 读取统计软件的数据文件

│  │      2-5 如何完美读取SPSS数据文件【2020.3月新增】

│  │      2-6 读取数据库

│  │      2-7 pandas数据读入保存命令总结【2020.3月新增】

│  │      2-8 实战作业:读入PM2.5数据文件

│  │      2-9 保存数据至外部文件

│  │      3-1 对数据作简单浏览

│  │      3-2 重命名变量列

│  │      3-3 筛选变量列

│  │      3-4 删除变量列

│  │      3-5 变量类型的转换

│  │      3-6 实战作业:对PM2.5数据做简单清理

│  │      4-1 建立索引

│  │      4-2 指定某列为索引

│  │      4-3 将索引还原回列

│  │      4-4 引用和修改索引

│  │      4-5 强行更新索引

│  │      5-1 案例排序[【2020.9月更新】

│  │      5-2 按照实际位置进行筛选

│  │      5-3 按照索引值进行筛选

│  │      5-4 列表筛选与条件筛选【2020.9月更新】

│  │      5-5 用类SQL语句筛选

│  │      6-1 计算新变量(上)

│  │      6-2 计算新变量(下)

│  │      6-3 对应数值的替换

│  │      6-4 指定数值范围的替换

│  │      6-5 哑变量变换

│  │      6-6 数值分段

│  │      7-1 数据分组汇总【2020.9月更新】

│  │      7-2 数据拆分【2020.9月更新】

│  │      7-3 长形格式和宽形格式的互相转换

│  │      7-4 数据的纵向合并

│  │      7-5 数据的横向合并【2020.9月更新】

│  │      7-6 concat命令介绍

│  │      8-1 读入PM2.5实战案例数据

│  │      8-2 缺失值的设定

│  │      8-3 如何处理缺失值

│  │      8-4 数据查重

│  │      8-5 直接比较数据框变量列【2020.9月新增】

│  │      9-1 建立Timestamp类

│  │      9-2 将数据转换为Timestamp类

│  │      9-3 使用DatetimeIndex类

│  │      9-4 对时间序列做基本处理

│  │      Pandas10.pdf

│  │      Pandas11.pdf

│  │      Pandas12.pdf

│  │      Pandas13.pdf

│  │      Pandas2.pdf

│  │      Pandas3.pdf

│  │      Pandas4.pdf

│  │      Pandas6.pdf

│  │      Pandas8.pdf

│  │      Pandas9.pdf

│  │      Pandas作业10.zip

│  │      Pandas作业11.zip

│  │      Pandas作业5.zip

│  │      Pandas作业6.zip

│  │      Pandas作业7.zip

│  │      Pandas作业8.zip

│  │      Pandas作业9.zip

│  │      PythonPandasData202009.zip

│  │      作业2.pdf

│  │      作业4.zip

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│  ├─Python数据分析系列视频课程--玩转数据可视化

│  │      1-1 Python中的数据可视化工具介绍

│  │      1-2 本课程的内容安排

│  │      1-3 Python常用IDE简介

│  │      1-4 Anaconda的安装与配置

│  │      1-5 Jupyter Notebook的基本操作

│  │      10-1 seaborn的样式管理

│  │      10-2 打包加载seaborn样式

│  │      10-3 设置坐标轴样式

│  │      10-4 设置坐标轴刻度和刻度标签

│  │      10-5 移动与控制坐标轴

│  │      10-6 使用文字注解

│  │      10-7 统计图表中的文字设定原则

│  │      10-8 字体设定

│  │      11-1 P-P图

│  │      11-2 Q-Q图

│  │      11-3 Pareto图

│  │      11-4 人口金字塔

│  │      11-5 雷达图

│  │      11-6 复合饼图

│  │      11-7 热图

│  │      12-1 填充两个水平曲线间的区域

│  │      12-2 填充密闭的多边形区域

│  │      12-3 绘制各种常用多边形

│  │      12-4 自由绘制多边形

│  │      12-5 使用外部图片

│  │      2-1 绘图操作1:设置Figure对象

│  │      2-2 绘图操作2:用Plot函数绘图

│  │      2-3 绘图操作3:设置图形格式

│  │      2-4 绘图操作4:输出图形

│  │      2-5 matplotlib+seaborn绘图环境设定

│  │      3-1 统计图的基本信息维度

│  │      3-2 统计图的基本框架

│  │      3-3 展示单分类变量信息的统计图

│  │      3-4 展示单连续变量信息的统计图

│  │      3-5 双变量统计图:分类vs分类变量

│  │      3-6 双变量统计图:含有数值变量

│  │      3-7 展示多变量信息的统计图

│  │      4-1 CCSS项目介绍

│  │      4-2 简单条图

│  │      4-3 饼图,半圆图与圆环图

│  │      4-4 条带图

│  │      4-5 直方图,KDE图与地毯图

│  │      4-6 箱图与增强箱图

│  │      4-7 提琴图

│  │      5-1 带误差线的条图

│  │      5-2 分组条图、堆积条图与百分条图

│  │      5-3 用matplotlib绘制线图

│  │      5-4 用seaborn绘制线图

│  │      5-5 误差图与面积图

│  │      6-1 普通散点图

│  │      6-2 变量间的回归趋势考察

│  │      6-3 复杂回归曲线的拟合

│  │      6-4 考察回归残差的分布

│  │      6-5 分组考察回归关系

│  │      6-6 联合变量分布的散点图

│  │      6-7 Hexbin图和等高线图

│  │      6-8 散点图矩阵

│  │      6-9 三维散点图

│  │      7-1 设置图例

│  │      7-2 混合图形与双轴图

│  │      7-3 使用行列面板

│  │      8-1 图形叠加和图中图

│  │      8-2 用subplot命令绘制子图

│  │      8-3 用subplots命令绘制子图

│  │      8-4 调整子图间距

│  │      8-5 复杂网格:subplot2grid方法

│  │      8-6 复杂网格:Gridspec方法

│  │      9-1 色彩搭配的基本原则

│  │      9-2 如何自定义理想的色系

│  │      9-3 色板的指定方式

│  │      9-4 分类色板

│  │      9-5 连续色板

│  │      9-6 离散色板

│  │      Python数据可视化ch1.pdf

│  │      Python数据可视化ch10.pdf

│  │      Python数据可视化ch11.pdf

│  │      Python数据可视化ch2.pdf

│  │      Python数据可视化ch3.pdf

│  │      Python数据可视化ch4.pdf

│  │      Python数据可视化ch5.pdf

│  │      Python数据可视化ch6.pdf

│  │      Python数据可视化ch7.pdf

│  │      Python数据可视化ch8.pdf

│  │      Python数据可视化ch9.pdf

│  │      Python数据可视化Data.zip

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│  └─Python数据分析系列视频课程--玩转统计分析

│          1-1 学Python统计分析时要注意的几大问题

│          1-2 中国消费者信心指数项目概况

│          1-3 连续变量的统计描述(上)

│          1-4 连续变量的统计描述(下)

│          1-5 分类变量的频数描述

│          1-6 分类变量的交叉表描述

│          2-1 假设检验的基本原理

│          2-10 配对t检验的基本原理

│          2-11 配对t检验的python实现

│          2-2 假设检验的基本步骤

│          2-3 一类错误、二类错误与检验效能

│          2-4 假设检验的注意事项

│          2-5 单样本t检验的基本原理

│          2-6 单样本t检验的python实现

│          2-7 两样本t检验的基本原理

│          2-8 两样本t检验的scipy实现

│          2-9 两样本t检验的statsmodels实现

│          3-1 案例独立性的考察

│          3-2 正态性的图形考察

│          3-3 正态性的假设检验考察

│          3-4 正态性考察的python实现

│          3-5 正态性不满足时的应对策略

│          3-6 方差齐性的考察和应对策略

│          3-7 方差齐性考察的python实现

│          4-1 多组均数比较时面临的问题

│          4-2 方差分析的基本原理

│          4-3 单因素方差分析的python实现

│          4-4 事后两两比较:直接校正检验水准

│          4-5 事后两两比较方法的选择

│          4-6 事后两两比较的python实现

│          5-1 非参数统计分析方法的基本概念

│          5-2 非参数统计分析方法的基本原理

│          5-3 成组样本比较的非参数方法

│          5-4 成组样本比较非参数方法的实现

│          5-5 配对样本比较的非参数方法

│          5-6 配对样本比较非参数方法的实现

│          5-7 秩变换分析的基本原理

│          5-8 秩变换分析方法的python实现

│          6-1 卡方检验的基本原理

│          6-2 卡方检验的scipy实现

│          6-3 卡方检验statsmodels实现

│          6-4 卡方检验的两两比较

│          6-5 卡方校正与确切概率法

│          6-6 配对卡方检验

│          6-7 分层卡方检验

│          6-8 二项分布检验的基本原理

│          6-9 二项分布检验的python实现

│          7-1 相关分析概述

│          7-2 相关系数的计算原理

│          7-3 相关分析的python实现

│          7-4 OR和RR的基本概念

│          7-5 OR和RR的python实现

│          8-1 相关和回归的联系与区别

│          8-2 线性回归模型概述

│          8-3 线性回归模型的适用条件

│          8-4 线性回归模型的标准建模步骤

│          8-5 线性回归模型的scipy实现

│          8-6 线性回归模型的statsmodels实现

│          8-7 多变量回归模型与残差分析

│          9-1 为什么要估计样本量

│          9-2 样本量的计算原理

│          9-3 t检验的样本量估计

│          9-4 单因素ANOVA的样本量估计

│          9-5 率的比较的样本量估计

│          CCSS_sample.zip

│          chap1.pdf

│          chap2.pdf

│          chap3.pdf

│          chap4.pdf

│          ex1.pdf

│          ex2.pdf

│          ex3.pdf

│          ex4.pdf

│          pythonstatchap5.pdf

│          pythonstatchap6.pdf

│          pythonstatchap7.pdf

│          pythonstatchap8.pdf

│          pythonstatchap9.pdf

│          pythonstatex5.pdf

│          pythonstatex6.pdf

│          pythonstatex7.pdf

│          pythonstatex8.pdf

│          pythonstatex9.pdf

│          

├─第三阶段:Python文本挖掘与深度学习

│  ├─Python数据分析系列视频课程--学习文本挖掘

│  │      1-1 什么是文本挖掘

│  │      1-2 文本挖掘的基本流程和任务

│  │      1-3 文本挖掘的基本思路

│  │      1-4 语料数据化时需要考虑的工作

│  │      10-1 情感分析概述

│  │      10-2 情感分析的词袋模型实现

│  │      10-3 情感分析的分布式表达实现

│  │      11-1 自动摘要的基本原理

│  │      11-2 自动摘要的效果评价

│  │      11-3 自动摘要的python实现

│  │      12-1 RNN的基本原理

│  │      12-2 LSTM的基本原理

│  │      12-3 Keras+TensorFlow组合的优势

│  │      12-4 Keras+TensorFlow组合的安装

│  │      12-5 案例1:数据准备

│  │      12-6 案例1:模型拟合

│  │      12-7 案例2:数据准备

│  │      12-8 案例2:模型拟合

│  │      2-1 Python常用IDE简介

│  │      2-2 Anaconda的安装与配置

│  │      2-3 Jupyter Notebook的基本操作

│  │      2-4 NLTK的安装与配置

│  │      2-5 什么是语料库

│  │      2-6 准备《射雕》语料库

│  │      3-1 分词原理简介

│  │      3-2 结巴分词的基本用法

│  │      3-3 使用自定义词典和搜狗细胞词库

│  │      3-4 去除停用词

│  │      3-5 词性标注及其他

│  │      4-1 词频统计

│  │      4-2 词云概述

│  │      4-3 wordcloud包的安装

│  │      4-4 绘制词云

│  │      4-5 设置词云背景模板

│  │      4-6 修改词云颜色

│  │      5-1 词袋模型

│  │      5-2 词袋模型的gensim实现

│  │      5-3 用Pandas生成文档词条矩阵

│  │      5-4 用sklearns生成文档-词条矩阵

│  │      5-5 从词袋模型到N-gram模型

│  │      5-6 文本信息的分布式表示

│  │      5-7 共现矩阵

│  │      5-8 NNLM模型的突破

│  │      5-9 word2vec一出,满座皆惊

│  │      6-1 关键词提取的基本思路

│  │      6-2 TF-IDF 算法

│  │      6-3 TF-IDF算法的jieba实现

│  │      6-4 TF-IDF算法的sklearn实现

│  │      6-5 TF-IDF算法的gensim实现

│  │      6-6 TextRank算法

│  │      7-1 主题模型概述

│  │      7-2 主题模型的sklearn实现

│  │      7-3 主题模型的gensim实现

│  │      8-1 基本概念

│  │      8-2 词条相似度:word2vec训练

│  │      8-3 词条相似度:word2vec应用

│  │      8-4 文档相似度的词袋模型实现

│  │      8-5 doc2vec

│  │      8-6 文档聚类

│  │      9-1 文本分类概述

│  │      9-2 朴素贝叶斯算法

│  │      9-3 算法的sklearn实现

│  │      9-4 算法的NLTK实现

│  │      PythonTMData202009.zip

│  │      TM10.pdf

│  │      TM11.pdf

│  │      TM12n.pdf

│  │      TM2.pdf

│  │      TM3.pdf

│  │      TM4.pdf

│  │      TM5.pdf

│  │      TM6.pdf

│  │      TM7.pdf

│  │      TM8.pdf

│  │      TM9.pdf

│  │      TMData1801101.zip

│  │      TMData190320.zip

│  │      TM作业10.pdf

│  │      TM作业11.pdf

│  │      TM作业12.pdf

│  │      TM作业5.pdf

│  │      TM作业6.pdf

│  │      TM作业7.pdf

│  │      TM作业8.pdf

│  │      TM作业9.pdf

│  │      作业2.pdf

│  │      作业3.pdf

│  │      作业4.pdf

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│  └─Python数据分析系列视频课程--深度学习

│          1-1 深度学习?深在哪里?!

│          1-2 课程内容介绍

│          1-3 如何选择各类深度学习模型

│          1-4 图像的数据表示

│          1-5 图像与数据的互相转换

│          1-6 MNIST数据集介绍

│          1-7 CIFAR-10数据集介绍

│          1-8 什么是张量?

│          2-1 Python常用IDE简介

│          2-2 Anaconda的安装与配置

│          2-3 Jupyter Notebook的基本操作

│          2-4 Keras+TensorFlow组合的优势

│          2-5 Keras+TensorFlow组合的安装

│          3-1 神经网络的基本原理

│          3-2 神经网络原理的具体演示

│          3-3 神经网络的算法实质

│          3-4 神经网络的连接函数

│          3-5 损失函数与凸函数

│          3-6 控制模型复杂度:正则化

│          3-7 损失函数的求解:梯度下降法

│          3-8 损失函数的求解:自适应算法

│          4-1 Keras的基本操作步骤

│          4-2 Keras操作的常用命令

│          4-3 IRIS分析实例

│          4-4 模型的可视化

│          4-5 模型的终止训练、保存与载入

│          4-6 模型的修改

│          4-7 将Keras与sklearn结合使用

│          4-8 用Keras拟合MNIST案例

│          5-1 什么是卷积?

│          5-2 CNN的基本原理

│          5-3 CNN网络的结构

│          5-4 Keras中和CNN有关的层设定

│          5-5 MNIST实例的CNN实现

│          5-6 对CIFAR10案例拟合简单CNN模型

│          5-7 对CIFAR10案例拟合复杂CNN模型

│          6-1 缺少源数据对建模的影响

│          6-2 定义所需的图像变换方法

│          6-3 直接生成变换后的图像数据

│          6-4 流式数据处理

│          6-5 图像的缩放操作

│          7-1 为什么需要迁移学习?

│          7-10 Keras的函数式API

│          7-11 在原模型的基础上继续训练

│          7-2 LeNet和AlexNet

│          7-3 VGG

│          7-4 ResNet

│          7-5 GoogleNet

│          7-6 Xception、DenseNet和NasNet

│          7-7 Keras提供的预训练模型

│          7-8 直接应用原模型预测

│          7-9 利用原模型对数据做预处理

│          8-1 RNN的基本原理

│          8-2 RNN的模型分类

│          8-3 RNN相关的网络层定义

│          8-4 用RNN拟合MNIST案例

│          8-5 用RNN拟合IMDB案例

│          9-1 LSTM的基本原理

│          9-2 用LSTM拟合IMDB案例

│          9-3 自动写作案例:数据准备

│          9-4 自动写作案例:模型拟合

│          9-5 GRU的基本原理

│          9-6 用GRU拟合IMDB案例

│          深度学习讲义.zip

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├─第二阶段:Python统计建模与数据挖掘

│  ├─Python数据分析系列视频课程--学习数据挖掘

│  │      1-1 如何用python做机器学习数据挖掘?

│  │      1-2 课程内容介绍

│  │      1-3 使用sklearn的样本数据集

│  │      1-4 sklearn基本操作入门

│  │      1.pdf

│  │      10-1 用模型集成改进效果的基本思路

│  │      10-2 投票分类器

│  │      10-3 模型集成的基本原理

│  │      10-4 Bagging方法

│  │      10-5 随机森林

│  │      10-6 Adaboost方法

│  │      10-7 GBDT方法

│  │      10.pdf

│  │      2-1 连续变量的标准化

│  │      2-2 考虑异常分布的标准化

│  │      2-3 分类变量的预处理

│  │      2-4 缺失值的填充

│  │      2-5 生成多项式特征

│  │      2-6 自定义转换器

│  │      2.pdf

│  │      3-1 特征筛选概述

│  │      3-2 基于简单统计特征进行筛选

│  │      3-3 基于统计误差进行筛选

│  │      3-4 基于建模结果进行筛选

│  │      3-5 数据降维与信息浓缩

│  │      3.pdf

│  │      4-1 回归类模型概述

│  │      4-10 随机梯度下降回归

│  │      4-2 回归类模型的种类

│  │      4-3 线性回归的sklearn实现

│  │      4-4 多项式回归

│  │      4-5 岭回归的基本原理

│  │      4-6 岭回归的实现

│  │      4-7 LASSO回归与弹性网络

│  │      4-8 最小角回归

│  │      4-9 梯度下降法的基本原理

│  │      5-1 类别预测模型概述

│  │      5-2 类别预测模型的实现原理

│  │      5-3 类别预测模型的种类

│  │      5-4 logistic回归

│  │      5-5 神经网络的基本原理

│  │      5-6 神经网络的实现

│  │      5-7 树模型的基本原理

│  │      5-8 树模型的实现

│  │      5-9 随机梯度下降分类

│  │      5.pdf

│  │      6-1 聚类分析概述

│  │      6-2 聚类分析的种类

│  │      6-3 K均值聚类

│  │      6-4 BIRCH聚类

│  │      6-5 DBSCAN聚类

│  │      6.pdf

│  │      7-1 类别预测模型的评价

│  │      7-2 分类模型评价:混淆矩阵

│  │      7-3 分类模型评价:准确率与召回率

│  │      7-4 分类模型评价:结果的汇总

│  │      7-5 分类模型评价:ROC曲线

│  │      7-6 回归模型的评价

│  │      7-7 聚类模型的评价

│  │      7-8 与随机预测结果相比较

│  │      7.pdf

│  │      8-1 数据拆分方法概述

│  │      8-2 二分法的sklearn实现

│  │      8-3 交叉验证的sklearn实现(上)

│  │      8-4 交叉验证的sklearn实现(下)

│  │      8.pdf

│  │      9-1 如何改进数据挖掘模型的效果

│  │      9-2 参数的网格搜索

│  │      9-3 参数的随机搜索

│  │      9-4 验证曲线

│  │      9-5 学习曲线

│  │      9.pdf

│  │      PythonDMData.zip

│  │      PythonDMData202009.zip

│  │      sk4n.pdf

│  │      

│  ├─Python数据分析系列视频课程--玩转统计模型

│  │      1-1 课程内容介绍

│  │      1-2 statsmodles基本操作入门

│  │      1-3 使用sklearn的样本数据集

│  │      1-4 sklearn基本操作入门

│  │      1.pdf

│  │      10-1 聚类分析概述

│  │      10-2 聚类分析的方法分类

│  │      10-3 聚类分析的注意事项

│  │      10-4 K均值聚类

│  │      10-5 均值偏移聚类

│  │      10-6 层次聚类

│  │      10-7 BIRCH聚类

│  │      10-8 DBSCAN聚类

│  │      10-9 聚类结果的验证

│  │      10.pdf

│  │      11 (1).pdf

│  │      11-1 KNN的基本原理

│  │      11-2 KNN分类的操作

│  │      11-3 KNN回归与无监督KNN

│  │      12-1 生存分析的基本概念

│  │      12-2 生存率的计算与曲线绘制

│  │      12-3 生存曲线的比较

│  │      12-4 风险函数与风险比

│  │      12-5 Cox模型的基本概念

│  │      12-6 cox比例风险模型的实现

│  │      12-7 生存分析中的分层变量

│  │      12.pdf

│  │      13-1 关联分析的基本概念

│  │      13-2 关联分析的数据格式与结果格式

│  │      13-3 Apriori算法的原理与实现

│  │      13-4 Apriori算法分析实例

│  │      13-5 FP-growth算法

│  │      13-6 关联分析的参数调整与具体应用

│  │      13-7 令人大开眼界的关联分析结果

│  │      2-1 一般线性模型概述

│  │      2-2 简单一般线性模型模型的拟合

│  │      2-3 均数两两比较方法的选择

│  │      2-4 均数两两比较的实现

│  │      2-5 多因素方差分析模型的基本框架

│  │      2-6 多因素方差分析的实现

│  │      2-7 模型框架下的自定义检验

│  │      2.pdf

│  │      3-1 线性回归模型概述

│  │      3-2 线性回归模型的适用条件

│  │      3-3 线性回归模型的标准建模步骤

│  │      3-4 线性回归模型的statsmodels实现

│  │      3-5 残差分析

│  │      3-6 回归模型的多变量筛选方法

│  │      3-7 多变量筛选的具体操作

│  │      3-8 最小角回归

│  │      3-9 线性回归的sklearn实现

│  │      3.pdf

│  │      4-1 曲线直线化

│  │      4-10 残差非独立的识别与处理

│  │      4-11 自回归模型

│  │      4-2 多项式回归

│  │      4-3 强影响点的识别与处理

│  │      4-4 稳健回归

│  │      4-5 共线性的识别与处理

│  │      4-6 岭回归

│  │      4-7 LASSO回归与弹性网络

│  │      4-8 方差不齐的识别与处理

│  │      4-9 加权最小二乘法

│  │      5-1 logistic回归模型的基本概念

│  │      5-2 logistic回归模型的适用条件

│  │      5-3 两分类logistic模型的statsmodels实现

│  │      5-4 logistic回归模型中的检验方法

│  │      5-5 哑变量的使用(上)

│  │      5-6 哑变量的使用(下)

│  │      5-7 多分类因变量的logistic回归模型

│  │      5-8 logistic回归模型的sklearn实现

│  │      5.pdf

│  │      6-1 树模型的基本概念

│  │      6-2 树模型的信息量计算

│  │      6-3 树模型的各种算法

│  │      6-4 树模型的sklearn实现

│  │      6-5 随机森林

│  │      6-6 Adaboost方法

│  │      6-7 GBDT方法

│  │      6.pdf

│  │      7-1 神经网络的基本原理

│  │      7-2 神经网络的算法实质

│  │      7-3 神经网络的sklearn实现

│  │      7-4 RBFN、RNN、LSTM与与CNN网络

│  │      7-5 SOM与RBM网络

│  │      7-6 神经网络的超参数调整

│  │      7.pdf

│  │      8-1 SVM的基本原理

│  │      8-2 SVM的核函数设定

│  │      8-3 SVM分类

│  │      8-4 SVM回归

│  │      8-5 异常值检测的基本理论

│  │      8-6 一类SVM

│  │      8-7 模型参数的优化

│  │      8.pdf

│  │      9-1 主成分分析的基本原理

│  │      9-2 主成分分析的statsmodels实现

│  │      9-3 主成分分析的sklearn实现

│  │      9-4 因子分析的基本原理

│  │      9-5 因子分析的statsmodels实现

│  │      9-6 因子旋转

│  │      9.pdf

│  │      pymodel4n.pdf

│  │      PythonModelData.zip

│  │      PythonModelData190920.zip

│  │      

│  └─数据挖掘入门视频课程

│          1-1 为什么会出现数据挖掘技术?

│          1-2 数据挖掘存在的价值

│          1-3 数据挖掘究竟是什么?

│          1-4 数据挖掘考虑解决的问题

│          1-5 对数据挖掘的常见误解

│          1-6 什么是大数据?

│          2-1 CRISP-DM概述

│          2-2 CRISP-DM之商业理解

│          2-3 CRISP-DM中的其余细节问题

│          3-1 统计模型概述

│          3-2 统计模型的分类(上)

│          3-3 统计模型的分类(下)

│          3-4 别忘了统计描述也是战斗力!

│          4-1 回归类模型概述

│          4-2 回归类模型的方法框架

│          4-3 类别预测模型概述

│          4-4 类别预测模型的实现原理

│          4-5 类别预测模型的方法框架

│          4-6 聚类分析概述

│          4-7 聚类模型的方法框架

│          4-8 主成分分析与因子分析

│          4-9 关联分析与序列分析

│          5-1 文本挖掘概述

│          5-2 TM工具:SAS_TM

│          5-3 TM工具:Modeler

│          5-4 TM工具:R

│          5-5 TM工具:Python

│          6-1 数据挖掘项目效果的评估

│          6-2 类别预测模型的效果评价

│          6-3 聚类模型的评价

│          6-4 如何改进模型结果

│          6-5 数据挖掘项目失败的原因

│          7-1 数据挖掘软件概述

│          7-2 SAS_EM简介

│          7-3 SAS_EM操作入门

│          7-4 Modeler简介

│          7-5 Modeler的基本操作

│          7-6 数据挖掘编程工具简介

│          7-7 R数据挖掘操作入门

│          7-8 sklearn数据挖掘操作入门

│          SPSS中级数据.zip

│          

└─第四阶段:数据分析与挖掘行业案例

    ├─Python数据分析行业案例课程--信用评分方法

    │      1-1 信用评分课程介绍

    │      1-2 银行业务概述

    │      1-3 信用体系与信用风险

    │      1-4 从信用评分到评分卡

    │      1-5 A、B、C评分卡

    │      1-6 信用评分中需要考虑的因素

    │      10-1 得到初步的分箱结果

    │      10-2 箱体的自动合并

    │      10-3 将分箱值批量转换为WOE值

    │      11-1 删除低VI值或箱体比例超标变量

    │      11-2 【补课】共线性的识别与处理

    │      11-3 删除共线性变量

    │      11-4 【补课】树模型的基本原理

    │      11-5 【补课】树模型的各种算法

    │      11-6 【补课】随机森林方法

    │      11-7 用随机森林做变量初筛

    │      12-1 建模前需要考虑的问题

    │      12-2 【补课】logistic回归模型的sklearn实现

    │      12-3 手动筛选变量并建模

    │      12-4 【补课】控制模型复杂度:正则化

    │      12-5 【补课】模型参数的网格搜索

    │      12-6 建模并搜索优化惩罚值

    │      2-1 如何定义坏样本

    │      2-2 如何建立评分卡模型

    │      3-1 数据理解与数据准备

    │      3-2 数据不平衡问题

    │      4-1 分箱操作概述

    │      4-2 分箱的注意事项

    │      4-3 无监督分箱的代码实现

    │      4-4 Best KS法与卡方分箱法

    │      4-5 卡方分箱法的代码实现

    │      4-6 WOE与IV值

    │      4-7 WOE与IV的代码实现

    │      4-8 银行案例变量分箱的具体实现

    │      5-1 【补课】logistic回归模型的基本概念

    │      5-2 【补课】logistic回归模型的适用条件

    │      5-3 【补课】两分类logistic模型的代码实现

    │      5-4 银行案例的具体建模操作

    │      6-1 如何将概率转换为分值

    │      6-2 评分卡分值的具体计算

    │      6-3 如何对评分卡分值进行分段

    │      6-4 计算预期违约率

    │      7-1 模型验证(评价)与模型监控

    │      7-2 模型区分度的衡量指标

    │      7-3 模型准确度的衡量指标

    │      7-4 模型稳定性的衡量指标

    │      7-5 评分卡模型的部署

    │      7-6 评分卡的使用:准入与拒绝

    │      7-7 授信额度与利率定价的计算

    │      7-8 拒绝推断问题

    │      8-1 什么是互联网金融

    │      8-2 内部与外部数据源

    │      8-3 互联网金融案例的具体情况

    │      8-4 数据字典的应用价值

    │      8-5 本案例的特殊性

    │      9-1 特征工程概述

    │      9-2 【补课】数据的探索性分析:概述

    │      9-3 【补课】数据的探索性分析:代码实现

    │      9-4 数据衍生的基本思路

    │      9-5 基于时间窗口的指标衍生:代码实现

    │      9-6 具体的变量衍生操作

    │      9-7 缺失值处理的基本概念

    │      9-8 缺失值处理的代码实现

    │      9-9 分类变量的数值化

    │      案例:信用评分Data202009.zip

    │      

    ├─Python数据分析行业案例课程--客户流失分析

    │      1-1 流失分析课程介绍

    │      1-2 希望回答的商业问题

    │      1-3 流失可能和哪些因素相关

    │      1-4 如何定义时间窗口与挽留收益

    │      2-1 数据理解与数据准备阶段要做的工作

    │      2-10 缺失值的处理

    │      2-11 特征筛选

    │      2-12 数据衍生的基本思路

    │      2-13 本案例数据准备的具体操作

    │      2-2 数据源概况

    │      2-3 特征工程概述

    │      2-4 对案例的数据探索:概述

    │      2-5 对案例的数据探索:代码实现

    │      2-6 极端值与异常值的处理

    │      2-7 连续特征的处理思路

    │      2-8 连续特征的分箱

    │      2-9 分类特征的处理

    │      3-1 如何选择分析模型

    │      3-10 用神经网络计算流失评分

    │      3-11 【补课】模型参数的网格搜索

    │      3-12 神经网络的参数调优

    │      3-2 【补课】聚类分析概述

    │      3-3 【补课】聚类分析的方法框架

    │      3-4 用聚类做客户群体细分

    │      3-5 【补课】树模型的基本原理

    │      3-6 【补课】树模型的各种算法

    │      3-7 用树模型生成流失规则

    │      3-8 【补课】神经网络的基本原理

    │      3-9 【补课】神经网络原理的具体演示

    │      4-1 从模型结果到营销预演

    │      4-2 营销预演的代码实现

    │      4-3 流失分析进一步的改进方向

    │      5-1 银行业务的一些基本概念

    │      5-2 流失分析对银行业务的价值

    │      6-1 内部与外部数据源

    │      6-2 数据字典的应用价值

    │      6-3 银行数据的预处理

    │      6-4 银行数据的变量衍生

    │      6-5 第三方数据的预处理

    │      6-6 数据源的合并

    │      7-1 【补课】GBDT方法介绍

    │      7-2 GBDT模型的应用

    │      7-3 GBDT调优:调节模型整体参数

    │      7-4 GBDT调优:单棵树参数与综合调优

    │      7-5 【补课】模型集成的基本原理

    │      7-6 多种模型的联合应用

    │      案例:流失分析Data.zip

    │      

    ├─Python数据分析行业案例课程--推荐系统

    │      1-1 课程内容介绍

    │      1-2 为什么会出现推荐系统?

    │      1-3 推荐系统的常见形式

    │      1-4 推荐系统算法的基本思路

    │      1-5 推荐系统评测的三大步骤

    │      1-6 怎样才能算一个好的推荐系统?

    │      1-7 推荐系统的评估:准确率

    │      1-8 推荐系统的评估:其余指标

    │      10-1 冷启动概述

    │      10-2 用户冷启动的实现案例

    │      10-3 物品冷启动的实现案例

    │      2-1 推荐系统常用的相似度指标

    │      2-2 推荐系统中的一些基础模型

    │      2-3 电影评分数据集简介

    │      2-4 云音乐数据集简介

    │      2-5 云音乐数据集的预处理

    │      3-1 Surpise包简介

    │      3-2 Surpise包实战:读取数据

    │      3-3 Surpise包实战:数据拆分

    │      3-4 Surpise包实战:模型的拟合与评估

    │      3-5 Surpise包实战:将结果用于推荐

    │      4-1 协同过滤概述

    │      4-2 ItemCF方法

    │      4-3 UserCF方法

    │      4-4 【复习】KNN的基本原理

    │      4-5 ML100k案例:筛选算法框架

    │      4-6 ML100k案例:模型参数调优

    │      4-7 ML100k案例:将结果用于推荐

    │      5-1 【复习】主成分分析的基本原理

    │      5-2 SVD的基本原理

    │      5-3 如何将SVD用于推荐系统

    │      5-4 SVD++与NMF简介

    │      5-5 ML1m案例

    │      6-1 CB类方法的基本原理

    │      6-2 【复习】词袋模型

    │      6-3 【复习】用sklearn生成文档-词条矩阵

    │      6-4 ML案例:基于词频矩阵实现

    │      6-5 【复习】关键词提取的基本思路

    │      6-6 【复习】TF-IDF算法

    │      6-7 ML案例:基于TF-IDF实现

    │      7-1 如何将文本挖掘技术和内容推荐相结合

    │      7-10 【复习】NNLM模型的突破

    │      7-11 【复习】word2vec一出,满座皆惊

    │      7-12 【复习】文档相似度的doc2vec实现

    │      7-13 云音乐案例:基于词向量模型进行推荐

    │      7-2 【复习】分词原理简介

    │      7-3 【复习】结巴分词的基本用法

    │      7-4 【复习】使用自定义词典和搜狗细胞词库

    │      7-5 【复习】去除停用词

    │      7-6 云音乐案例:基于词袋模型进行推荐

    │      7-7 【复习】从词袋模型到N-gram模型

    │      7-8 【复习】文本信息的分布式表示

    │      7-9 【复习】共现矩阵

    │      8-1 如何基于列表序列进行推荐

    │      8-2 【复习】关联分析的数据格式与结果格式

    │      8-3 【复习】Apriori算法的原理与实现

    │      8-4 云音乐案例:基于关联分析进行推荐

    │      8-5 【复习】词条相似度:word2vec训练

    │      8-6 【复习】词条相似度:word2vec应用

    │      8-7 云音乐案例:基于词向量模型进行推荐

    │      9-1 【复习】聚类分析概述

    │      9-2 【复习】聚类分析的方法分类

    │      9-3 【复习】BIRCH聚类

    │      9-4 聚类分析在推荐系统中的应用思路

    │      9-5 云音乐案例:数据准备

    │      9-6 云音乐案例:具体建模操作

    │      案例:推荐系统Data202009.zip

    │      

    └─Python数据分析行业案例课程--欺诈检测

            1-1 欺诈检测课程介绍

            1-2 欺诈检测的一些基本概念

            1-3 欺诈检测的难点所在

            1-4 欺诈检测模型和信用评分模型的差异

            1-5 欺诈检测的三种分析思路

            2-1 医疗保险欺诈案例概况

            2-10 结合业务背景对案例做数据理解

            2-2 数据理解与数据准备阶段要做的工作

            2-3 特征工程概述

            2-4 【复习】对案例的数据探索:概述

            2-5 【复习】对案例的数据探索:代码实现

            2-6 【复习】极端值与异常值的处理

            2-7 连续特征的处理思路

            2-8 分类特征的处理思路

            2-9 数据衍生的基本思路

            3-1 模型0:异常值发现

            3-2 【复习】SVM的基本原理

            3-3 【复习】异常值检测的基本理论

            3-4 【复习】用单类SVM完成新奇值发现

            3-5 异常值发现的代码实现

            3-6 模型1:通过变量间的对比发现疑似欺诈

            4-1 【复习】聚类分析概述

            4-2 【复习】聚类分析的方法分类

            4-3 【复习】K-means聚类

            4-4 什么是Benford定律

            4-5 模型2:通过Benford定律发现疑似欺诈

            4-6 模型3:通过对投保人细分发现疑似欺诈

            4-7 投保人细分发现欺诈的实现

            4-8 模型4:发现医疗保健机构行为模式异常

            5-1 模型5:发现多个医疗保健机构共用投保人信息

            5-2 【复习】关联分析的基本概念

            5-3 【复习】关联分析的数据格式与结果格式

            5-4 【复习】Apriori算法的原理与实现

            5-5 发现共用投保人信息的代码实现

            5-6 模型6:发现异常诊断与处理过程

            5-7 发现异常诊断和处理过程的代码实现

            6-1 PaySim案例简介

            6-10 【复习】数据不平衡问题

            6-11 对数据进行加权处理后建模

            6-2 PaySim案例的数据理解

            6-3 PaySim案例的数据准备

            6-4 【复习】类别预测模型概述

            6-5 【复习】类别预测模型的实现原理

            6-6 【复习】类别预测模型的种类

            6-7 【复习】树模型的基本原理

            6-8 【复习】随机森林

            6-9 直接用随机森林建模

            案例:欺诈检测Data202009.zip