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轻松入行、转行数据分析领域，开启你的数据掘金时代
手把手带你掌握数据分析与建模的科学思维，必会知识，常用工具，完整流程与经验技巧
流程完整
从头到尾经历一次完整的流程
让你弄清数据分析与建模的来龙去脉
案例丰富
几乎每个知识点都配有具体的小案例
在实战中掌握岗位要求的技能与技巧
知识全面
从基本概念、公式原理、实用技巧
到背后的思维方法，掌握数据分析每
个环节的必备知识
五大环节、环环相扣、由浅入深、学习更平滑
涵盖从数据获得，到数据处理，到产出的全过程，整个流程串成一条线，思路更规整，方法更科学
数据获取
探索分析
预处理
挖掘建模
模型评估
案例经典，实操性强，配合可视化、学习更有趣
数据分析应用场景
异常值分析示意图
聚类效果图
特征预处理的对指化思想
人力资源分析表分组分布图
人力资源分析表相关分析热图
人力资源分析表决策树（局部）
从入门到实操，学习更完整
课程覆盖各环节必会内容，如此全面的课程，全网难寻
数据分析入门
数据分析含义与意义
数据分析的一般流程
Python与数据分析
数据分析的学习方法
数据获取方法
数据仓库、抓取
日志、计算、埋点
常用的数据学习网站
数据集网站
统计理论&实践
集中趋势，离中趋势
数据分布，抽样理论
假设检验与方差检验
相关系数理论，线性回归理论，PCA
分解与奇异值分解
单因子分析&实践
异常值分析 & 案例
对比分析 & 案例
结构分析 & 案例
分布分析 & 案例
复合因子分析&实践
交叉分析 & 案例
分组与钻取 & 案例
相关分析 & 案例
因子分析 & 案例
数据可视化&实践
seaborn库常用绘图
绘制离散化策略折线图
绘制因子对比直方图
绘制连续异常值箱线图
matplotlib常用绘图
数据预处理&实践
特征工程，数据清洗
特征选择，特征变换
特征降维，特征衍生
数据与业务
数据建模&实践
分类 (KNN,朴素贝叶斯,决策树
SVM，随机森林与Adaboost)
回归 (线性回归与最优化，
罗吉斯特回归，神经网络)
聚类 (K-means，层次聚类，
DBSCAN，图分裂聚类)
关联 (关联规则与序列规则，
算法Apriori)
模型评估&实践
分类模型评估关键指标
回归模型评估关键指标
聚类模型评估关键指标
关联模型评估关键指标
总结与展望
多角度重看数据分析
大数据的特点与处理思路
接下来，可以做更多
数据分析师学习路线
Python编程入门
推荐：
《Python3入门与进阶》
《Python 高效编程技巧实战》
Python数据分析入门
推荐：
《Python数据分析－基础技术篇》
《Python 数据科学入门与实战》
Python数据分析与挖掘建模实战
本课程包涵
学员专享增值服务
问答专区
讲师集中答疑
关于课程的问题都可在问答区随时提问讲师会进行集中答疑
源码开放
整套代码下载
课程案例代码完全开放给你，你可以根据所学知识自行修改、优化
适合人群及技术储备要求
适合有数学基础，想从事数据分析，却不知如何入门的同学，也适合刚入门数据分析，想提升数据分析思路，解决
工作中不同种类特征的处理难题的初学者，完成本课程的学习，不仅有助于数据分析与挖掘类的面试、考试（如
CDA等），更会提升你对数据分析内涵的认知，同时，对大规模数据怎么处理，也会有新的思路
学前必备技术：
数学基础知识，Python基础知识
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发表于 2022-5-18 00:19:40
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