【B0616】[java视频教程]数据分析师Python进阶视频教程 it视频

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7 p- e* C+ ]. z) E0 V# K/ |5 e: Y│          18_每周干货_女朋友的情绪难以捉摸，作为程序员我应该？.pdf
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, D) {( A1 p0 M0 b! m! u│          21_每周干货_每天都有新老婆上线？教你如何用python把玩守望先锋新英雄.pdf
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+ i* Z/ H) \# L2 m9 W│          26_每周干货 学会-精湛-应用，一个数据分析师的养成手册.pdf
+ m) A8 G# k. z# k│          27_每周干货_拒绝调包，如何用python推导线性回归模型.pdf
3 ?$ W; H3 N6 E2 o6 M( L2 H│          28_每周干货_情人节选花神器_深度学习指南.pdf
& m! T% D% _2 q7 J% L1 ^! c│          29_每周干货_蒙特卡罗随缘猜数法求解四宫格.pdf
* L% k; V  i7 q1 s- z- p│          30_每周干货_这是一篇让人脸红的python数据分析.pdf
│          31_每周干货_数据分析师最不能错过的数据是什么？.pdf
│          32_每周干货_如何在上海租房，数据有话说.pdf
) i; e4 \2 a  q7 [! a* c│         
7 C( ]! \# U* {9 I9 x0 j' y├─00-00 课前直播
│      课时01寒冬下数据分析师的去向如何？.mp4
│      课时02数据工作者如何升级赋能？.mp4
│      课时03数据分析师如何转型玩算法？.mp4
│      课时04一小时就能入门python爬虫：想当数据分析师就自己爬数据！.mp4
1 N0 g, n2 m6 h4 n│      课时05用Pandas快速搞定数据清洗，从此告别Excel.mp4
│      课时06企业实战中的爬虫问题详解.mp4
* I9 Z- S5 V# ~4 A; i│      课时07商业数据挖掘：用Python完成描述性统计分析.mp4
│      课时08Python机器学习入门：教你使用sklearn进行房价预测.mp4
│      课时09数据门槛太高？那就用随机数模拟算法！.mp4
2 Y+ T- h& M9 ~3 V│      课时10数据分析师面试技巧解析_10分钟搞定你的面试官.mp4
│      课时11想要准确预测未来趋势？这些因素你不能漏掉！.mp4
│      
├─00-1【预备课】数据思维导论
│      00课程须知：课程服务和软件下载（重要！必看！）.mp4
: ^+ k% Y8 R7 ?+ U7 @8 D" S2 {│      01第一章 数据能做什么？.mp4
$ X( I$ O  |9 ^; y│      02第二章 避免对数据可视化的误解2(1).mp4
) R% V$ n: x& }3 a' h│      02第二章 避免对数据可视化的误解2.mp4
│      03第三章 机器学习是什么.mp4
│      04第四章 用数据改变未来.mp4
0 G3 ^$ p6 N) O- F0 M/ |│     
! l4 o& H, h, {7 T├─00-2【预备课】基础语言入门4 ]
│      练习01：商铺数据加载及存储.mp4
│      课程1.1 重新认识你的电脑.mp4
# z$ b, c; ^4 M$ J7 G! k│      课程1.2 为什么选择Python？.mp4
: ?, M3 k4 j' m) T+ j. n$ k│      课程1.3 集成开发环境及Python运行逻辑.mp4
│      课程1.4 JupyterNotebook与Spyder.mp4
" O$ D: X# y2 X% _: a, v9 \1 x/ C) r│      课程2.1 数值类型概述.mp4
1 {, R$ h" N  o- [/ o│      课程2.2 认识变量.mp4
* F$ o4 ?9 y5 d* `; \$ k│      课程2.3 运算符.mp4
) j9 H0 @6 L4 R1 H│      课程2.4 注释.mp4
│      课程3.1 什么是序列？.mp4
│      课程3.2 序列通用操作.mp4
│      课程3.3 列表list常用操作.mp4
│      课程3.4 文本序列str常用操作.mp4
│      课程4.1 字典dict基本概念.mp4
9 E/ y' l' a$ a│      课程4.2 字典常用操作.mp4
│      课程4.3 字典的元素访问及遍历.mp4
3 a' s/ v! n1 M! g+ U│      课程5.1 什么是语句？.mp4
$ w: l' h6 k4 F# x3 V# [│      课程5.2 条件判断：if语句.mp4
- ]3 w$ D: K" h│      课程5.3 循环语句：for循环.mp4
│      课程5.4 循环语句：while循环.mp4
│      课程5.5 循环控制语句.mp4
│      课程6.1 函数的基本概念.mp4
│      课程6.2 自定义函数.mp4
& w0 [. c, D' i* U) Z1 e" _/ ?9 h│      课程6.3 局部变量及全局变量.mp4
( b+ v; Z  U: S: y) u│      课程6.4 匿名函数lambda.mp4
│      课程7.1 什么是模块？.mp4
" K9 J  d/ [3 Z0 s' M, q│      课程7.2 模块创建及import指令运用.mp4
3 K4 M, P" d2 u5 x# P; {7 U│      课程7.3 “包”的概念及python包管理工具：pip.pptx.mp4
$ ]3 }! J4 c, V│      课程7.4 windows环境下的代码运行.mp4
│      课程8.1 文件对象声明及基本操作.mp4
│      课程8.2 系统模块下的路径操作.mp4
: F6 k8 v) T: U; Q: y7 l' a6 K│      课程8.3 文件的读取与写入（上）.mp4
) q  M9 Z7 E/ X│      课程8.4 文件的读取与写入（下）.mp4
0 h9 L+ A5 D7 g; @8 g│      课程8.5 pickle模块的运用.mp4
│      
( E" B5 H' ?, e1 {  p. B/ l) R├─00-3【预备课】重点工具掌握
: L) R- J: _( q) [9 K9 E5 O│      练习02：知乎数据清洗整理和结论研究.mp4
│      课程1.1 什么是Numpy？.mp4
│      课程1.2 Numpy基础数据结构.mp4
│      课程1.3 Numpy通用函数.mp4
│      课程1.4 Numpy索引及切片.mp4
│      课程1.5 Numpy随机数.mp4
│      课程1.6 Numpy数据的输入输出.mp4
" p) x& _- T8 [. W) x  J7 x: ?7 @│      课程2.01 什么是Pandas.mp4
, O1 O; S% j: B8 y& N( e- p│      课程2.03 数据结构Series：索引.mp4
│      课程2.04 数据结构Series：基本技巧.mp4
$ Y4 m- n" T' Y1 O6 z$ T* g│      课程2.05 数据结构Dataframe：基本概念及创建.mp4
│      课程2.06 数据结构Dataframe：索引.mp4
4 h* ^0 l5 {: y" l4 D" z+ c5 n1 H8 j6 b│      课程2.07 数据结构Dataframe：基本技巧.mp4
" ]* {" K+ z& P8 i  [2 \$ ~8 w│      课程2.08 时间模块.mp4
+ l/ ?  }7 X- K2 ?. k6 x│      课程2.09 时刻数据.mp4
│      课程2.10 时间戳索引.mp4
│      课程2.11 时期.mp4
+ S, E/ G# {$ z│      课程2.12 时间序列 - 索引及切片.mp4
! n. ?1 g; v5 U* p& x│      课程2.13 时间序列 - 重采样.mp4
+ {; U- s; p" y' C& v│      课程2.14 数值计算和统计基础.mp4
  ^  M* N) W* Y. h# b: j& m│      课程2.15 文本数据.mp4
4 b2 X8 `; ]' ^! D% v) U; @│      课程2.16 合并.mp4
│      课程2.17 连接与修补.mp4
│      课程2.18 去重及替换.mp4
│      课程2.19 数据分组.mp4
5 s8 ]& h# |9 l* g5 H│      课程2.20 分组转换及一般性“拆分-应用-合并”(1).mp4
" ^5 g8 L9 I# k1 ]( B  ~│      课程2.20 分组转换及一般性“拆分-应用-合并”.mp4
' T! J3 B; z4 @' O8 z│      课程2.21 透视表及交叉表.mp4
; e9 L5 x1 G0 C│      课程2.22 文件读取.mp4
│      课程3.01 Matplotlib简介及图表窗口.mp4
│      课程3.02 图表的基本元素.mp4
& J& ]' t6 r+ L* ~: \2 Q. W│      课程3.03 图表的样式参数.mp4
0 g$ `3 `" z2 k+ {│      课程3.04 刻度、注解、图表输出.mp4
- |, Q9 z2 [6 T, W0 e; d/ f- a2 j│      课程3.05 子图.mp4
│      课程3.06 基本图表绘制.mp4
  }+ m8 ^9 B1 z9 n8 f$ p│      课程3.07 柱状图、堆叠图.mp4
│      课程3.08 面积图、填图、饼图.mp4
│      课程3.09 直方图.mp4
│      课程3.10 散点图、矩阵散点图.mp4
- r% D# X% ^& n- s. v│      课程3.11 极坐标图.mp4
│      课程3.12 箱型图.mp4
" c& V: h8 n& Y# R. J3 Z│      课程3.13 表格样式创建.mp4
) w4 {, ?5 M' \. Y( g│      课程3.14 表格显示控制.mp4
. @/ i: r" l8 l│      课程3.15 表格样式调用.mp4
│      课程4.1 什么是空间数据.mp4
│      课程4.2 GIS软件基本操作及数据加载.mp4
│      课程4.3 坐标系.mp4
; s; N6 P( W0 T+ H; F│      课程4.4 空间数据基本处理.mp4
│      课程4.5 空间数据几何计算.mp4
│      课程4.6 空间可视化制图.mp4
0 P0 R- z  v" p4 ~│      课程4.7 空间划分.mp4
7 Y6 p/ R! P% i. b% M5 I+ c│      课程4.8 空间统计.mp4
│      
* G  Y, i8 j3 c) h+ \0 U  Q% i├─01 数据分析方法
│  ├─1数据特征分析
│  │      课程1.1 数据特征分析.mp4
7 F6 D  t7 f3 i" ?2 G" ?│  │      课程1.2 分布分析.mp4
│  │      课程1.3 对比分析（上）.mp4
│  │      课程1.3 对比分析（下）.mp4
│  │      课程1.4 统计分析.mp4
: Q& ~- R2 d% h) @│  │      课程1.5 帕累托分析.mp4
│  │      课程1.6 正态性检验（上）.mp4
  L$ \7 X- l1 x│  │      课程1.6 正态性检验（下）.mp4
; m4 ^7 t: V% d│  │      课程1.7 相关性分析.mp4
│  │      
│  ├─2数据处理
│  │      课程2.1 缺失值处理.mp4
│  │      课程2.2 异常值处理.mp4
│  │      课程2.3 数据归一化.mp4
│  │      课程2.4 数据连续属性离散化.mp4
2 O$ T: _% s" P( K│  │      
$ l  w3 ]7 S1 G" J│  └─3数学建模
│          课程3.1 数学建模概述.mp4
│          课程3.2.1 线性回归理论概述.mp4
9 ^+ d. a8 t9 Z/ J3 M│          课程3.2.2 线性回归的python实现方法.mp4
! p& K% E' e- ~2 z+ T│          课程3.2.3 线性回归模型评估.mp4
│          课程3.3.1 KNN最邻近分类理论概述.mp4
│          课程3.3.2 KNN最邻近分类的python实现方法.mp4
│          课程3.4.1 PCA主成分分析理论概述.mp4
│          课程3.4.2 PCA主成分的python实现方法.mp4
+ r1 E) r, ^. e3 ], W4 q2 e, n│          课程3.4.3 K-means聚类理论概述及python实现.mp4
│          课程3.5.1 蒙塔卡罗模拟理论概述.mp4
│          课程3.5.2 蒙塔卡罗模拟案例解读.mp4
│         
├─02 数据表达逻辑
$ W% u4 l- v& Z6 d2 D$ L│  ├─第1章 数据可视化整体概述
; u! J' L: {" H' \│  │      课程1.1 什么是数据可视化？.mp4
│  │      课程1.2 数据可视化技术体系及方向.mp4
1 K( K9 k! U& g! O│  │      课程1.3 数据图表表达的逻辑原理.mp4
│  │      课程1.4 设计美学.mp4
│  │      
4 E9 G! _: f9 j* s7 Q+ s' m. t│  ├─第2章 Python图表数据可视化：Seaborn
# n4 @1 Q3 }5 _8 s% b1 |) Q7 d│  │      课程2.01 为什么选择Seaborn做图表可视化？.mp4
( T, g6 T8 g: X. q│  │      课程2.02 整体风格设置.mp4
│  │      课程2.03 调色盘.mp4
│  │      课程2.04 分布数据可视化 - 直方图与密度图.mp4
│  │      课程2.05 分布数据可视化 - 散点图.mp4
│  │      课程2.06 分类数据可视化 - 分类散点图.mp4
│  │      课程2.07 分类数据可视化 - 分布图.mp4
│  │      课程2.08 分类数据可视化 - 统计图.mp4
; K1 K  F  `! n│  │      课程2.09 线性关系数据可视化.mp4
│  │      课程2.10 时间线图表、热图.mp4
0 Z4 }7 y: m" Z' \5 h9 W│  │      课程2.11 结构化图表可视化.mp4
│  │     
│  ├─第3章 关系网络数据可视化
│  │      课程3.1 什么是关系网络图？.mp4
│  │      课程3.2 Gephi软件安装及配置.mp4
│  │      课程3.3 Gephi基本操作.mp4
+ R/ p! M7 @- ^' n) C* S- }7 {5 y│  │      课程3.4 Python数据预处理.mp4
9 h! v) [, j1 d" D' J│  │      课程3.5 案例研究一：公司职员关系图表.mp4
( X! ^! k  j2 H  D" i( Q4 R" C! s│  │      课程3.6 案例研究二：导演演员关系网络可视化.mp4
│  │      
* ^+ O8 p. Y# |% T3 _│  ├─第4章 空间数据可视化
│  │      课程4.1 空间数据可视化工具概述.mp4
# z7 {4 L" B7 T0 L, e1 o) _│  │      课程4.2 3D图表.mp4
│  │      课程4.3 空间柱状图（1）.mp4
│  │      课程4.4 空间柱状图（2）.mp4
  w* G* v2 Q; B! d│  │      课程4.5 空间线性轨迹图（1）.mp4
' v) q' \' H( P. R$ I6 L│  │      课程4.6 空间线性轨迹图（2）.mp4
│  │      课程4.7 空间热力图.mp4
, b) J$ J: a7 h$ Z6 [8 R- L. p. R│  │     
. L# P$ c! B, l( l8 e│  └─第5章 Python交互图表可视化：Bokeh
6 ]2 }$ q: ~7 c# K/ C* J│          课程5.1 什么是Bokeh及其可视化交互原理？.mp4
3 w6 h9 q( Y6 w# ^2 ^. `4 z( j│          课程5.2 绘图空间基本操作.mp4
; [5 y4 I6 P4 D# O* W7 l$ l+ l- [│          课程5.3 图表辅助参数设置.mp4
& V3 F( G9 J0 l3 I- ]. d2 E│          课程5.4 散点图.mp4
6 }3 i, J: P# A% C' p+ d4 D│          课程5.5 折线图  面积图.mp4
1 v. U  {& ], E% n; l│          课程5.6 柱状图  堆叠图  直方图.mp4
. s' R1 O9 p1 Q4 L5 O0 o│          课程5.7 绘图表达进阶操作.mp4
4 d  ]2 b0 u# s1 |│          课程5.8 ToolBar工具栏设置.mp4
│          课程5.9 其他交互工具设置.mp4
) f$ ]7 f5 L( q$ E/ m│        
  `/ E3 J; ?0 L. N4 S+ @├─03数据分析项目实战
│      1项目介绍：准备工作 → 现在开始启动spyder视频视频.mp4
, D2 W  v% I0 u9 r/ F/ _│      2练习03介绍 城市餐饮店铺选址分析视频.mp4
│      2练习03讲解01视频.mp4
& A# v' O& m7 L" U% k- z3 c. ?! |│      2练习03讲解02视频.mp4
7 g+ u& Y  _' R$ O- n" |│      3练习04介绍 电商打折套路解析视频.mp4
│      3练习04讲解01视频.mp4
│      3练习04讲解02视频.mp4
│      3练习04讲解03视频.mp4
│      3练习04讲解04视频.mp4
& `6 P$ L7 s2 a│      4练习05介绍 中国姓氏排行研究视频.mp4
│      4练习05讲解01视频.mp4
7 E6 |7 M  {( M6 u│      4练习05讲解02视频.mp4
3 x1 X0 Z6 N9 L* r, |) B$ I, h│      4练习05讲解03视频.mp4
) {* M5 n' V, M0 `│      5练习06介绍 房价影响因素挖掘视频.mp4
! r1 c% [! p) A# ~9 Q' V" Y! p# l│      5练习06讲解01视频.mp4
0 @* L( q; d; L' q' s: d- M# j, \3 @│      5练习06讲解02视频.mp4
│      5练习06讲解03视频.mp4
! F8 J  Y4 o  z│      5练习06讲解04视频.mp4
* B- ]6 j* k: T& M) A│      6练习07介绍 中国城市资本流动问题探索视频.mp4
│      6练习07讲解01视频.mp4
│      6练习07讲解02视频.mp4
│      6练习07讲解03视频.mp4
│      7练习08介绍 社会财富分配问题模拟视频.mp4
│      7练习08讲解01视频.mp4
! G/ U5 T% t" u/ X* F' \│      7练习08讲解02视频.mp4
/ C$ `$ d$ M7 R; R8 C│      7练习08讲解03视频.mp4
│      7练习08讲解04视频.mp4
7 e& j6 O6 @' K  |│      8练习09介绍 泰坦尼克号获救问题视频.mp4
│      8练习09讲解01视频.mp4
│      8练习09讲解02视频.mp4
# v! x5 A4 ]9 G1 w9 m│      9考核01介绍 国产烂片深度揭秘视频.mp4
8 M! T7 d+ _5 Y8 R- \│      9考核02介绍 婚恋配对实验视频.mp4
│      
1 Q0 j  E* d$ d; |├─04数据分析企业实战
# W0 P) [$ h! _& J│  ├─第1章 网易游戏：数据时代的网络游戏设计与运营)
3 k2 W3 \( c* y+ J2 b$ }│  │      1.1网易游戏：数据时代的网络游戏设计与运营.mp4
" }$ R5 [. L" {5 V$ H9 X│  │      
│  ├─第2章 网易严选：用户增长实践经验分享
│  │      2.1第一节 严选数据分析实践经验分享1.mp4
6 Y: j1 N9 f( c& a9 \6 C" O+ l│  │      2.2第二节 严选数据分析实践经验分享2.mp4
│  │      2.3第三节 严选数据分析实践经验分享3.mp4
│  │      2.4第四节 严选数据分析实践经验分享4.mp4
: _! ~' y; K: o& b" S  n3 @% _│  │      
│  ├─第3章 网易教育：如何高效构建业务指标体系
│  │      3.1第一节 指标体系建设.mp4
/ u- {0 Y- q0 u/ N│  │      3.2第二节 指标类型及常见的指标.mp4
0 B# z: f3 D/ {" E' b) U│  │      3.3第三节 如何确定业务指标体系.mp4
; o4 _0 w4 l) X# z, \$ b│  │      3.4第四节 指标体系落地.mp4
│  │      
7 R% u' ~0 K" @│  ├─第4章 网易有数：数据平台在汽车行业中的应用
, Z. _3 y# o. Y1 l" n│  │      4.1第一节 网易有数整体介绍视频.mp4
│  │      4.2第二节 整车销售业务分析.mp4
$ h8 V, d- N0 @3 J│  │      4.3第三节 整车售后配件业务分析.mp4
│  │      
│  ├─第5章 网易实战：电商营销活动数据复盘
! i6 I. _# N* @│  │      5.1 1.0 课程简介.mp4
/ H5 |0 A# X" c0 p6 v5 {0 h│  │      5.2 1.1 电商活动核心数据指标解析.mp4
│  │      5.3 1.2 电商营销活动数据案例解析视.mp4
│  │     
' s! K" @- R# k# V% x( u1 P│  └─第6章 硅谷实战：消费者行为分析机器预测
3 t! _9 \- h; k- _4 O, i" V" I6 J# M│          6.1第一节 消费者行为分析01-02.mp4
: q, o1 X( e; q% o, h( N9 r│          6.2第二节 消费者行为分析03.mp4
│          6.3第三节 消费者行为分析04.mp4
, w/ l( t) w- v" d0 @│          6.4第四节 消费者行为分析05.mp4
/ n' T% ^" N4 X3 r│         
3 t  C: e' i0 `% Y. s/ U/ ]( y├─05数据爬虫技巧
, [& l3 G  }+ s7 E9 @3 ~- D  v6 T│  ├─1学会看懂网页
7 p' r. k" P; j8 `5 Q5 D( f. e│  │      课程1.1 读懂网页结构.mp4
│  │      课程1.2 网页结构剖析.mp4
0 [/ L0 p( z+ k0 k│  │      
│  ├─2网络资源访问工具：requests
7 f1 u6 X- i7 y4 u" }8 {+ @│  │      课程2.1 requests基础学习.mp4
$ X! Y1 t8 k# z' _4 n│  │      
! o% ]; \/ {4 H- q9 ^│  ├─3网页信息解析方法：Xpath与BeautifulSoup
│  │      课程3.1 BeautifulSoup基本语法.mp4
: Y2 y" K- _: D: W: R9 e│  │      课程3.2 Xpath与lxml包.mp4
│  │      课程3.3 网页标签解析.mp4
8 Z$ M( d$ k# w│  │      课程3.4 搜索文档树.mp4
│  │      课程3.5 遍历文档树.mp4
│  │      
/ w3 M% d  A0 d4 ^, U│  ├─4-爬虫练习项目
│  │      案例1：豆瓣图书数据采集part1.mp4
│  │      案例1：豆瓣图书数据采集part2.mp4
│  │      案例2：豆瓣图书数据采集.mp4
2 Y0 ^1 N4 y7 X* l$ ~4 E- D/ F│  │      案例3：豆瓣图书图片数据采集.mp4
│  │      案例4：去哪儿网景点数据采集.mp4
│  │      
│  ├─4正则表达式
│  │      课程4.1 正则表达式快速上手.mp4
│  │      课程4.2 正则表达式模式.mp4
│  │      课程4.3 字符搜索.mp4
$ m2 y( T+ c, e; J* g5 y) x│  │      课程4.4 字符替换与分割.mp4
│  │      课程4.5 爬虫中正则的用处.mp4
│  │      
│  ├─5数据库：MongoDB2
% v$ g, C3 X/ v/ ]- l: y& L│  │      课程5.1 MongoDB快速入门.mp4
  b; ~6 g% `7 ]0 Q4 R4 r, |│  │      课程5.2 MongoDB基本语法.mp4
6 k5 j( J6 `8 ^; W, q2 C( _│  │      课程5.3 如何使用Robo3T？.mp4
4 ]0 y) S- V- z; n( s' [│  │      课程5.4 如何通过python使用MongoDB.mp4
3 K* O; J8 W6 Q2 R0 G5 g0 j% m│  │      
% \% v2 w5 J7 z│  ├─6-爬虫练习项目（二）
2 I' @) y' r' m8 F│  │      案例五：blibli弹幕数据采集.mp4
0 w6 L$ |3 @3 @) P3 j+ \│  │     
│  └─6第六章 浏览器测试框架：Selenium
3 w2 a7 L7 g8 C4 _9 q* C$ H│          课程6.1 什么是Selenium-.mp4
& }) V" z0 \, b( ]  V) Z│          课程6.2 如何用Selenium快速访问网页.mp4
│          课程6.3 提取网页数据.mp4
│          课程6.4 实现网页的账号登陆.mp4
│          课程6.5 如何协调selenium与requests+bs的方法.mp4
│         
. {% u! f) a9 e  f├─06数据爬虫项目实战
; c. r5 w  x& h3 [& ~) i│  └─1爬虫练习项目（三）
: L* Z1 @# q6 ^0 D4 w│          01.案例六：拉钩网数据采集（1）.mp4
│          02.案例七：拉钩网数据采集（2）.mp4
│         
; t  C  V. ?) B( I+ f: W├─07.数据爬虫企业实战
│  ├─01如何从零开始构建数据采集工作流
2 L5 g  J" T: ~' i; O0 A│  │      01.企业层面数据爬虫的核心要点.mp4
! y( ]3 Y) e$ f2 P/ Z# R4 \6 W2 W9 @* M│  │      
# O0 y* U: I$ G) g1 s; z* ~│  ├─02.第一步：数据需求文档整理
│  │      01.如何构建需求文档.mp4
│  │      
│  ├─03第二步：网页访问及反爬处理
& {# X7 @7 A" L│  │      01.二手房源数据采集_爬虫.mp4
5 E5 w3 d, ?- f│  │      02.动态IP代理设置.mp4
! K* z. E% y+ g$ g, W│  │      
│  └─04.第三步：数据存储及清洗逻辑
│          01.构建函数噪音处理.mp4
│         
: V* S  X. l4 l4 S├─08.机器学习算法
4 d7 x. _7 k+ g1 K! v│  ├─01.第一章 机器学习简介
! ^/ y" j: H& T+ q& k0 S, C│  │      01.课程1.1 什么是机器学习.mp4
# A! }8 M5 l2 s1 |$ V│  │      02.课程1.2 监督学习与非监督学习.mp4
3 A, f+ e7 D& C4 {│  │      03.课程1.3 回归与分类.mp4
│  │      04.课程1.4 模型评估.mp4
! K) ?; \# O0 p" j1 O│  │      
% o+ }: n0 Q; @5 {3 G5 r0 v0 z, _│  ├─02.第二章 模型基础：线性模型
│  │      01.课程2.1 线性回归.mp4
│  │      02.课程1.2 监督学习与非监督学习.mp4
│  │      03.课程2.3 线性回归：最小二乘法.mp4
4 A4 @+ P: y3 g& q- @8 K│  │      04.课程2.4 多元线性回归.mp4
  F9 B4 w  j% z1 f! |│  │      05.课程2.5 多元线性回归代码实现.mp4
* O0 C/ D4 _+ \6 u5 I7 e1 z│  │      06.课程2.6 逻辑回归.mp4
│  │      07.课程2.7 逻辑回归：损失函数.mp4
│  │      08.课程2.8 逻辑回归与梯度下降调优.mp4
1 I$ v0 \7 r  v2 Q# X& ~' |" }* T: F│  │      09.课程2.9 惩罚模型.mp4
8 W0 x% q  P! b3 J7 u* ^) ^│  │      10.课程2.10 sklearn实现线性模型.mp4
│  │      
4 e9 f. a  ]! y2 I2 f5 }+ G│  ├─03.第三章 数据预处理与特征工程
% f# z& F& o, j1 Y  |5 Y$ Y9 e│  │      01.课程3.1特征工程介绍.mp4
" M9 d1 I1 ^* X8 x8 q1 C& @│  │      02.课程3.2 数据处理操作：预处理，标准化，纠偏.mp4
│  │      03.课程3.3 特征工程操作，共线性、降维、拓展.mp4
& {0 S: y( g1 z7 P4 J│  │      04.课程3.4 回归模型常用指标评价.mp4
. O, M% r& o8 k8 d' a│  │      05.课程3.5分类模型常用指标评价.mp4
│  │      06.课程3.6 数据集划分方法.mp4
│  │      
│  └─04.第四章 模型进阶：非线性模型
│          01.课程4.1 模型进阶概述.mp4
│          02.课堂4.2 模型进阶CART模型理论.mp4
+ P- b; e/ h% D( M" p+ G! i2 b0 E│          03.课程4.3 决策树模型代码演示.mp4
/ k6 A) x" \- S6 V' F│          04.课程4.4 模型进阶集成学习模型.mp4
+ p$ _2 v$ o1 \│          05.课程4.5 模型进阶 随机森林模型.mp4
│          06.课程4.6 模型进阶――xgboost模型.mp4
  m9 i- o+ [! v│          07.课程4.7 模型进阶_参数搜索.mp4
│         
├─09.Kaggle算法实战&
- k$ j+ `+ }" z1 d0 [- `- g│  ├─01.纽约出租车车程用时预测
│  │      01.Pandsa 读取和处理多种类型格式数据.mp4
│  │      02.Matplotlip 花样数据库可视化 用Kmeans Clustering 增添效果.mp4
- T$ A. W, T& @- x5 ^│  │      03.Sklean 花样特征工程.mp4
│  │      04.One-hot encode 处理所有类型特征.mp4
0 o$ N/ i. r. I! f│  │      05.使用模型中战斗机XGBOOST训练模型预测结果.mp4
, I8 H5 c* t0 D; v3 j- G7 S│  │      06.用柱状图呈现特征重要性.mp4
│  │      
│  ├─02.共享单车需求量预测
│  │      01.Pandas 读取和观察数据.mp4
) l5 s, {  O" J5 R! c( ^  T$ D9 k+ B$ o│  │      02.Seabom边画边提取特征.mp4
│  │      03.五个回归模型Lasson Ridge SVR Random Forest XGR regressor.mp4
│  │      04.提升模型神器，五个回归模型自动调参.mp4
│  │      05.搭建super模型： 堆砌五个回归模型，取长补短搭建二层回归模型.mp4
│  │      06.二层回归模型自动调参，得分再上一层楼.mp4
; N6 K8 R7 C' m│  │      
* m; q% u' w9 x/ n. c2 q4 e│  ├─03.手机用户识别
│  │      01.Pandas读取多张关联表格，正确设置index.mp4
( F  v5 J# q5 ~* k│  │      02.Basemap 在地图张做数据可视化，观察用户特征.mp4
│  │      03.对类别数据做Label encoding 并展开.mp4
│  │      04.小电脑带不动两万多个特征值？学习压缩稀疏矩阵.mp4
- P+ h. u9 W8 z8 s2 x- {8 ?│  │      05.对八个稀疏矩阵分别进行压缩.mp4
9 j2 u7 ?7 Z9 U8 a│  │      06.堆叠多个稀疏矩阵并使用XGBOOST训练模型预测结果.mp4
│  │      
│  └─04.项目10 租金预测项目- C6
$ \" N( k( X0 x$ I1 o│          01.租金预测项目介绍.mp4
│          02.租金数据探索.mp4
2 b1 z$ H* _% i│          03.租金数据清洗.mp4
8 Q; j) ?5 u* v; ?│          04.租金数据特征补充.mp4
6 r3 s" F7 A& `0 L3 g│          05.地理数据处理介绍.mp4
9 `/ F2 q+ D, g6 m& ]* \: `│          06.租金数据预处理.mp4
│          07.训练并优化模型.mp4
- \# ^% ~; r3 M: z# u3 O1 u9 f│         
└─10.数据挖掘企业实战#
2 ]1 v7 r' f! |, W+ `0 i: X    │  04.信用评分建模：课件
    │  
    ├─01.信用评分建模案例：基础知识!
    │      1.1.信用评分建模基础知识.mp4
  N, v! w; M5 s. B- [: Q! b    │      javazx.com
# ^1 Q; e& f( Q! a- {  O    ├─02.信用评分建模：案例与操作.
    │      2.1信用评分建模间接和分箱简介.mp4
    │      2.2卡房分箱原理.mp4
' K( Z( c4 y8 x/ m6 y' W    │      2.3卡房分箱实现步骤.mp4
    │      2.4分箱输出需要满足的条件.mp4
    │      2.5数据介绍：UCI信用评分数据.mp4
, ]& X$ e; W! f    │      2.6初步筛选数据.mp4
  M+ a$ G+ J1 m, `- U    │      2.7类别型变量和数据型变量.mp4
    │      2.8对取值少的离散型变量分箱.mp4
+ N8 g& _2 }- U2 p    │      2.9对取值多的离散型变量分箱.mp4
, V* e5 J1 G) z# Y5 R    │      2.10对连续型变量和类别型变量分箱.mp4
    │      2.11测试分箱和存储.mp4
  A5 C( ~/ |0 I2 Y    │      2.12非数值变量转变方法简介：WOE编码.mp4
$ x7 p/ D' N- B  y! I    │      2.13WOE编码公式.mp4
    │      2.14变量重要性：信息值IV分析简介.mp4
# f9 o, e$ U8 F# u    │      2.15利用单变量分析进行特征值筛选.mp4
: {$ ~& v4 n9 k7 t( }, R5 Q. Y2 N    │      2.16信用评分建模模型学习：以逻辑回归为例子.mp4
0 E) z$ ^; X" k' L0 Z2 M    │      2.17模型检验.mp4
    │      2.18操作：信用评分模型学习.mp4
    │      2.19章节小节.mp4
    │      
    ├─03.信用评分建模：迁移学习
3 P3 l9 t+ R2 B3 d0 G: I    │      3.1逻辑回归和其他分类器对比.mp4
9 W8 N  W6 z* i" d    │      3.2拒绝挂断.mp4
3 |7 c+ f: K5 e; g' [4 o3 W    │      3.3迁移学习项目拓展推荐.mp4
! Q0 ?" }) ]* D, b; C    │      
! i( G/ J3 e9 v' @+ b, d    ├─05.分仓规划案例介绍
: P: F+ H& l" `# O: ~$ Q    │      5.1分仓规划：建模思考.mp4
& \1 }" z* Z: p6 ?9 I    │      5.2分仓规划：问题的抽象模型.mp4
) L  J6 s/ r8 W2 d6 \0 ?    │      5.3分仓规划：数据预处理的主要任务.mp4
8 l5 j! p% [) y0 L+ b    │      5.4特征的构造和时间颗粒度的选取.mp4
    │      5.5机器学习建模和分析.mp4
    │      5.6模型优化汇总.mp4
    │      
0 S" ]' A3 l7 Z! O4 j, t4 F/ b9 i6 Z    └─06.分仓规划案例实操;
% D, X+ {9 ^4 q: C) Z. ^4 j2 ~            6.1分仓规划操作：数据预处理.mp4
9 }2 [: |; R' U$ b0 n! D& }( y) L' P            6.2分仓规划操作：模型训练.mp4

$ @: n! m6 W/ Y" p6 W1 n0 d  m. p
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