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课程目录：9 d) C6 l5 n7 Y! w4 J5 |
: v7 n1 Q' K A+ e第一课. “一天理解数据、数据分析和数据挖掘“。+ A% j1 `+ c$ o! D" j, Z! H
基本概念：数据是什么；通过一个数据实例了解数据分析和数据挖掘的任务和过程；7 E* u( t% b% N& K9 q( g2 e
理论知识点1：统计初步。（课时1-3）
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8 p0 ^; n2 }) i* {+ x) e- O第二课. “必先利其器”。
7 D5 K+ E |" y/ ?7 q使用Python搭建初步的数据分析环境；数据结构；数据生成，载入和存储，数据库知识； b: C. F6 ]0 {
理论知识点2：概率和矩阵运算。（课时4-6）- G S( {1 V% p# e
- x4 B: u3 V" N& T3 B+ Z2 r( X9 i第三课. “了解你的数据”。
( e3 T' d* j4 V( y数学建模：从实际业务到抽象模型的转换，变量的提取；对数据质量进行初步检验；数据预处理：数据清洗，数据变换，异常值处理，粒度变换，维度变换，离散化等。（课时7-9）6 C* [0 Y: }3 Q& B
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第四课. “理解你的数据”。
6 U- R; i1 e3 n7 ]数据分析初步：描述性分析；数据分析初步：研究变量之间的关系；数据分析初步：图形和数据可视化，使用可视化进行探索式分析；再说数据质量：抽样；完善Python环境。（课时10-12）
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第五课. “深入理解你的数据”。
* `; P6 a& r8 [/ `+ q4 F7 E/ Y& s3 F数据分析进阶：基于假设检验的数据分析，相关、卡方、方差分析；对数据进行降维处理，PCA和SVD；! a9 J2 o9 ]. e/ ^* b
理论知识点3：假设检验，经典数据分析的框架。（课时13-15） u/ _- v7 Y9 N/ w2 |& z0 @
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第六课. “解释与预测”。
+ V3 g8 ]! A6 B$ j% s' N* s回归分析--线性回归，用线性回归模型进行预测，实例-销售量预测；数据分析进阶：广义线性回归，当应变量的分布非正态分布时，实例-用户访问量的预测；
w5 b2 P8 K& U; v: u理论知识点4：模型选择。（课时16-18）
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第七课. “发现数据蕴含的新模式1”。$ v/ N$ W# E/ m$ a+ s2 r0 c
数据挖掘初步：定义数据点之间的距离；实例，如何根据兴趣判断两个用户的契合度；构造新变量；KNN；+ H5 l$ w* D" Q" \$ o0 P0 p1 W( K# D
理论知识点5：模式识别初步。（课时19-21）# ]6 k! m% N3 d5 R
, L; f% k5 m6 u6 L( x( M第八课. “新模式：数据之间蕴含的关联关系”。
$ g! Q5 z- j7 ?8 _% f1 }2 A7 Y h事务型数据挖掘：挖掘频繁项集-电影、购物、图书数据，关联分析-Apriori算法，相关分析。（课时22-24）. T9 f3 c: W- _$ Z1 g6 f
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第九课. “使用数据辅助决策”。
8 ~; N) M, T1 V! V. D+ U分类分析：决策树，案例-信用评级；朴素贝叶斯进行分类分析：案例-信用评级；贝叶斯信念网络、支持向量机等其他分类方法；) t$ ]6 K1 _- Y
理论知识点6：再说模型选择（课时25-27）
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/ q: }) U; O+ U$ g* n$ F, @第十课. “发现新模式2”。: |0 ?9 u0 M/ [5 ~! O7 L
聚类分析：基本概念、方法、和评价；基于划分的方法，案例-寻找客户类型；基于相关的方法，基于密度的方法；
% K& d7 D8 M8 }# Q7 d, M9 l理论知识点7：信息学初步（课时28-30）& l+ `2 q4 k: e }* W5 h
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第十一课. “不可二次踏入的河流”。
j5 k, W! ]1 f- ?$ u时间序列：金融、天气等数据的分析和挖掘；
6 i0 c& A& w- R0 c3 }9 y理论知识点8：时间序列分析（课时31-33）
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第十二课. “一个大招放倒自己”。 S; u2 {1 B( w& w/ ]. w
数据分析和挖掘综合案例（课时34-36）# s, f- o' l7 @4 }+ e
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资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见! t6 w! A( H0 }3 d/ e
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发表于 2022-6-23 02:42:01
