Python3数据分析与挖掘建模实战

1. 第4章 多因子探索分析/4-7 编码实现.mp4159.27MB
2. 第1章 课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】/1-1 课程导学.mp420.17MB
3. 第1章 课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】/1-2 数据分析概述.mp496.23MB
4. 第2章 数据获取/2-1 数据仓库.mp47.12MB
5. 第2章 数据获取/2-2 监测与抓取.mp423.29MB
6. 第2章 数据获取/2-3 填写、埋点、日志、计算.mp42.8MB
7. 第2章 数据获取/2-4 数据学习网站.mp489.75MB
8. 第3章 单因子探索分析与可视化/3-1 数据案例介绍.mp420.3MB
9. 第3章 单因子探索分析与可视化/3-10 分布分析.mp44.99MB
10. 第3章 单因子探索分析与可视化/3-11 Satisfaction Level的分析.mp436.99MB
11. 第3章 单因子探索分析与可视化/3-12 LastEvaluation的分析.mp432.07MB
12. 第3章 单因子探索分析与可视化/3-13 NumberProject的分析.mp413.82MB
13. 第3章 单因子探索分析与可视化/3-14 AverageMonthlyHours的分析.mp431.92MB
14. 第3章 单因子探索分析与可视化/3-15 TimeSpendCompany的分析.mp44.1MB
15. 第3章 单因子探索分析与可视化/3-16 WorkAccident的分析.mp43.97MB
16. 第3章 单因子探索分析与可视化/3-17 Left的分析.mp42.45MB
17. 第3章 单因子探索分析与可视化/3-18 PromotionLast5Years的分析.mp43.01MB
18. 第3章 单因子探索分析与可视化/3-19 Salary的分析.mp47.77MB
19. 第3章 单因子探索分析与可视化/3-2 集中趋势,离中趋势.mp48.14MB
20. 第3章 单因子探索分析与可视化/3-20 Department的分析.mp45.79MB
21. 第3章 单因子探索分析与可视化/3-21 简单对比分析操作.mp435.91MB
22. 第3章 单因子探索分析与可视化/3-22 可视化-柱状图.mp4147.92MB
23. 第3章 单因子探索分析与可视化/3-23 可视化-直方图.mp446.29MB
24. 第3章 单因子探索分析与可视化/3-24 可视化-箱线图.mp418.12MB
25. 第3章 单因子探索分析与可视化/3-25 可视化-折线图.mp419.79MB
26. 第3章 单因子探索分析与可视化/3-26 可视化-饼图.mp438.18MB
27. 第3章 单因子探索分析与可视化/3-27 本章小结.mp419.07MB
28. 第3章 单因子探索分析与可视化/3-3 数据分布--偏态与峰度.mp44.96MB
29. 第3章 单因子探索分析与可视化/3-4 抽样理论.mp46.2MB
30. 第3章 单因子探索分析与可视化/3-5 编码实现（基于python2.7）.mp488.59MB
31. 第3章 单因子探索分析与可视化/3-6 数据分类.mp42.95MB
32. 第3章 单因子探索分析与可视化/3-7 异常值分析.mp46.17MB
33. 第3章 单因子探索分析与可视化/3-8 对比分析.mp44.44MB
34. 第3章 单因子探索分析与可视化/3-9 结构分析.mp41.38MB
35. 第4章 多因子探索分析/4-1 假设检验.mp412.64MB
36. 第4章 多因子探索分析/4-10 相关分析与实现.mp4158.35MB
37. 第4章 多因子探索分析/4-11 因子分析与实现.mp431.28MB
38. 第4章 多因子探索分析/4-12 本章小结.mp411.61MB
39. 第4章 多因子探索分析/4-2 卡方检验.mp42.93MB
40. 第4章 多因子探索分析/4-3 方差检验.mp44.69MB
41. 第4章 多因子探索分析/4-4 相关系数.mp43.24MB
42. 第4章 多因子探索分析/4-5 线性回归.mp44.62MB
43. 第4章 多因子探索分析/4-6 主成分分析.mp48.48MB
44. 第4章 多因子探索分析/4-8 交叉分析方法与实现.mp4113.06MB
45. 第4章 多因子探索分析/4-9 分组分析方法与实现.mp418.11MB
46. 第5章 预处理理论/5-1 特征工程概述.mp49.96MB
47. 第5章 预处理理论/5-10 特征变换-正规化.mp413.25MB
48. 第5章 预处理理论/5-11 特征降维-LDA.mp432.16MB
49. 第5章 预处理理论/5-12 特征衍生.mp45.42MB
50. 第5章 预处理理论/5-13 HR表的特征预处理-1.mp4114.37MB
51. 第5章 预处理理论/5-14 HR表的特征预处理-2.mp488.09MB
52. 第5章 预处理理论/5-15 本章小结.mp45.62MB
53. 第5章 预处理理论/5-2 数据样本采集.mp42.85MB
54. 第5章 预处理理论/5-3 异常值处理.mp460.36MB
55. 第5章 预处理理论/5-4 标注.mp43.06MB
56. 第5章 预处理理论/5-5 特征选择.mp478.25MB
57. 第5章 预处理理论/5-6 特征变换-对指化.mp44.98MB
58. 第5章 预处理理论/5-7 特征变换-离散化.mp414.51MB
59. 第5章 预处理理论/5-8 特征变换-归一化与标准化.mp412.85MB
60. 第5章 预处理理论/5-9 特征变换-数值化.mp426.63MB
61. 第6章 挖掘建模/6-1 机器学习与数据建模.mp45.34MB
62. 第6章 挖掘建模/6-10 回归-分类-逻辑回归.mp455.97MB
63. 第6章 挖掘建模/6-11 回归-分类-人工神经网络-1.mp429.53MB
64. 第6章 挖掘建模/6-12 回归-分类-人工神经网络-2.mp4142.96MB
65. 第6章 挖掘建模/6-13 回归-回归树与提升树.mp454.35MB
66. 第6章 挖掘建模/6-14 聚类-Kmeans-1.mp423.32MB
67. 第6章 挖掘建模/6-15 聚类-Kmeans-2.mp4117.16MB
68. 第6章 挖掘建模/6-16 聚类-DBSCAN.mp449.68MB
69. 第6章 挖掘建模/6-17 聚类-层次聚类.mp416.75MB
70. 第6章 挖掘建模/6-18 聚类-图分裂.mp43.63MB
71. 第6章 挖掘建模/6-19 关联-关联规则-1.mp423.79MB
72. 第6章 挖掘建模/6-2 训练集、验证集、测试集.mp429.49MB
73. 第6章 挖掘建模/6-20 关联-关联规则-2.mp4116.09MB
74. 第6章 挖掘建模/6-21 半监督-标签传播算法.mp4120.62MB
75. 第6章 挖掘建模/6-22 本章小结.mp452.46MB
76. 第6章 挖掘建模/6-3 分类-KNN.mp4129.67MB
77. 第6章 挖掘建模/6-4 分类-朴素贝叶斯.mp4102.68MB
78. 第6章 挖掘建模/6-5 分类-决策树.mp4150MB
79. 第6章 挖掘建模/6-6 分类-支持向量机.mp477.15MB
80. 第6章 挖掘建模/6-7 分类-集成-随机森林.mp4127MB
81. 第6章 挖掘建模/6-8 分类-集成-Adaboost.mp450.57MB
82. 第6章 挖掘建模/6-9 回归-线性回归.mp456.11MB
83. 第7章 模型评估/7-1 分类评估-混淆矩阵.mp426.49MB
84. 第7章 模型评估/7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图.mp478.52MB
85. 第7章 模型评估/7-3 回归评估.mp442.12MB
86. 第7章 模型评估/7-4 非监督评估.mp455.23MB
87. 第8章 总结与展望/8-1 课程回顾与多角度看数据分析.mp410.98MB
88. 第8章 总结与展望/8-2 大数据与学习这门课后还能干什么_音频.mp4.mp415.64MB