┣━mksz185 – Python3数据分析与挖掘建模实战
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┣━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.mp4
┣━1-1 课程导学.mp4
┣━第2章 数据获取
┣━2-4 数据学习网站.mp4
┣━2-1 数据仓库.mp4
┣━2-3 填写、埋点、日志、计算.mp4
┣━2-2 监测与抓取.mp4
┣━第7章 模型评估
┣━7-1 分类评估-混淆矩阵.mp4
┣━7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图.mp4
┣━7-3 回归评估.mp4
┣━7-4 非监督评估.mp4
┣━第4章 多因子探索分析
┣━4-6 主成分分析.mp4
┣━4-4 相关系数.mp4
┣━4-10 相关分析与实现.mp4
┣━4-7 编码实现.mp4
┣━4-3 方差检验.mp4
┣━4-1 假设检验.mp4
┣━4-5 线性回归.mp4
┣━4-11 因子分析与实现.mp4
┣━4-8 交叉分析方法与实现.mp4
┣━4-12 本章小结.mp4
┣━4-9 分组分析方法与实现.mp4
┣━4-2 卡方检验.mp4
┣━第8章 总结与展望
┣━8-1 课程回顾与多角度看数据分析.mp4
┣━8-2 大数据与学习这门课后还能干什么_音频.mp4.mp4
┣━书籍+随堂源码+说明
┣━利用Python进行数据分析.pdf
┣━半监督学习.pdf
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┣━数据挖掘导论.pdf
┣━第3章 单因子探索分析与可视化
┣━3-5 编码实现（基于python2.7）.mp4
┣━3-23 可视化-直方图.mp4
┣━3-27 本章小结.mp4
┣━3-18 PromotionLast5Years的分析.mp4
┣━3-13 NumberProject的分析.mp4
┣━3-16 WorkAccident的分析.mp4
┣━3-20 Department的分析.mp4
┣━3-2 集中趋势,离中趋势.mp4
┣━3-26 可视化-饼图.mp4
┣━3-11 Satisfaction Level的分析.mp4
┣━3-24 可视化-箱线图.mp4
┣━3-7 异常值分析.mp4
┣━3-8 对比分析.mp4
┣━3-25 可视化-折线图.mp4
┣━3-4 抽样理论.mp4
┣━3-10 分布分析.mp4
┣━3-14 AverageMonthlyHours的分析.mp4
┣━3-6 数据分类.mp4
┣━3-21 简单对比分析操作.mp4
┣━3-3 数据分布–偏态与峰度.mp4
┣━3-12 LastEvaluation的分析[Dmz社区 DmzSheQu.Com].mp4
┣━3-1 数据案例介绍.mp4
┣━3-17 Left的分析.mp4
┣━3-9 结构分析.mp4
┣━3-22 可视化-柱状图.mp4
┣━3-15 TimeSpendCompany的分析.mp4
┣━3-19 Salary的分析.mp4
┣━第6章 挖掘建模
┣━6-4 分类-朴素贝叶斯.mp4
┣━6-2 训练集、验证集、测试集.mp4
┣━6-6 分类-支持向量机.mp4
┣━6-15 聚类-Kmeans-2.mp4
┣━6-9 回归-线性回归.mp4
┣━6-17 聚类-层次聚类.mp4
┣━6-12 回归-分类-人工神经网络-2.mp4
┣━6-11 回归-分类-人工神经网络-1.mp4
┣━6-20 关联-关联规则-2.mp4
┣━6-16 聚类-DBSCAN.mp4
┣━6-18 聚类-图分裂.mp4
┣━6-1 机器学习与数据建模.mp4
┣━6-7 分类-集成-随机森林.mp4
┣━6-10 回归-分类-逻辑回归.mp4
┣━6-21 半监督-标签传播算法.mp4
┣━6-19 关联-关联规则-1.mp4
┣━6-8 分类-集成-Adaboost.mp4
┣━6-22 本章小结.mp4
┣━6-5 分类-决策树.mp4
┣━6-14 聚类-Kmeans-1.mp4
┣━6-3 分类-KNN.mp4
┣━6-13 回归-回归树与提升树.mp4
┣━第5章 预处理理论
┣━5-10 特征变换-正规化.mp4
┣━5-2 数据样本采集.mp4
┣━5-7 特征变换-离散化.mp4
┣━5-4 标注.mp4
┣━5-6 特征变换-对指化.mp4
┣━5-13 HR表的特征预处理-1.mp4
┣━5-1 特征工程概述.mp4
┣━5-14 HR表的特征预处理-2.mp4
┣━5-3 异常值处理.mp4
┣━5-15 本章小结.mp4
┣━5-5 特征选择.mp4
┣━5-12 特征衍生.mp4
┣━5-11 特征降维-LDA.mp4
┣━5-8 特征变换-归一化与标准化.mp4
┣━5-9 特征变换-数值化.mp4