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数据挖掘分析之Python篇 - 带源码课件。 从数据出发，结合案例，一站式掌握Python、SQL、Tableau等主流数据分析工具，构建数据分析思维，掌握数据分析和数据挖掘的必备技能。 ├── 【资料合集】.zip
├── 预备课【先看】
├── 正式课
微专业 - 数据挖掘分析之Python篇 - 带源码课件21.34GB
预备课【先看】6.2GB
00-1【预备课】数据思维导论868.36MB
00课程须知：课程服务和软件下载（重要！必看！）.mp442.61MB01第一章 数据能做什么？.mp4160.51MB02第二章 避免对数据可视化的误解2.mp4201.63MB02第二章 避免对数据可视化的误解102第二章 避免对数据可视化的误解1.mp4142.62MB03第三章 机器学习是什么.mp480.65MB04第四章 用数据改变未来.mp4123.12MB8月18日答疑直播.mp4117.23MB00-2【预备课】基础语言入门1.6GB
课程1.1 重新认识你的电脑.mp459.07MB课程1.2 为什么选择Python？.mp448.27MB课程1.3 集成开发环境及Python运行逻辑.mp431.97MB课程1.4 JupyterNotebook与Spyder.mp461.88MB课程2.1 数值类型概述.mp435.94MB课程2.2 认识变量.mp422.59MB课程2.3 运算符.mp428.39MB课程2.4 注释.mp422.56MB课程3.1 什么是序列？.mp433.89MB课程3.2 序列通用操作.mp467.25MB课程3.3 列表list常用操作.mp477.92MB课程3.4 文本序列str常用操作.mp464.63MB课程4.1 字典dict基本概念.mp444.56MB课程4.2 字典常用操作.mp427.84MB课程4.3 字典的元素访问及遍历.mp433.75MB课程5.1 什么是语句？.mp426.95MB课程5.2 条件判断：if语句.mp447.02MB课程5.3 循环语句：for循环.mp425.58MB课程5.4 循环语句：while循环.mp427.06MB课程5.5 循环控制语句.mp430.52MB课程6.1 函数的基本概念.mp437.84MB课程6.2 自定义函数.mp450.57MB课程6.3 局部变量及全局变量.mp433.49MB课程6.4 匿名函数lambda.mp427.06MB课程7.1 什么是模块？.mp452.9MB课程7.2 模块创建及import指令运用.mp436.58MB课程7.3 “包”的概念及python包管理工具：pip.pptx.mp428.24MB课程7.4 windows环境下的代码运行.mp451.82MB课程8.1 文件对象声明及基本操作.mp430.11MB课程8.2 系统模块下的路径操作.mp443.3MB课程8.3 文件的读取与写入（上）.mp4200.14MB课程8.4 文件的读取与写入（下）.mp436.04MB课程8.5 pickle模块的运用.mp484.91MB练习01：商铺数据加载及存储.mp4109.06MB00-3【预备课】重点工具掌握3.76GB
考核项目02_视频网站数据清洗整理和结论研究412.14MB
答案：视频网站数据清洗整理和结论研究.mp4412.14MB课程1.1 什么是Numpy？.mp421.7MB课程1.2 Numpy基础数据结构.mp460.96MB课程1.3 Numpy通用函数.mp455.59MB课程1.4 Numpy索引及切片.mp447.58MB课程1.5 Numpy随机数.mp468.8MB课程1.6 Numpy数据的输入输出.mp441.81MB课程2.01 什么是Pandas.mp424.07MB课程2.02 数据结构Series：基本概念及创建.mp439.52MB课程2.03 数据结构Series：索引.mp442.04MB课程2.04 数据结构Series：基本技巧.mp448.47MB课程2.05 数据结构Dataframe：基本概念及创建.mp454.35MB课程2.06 数据结构Dataframe：索引.mp478.44MB课程2.07 数据结构Dataframe：基本技巧.mp465.98MB课程2.08 时间模块.mp440.96MB课程2.09 时刻数据.mp471.63MB课程2.10 时间戳索引.mp497.92MB课程2.11 时期.mp456.75MB课程2.12 时间序列 - 索引及切片.mp461.99MB课程2.13 时间序列 - 重采样.mp485.35MB课程2.14 数值计算和统计基础.mp481.06MB课程2.15 文本数据.mp442.19MB课程2.16 合并.mp446.6MB课程2.17 连接与修补.mp447.7MB课程2.18 去重及替换.mp423.2MB课程2.19 数据分组.mp456.17MB课程2.20 分组转换及一般性“拆分-应用-合并”.mp440.15MB课程2.21 透视表及交叉表.mp451.88MB课程2.22 文件读取.mp463.96MB课程3.01 Matplotlib简介及图表窗口.mp437.37MB课程3.02 图表的基本元素.mp494.87MB课程3.03 图表的样式参数.mp454.53MB课程3.04 刻度、注解、图表输出.mp467.86MB课程3.05 子图.mp4131.34MB课程3.06 基本图表绘制.mp4119.56MB课程3.07 柱状图、堆叠图.mp454.93MB课程3.08 面积图、填图、饼图.mp4133.66MB课程3.09 直方图.mp470.6MB课程3.10 散点图、矩阵散点图.mp470.35MB课程3.11 极坐标图.mp464.22MB课程3.12 箱型图.mp477.24MB课程3.13 表格样式创建.mp454.5MB课程3.14 表格显示控制.mp418.27MB课程3.15 表格样式调用.mp459.09MB课程4.1 什么是空间数据.mp442.71MB课程4.2 GIS软件基本操作及数据加载.mp481.38MB课程4.3 坐标系.mp458.63MB课程4.4 空间数据基本处理.mp4121.35MB课程4.5 空间数据几何计算.mp462.61MB课程4.6 空间可视化制图.mp452.98MB课程4.7 空间划分.mp4107.78MB课程4.8 空间统计.mp4116.71MB练习02：知乎数据清洗整理和结论研究.mp4163.61MB正式课13.97GB
01数据分析方法1.34GB
1数据特征分析686.07MB
课程1.1 数据特征分析.mp427.25MB课程1.2 分布分析.mp479.23MB课程1.3 对比分析（上）.mp469.45MB课程1.3 对比分析（下）.mp485.47MB课程1.4 统计分析.mp4118.39MB课程1.5 帕累托分析.mp438.6MB课程1.6 正态性检验（上）.mp468.77MB课程1.6 正态性检验（下）.mp4108.01MB课程1.7 相关性分析.mp490.9MB2数据处理250.48MB
课程2.1 缺失值处理.mp485.63MB课程2.2 异常值处理.mp473.2MB课程2.3 数据归一化.mp450.79MB课程2.4 数据连续属性离散化.mp440.85MB3数学建模440.27MB
课程3.1 数学建模概述.mp434.66MB课程3.2.1 线性回归理论概述.mp426.07MB课程3.2.2 线性回归的python实现方法.mp446.4MB课程3.2.3 线性回归模型评估.mp428.5MB课程3.3.1 KNN最邻近分类理论概述.mp418.27MB课程3.3.2 KNN最邻近分类的python实现方法.mp443.1MB课程3.4.1 PCA主成分分析理论概述.mp437.99MB课程3.4.2 PCA主成分的python实现方法.mp457.51MB课程3.4.3 K-means聚类理论概述及python实现.mp451.57MB课程3.5.1 蒙塔卡罗模拟理论概述.mp443.92MB课程3.5.2 蒙塔卡罗模拟案例解读.mp452.28MB02数据表达逻辑2.88GB
第1章 数据可视化整体概述531.27MB
课程1.1 什么是数据可视化？.mp4202.64MB课程1.2 数据可视化技术体系及方向.mp445.97MB课程1.3 数据图表表达的逻辑原理.mp454.91MB课程1.4 设计美学.mp4227.75MB第2章 Python图表数据可视化：Seaborn434.26MB
课程2.01 为什么选择Seaborn做图表可视化？.mp424.9MB课程2.02 整体风格设置.mp439.56MB课程2.03 调色盘.mp439.57MB课程2.04 分布数据可视化 - 直方图与密度图.mp441.45MB课程2.05 分布数据可视化 - 散点图.mp467.56MB课程2.06 分类数据可视化 - 分类散点图.mp414.02MB课程2.07 分类数据可视化 - 分布图.mp428.6MB课程2.08 分类数据可视化 - 统计图.mp444.38MB课程2.09 线性关系数据可视化.mp449.78MB课程2.10 时间线图表、热图.mp445.87MB课程2.11 结构化图表可视化.mp438.58MB第3章 关系网络数据可视化622.34MB
课程3.1 什么是关系网络图？.mp496.61MB课程3.2 Gephi软件安装及配置.mp48.19MB课程3.3 Gephi基本操作.mp429.96MB课程3.4 Python数据预处理.mp477MB课程3.5 案例研究一：公司职员关系图表.mp4273.92MB课程3.6 案例研究二：导演演员关系网络可视化.mp4136.66MB第4章 空间数据可视化483.82MB
课程4.1 空间数据可视化工具概述.mp473.71MB课程4.2 3D图表.mp447MB课程4.3 空间柱状图（1）.mp492.26MB课程4.4 空间柱状图（2）.mp457.36MB课程4.5 空间线性轨迹图（1）.mp4103.05MB课程4.6 空间线性轨迹图（2）.mp457.7MB课程4.7 空间热力图.mp452.73MB第5章 Python交互图表可视化：Bokeh876MB
课程5.1 什么是Bokeh及其可视化交互原理？.mp4108.72MB课程5.2 绘图空间基本操作.mp4107.98MB课程5.3 图表辅助参数设置.mp461.12MB课程5.4 散点图.mp456.19MB课程5.5 折线图 面积图.mp4107.72MB课程5.6 柱状图 堆叠图 直方图.mp488.69MB课程5.7 绘图表达进阶操作.mp4176MB课程5.8 ToolBar工具栏设置.mp4131.17MB课程5.9 其他交互工具设置.mp438.4MB03数据分析项目实战4.94GB
考核01 国产烂片深度揭秘473.75MB
考核01 讲解01.mp465.62MB考核01 讲解03.mp4212.89MB考核01 讲解04.mp4112.95MB考核01.讲解02.mp482.3MB考核02 婚恋配对实验708.34MB
考核02 讲解01.mp447.2MB考核02 讲解02.mp4208.35MB考核02 讲解03.mp492.17MB考核02 讲解04.mp4145.44MB考核02 讲解05.mp4215.17MB1项目介绍：准备工作 → 现在开始启动spyder视频视频.mp463.39MB2练习03讲解01视频.mp4185.08MB2练习03讲解02视频.mp4117.1MB2练习03介绍 城市餐饮店铺选址分析视频.mp4112.09MB3练习04讲解01视频.mp4105.81MB3练习04讲解02视频.mp4138.42MB3练习04讲解03视频.mp4113.98MB3练习04讲解04视频.mp492.19MB3练习04介绍 电商打折套路解析视频.mp4128.15MB4练习05讲解01视频.mp4215.91MB4练习05讲解02视频.mp4138.74MB4练习05讲解03视频.mp4384.22MB4练习05介绍 中国姓氏排行研究视频.mp469.68MB5练习06讲解01视频.mp426.46MB5练习06讲解02视频.mp469.48MB5练习06讲解03视频.mp498.63MB5练习06讲解04视频.mp4118.96MB5练习06介绍 房价影响因素挖掘视频.mp493.5MB6练习07讲解01视频.mp4188.32MB6练习07讲解02视频.mp4161.85MB6练习07讲解03视频.mp4171.34MB6练习07介绍 中国城市资本流动问题探索视频.mp4170.54MB7练习08讲解01视频.mp4111.61MB7练习08讲解02视频.mp4131.4MB7练习08讲解03视频.mp4157.45MB7练习08讲解04视频.mp495.54MB7练习08介绍 社会财富分配问题模拟视频.mp464.08MB8练习09讲解01视频.mp440.04MB8练习09讲解02视频.mp481.59MB8练习09介绍 泰坦尼克号获救问题视频.mp427.88MB9考核01介绍 国产烂片深度揭秘视频.mp481.29MB9考核02介绍 婚恋配对实验视频.mp4122.69MB04数据分析企业实战708.02MB
第1章 网易游戏：数据时代的网络游戏设计与运营60.18MB
1.1网易游戏：数据时代的网络游戏设计与运营.mp460.18MB第2章 网易严选：用户增长实践经验分享181.25MB
2.1第一节 网易严选数据分析实践经验分享1.mp431.88MB2.2第二节 网易严选数据分析实践经验分享2.mp441.16MB2.3第三节 网易严选数据分析实践经验分享3.mp491.34MB2.4第四节 网易严选数据分析实践经验分享4.mp416.86MB第3章 网易教育：如何高效构建业务指标体系135.54MB
3.1第一节 指标体系建设.mp422.5MB3.2第二节 指标类型及常见的指标.mp443.81MB3.3第三节 如何确定业务指标体系.mp453.63MB3.4第四节 指标体系落地.mp415.6MB第4章 网易有数：数据平台在汽车行业中的应用128.94MB
4.1第一节 网易有数整体介绍视频.mp435.15MB4.2第二节 整车销售业务分析.mp442.62MB4.3第三节 整车售后配件业务分析.mp451.17MB第5章 网易实战：电商营销活动数据复盘64.64MB
5.1 1.0 课程简介.mp43.2MB5.2 1.1 电商活动核心数据指标解析.mp420.46MB5.3 1.2 电商营销活动数据案例解析视.mp440.98MB第6章 硅谷实战：消费者行为分析机器预测137.46MB
6.1第一节 消费者行为分析01-02.mp420.2MB6.2第二节 消费者行为分析03.mp425.62MB6.3第三节 消费者行为分析04.mp439.34MB6.4第四节 消费者行为分析05.mp452.3MB05数据爬虫技巧1.82GB
1学会看懂网页122.71MB
课程1.1 读懂网页结构.mp476.7MB课程1.2 网页结构剖析.mp446MB2网络资源访问工具：requests75.64MB
课程2.1 requests基础学习.mp475.64MB3网页信息解析方法：Xpath与BeautifulSoup143.58MB
课程3.1 BeautifulSoup基本语法.mp419.57MB课程3.2 Xpath与lxml包.mp425.98MB课程3.3 网页标签解析.mp434.49MB课程3.4 搜索文档树.mp425.21MB课程3.5 遍历文档树.mp438.34MB4-爬虫练习项目532.82MB
案例1：豆瓣图书数据采集part1.mp455.26MB案例1：豆瓣图书数据采集part2.mp4115.87MB案例2：豆瓣图书数据采集.mp4141.02MB案例3：豆瓣图书图片数据采集.mp471.94MB案例4：去哪儿网景点数据采集.mp4148.73MB4正则表达式304.55MB
课程4.1 正则表达式快速上手.mp449.85MB课程4.2 正则表达式模式.mp481.24MB课程4.3 字符搜索.mp424.4MB课程4.4 字符替换与分割.mp419.78MB课程4.5 爬虫中正则的用处.mp4129.27MB5数据库：MongoDB252.07MB
课程5.1 MongoDB快速入门.mp447.31MB课程5.2 MongoDB基本语法.mp493.47MB课程5.3 如何使用Robo3T？.mp412.14MB课程5.4 如何通过python使用MongoDB.mp466.59MB课程5.5 基于爬虫的MongoDB运用.mp432.56MB6-爬虫练习项目（二）157.4MB
案例五：blibli弹幕数据采集.mp4157.4MB6第六章 浏览器测试框架：Selenium275.37MB
课程6.1 什么是Selenium-.mp437.99MB课程6.2 如何用Selenium快速访问网页.mp432.87MB课程6.3 提取网页数据.mp4118.96MB课程6.4 实现网页的账号登陆.mp427.65MB课程6.5 如何协调selenium与requests+bs的方法.mp457.89MB06数据爬虫项目实战180.65MB
1爬虫练习项目（三）180.65MB
01.案例六：拉钩网数据采集（1）.mp4123.49MB02.案例七：拉钩数据采集（2）.mp457.15MB07.数据爬虫企业实战376.7MB
01如何从零开始构建数据采集工作流51.06MB
01.企业层面数据爬虫的核心要点.mp451.06MB02.第一步：数据需求文档整理29.61MB
01.如何构建需求文档.mp429.61MB03第二步：网页访问及反爬处理216.13MB
01.二手房源数据采集_爬虫1.mp461.98MB02.二手房源数据采集_爬虫2.mp496.73MB03.动态IP代理设置.mp457.42MB04.第三步：数据存储及清洗逻辑79.89MB
01.构建函数噪音处理.mp479.89MB08.机器学习算法725.58MB
01.第一章 机器学习简介52.77MB
01.课程1.1 什么是机器学习.mp410.91MB02.课程1.2 监督学习与非监督学习.mp418.41MB03.课程1.3 回归与分类.mp49.94MB04.课程1.4 模型评估.mp413.51MB02.第二章 模型基础：线性模型303.39MB
01.课程2.1 线性回归.mp45.75MB02.课程1.2 监督学习与非监督学习.mp416.53MB03.课程2.3 线性回归：最小二乘法.mp427.78MB04.课程2.4 多元线性回归.mp413.79MB05.课程2.5 多元线性回归代码实现.mp420.79MB06.课程2.6 逻辑回归.mp424.37MB07.课程2.7 逻辑回归：损失函数.mp46.16MB08.课程2.8 逻辑回归与梯度下降调优.mp49.97MB09.课程2.9 惩罚模型.mp440.39MB10.课程2.10 sklearn实现线性模型.mp4137.85MB03.第三章 数据预处理与特征工程164.65MB
01.课程3.1特征工程介绍.mp44.98MB02.课程3.2 数据处理操作：预处理，标准化，纠偏.mp453.35MB03.课程3.3 特征工程操作，共线性、降维、拓展.mp438.37MB04.课程3.4 回归模型常用指标评价.mp426.8MB05.课程3.5分类模型常用指标评价.mp419.05MB06.课程3.6 数据集划分方法.mp422.1MB04.第四章 模型进阶：非线性模型204.77MB
01.课程4.1 模型进阶概述.mp412.09MB02.课堂4.2 模型进阶CART模型理论.mp410.23MB03.课程4.3 决策树模型代码演示.mp433.03MB04.课程4.4 模型进阶集成学习模型.mp454.43MB05.课程4.5 模型进阶 随机森林模型.mp426.96MB06.课程4.6 模型进阶——xgboost模型.mp428.26MB07.课程4.7 模型进阶_参数搜索.mp439.77MB09.Kaggle算法实战576.07MB
01.纽约出租车车程用时预测167.17MB
01.Pandsa 读取和处理多种类型格式数据.mp431.09MB02.Matplotlip 花样数据库可视化 用Kmeans Clustering 增添效果.mp418.51MB03.Sklean 花样特征工程.mp458.81MB-hot encode 处理所有类型特征.mp415.13MB05.使用模型中战斗机XGBOOST训练模型预测结果.mp435.21MB06.用柱状图呈现特征重要性.mp48.41MB02.共享单车需求量预测158.49MB
01.Pandas 读取和观察数据.mp418.2MB02.Seabom边画边提取特征.mp440.14MB03.五个回归模型Lasson Ridge SVR Random Forest XGR regressor.mp411.5MB04.提升模型神器，五个回归模型自动调参.mp450.75MB05.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.mp413.73MB06.二层回归模型自动调参，得分再上一层楼.mp424.17MB03.手机用户识别109.34MB
01.Pandas读取多张关联表格，正确设置index.mp411.97MB02.Basemap 在地图张做数据可视化，观察用户特征.mp429.6MB03.对类别数据做Label encoding 并展开.mp414.44MB04.小电脑带不动两万多个特征值？学习压缩稀疏矩阵.mp412.32MB05.对八个稀疏矩阵分别进行压缩.mp430.28MB06.堆叠多个稀疏矩阵并使用XGBOOST训练模型预测结果.mp410.72MB04.项目10 租金预测项目141.07MB
01.租金预测项目介绍.mp49.45MB02.租金数据探索.mp419.5MB03.租金数据清洗.mp431.67MB04.租金数据特征补充.mp417.62MB05.地理数据处理介绍.mp410.26MB06.租金数据预处理.mp412.62MB07.训练并优化模型.mp439.95MB10.数据挖掘企业实战492.12MB
01.信用评分建模案例：基础知识40.93MB
1.1.信用评分建模基础知识.mp440.93MB02.信用评分建模：案例与操作241.76MB
2.01信用评分建模间接和分箱简介.mp414.14MB2.02卡房分箱原理.mp411.4MB2.03卡房分箱实现步骤.mp412.73MB2.04分箱输出需要满足的条件.mp43.35MB2.05数据介绍：UCI信用评分数据.mp49.44MB2.06初步筛选数据.mp411.89MB2.07类别型变量和数据型变量.mp47.23MB2.08对取值少的离散型变量分箱.mp411.66MB2.09对取值多的离散型变量分箱.mp49.33MB2.10对连续型变量和类别型变量分箱.mp443.62MB2.11测试分箱和存储.mp413.67MB2.12非数值变量转变方法简介：WOE编码.mp44.66MB2.13WOE编码公式.mp45.17MB2.14变量重要性：信息值IV分析简介.mp410.66MB2.15利用单变量分析进行特征值筛选.mp45.48MB2.16信用评分建模模型学习：以逻辑回归为例子.mp422.2MB2.17模型检验.mp43.11MB2.18操作：信用评分模型学习.mp439.98MB2.19章节小节.mp42.04MB03.信用评分建模：迁移学习93.27MB
3.1逻辑回归和其他分类器对比.mp418.82MB3.2拒绝挂断.mp435.59MB3.3迁移学习项目拓展推荐.mp438.86MB05.分仓规划案例介绍75.92MB
5.1分仓规划：建模思考.mp415MB5.2分仓规划：问题的抽象模型.mp47.97MB5.3分仓规划：数据预处理的主要任务.mp410.53MB5.4特征的构造和时间颗粒度的选取.mp415.89MB5.5机器学习建模和分析.mp413.94MB5.6模型优化汇总.mp412.59MB06.分仓规划案例实操40.24MB
6.1分仓规划操作：数据预处理.mp426.56MB6.2分仓规划操作：模型训练.mp413.68MB
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