微专业 - 数据挖掘分析之Python篇 - 带源码课件

星***

微专业 - 数据挖掘分析之Python篇 - 带源码课件(1)
　 正式课
　 预备课【先看】
　 【资料合集】.zip
　　 04数据分析企业实战
　　 03数据分析项目实战
　　 01数据分析方法
　　 05数据爬虫技巧
　　 09.Kaggle算法实战
　　 07.数据爬虫企业实战
　　 10.数据挖掘企业实战
　　 02数据表达逻辑
　　 08.机器学习算法
　　 06数据爬虫项目实战
　　 00-2【预备课】基础语言入门
　　 00-1【预备课】数据思维导论
　　 00-3【预备课】重点工具掌握
　　　 第1章 网易游戏：数据时代的网络游戏设计与运营
　　　 第3章 网易教育：如何高效构建业务指标体系
　　　 第4章 网易有数：数据平台在汽车行业中的应用
　　　 第2章 网易严选：用户增长实践经验分享
　　　 第6章 硅谷实战：消费者行为分析机器预测
　　　 第5章 网易实战：电商营销活动数据复盘
　　　 考核01 国产烂片深度揭秘
　　　 考核02 婚恋配对实验
　　　 3练习04讲解01视频.mp4
　　　 3练习04讲解03视频.mp4
　　　 1项目介绍：准备工作 → 现在开始启动spyder视频视频.mp4
　　　 3练习04讲解02视频.mp4
　　　 4练习05讲解01视频.mp4
　　　 4练习05介绍 中国姓氏排行研究视频.mp4
　　　 6练习07介绍 中国城市资本流动问题探索视频.mp4
　　　 2练习03讲解01视频.mp4
　　　 7练习08讲解01视频.mp4
　　　 8练习09介绍 泰坦尼克号获救问题视频.mp4
　　　 4练习05讲解03视频.mp4
　　　 3练习04讲解04视频.mp4
　　　 3练习04介绍 电商打折套路解析视频.mp4
　　　 2练习03介绍 城市餐饮店铺选址分析视频.mp4
　　　 2练习03讲解02视频.mp4
　　　 6练习07讲解02视频.mp4
　　　 7练习08讲解04视频.mp4
　　　 5练习06讲解02视频.mp4
　　　 7练习08讲解02视频.mp4
　　　 9考核01介绍 国产烂片深度揭秘视频.mp4
　　　 5练习06介绍 房价影响因素挖掘视频.mp4
　　　 7练习08讲解03视频.mp4
　　　 7练习08介绍 社会财富分配问题模拟视频.mp4
　　　 9考核02介绍 婚恋配对实验视频.mp4
　　　 4练习05讲解02视频.mp4
　　　 5练习06讲解04视频.mp4
　　　 5练习06讲解03视频.mp4
　　　 8练习09讲解02视频.mp4
　　　 6练习07讲解03视频.mp4
　　　 6练习07讲解01视频.mp4
　　　 5练习06讲解01视频.mp4
　　　 8练习09讲解01视频.mp4
　　　 1数据特征分析
　　　 2数据处理
　　　 3数学建模
　　　 6第六章 浏览器测试框架：Selenium
　　　 4正则表达式
　　　 5数据库：MongoDB
　　　 6-爬虫练习项目（二）
　　　 1学会看懂网页
　　　 3网页信息解析方法：Xpath与BeautifulSoup
　　　 4-爬虫练习项目
　　　 2网络资源访问工具：requests
　　　 01.纽约出租车车程用时预测
　　　 02.共享单车需求量预测
　　　 04.项目10 租金预测项目
　　　 03.手机用户识别
　　　 06.分仓规划案例实操
　　　 01.信用评分建模案例：基础知识
　　　 02.信用评分建模：案例与操作
　　　 03.信用评分建模：迁移学习
　　　 05.分仓规划案例介绍
　　　 04.第三步：数据存储及清洗逻辑
　　　 03第二步：网页访问及反爬处理
　　　 01如何从零开始构建数据采集工作流
　　　 02.第一步：数据需求文档整理
　　　 第2章 Python图表数据可视化：Seaborn
　　　 第5章 Python交互图表可视化：Bokeh
　　　 第3章 关系网络数据可视化
　　　 第4章 空间数据可视化
　　　 第1章 数据可视化整体概述
　　　 1爬虫练习项目（三）
　　　 01第一章 数据能做什么？.mp4
　　　 04第四章 用数据改变未来.mp4
　　　 03第三章 机器学习是什么.mp4
　　　 02第二章 避免对数据可视化的误解2.mp4
　　　 8月18日答疑直播.mp4
　　　 02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.mp4
　　　 00课程须知：课程服务和软件下载（重要！必看！）.mp4
　　　 03.第三章 数据预处理与特征工程
　　　 04.第四章 模型进阶：非线性模型
　　　 02.第二章 模型基础：线性模型
　　　 01.第一章 机器学习简介
　　　 课程8.3 文件的读取与写入（上）.mp4
　　　 课程5.3 循环语句：for循环.mp4
　　　 课程6.3 局部变量及全局变量.mp4
　　　 课程5.2 条件判断：if语句.mp4
　　　 课程1.4 JupyterNotebook与Spyder.mp4
　　　 课程5.4 循环语句：while循环.mp4
　　　 课程5.5 循环控制语句.mp4
　　　 课程8.2 系统模块下的路径操作.mp4
　　　 练习01：商铺数据加载及存储.mp4
　　　 课程2.2 认识变量.mp4
　　　 课程6.2 自定义函数.mp4
　　　 课程8.5 pickle模块的运用.mp4
　　　 课程7.4 windows环境下的代码运行.mp4
　　　 课程2.1 数值类型概述.mp4
　　　 课程1.3 集成开发环境及Python运行逻辑.mp4
　　　 课程4.2 字典常用操作.mp4
　　　 课程7.2 模块创建及import指令运用.mp4
　　　 课程4.3 字典的元素访问及遍历.mp4
　　　 课程1.1 重新认识你的电脑.mp4
　　　 课程3.4 文本序列str常用操作.mp4
　　　 课程4.1 字典dict基本概念.mp4
　　　 课程8.1 文件对象声明及基本操作.mp4
　　　 课程3.2 序列通用操作.mp4
　　　 课程3.3 列表list常用操作.mp4
　　　 课程5.1 什么是语句？.mp4
　　　 课程6.4 匿名函数lambda.mp4
　　　 课程1.2 为什么选择Python？.mp4
　　　 课程3.1 什么是序列？.mp4
　　　 课程7.3 “包”的概念及python包管理工具：pip.pptx.mp4
　　　 课程8.4 文件的读取与写入（下）.mp4
　　　 课程6.1 函数的基本概念.mp4
　　　 课程2.4 注释.mp4
　　　 课程7.1 什么是模块？.mp4
　　　 课程2.3 运算符.mp4
　　　　 4.2第二节 整车销售业务分析.mp4
　　　　 4.1第一节 网易有数整体介绍视频.mp4
　　　　 4.3第三节 整车售后配件业务分析.mp4
　　　　 3.2第二节 指标类型及常见的指标.mp4
　　　　 3.4第四节 指标体系落地.mp4
　　　　 3.1第一节 指标体系建设.mp4
　　　　 3.3第三节 如何确定业务指标体系.mp4
　　　　 1.1网易游戏：数据时代的网络游戏设计与运营.mp4
　　　 考核项目02_视频网站数据清洗整理和结论研究
　　　 课程2.17 连接与修补.mp4
　　　 课程3.11 极坐标图.mp4
　　　 课程3.14 表格显示控制.mp4
　　　 课程3.03 图表的样式参数.mp4
　　　 课程3.10 散点图、矩阵散点图.mp4
　　　 课程2.16 合并.mp4
　　　 课程3.13 表格样式创建.mp4
　　　 课程2.10 时间戳索引.mp4
　　　 课程2.21 透视表及交叉表.mp4
　　　 课程4.7 空间划分.mp4
　　　 课程2.18 去重及替换.mp4
　　　 练习02：知乎数据清洗整理和结论研究.mp4
　　　 课程4.4 空间数据基本处理.mp4
　　　 课程3.04 刻度、注解、图表输出.mp4
　　　 课程2.09 时刻数据.mp4
　　　 课程2.15 文本数据.mp4
　　　 课程3.06 基本图表绘制.mp4
　　　 课程2.20 分组转换及一般性“拆分-应用-合并”.mp4
　　　 课程2.03 数据结构Series：索引.mp4
　　　 课程4.6 空间可视化制图.mp4
　　　 课程4.3 坐标系.mp4
　　　 课程2.08 时间模块.mp4
　　　 课程4.5 空间数据几何计算.mp4
　　　 课程2.22 文件读取.mp4
　　　 课程3.01 Matplotlib简介及图表窗口.mp4
　　　 课程3.07 柱状图、堆叠图.mp4
　　　 课程3.02 图表的基本元素.mp4
　　　 课程3.12 箱型图.mp4
　　　 课程2.05 数据结构Dataframe：基本概念及创建.mp4
　　　 课程4.2 GIS软件基本操作及数据加载.mp4
　　　 课程2.04 数据结构Series：基本技巧.mp4
　　　 课程1.3 Numpy通用函数.mp4
　　　 课程2.13 时间序列 - 重采样.mp4
　　　 课程2.14 数值计算和统计基础.mp4
　　　 课程4.8 空间统计.mp4
　　　 课程3.09 直方图.mp4
　　　 课程3.05 子图.mp4
　　　 课程4.1 什么是空间数据.mp4
　　　 课程3.08 面积图、填图、饼图.mp4
　　　 课程1.1 什么是Numpy？.mp4
　　　 课程2.02 数据结构Series：基本概念及创建.mp4
　　　 课程2.11 时期.mp4
　　　 课程2.06 数据结构Dataframe：索引.mp4
　　　 课程1.2 Numpy基础数据结构.mp4
　　　 课程2.07 数据结构Dataframe：基本技巧.mp4
　　　 课程1.5 Numpy随机数.mp4
　　　 课程1.4 Numpy索引及切片.mp4
　　　 课程2.19 数据分组.mp4
　　　 课程2.01 什么是Pandas.mp4
　　　 课程3.15 表格样式调用.mp4
　　　 课程2.12 时间序列 - 索引及切片.mp4
　　　 课程1.6 Numpy数据的输入输出.mp4
　　　　 5.2 1.1 电商活动核心数据指标解析.mp4
　　　　 5.1 1.0 课程简介.mp4
　　　　 5.3 1.2 电商营销活动数据案例解析视.mp4
　　　　 6.1第一节 消费者行为分析01-02.mp4
　　　　 6.2第二节 消费者行为分析03.mp4
　　　　 6.3第三节 消费者行为分析04.mp4
　　　　 6.4第四节 消费者行为分析05.mp4
　　　　 考核01 讲解04.mp4
　　　　 考核01.讲解02.mp4
　　　　 考核01 讲解03.mp4
　　　　 考核01 讲解01.mp4
　　　　 2.3第三节 网易严选数据分析实践经验分享3.mp4
　　　　 2.1第一节 网易严选数据分析实践经验分享1.mp4
　　　　 2.2第二节 网易严选数据分析实践经验分享2.mp4
　　　　 2.4第四节 网易严选数据分析实践经验分享4.mp4
　　　　 课程2.4 数据连续属性离散化.mp4
　　　　 课程2.3 数据归一化.mp4
　　　　 课程2.1 缺失值处理.mp4
　　　　 课程2.2 异常值处理.mp4
　　　　 考核02 讲解02.mp4
　　　　 考核02 讲解05.mp4
　　　　 考核02 讲解01.mp4
　　　　 考核02 讲解04.mp4
　　　　 考核02 讲解03.mp4
　　　　 课程3.2.2 线性回归的python实现方法.mp4
　　　　 课程3.2.1 线性回归理论概述.mp4
　　　　 课程3.4.3 K-means聚类理论概述及python实现.mp4
　　　　 课程3.5.1 蒙塔卡罗模拟理论概述.mp4
　　　　 课程3.2.3 线性回归模型评估.mp4
　　　　 课程3.5.2 蒙塔卡罗模拟案例解读.mp4
　　　　 课程3.3.2 KNN最邻近分类的python实现方法.mp4
　　　　 课程3.4.1 PCA主成分分析理论概述.mp4
　　　　 课程3.1 数学建模概述.mp4
　　　　 课程3.3.1 KNN最邻近分类理论概述.mp4
　　　　 课程3.4.2 PCA主成分的python实现方法.mp4
　　　　 课程1.4 统计分析.mp4
　　　　 课程1.6 正态性检验（上）.mp4
　　　　 课程1.2 分布分析.mp4
　　　　 课程1.1 数据特征分析.mp4
　　　　 课程1.6 正态性检验（下）.mp4
　　　　 课程1.3 对比分析（上）.mp4
　　　　 课程1.7 相关性分析.mp4
　　　　 课程1.5 帕累托分析.mp4
　　　　 课程1.3 对比分析（下）.mp4
　　　　 课程5.5 基于爬虫的MongoDB运用.mp4
　　　　 课程5.3 如何使用Robo3T？.mp4
　　　　 课程5.2 MongoDB基本语法.mp4
　　　　 课程5.4 如何通过python使用MongoDB.mp4
　　　　 课程5.1 MongoDB快速入门.mp4
　　　　 课程6.5 如何协调selenium与requests+bs的方法.mp4
　　　　 课程6.4 实现网页的账号登陆.mp4
　　　　 课程6.2 如何用Selenium快速访问网页.mp4
　　　　 课程6.1 什么是Selenium-.mp4
　　　　 课程6.3 提取网页数据.mp4
　　　　 案例五：blibli弹幕数据采集.mp4
　　　　 课程4.1 正则表达式快速上手.mp4
　　　　 课程4.3 字符搜索.mp4
　　　　 课程4.4 字符替换与分割.mp4
　　　　 课程4.5 爬虫中正则的用处.mp4
　　　　 课程4.2 正则表达式模式.mp4
　　　　 案例1：豆瓣图书数据采集part2.mp4
　　　　 案例1：豆瓣图书数据采集part1.mp4
　　　　 案例2：豆瓣图书数据采集.mp4
　　　　 案例3：豆瓣图书图片数据采集.mp4
　　　　 案例4：去哪儿网景点数据采集.mp4
　　　　 课程3.2 Xpath与lxml包.mp4
　　　　 课程3.3 网页标签解析.mp4
　　　　 课程3.4 搜索文档树.mp4
　　　　 课程3.1 BeautifulSoup基本语法.mp4
　　　　 课程3.5 遍历文档树.mp4
　　　　 课程1.2 网页结构剖析.mp4
　　　　 课程1.1 读懂网页结构.mp4
　　　　 课程2.1 requests基础学习.mp4
　　　　 05.使用模型中战斗机XGBOOST训练模型预测结果.mp4
　　　　 01.Pandsa 读取和处理多种类型格式数据.mp4
　　　　 03.Sklean 花样特征工程.mp4
　　　　 06.用柱状图呈现特征重要性.mp4
　　　　 02.Matplotlip 花样数据库可视化 用Kmeans Clustering 增添效果.mp4
　　　　 04.One-hot encode 处理所有类型特征.mp4
　　　　 01.租金预测项目介绍.mp4
　　　　 03.租金数据清洗.mp4
　　　　 06.租金数据预处理.mp4
　　　　 04.租金数据特征补充.mp4
　　　　 05.地理数据处理介绍.mp4
　　　　 07.训练并优化模型.mp4
　　　　 02.租金数据探索.mp4
　　　　 02.Basemap 在地图张做数据可视化，观察用户特征.mp4
　　　　 03.对类别数据做Label encoding 并展开.mp4
　　　　 05.对八个稀疏矩阵分别进行压缩.mp4
　　　　 04.小电脑带不动两万多个特征值？学习压缩稀疏矩阵.mp4
　　　　 01.Pandas读取多张关联表格，正确设置index.mp4
　　　　 06.堆叠多个稀疏矩阵并使用XGBOOST训练模型预测结果.mp4
　　　　 04.提升模型神器，五个回归模型自动调参.mp4
　　　　 01.Pandas 读取和观察数据.mp4
　　　　 03.五个回归模型Lasson Ridge SVR Random Forest XGR regressor.mp4
　　　　 05.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.mp4
　　　　 02.Seabom边画边提取特征.mp4
　　　　 06.二层回归模型自动调参，得分再上一层楼.mp4
　　　　 1.1.信用评分建模基础知识.mp4
　　　　 3.2拒绝挂断.mp4
　　　　 3.3迁移学习项目拓展推荐.mp4
　　　　 3.1逻辑回归和其他分类器对比.mp4
　　　　 6.1分仓规划操作：数据预处理.mp4
　　　　 6.2分仓规划操作：模型训练.mp4
　　　　 2.08对取值少的离散型变量分箱.mp4
　　　　 2.12非数值变量转变方法简介：WOE编码.mp4
　　　　 2.07类别型变量和数据型变量.mp4
　　　　 2.13WOE编码公式.mp4
　　　　 2.18操作：信用评分模型学习.mp4
　　　　 2.05数据介绍：UCI信用评分数据.mp4
　　　　 2.16信用评分建模模型学习：以逻辑回归为例子.mp4
　　　　 2.06初步筛选数据.mp4
　　　　 2.14变量重要性：信息值IV分析简介.mp4
　　　　 2.10对连续型变量和类别型变量分箱.mp4
　　　　 2.15利用单变量分析进行特征值筛选.mp4
　　　　 2.09对取值多的离散型变量分箱.mp4
　　　　 2.02卡房分箱原理.mp4
　　　　 2.04分箱输出需要满足的条件.mp4
　　　　 2.03卡房分箱实现步骤.mp4
　　　　 2.11测试分箱和存储.mp4
　　　　 2.19章节小节.mp4
　　　　 2.17模型检验.mp4
　　　　 2.01信用评分建模间接和分箱简介.mp4
　　　　 01.企业层面数据爬虫的核心要点.mp4
　　　　 01.构建函数噪音处理.mp4
　　　　 02.二手房源数据采集_爬虫2.mp4
　　　　 03.动态IP代理设置.mp4
　　　　 01.二手房源数据采集_爬虫1.mp4
　　　　 5.5机器学习建模和分析.mp4
　　　　 5.1分仓规划：建模思考.mp4
　　　　 5.6模型优化汇总.mp4
　　　　 5.3分仓规划：数据预处理的主要任务.mp4
　　　　 5.4特征的构造和时间颗粒度的选取.mp4
　　　　 5.2分仓规划：问题的抽象模型.mp4
　　　　 课程3.2 Gephi软件安装及配置.mp4
　　　　 课程3.4 Python数据预处理.mp4
　　　　 课程3.6 案例研究二：导演演员关系网络可视化.mp4
　　　　 课程3.5 案例研究一：公司职员关系图表.mp4
　　　　 课程3.3 Gephi基本操作.mp4
　　　　 课程3.1 什么是关系网络图？.mp4
　　　　 课程2.06 分类数据可视化 - 分类散点图.mp4
　　　　 课程2.07 分类数据可视化 - 分布图.mp4
　　　　 课程2.10 时间线图表、热图.mp4
　　　　 课程2.11 结构化图表可视化.mp4
　　　　 课程2.02 整体风格设置.mp4
　　　　 课程2.05 分布数据可视化 - 散点图.mp4
　　　　 课程2.01 为什么选择Seaborn做图表可视化？.mp4
　　　　 课程2.04 分布数据可视化 - 直方图与密度图.mp4
　　　　 课程2.08 分类数据可视化 - 统计图.mp4
　　　　 课程2.03 调色盘.mp4
　　　　 课程2.09 线性关系数据可视化.mp4
　　　　 课程5.3 图表辅助参数设置.mp4
　　　　 课程5.2 绘图空间基本操作.mp4
　　　　 课程5.1 什么是Bokeh及其可视化交互原理？.mp4
　　　　 课程5.6 柱状图　堆叠图　直方图.mp4
　　　　 课程5.5 折线图　面积图.mp4
　　　　 课程5.9 其他交互工具设置.mp4
　　　　 课程5.8 ToolBar工具栏设置.mp4
　　　　 课程5.4 散点图.mp4
　　　　 课程5.7 绘图表达进阶操作.mp4
　　　　 01.如何构建需求文档.mp4
　　　　 02.案例七：拉钩数据采集（2）.mp4
　　　　 01.案例六：拉钩网数据采集（1）.mp4
　　　　 06.课程3.6 数据集划分方法.mp4
　　　　 05.课程3.5分类模型常用指标评价.mp4
　　　　 04.课程3.4 回归模型常用指标评价.mp4
　　　　 02.课程3.2 数据处理操作：预处理，标准化，纠偏.mp4
　　　　 01.课程3.1特征工程介绍.mp4
　　　　 03.课程3.3 特征工程操作，共线性、降维、拓展.mp4
　　　　 课程4.1 空间数据可视化工具概述.mp4
　　　　 课程4.2 3D图表.mp4
　　　　 课程4.3 空间柱状图（1）.mp4
　　　　 课程4.4 空间柱状图（2）.mp4
　　　　 课程4.7 空间热力图.mp4
　　　　 课程4.5 空间线性轨迹图（1）.mp4
　　　　 课程4.6 空间线性轨迹图（2）.mp4
　　　　 课程1.2 数据可视化技术体系及方向.mp4
　　　　 课程1.3 数据图表表达的逻辑原理.mp4
　　　　 课程1.1 什么是数据可视化？.mp4
　　　　 课程1.4 设计美学.mp4
　　　　 答案：视频网站数据清洗整理和结论研究.mp4
　　　　 03.课程1.3 回归与分类.mp4
　　　　 02.课程1.2 监督学习与非监督学习.mp4
　　　　 04.课程1.4 模型评估.mp4
　　　　 01.课程1.1 什么是机器学习.mp4
　　　　 01.课程2.1 线性回归.mp4
　　　　 06.课程2.6 逻辑回归.mp4
　　　　 08.课程2.8 逻辑回归与梯度下降调优.mp4
　　　　 10.课程2.10 sklearn实现线性模型.mp4
　　　　 04.课程2.4 多元线性回归.mp4
　　　　 02.课程1.2 监督学习与非监督学习.mp4
　　　　 07.课程2.7 逻辑回归：损失函数.mp4
　　　　 05.课程2.5 多元线性回归代码实现.mp4
　　　　 03.课程2.3 线性回归：最小二乘法.mp4
　　　　 09.课程2.9 惩罚模型.mp4
　　　　 01.课程4.1 模型进阶概述.mp4
　　　　 06.课程4.6 模型进阶——xgboost模型.mp4
　　　　 05.课程4.5 模型进阶 随机森林模型.mp4
　　　　 03.课程4.3 决策树模型代码演示.mp4
　　　　 02.课堂4.2 模型进阶CART模型理论.mp4
　　　　 04.课程4.4 模型进阶集成学习模型.mp4
　　　　 07.课程4.7 模型进阶_参数搜索.mp4

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