数据分析师Python进阶【完整】

数据分析师Python进阶【完整】 IT教程 第1张

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│ │ ├──29_每周干货_蒙特卡罗随缘猜数法求解四宫格.pdf [250.3K]
│ │ ├──30_每周干货_这是一篇让人脸红的python数据分析.pdf [239.7K]
│ │ ├──31_每周干货_数据分析师最不能错过的数据是什么?.pdf [342.9K]
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│ ├──数据团所有付费&免费课程+免费课资料 [7.2M]
│ │ ├──《城市空间研究专题(Python)体验课》课程资料.txt [195B]
│ │ ├──《城市数据分析师》体验课资料.txt [171B]
│ │ ├──【地产数据分析师体验课】课程及上课资料链接.txt [204B]
│ │ ├──01-城市数据团所有免费课(干货0116).docx [535.6K]
│ │ ├──01【体验课】数据分析师python体验课资料.zip [6.1M]
│ │ ├──02-城市数据团所有系统课程(付费).docx [15.8K]
│ │ └──数据可视化微专业-体验课资料.rar [571.8K]
│ └──数据分析师(python)第1期 课表(升级版).xlsx [15.3K]
├──00-1【预备课】数据思维导论 [582.9M]
│ ├──00课程须知:课程服务和软件下载(重要!必看!).mp4 [45.8M]
│ ├──01第一章 数据能做什么?.mp4 [35.1M]
│ ├──02第二章 避免对数据可视化的误解2(1).mp4 [40M]
│ ├──02第二章 避免对数据可视化的误解2.mp4 [201.6M]
│ ├──03第三章 机器学习是什么.mp4 [204.7M]
│ └──04第四章 用数据改变未来.mp4 [55.7M]
├──00-3【预备课】重点工具掌握 [4.8G]
│ ├──课程1.1 什么是Numpy?.mp4 [21.7M]
│ ├──课程1.2 Numpy基础数据结构.mp4 [98.9M]
│ ├──课程1.3 Numpy通用函数.mp4 [91M]
│ ├──课程1.4 Numpy索引及切片.mp4 [26.9M]
│ ├──课程1.5 Numpy随机数.mp4 [68.8M]
│ ├──课程1.6 Numpy数据的输入输出.mp4 [41.8M]
│ ├──课程2.01 什么是Pandas.mp4 [24.1M]
│ ├──课程2.03 数据结构Series:索引.mp4 [42M]
│ ├──课程2.04 数据结构Series:基本技巧.mp4 [48.5M]
│ ├──课程2.05 数据结构Dataframe:基本概念及创建.mp4 [98.2M]
│ ├──课程2.06 数据结构Dataframe:索引.mp4 [163.6M]
│ ├──课程2.07 数据结构Dataframe:基本技巧.mp4 [66M]
│ ├──课程2.08 时间模块.mp4 [41M]
│ ├──课程2.09 时刻数据.mp4 [71.6M]
│ ├──课程2.10 时间戳索引.mp4 [216.9M]
│ ├──课程2.11 时期.mp4 [56.8M]
│ ├──课程2.12 时间序列 - 索引及切片.mp4 [62M]
│ ├──课程2.13 时间序列 - 重采样.mp4 [85.4M]
│ ├──课程2.14 数值计算和统计基础.mp4 [81.1M]
│ ├──课程2.15 文本数据.mp4 [76.3M]
│ ├──课程2.16 合并.mp4 [88.4M]
│ ├──课程2.17 连接与修补.mp4 [47.7M]
│ ├──课程2.18 去重及替换.mp4 [23.2M]
│ ├──课程2.19 数据分组.mp4 [103.9M]
│ ├──课程2.20 分组转换及一般性“拆分-应用-合并”(1).mp4 [17.2M]
│ ├──课程2.20 分组转换及一般性“拆分-应用-合并”.mp4 [40.2M]
│ ├──课程2.21 透视表及交叉表.mp4 [51.9M]
│ ├──课程2.22 文件读取.mp4 [64M]
│ ├──课程3.01 Matplotlib简介及图表窗口.mp4 [83.6M]
│ ├──课程3.02 图表的基本元素.mp4 [94.9M]
│ ├──课程3.03 图表的样式参数.mp4 [170.6M]
│ ├──课程3.04 刻度、注解、图表输出.mp4 [67.9M]
│ ├──课程3.05 子图.mp4 [131.3M]
│ ├──课程3.06 基本图表绘制.mp4 [119.6M]
│ ├──课程3.07 柱状图、堆叠图.mp4 [147M]
│ ├──课程3.08 面积图、填图、饼图.mp4 [133.7M]
│ ├──课程3.09 直方图.mp4 [70.6M]
│ ├──课程3.10 散点图、矩阵散点图.mp4 [70.3M]
│ ├──课程3.11 极坐标图.mp4 [155.1M]
│ ├──课程3.12 箱型图.mp4 [229.9M]
│ ├──课程3.13 表格样式创建.mp4 [54.5M]
│ ├──课程3.14 表格显示控制.mp4 [18.3M]
│ ├──课程3.15 表格样式调用.mp4 [59.1M]
│ ├──课程4.1 什么是空间数据.mp4 [42.7M]
│ ├──课程4.2 GIS软件基本操作及数据加载.mp4 [193.1M]
│ ├──课程4.3 坐标系.mp4 [120.6M]
│ ├──课程4.4 空间数据基本处理.mp4 [121.3M]
│ ├──课程4.5 空间数据几何计算.mp4 [140.3M]
│ ├──课程4.6 空间可视化制图.mp4 [12.7M]
│ ├──课程4.7 空间划分.mp4 [107.8M]
│ ├──课程4.8 空间统计.mp4 [278.8M]
│ └──练习02:知乎数据清洗整理和结论研究.mp4 [324.6M]
├──00-2【预备课】基础语言入门 [2G]
│ ├──课程1.1 重新认识你的电脑.mp4 [59.1M]
│ ├──课程1.2 为什么选择Python?.mp4 [48.3M]
│ ├──课程1.3 集成开发环境及Python运行逻辑.mp4 [60M]
│ ├──课程1.4 JupyterNotebook与Spyder.mp4 [61.9M]
│ ├──课程2.1 数值类型概述.mp4 [54.8M]
│ ├──课程2.2 认识变量.mp4 [22.6M]
│ ├──课程2.3 运算符.mp4 [43.5M]
│ ├──课程2.4 注释.mp4 [22.6M]
│ ├──课程3.1 什么是序列?.mp4 [33.9M]
│ ├──课程3.2 序列通用操作.mp4 [67.2M]
│ ├──课程3.3 列表list常用操作.mp4 [135.2M]
│ ├──课程3.4 文本序列str常用操作.mp4 [92.2M]
│ ├──课程4.1 字典dict基本概念.mp4 [44.6M]
│ ├──课程4.2 字典常用操作.mp4 [27.8M]
│ ├──课程4.3 字典的元素访问及遍历.mp4 [59.8M]
│ ├──课程5.1 什么是语句?.mp4 [27M]
│ ├──课程5.2 条件判断:if语句.mp4 [47M]
│ ├──课程5.3 循环语句:for循环.mp4 [33.7M]
│ ├──课程5.4 循环语句:while循环.mp4 [27.1M]
│ ├──课程5.5 循环控制语句.mp4 [45.9M]
│ ├──课程6.1 函数的基本概念.mp4 [37.8M]
│ ├──课程6.2 自定义函数.mp4 [62.9M]
│ ├──课程6.3 局部变量及全局变量.mp4 [33.5M]
│ ├──课程6.4 匿名函数lambda.mp4 [35.1M]
│ ├──课程7.1 什么是模块?.mp4 [52.9M]
│ ├──课程7.2 模块创建及import指令运用.mp4 [55.7M]
│ ├──课程7.3 “包”的概念及python包管理工具:pip.pptx.mp4 [28.2M]
│ ├──课程7.4 windows环境下的代码运行.mp4 [51.8M]
│ ├──课程8.1 文件对象声明及基本操作.mp4 [46.5M]
│ ├──课程8.2 系统模块下的路径操作.mp4 [43.3M]
│ ├──课程8.3 文件的读取与写入(上).mp4 [200.1M]
│ ├──课程8.4 文件的读取与写入(下).mp4 [61.3M]
│ ├──课程8.5 pickle模块的运用.mp4 [84.9M]
│ └──练习01:商铺数据加载及存储.mp4 [252.6M]
├──00-00 课前直播 [2.6G]
│ ├──课时01寒冬下数据分析师的去向如何?.mp4 [391.3M]
│ ├──课时02数据工作者如何升级赋能?.mp4 [217.2M]
│ ├──课时03数据分析师如何转型玩算法?.mp4 [112.1M]
│ ├──课时04一小时就能入门python爬虫:想当数据分析师就自己爬数据!.mp4 [301.4M]
│ ├──课时05用Pandas快速搞定数据清洗,从此告别Excel.mp4 [179.5M]
│ ├──课时06企业实战中的爬虫问题详解.mp4 [233.7M]
│ ├──课时07商业数据挖掘:用Python完成描述性统计分析.mp4 [355.4M]
│ ├──课时08Python机器学习入门:教你使用sklearn进行房价预测.mp4 [209.9M]
│ ├──课时09数据门槛太高?那就用随机数模拟算法!.mp4 [266.8M]
│ ├──课时10数据分析师面试技巧解析_10分钟搞定你的面试官.mp4 [293.9M]
│ └──课时11想要准确预测未来趋势?这些因素你不能漏掉!.mp4 [122.2M]
├──01 数据分析方法 [1.6G]
│ ├──1数据特征分析 [843.1M]
│ │ ├──课程1.1 数据特征分析.mp4 [41M]
│ │ ├──课程1.2 分布分析.mp4 [152M]
│ │ ├──课程1.3 对比分析(上).mp4 [26.6M]
│ │ ├──课程1.3 对比分析(下).mp4 [164.8M]
│ │ ├──课程1.4 统计分析.mp4 [118.4M]
│ │ ├──课程1.5 帕累托分析.mp4 [26.8M]
│ │ ├──课程1.6 正态性检验(上).mp4 [163.4M]
│ │ ├──课程1.6 正态性检验(下).mp4 [108M]
│ │ └──课程1.7 相关性分析.mp4 [42M]
│ ├──2数据处理 [258.6M]
│ │ ├──课程2.1 缺失值处理.mp4 [72.4M]
│ │ ├──课程2.2 异常值处理.mp4 [73.2M]
│ │ ├──课程2.3 数据归一化.mp4 [28.5M]
│ │ └──课程2.4 数据连续属性离散化.mp4 [84.5M]
│ └──3数学建模 [574.5M]
│ ├──课程3.1 数学建模概述.mp4 [62.8M]
│ ├──课程3.2.1 线性回归理论概述.mp4 [46.2M]
│ ├──课程3.2.2 线性回归的python实现方法.mp4 [44.7M]
│ ├──课程3.2.3 线性回归模型评估.mp4 [28.5M]
│ ├──课程3.3.1 KNN最邻近分类理论概述.mp4 [18.3M]
│ ├──课程3.3.2 KNN最邻近分类的python实现方法.mp4 [37.2M]
│ ├──课程3.4.1 PCA主成分分析理论概述.mp4 [38M]
│ ├──课程3.4.2 PCA主成分的python实现方法.mp4 [135.5M]
│ ├──课程3.4.3 K-means聚类理论概述及python实现.mp4 [22.9M]
│ ├──课程3.5.1 蒙塔卡罗模拟理论概述.mp4 [88.1M]
│ └──课程3.5.2 蒙塔卡罗模拟案例解读.mp4 [52.3M]
├──02 数据表达逻辑 [5G]
│ ├──第1章 数据可视化整体概述 [920.2M]
│ │ ├──课程1.1 什么是数据可视化?.mp4 [242.8M]
│ │ ├──课程1.2 数据可视化技术体系及方向.mp4 [226.6M]
│ │ ├──课程1.3 数据图表表达的逻辑原理.mp4 [206.3M]
│ │ └──课程1.4 设计美学.mp4 [244.4M]
│ ├──第2章 Python图表数据可视化:Seaborn [803.3M]
│ │ ├──课程2.01 为什么选择Seaborn做图表可视化?.mp4 [24.9M]
│ │ ├──课程2.02 整体风格设置.mp4 [97.9M]
│ │ ├──课程2.03 调色盘.mp4 [69.5M]
│ │ ├──课程2.04 分布数据可视化 - 直方图与密度图.mp4 [98.9M]
│ │ ├──课程2.05 分布数据可视化 - 散点图.mp4 [166.1M]
│ │ ├──课程2.06 分类数据可视化 - 分类散点图.mp4 [14M]
│ │ ├──课程2.07 分类数据可视化 - 分布图.mp4 [16.2M]
│ │ ├──课程2.08 分类数据可视化 - 统计图.mp4 [115.4M]
│ │ ├──课程2.09 线性关系数据可视化.mp4 [49.8M]
│ │ ├──课程2.10 时间线图表、热图.mp4 [111.9M]
│ │ └──课程2.11 结构化图表可视化.mp4 [38.6M]
│ ├──第3章 关系网络数据可视化 [953.3M]
│ │ ├──课程3.1 什么是关系网络图?.mp4 [96.6M]
│ │ ├──课程3.2 Gephi软件安装及配置.mp4 [8.2M]
│ │ ├──课程3.3 Gephi基本操作.mp4 [62M]
│ │ ├──课程3.4 Python数据预处理.mp4 [179.1M]
│ │ ├──课程3.5 案例研究一:公司职员关系图表.mp4 [273.9M]
│ │ └──课程3.6 案例研究二:导演演员关系网络可视化.mp4 [333.5M]
│ ├──第4章 空间数据可视化 [950.1M]
│ │ ├──课程4.1 空间数据可视化工具概述.mp4 [73.7M]
│ │ ├──课程4.2 3D图表.mp4 [135.5M]
│ │ ├──课程4.3 空间柱状图(1).mp4 [255.6M]
│ │ ├──课程4.4 空间柱状图(2).mp4 [164.4M]
│ │ ├──课程4.5 空间线性轨迹图(1).mp4 [103.1M]
│ │ ├──课程4.6 空间线性轨迹图(2).mp4 [176.9M]
│ │ └──课程4.7 空间热力图.mp4 [41M]
│ └──第5章 Python交互图表可视化:Bokeh [1.4G]
│ ├──课程5.1 什么是Bokeh及其可视化交互原理?.mp4 [128.3M]
│ ├──课程5.2 绘图空间基本操作.mp4 [252.8M]
│ ├──课程5.3 图表辅助参数设置.mp4 [153.3M]
│ ├──课程5.4 散点图.mp4 [129.7M]
│ ├──课程5.5 折线图 面积图.mp4 [239.4M]
│ ├──课程5.6 柱状图 堆叠图 直方图.mp4 [193.5M]
│ ├──课程5.7 绘图表达进阶操作.mp4 [176M]
│ ├──课程5.8 ToolBar工具栏设置.mp4 [131.2M]
│ └──课程5.9 其他交互工具设置.mp4 [52.9M]
├──03数据分析项目实战 [5G]
│ ├──1项目介绍:准备工作 → 现在开始启动spyder视频视频.mp4 [35.6M]
│ ├──2练习03讲解01视频.mp4 [389.4M]
│ ├──2练习03讲解02视频.mp4 [81.9M]
│ ├──2练习03介绍 城市餐饮店铺选址分析视频.mp4 [112.1M]
│ ├──3练习04讲解01视频.mp4 [220.5M]
│ ├──3练习04讲解02视频.mp4 [162.8M]
│ ├──3练习04讲解03视频.mp4 [129.8M]
│ ├──3练习04讲解04视频.mp4 [92.2M]
│ ├──3练习04介绍 电商打折套路解析视频.mp4 [128.1M]
│ ├──4练习05讲解01视频.mp4 [215.9M]
│ ├──4练习05讲解02视频.mp4 [436.2M]
│ ├──4练习05讲解03视频.mp4 [384.2M]
│ ├──4练习05介绍 中国姓氏排行研究视频.mp4 [69.7M]
│ ├──5练习06讲解01视频.mp4 [26.5M]
│ ├──5练习06讲解02视频.mp4 [35M]
│ ├──5练习06讲解03视频.mp4 [215.8M]
│ ├──5练习06讲解04视频.mp4 [119M]
│ ├──5练习06介绍 房价影响因素挖掘视频.mp4 [93.5M]
│ ├──6练习07讲解01视频.mp4 [199.7M]
│ ├──6练习07讲解02视频.mp4 [516.3M]
│ ├──6练习07讲解03视频.mp4 [171.3M]
│ ├──6练习07介绍 中国城市资本流动问题探索视频.mp4 [170.5M]
│ ├──7练习08讲解01视频.mp4 [203.1M]
│ ├──7练习08讲解02视频.mp4 [131.4M]
│ ├──7练习08讲解03视频.mp4 [157.5M]
│ ├──7练习08讲解04视频.mp4 [95.5M]
│ ├──7练习08介绍 社会财富分配问题模拟视频.mp4 [64.1M]
│ ├──8练习09讲解01视频.mp4 [40M]
│ ├──8练习09讲解02视频.mp4 [151.4M]
│ ├──8练习09介绍 泰坦尼克号获救问题视频.mp4 [27.9M]
│ ├──9考核01介绍 国产烂片深度揭秘视频.mp4 [81.3M]
│ └──9考核02介绍 婚恋配对实验视频.mp4 [122.7M]
├──04数据分析企业实战 [831.4M]
│ ├──第1章 网易游戏:数据时代的网络游戏设计与运营 [75.9M]
│ │ └──1.1网易游戏:数据时代的网络游戏设计与运营.mp4 [75.9M]
│ ├──第2章 网易严选:用户增长实践经验分享 [221.9M]
│ │ ├──2.1第一节 网易严选数据分析实践经验分享1.mp4 [31.9M]
│ │ ├──2.2第二节 网易严选数据分析实践经验分享2.mp4 [53.2M]
│ │ ├──2.3第三节 网易严选数据分析实践经验分享3.mp4 [120M]
│ │ └──2.4第四节 网易严选数据分析实践经验分享4.mp4 [16.9M]
│ ├──第3章 网易教育:如何高效构建业务指标体系 [138.2M]
│ │ ├──3.1第一节 指标体系建设.mp4 [28.9M]
│ │ ├──3.2第二节 指标类型及常见的指标.mp4 [43.8M]
│ │ ├──3.3第三节 如何确定业务指标体系.mp4 [49.9M]
│ │ └──3.4第四节 指标体系落地.mp4 [15.6M]
│ ├──第4章 网易有数:数据平台在汽车行业中的应用 [168.8M]
│ │ ├──4.1第一节 网易有数整体介绍视频.mp4 [35.2M]
│ │ ├──4.2第二节 整车销售业务分析.mp4 [42.6M]
│ │ └──4.3第三节 整车售后配件业务分析.mp4 [91M]
│ ├──第5章 网易实战:电商营销活动数据复盘 [55.7M]
│ │ ├──5.1 1.0 课程简介.mp4 [3.2M]
│ │ ├──5.2 1.1 电商活动核心数据指标解析.mp4 [20.5M]
│ │ └──5.3 1.2 电商营销活动数据案例解析视.mp4 [32.1M]
│ └──第6章 硅谷实战:消费者行为分析机器预测 [170.9M]
│ ├──6.1第一节 消费者行为分析01-02.mp4 [34.6M]
│ ├──6.2第二节 消费者行为分析03.mp4 [25.6M]
│ ├──6.3第三节 消费者行为分析04.mp4 [58.4M]
│ └──6.4第四节 消费者行为分析05.mp4 [52.3M]
├──05数据爬虫技巧 [1.7G]
│ ├──1学会看懂网页 [242.1M]
│ │ ├──课程1.1 读懂网页结构.mp4 [196.1M]
│ │ └──课程1.2 网页结构剖析.mp4 [46M]
│ ├──2网络资源访问工具:requests [54.3M]
│ │ └──课程2.1 requests基础学习.mp4 [54.3M]
│ ├──3网页信息解析方法:Xpath与BeautifulSoup [137.3M]
│ │ ├──课程3.1 BeautifulSoup基本语法.mp4 [19.6M]
│ │ ├──课程3.2 Xpath与lxml包.mp4 [26M]
│ │ ├──课程3.3 网页标签解析.mp4 [28.2M]
│ │ ├──课程3.4 搜索文档树.mp4 [25.2M]
│ │ └──课程3.5 遍历文档树.mp4 [38.3M]
│ ├──4-爬虫练习项目 [426.8M]
│ │ ├──案例1:豆瓣图书数据采集part1.mp4 [55.3M]
│ │ ├──案例1:豆瓣图书数据采集part2.mp4 [89.9M]
│ │ ├──案例2:豆瓣图书数据采集.mp4 [98.9M]
│ │ ├──案例3:豆瓣图书图片数据采集.mp4 [71.9M]
│ │ └──案例4:去哪儿网景点数据采集.mp4 [110.8M]
│ ├──4正则表达式 [249.5M]
│ │ ├──课程4.1 正则表达式快速上手.mp4 [39.8M]
│ │ ├──课程4.2 正则表达式模式.mp4 [65.7M]
│ │ ├──课程4.3 字符搜索.mp4 [24.4M]
│ │ ├──课程4.4 字符替换与分割.mp4 [19.8M]
│ │ └──课程4.5 爬虫中正则的用处.mp4 [99.9M]
│ ├──5数据库:MongoDB [182.1M]
│ │ ├──课程5.1 MongoDB快速入门.mp4 [47.3M]
│ │ ├──课程5.2 MongoDB基本语法.mp4 [76.8M]
│ │ ├──课程5.3 如何使用Robo3T?.mp4 [12.1M]
│ │ └──课程5.4 如何通过python使用MongoDB.mp4 [45.9M]
│ ├──6-爬虫练习项目(二) [157.4M]
│ │ └──案例五:blibli弹幕数据采集.mp4 [157.4M]
│ └──6第六章 浏览器测试框架:Selenium [246.3M]
│ ├──课程6.1 什么是Selenium-.mp4 [24.9M]
│ ├──课程6.2 如何用Selenium快速访问网页.mp4 [32.9M]
│ ├──课程6.3 提取网页数据.mp4 [119M]
│ ├──课程6.4 实现网页的账号登陆.mp4 [27.7M]
│ └──课程6.5 如何协调selenium与requests+bs的方法.mp4 [41.9M]
├──06数据爬虫项目实战 [329.5M]
│ └──1爬虫练习项目(三) [329.5M]
│ ├──01.案例六:拉钩网数据采集(1).mp4 [265.8M]
│ └──02.案例七:拉钩数据采集(2).mp4 [63.8M]
├──07.数据爬虫企业实战 [229.3M]
│ ├──01如何从零开始构建数据采集工作流 [47.8M]
│ │ └──01.企业层面数据爬虫的核心要点.mp4 [47.8M]
│ ├──02.第一步:数据需求文档整理 [19.7M]
│ │ └──01.如何构建需求文档.mp4 [19.7M]
│ ├──03第二步:网页访问及反爬处理 [109.6M]
│ │ ├──01.二手房源数据采集_爬虫.mp4 [62M]
│ │ └──03.动态IP代理设置.mp4 [47.6M]
│ └──04.第三步:数据存储及清洗逻辑 [52.2M]
│ └──01.构建函数噪音处理.mp4 [52.2M]
├──08.机器学习算法 [819.1M]
│ ├──01.第一章 机器学习简介 [74.3M]
│ │ ├──01.课程1.1 什么是机器学习.mp4 [25.6M]
│ │ ├──02.课程1.2 监督学习与非监督学习.mp4 [14M]
│ │ ├──03.课程1.3 回归与分类.mp4 [8.5M]
│ │ └──04.课程1.4 模型评估.mp4 [26.3M]
│ ├──02.第二章 模型基础:线性模型 [333.1M]
│ │ ├──02.课程1.2 监督学习与非监督学习.mp4 [18.4M]
│ │ ├──04.课程2.4 多元线性回归.mp4 [13.8M]
│ │ ├──01.课程2.1 线性回归.mp4 [5.8M]
│ │ ├──03.课程2.3 线性回归:最小二乘法.mp4 [27.8M]
│ │ ├──05.课程2.5 多元线性回归代码实现.mp4 [48.7M]
│ │ ├──06.课程2.6 逻辑回归.mp4 [24.4M]
│ │ ├──07.课程2.7 逻辑回归:损失函数.mp4 [6.2M]
│ │ ├──08.课程2.8 逻辑回归与梯度下降调优.mp4 [10M]
│ │ ├──09.课程2.9 惩罚模型.mp4 [40.4M]
│ │ └──10.课程2.10 sklearn实现线性模型.mp4 [137.9M]
│ ├──03.第三章 数据预处理与特征工程 [150.5M]
│ │ ├──01.课程3.1特征工程介绍.mp4 [5M]
│ │ ├──02.课程3.2 数据处理操作:预处理,标准化,纠偏.mp4 [46.5M]
│ │ ├──03.课程3.3 特征工程操作,共线性、降维、拓展.mp4 [38.4M]
│ │ ├──04.课程3.4 回归模型常用指标评价.mp4 [22.2M]
│ │ ├──05.课程3.5分类模型常用指标评价.mp4 [16.4M]
│ │ └──06.课程3.6 数据集划分方法.mp4 [22.1M]
│ └──04.第四章 模型进阶:非线性模型 [261.1M]
│ ├──01.课程4.1 模型进阶概述.mp4 [12.1M]
│ ├──02.课堂4.2 模型进阶CART模型理论.mp4 [10.2M]
│ ├──03.课程4.3 决策树模型代码演示.mp4 [83.9M]
│ ├──04.课程4.4 模型进阶集成学习模型.mp4 [54.4M]
│ ├──05.课程4.5 模型进阶 随机森林模型.mp4 [22.1M]
│ ├──06.课程4.6 模型进阶——xgboost模型.mp4 [28.3M]
│ └──07.课程4.7 模型进阶_参数搜索.mp4 [50.1M]
├──09.Kaggle算法实战 [817.8M]
│ ├──01.纽约出租车车程用时预测 [175.1M]
│ │ ├──06.用柱状图呈现特征重要性.mp4 [8.4M]
│ │ ├──01.Pandsa 读取和处理多种类型格式数据.mp4 [38.9M]
│ │ ├──02.Matplotlip 花样数据库可视化 用Kmeans Clustering 增添效果.mp4 [18.5M]
│ │ ├──03.Sklean 花样特征工程.mp4 [59.9M]
│ │ ├──04.One-hot encode 处理所有类型特征.mp4 [15.1M]
│ │ └──05.使用模型中战斗机XGBOOST训练模型预测结果.mp4 [34.2M]
│ ├──02.共享单车需求量预测 [137.1M]
│ │ ├──04.提升模型神器,五个回归模型自动调参.mp4 [40.6M]
│ │ ├──01.Pandas 读取和观察数据.mp4 [20.4M]
│ │ ├──02.Seabom边画边提取特征.mp4 [30.5M]
│ │ ├──03.五个回归模型Lasson Ridge SVR Random Forest XGR regressor.mp4 [11.5M]
│ │ ├──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 [13.7M]
│ │ └──06.二层回归模型自动调参,得分再上一层楼.mp4 [20.4M]
│ ├──03.手机用户识别 [170.9M]
│ │ ├──01.Pandas读取多张关联表格,正确设置index.mp4 [10.1M]
│ │ ├──02.Basemap 在地图张做数据可视化,观察用户特征.mp4 [29.6M]
│ │ ├──03.对类别数据做Label encoding 并展开.mp4 [34.9M]
│ │ ├──04.小电脑带不动两万多个特征值?学习压缩稀疏矩阵.mp4 [12.3M]
│ │ ├──05.对八个稀疏矩阵分别进行压缩.mp4 [73.3M]
│ │ └──06.堆叠多个稀疏矩阵并使用XGBOOST训练模型预测结果.mp4 [10.7M]
│ └──04.项目10 租金预测项目 [334.8M]
│ ├──01.租金预测项目介绍.mp4 [24.1M]
│ ├──02.租金数据探索.mp4 [65.9M]
│ ├──03.租金数据清洗.mp4 [27.4M]
│ ├──04.租金数据特征补充.mp4 [17.6M]
│ ├──05.地理数据处理介绍.mp4 [10.3M]
│ ├──06.租金数据预处理.mp4 [39.7M]
│ └──07.训练并优化模型.mp4 [149.8M]
└──10.数据挖掘企业实战 [723.6M]
├──01.信用评分建模案例:基础知识 [168.6M]
│ └──1.1.信用评分建模基础知识.mp4 [168.6M]
├──02.信用评分建模:案例与操作 [252.7M]
│ ├──2.10对连续型变量和类别型变量分箱.mp4 [30.7M]
│ ├──2.11测试分箱和存储.mp4 [13.7M]
│ ├──2.12非数值变量转变方法简介:WOE编码.mp4 [4.7M]
│ ├──2.13WOE编码公式.mp4 [5.2M]
│ ├──2.14变量重要性:信息值IV分析简介.mp4 [9.3M]
│ ├──2.15利用单变量分析进行特征值筛选.mp4 [5.5M]
│ ├──2.16信用评分建模模型学习:以逻辑回归为例子.mp4 [48.7M]
│ ├──2.17模型检验.mp4 [3.1M]
│ ├──2.18操作:信用评分模型学习.mp4 [27.9M]
│ ├──2.19章节小节.mp4 [2M]
│ ├──2.1信用评分建模间接和分箱简介.mp4 [11.7M]
│ ├──2.2卡房分箱原理.mp4 [26M]
│ ├──2.3卡房分箱实现步骤.mp4 [11.4M]
│ ├──2.4分箱输出需要满足的条件.mp4 [3.3M]
│ ├──2.5数据介绍:UCI信用评分数据.mp4 [9.4M]
│ ├──2.6初步筛选数据.mp4 [11.9M]
│ ├──2.7类别型变量和数据型变量.mp4 [7.2M]
│ ├──2.8对取值少的离散型变量分箱.mp4 [11.7M]
│ └──2.9对取值多的离散型变量分箱.mp4 [9.3M]
├──03.信用评分建模:迁移学习 [82.4M]
│ ├──3.1逻辑回归和其他分类器对比.mp4 [42.2M]
│ ├──3.2拒绝挂断.mp4 [35.6M]
│ └──3.3迁移学习项目拓展推荐.mp4 [4.6M]
├──04.信用评分建模:课件 [0B]
├──05.分仓规划案例介绍 [88.7M]
│ ├──5.3分仓规划:数据预处理的主要任务.mp4 [10.5M]
│ ├──5.1分仓规划:建模思考.mp4 [14.1M]
│ ├──5.2分仓规划:问题的抽象模型.mp4 [8M]
│ ├──5.4特征的构造和时间颗粒度的选取.mp4 [15.6M]
│ ├──5.5机器学习建模和分析.mp4 [27.9M]
│ └──5.6模型优化汇总.mp4 [12.6M]
└──06.分仓规划案例实操 [131.2M]
├──6.2分仓规划操作:模型训练.mp4 [81M]
└──6.1分仓规划操作:数据预处理.mp4 [50.2M]

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