数据分析师Python进阶[全][28G] 2019,IT资源网
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├─00-0 扣扣群资料
││数据分析师（python）第1期课表（升级版）.xlsx
││
│├─【前置课】用Python研究运动员肉体
││ 01 [下载的]数据分析师（python）微专业前置课资料_运动员.rar
││ 01【大鹏教你python数据分析】课程资料和安装软件网盘链接.txt
││ 前置课链接：用python研究运动员肉体.txt
││
│├─【非常重要】课程资料
││ CLASSDATA_ch01数据思维导论：如何从数据中挖掘价值.zip
││ CLASSDATA_ch02基础语言入门：从零开始学习Python.zip
││ CLASSDATA_ch03重点工具掌握：数据解析核心技巧.zip
││ CLASSDATA_ch04进阶算法学习：统计分析能力强化.zip
││ CLASSDATA_ch05数据表达逻辑：结果输出及内容美化.zip
││ CLASSDATA_ch06数据分析项目实战.zip
││ CLASSDATA_ch08数据爬虫技巧.rar
││ CLASSDATA_ch08数据爬虫技巧_week2（补充了正则）.zip
││ CLASSDATA_ch08数据爬虫技巧_week3（selenuim）.zip
││ CLASSDATA_ch09数据爬虫实战.zip
││ CLASSDATA_ch10数据爬虫企业实战.zip
││ mongodb+robo3t-mac+win.txt
││ Qgis mac版.txt
││ QGIS安装文件链接.txt
││
│├─【非常重要】项目答案
││ 答案代码_练习01商铺数据加载及存储.ipynb
││ 答案代码_练习02知乎数据清洗整理和结论研究.ipynb
││ 答案代码_考核项目01基于Python的算法函数创建.ipynb
││ 答案代码_考核项目02视频网站数据清洗整理和结论研究.ipynb
││ 答案代码_考核项目03多场景下的算法构建.ipynb
││ 答案代码_考核项目04多场景下的图表可视化表达.ipynb
││ 答案代码_考核项目05国产烂片深度揭秘.ipynb
││ 答案代码_考核项目06婚恋配对实验.ipynb
││
│├─【非常重要】项目资料
││ 考核项目01_基于Python的算法函数创建_资料.zip
││ 考核项目02_视频网站数据清洗整理和结论研究.zip
││ 考核项目03_多场景下的算法构建.zip
││ 考核项目04_多场景下的图表可视化表达.zip
││ 考核项目05_国产烂片深度揭秘.zip
││
│├─数据团所有付费&免费课程+免费课资料
││ 01-城市数据团所有免费课（干货0116）.docx
││ 01【体验课】数据分析师python体验课资料.zip
││ 02-城市数据团所有系统课程（付费）.docx
││ 《城市空间研究专题（Python）体验课》课程资料.txt
││ 【地产数据分析师体验课】课程及上课资料链接.txt
││ 数据可视化微专业-体验课资料.rar
││
│└─每周干货
│ 01每周干货分享_藏在excel中的可视化大杀器.docx
│ 02每周干货分享_饼图可以这样玩-双坐标轴的妙用.docx
│ 03每周干货分享_还在烦手动复制粘贴表格？来看看这个！.docx
│ 04每周干货分享_如何用150秒完成1000个Excel表格的合并.pdf
│ 05.5【学员分享】 百度热力图的基础用法.pdf
│ 06每周干货分享_哪一个统计量是真的.pdf
│ 07每周干货分享_从零代码爬虫到Python函数式编程.pdf
│ 08每周干货分享_大数据告诉你，哪里的吃货对各种小吃来者不拒？.pdf
│ 09 每周干货分享_“还完花呗，再也不用吃土！”是真的吗？.pdf
│ 10 每周干货_没想到你竟然是这样的全职高手 -从文本挖掘聊起.pdf
│ 11_每周干货_从负基础学编程，这样的思维方式你知道吗？（学霸秘籍）.pdf
│ 12_每周干货_刚刚，我用微信“验证”了六度区隔假说.pdf
│ 13_每周干货_数据下的奥运百年-Kaggle数据研究.pdf
│ 14_每周干货_感谢百度，我再也不用手动抓经纬度了！.pdf
│ 15_每周干货_面对喜欢的人，该表达还是等待？.pdf
│ 16_每周干货_Python数据分析初体验，需要解答的三大问题.pdf
│ 17_每周干货_Python下无处遁形的赌场套路.pdf
│ 18_每周干货_女朋友的情绪难以捉摸，作为程序员我应该？.pdf
│ 19_每周干货_大佬，您的选房系统已上线.pdf
│ 20_每周干货_收藏-这份可视化神器安利请收好！.pdf
│ 21_每周干货_每天都有新老婆上线？教你如何用python把玩守望先锋新英雄.pdf
│ 22_每周干货_Geopandas――从“可视化”到“字母化”的空间数据分析.pdf
│ 23_每周干货_面试官让用5种python方法实现字符串反转？对不起我有16种…….pdf
│ 24_每周干货_学Python好还是学R好？.pdf
│ 25_每周干货_如何利用机器学习甄别淘宝优质店铺.pdf
│ 26_每周干货 学会-精湛-应用，一个数据分析师的养成手册.pdf
│ 27_每周干货_拒绝调包，如何用python推导线性回归模型.pdf
│ 28_每周干货_情人节选花神器_深度学习指南.pdf
│ 29_每周干货_蒙特卡罗随缘猜数法求解四宫格.pdf
│ 30_每周干货_这是一篇让人脸红的python数据分析.pdf
│ 31_每周干货_数据分析师最不能错过的数据是什么？.pdf
│ 32_每周干货_如何在上海租房，数据有话说.pdf
│
├─00-00 课前直播
│ 课时01寒冬下数据分析师的去向如何？.mp4
│ 课时02数据工作者如何升级赋能？.mp4
│ 课时03数据分析师如何转型玩算法？.mp4
│ 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
│ 课时05用Pandas快速搞定数据清洗，从此告别Excel.mp4
│ 课时06企业实战中的爬虫问题详解.mp4
│ 课时07商业数据挖掘：用Python完成描述性统计分析.mp4
│ 课时08Python机器学习入门：教你使用sklearn进行房价预测.mp4
│ 课时09数据门槛太高？那就用随机数模拟算法！.mp4
│ 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
│ 课时11想要准确预测未来趋势？这些因素你不能漏掉！.mp4
│
├─00-1【预备课】数据思维导论
│ 00课程须知：课程服务和软件下载（重要！必看！）.mp4
│ 01第一章 数据能做什么？.mp4
│ 02第二章 避免对数据可视化的误解2(1).mp4
│ 02第二章 避免对数据可视化的误解2.mp4
│ 03第三章 机器学习是什么.mp4
│ 04第四章 用数据改变未来.mp4
│
├─00-2【预备课】基础语言入门
│ 练习01：商铺数据加载及存储.mp4
│ 课程1.1 重新认识你的电脑.mp4
│ 课程1.2 为什么选择Python？.mp4
│ 课程1.3 集成开发环境及Python运行逻辑.mp4
│ 课程1.4 JupyterNotebook与Spyder.mp4
│ 课程2.1 数值类型概述.mp4
│ 课程2.2 认识变量.mp4
│ 课程2.3 运算符.mp4
│ 课程2.4 注释.mp4
│ 课程3.1 什么是序列？.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4.2 字典常用操作.mp4
│ 课程4.3 字典的元素访问及遍历.mp4
│ 课程5.1 什么是语句？.mp4
│ 课程5.2 条件判断：if语句.mp4
│ 课程5.3 循环语句：for循环.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6.1 函数的基本概念.mp4
│ 课程6.2 自定义函数.mp4
│ 课程6.3 局部变量及全局变量.mp4
│ 课程6.4 匿名函数lambda.mp4
│ 课程7.1 什么是模块？.mp4
│ 课程7.2 模块创建及import指令运用.mp4
│ 课程7.3 “包”的概念及python包管理工具：pip.pptx.mp4
│ 课程7.4 windows环境下的代码运行.mp4
│ 课程8.1 文件对象声明及基本操作.mp4
│ 课程8.2 系统模块下的路径操作.mp4
│ 课程8.3 文件的读取与写入（上）.mp4
│ 课程8.4 文件的读取与写入（下）.mp4
│ 课程8.5 pickle模块的运用.mp4
│
├─00-3【预备课】重点工具掌握
│ 练习02：知乎数据清洗整理和结论研究.mp4
│ 课程1.1 什么是Numpy？.mp4
│ 课程1.2 Numpy基础数据结构.mp4
│ 课程1.3 Numpy通用函数.mp4
│ 课程1.4 Numpy索引及切片.mp4
│ 课程1.5 Numpy随机数.mp4
│ 课程1.6 Numpy数据的输入输出.mp4
│ 课程2.01 什么是Pandas.mp4
│ 课程2.03 数据结构Series：索引.mp4
│ 课程2.04 数据结构Series：基本技巧.mp4
│ 课程2.05 数据结构Dataframe：基本概念及创建.mp4
│ 课程2.06 数据结构Dataframe：索引.mp4
│ 课程2.07 数据结构Dataframe：基本技巧.mp4
│ 课程2.08 时间模块.mp4
│ 课程2.09 时刻数据.mp4
│ 课程2.10 时间戳索引.mp4
│ 课程2.11 时期.mp4
│ 课程2.12 时间序列 - 索引及切片.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2.15 文本数据.mp4
│ 课程2.16 合并.mp4
│ 课程2.17 连接与修补.mp4
│ 课程2.18 去重及替换.mp4
│ 课程2.19 数据分组.mp4
│ 课程2.20 分组转换及一般性“拆分-应用-合并”(1).mp4
│ 课程2.20 分组转换及一般性“拆分-应用-合并”.mp4
│ 课程2.21 透视表及交叉表.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3.02 图表的基本元素.mp4
│ 课程3.03 图表的样式参数.mp4
│ 课程3.04 刻度、注解、图表输出.mp4
│ 课程3.05 子图.mp4
│ 课程3.06 基本图表绘制.mp4
│ 课程3.07 柱状图、堆叠图.mp4
│ 课程3.08 面积图、填图、饼图.mp4
│ 课程3.09 直方图.mp4
│ 课程3.10 散点图、矩阵散点图.mp4
│ 课程3.11 极坐标图.mp4
│ 课程3.12 箱型图.mp4
│ 课程3.13 表格样式创建.mp4
│ 课程3.14 表格显示控制.mp4
│ 课程3.15 表格样式调用.mp4
│ 课程4.1 什么是空间数据.mp4
│ 课程4.2 GIS软件基本操作及数据加载.mp4
│ 课程4.3 坐标系.mp4
│ 课程4.4 空间数据基本处理.mp4
│ 课程4.5 空间数据几何计算.mp4
│ 课程4.6 空间可视化制图.mp4
│ 课程4.7 空间划分.mp4
│ 课程4.8 空间统计.mp4
│
├─01 数据分析方法
│├─1数据特征分析
││ 课程1.1 数据特征分析.mp4
││ 课程1.2 分布分析.mp4
││ 课程1.3 对比分析（上）.mp4
││ 课程1.3 对比分析（下）.mp4
││ 课程1.4 统计分析.mp4
││ 课程1.5 帕累托分析.mp4
││ 课程1.6 正态性检验（上）.mp4
││ 课程1.6 正态性检验（下）.mp4
││ 课程1.7 相关性分析.mp4
││
│├─2数据处理
││ 课程2.1 缺失值处理.mp4
││ 课程2.2 异常值处理.mp4
││ 课程2.3 数据归一化.mp4
││ 课程2.4 数据连续属性离散化.mp4
││
│└─3数学建模
│ 课程3.1 数学建模概述.mp4
│ 课程3.2.1 线性回归理论概述.mp4
│ 课程3.2.2 线性回归的python实现方法.mp4
│ 课程3.2.3 线性回归模型评估.mp4
│ 课程3.3.1 KNN最邻近分类理论概述.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3.4.2 PCA主成分的python实现方法.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3.5.2 蒙塔卡罗模拟案例解读.mp4
│
├─02 数据表达逻辑
│├─第1章 数据可视化整体概述
││ 课程1.1 什么是数据可视化？.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1.4 设计美学.mp4
││
│├─第2章 Python图表数据可视化：Seaborn
││ 课程2.01 为什么选择Seaborn做图表可视化？.mp4
││ 课程2.02 整体风格设置.mp4
││ 课程2.03 调色盘.mp4
││ 课程2.04 分布数据可视化 - 直方图与密度图.mp4
││ 课程2.05 分布数据可视化 - 散点图.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2.08 分类数据可视化 - 统计图.mp4
││ 课程2.09 线性关系数据可视化.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
││
│├─第3章 关系网络数据可视化
││ 课程3.1 什么是关系网络图？.mp4
││ 课程3.2 Gephi软件安装及配置.mp4
││ 课程3.3 Gephi基本操作.mp4
││ 课程3.4 Python数据预处理.mp4
││ 课程3.5 案例研究一：公司职员关系图表.mp4
││ 课程3.6 案例研究二：导演演员关系网络可视化.mp4
││
│├─第4章 空间数据可视化
││ 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4.5 空间线性轨迹图（1）.mp4
││ 课程4.6 空间线性轨迹图（2）.mp4
││ 课程4.7 空间热力图.mp4
││
│└─第5章 Python交互图表可视化：Bokeh
│ 课程5.1 什么是Bokeh及其可视化交互原理？.mp4
│ 课程5.2 绘图空间基本操作.mp4
│ 课程5.3 图表辅助参数设置.mp4
│ 课程5.4 散点图.mp4
│ 课程5.5 折线图面积图.mp4
│ 课程5.6 柱状图堆叠图直方图.mp4
│ 课程5.7 绘图表达进阶操作.mp4
│ 课程5.8 ToolBar工具栏设置.mp4
│ 课程5.9 其他交互工具设置.mp4
│
├─03数据分析项目实战
│ 1项目介绍：准备工作 → 现在开始启动spyder视频视频.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01视频.mp4
│ 2练习03讲解02视频.mp4
│ 3练习04介绍 电商打折套路解析视频.mp4
│ 3练习04讲解01视频.mp4
│ 3练习04讲解02视频.mp4
│ 3练习04讲解03视频.mp4
│ 3练习04讲解04视频.mp4
│ 4练习05介绍 中国姓氏排行研究视频.mp4
│ 4练习05讲解01视频.mp4
│ 4练习05讲解02视频.mp4
│ 4练习05讲解03视频.mp4
│ 5练习06介绍 房价影响因素挖掘视频.mp4
│ 5练习06讲解01视频.mp4
│ 5练习06讲解02视频.mp4
│ 5练习06讲解03视频.mp4
│ 5练习06讲解04视频.mp4
│ 6练习07介绍 中国城市资本流动问题探索视频.mp4
│ 6练习07讲解01视频.mp4
│ 6练习07讲解02视频.mp4
│ 6练习07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
│ 7练习08讲解01视频.mp4
│ 7练习08讲解02视频.mp4
│ 7练习08讲解03视频.mp4
│ 7练习08讲解04视频.mp4
│ 8练习09介绍 泰坦尼克号获救问题视频.mp4
│ 8练习09讲解01视频.mp4
│ 8练习09讲解02视频.mp4
│ 9考核01介绍 国产烂片深度揭秘视频.mp4
│ 9考核02介绍 婚恋配对实验视频.mp4
│
├─04数据分析企业实战
│├─第1章 网易游戏：数据时代的网络游戏设计与运营
││ 1.1网易游戏：数据时代的网络游戏设计与运营.mp4
││
│├─第2章 网易严选：用户增长实践经验分享
││ 2.1第一节 严选数据分析实践经验分享1.mp4
││ 2.2第二节 严选数据分析实践经验分享2.mp4
││ 2.3第三节 严选数据分析实践经验分享3.mp4
││ 2.4第四节 严选数据分析实践经验分享4.mp4
││
│├─第3章 网易教育：如何高效构建业务指标体系
││ 3.1第一节 指标体系建设.mp4
││ 3.2第二节 指标类型及常见的指标.mp4
││ 3.3第三节 如何确定业务指标体系.mp4
││ 3.4第四节 指标体系落地.mp4
││
│├─第4章 网易有数：数据平台在汽车行业中的应用
││ 4.1第一节 网易有数整体介绍视频.mp4
││ 4.2第二节 整车销售业务分析.mp4
││ 4.3第三节 整车售后配件业务分析.mp4
││
│├─第5章 网易实战：电商营销活动数据复盘
││ 5.1 1.0 课程简介.mp4
││ 5.2 1.1 电商活动核心数据指标解析.mp4
││ 5.3 1.2 电商营销活动数据案例解析视.mp4
││
│└─第6章 硅谷实战：消费者行为分析机器预测
│ 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
│
├─05数据爬虫技巧
│├─1学会看懂网页
││ 课程1.1 读懂网页结构.mp4
││ 课程1.2 网页结构剖析.mp4
││
│├─2网络资源访问工具：requests
││ 课程2.1 requests基础学习.mp4
││
│├─3网页信息解析方法：Xpath与BeautifulSoup
││ 课程3.1 BeautifulSoup基本语法.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3.5 遍历文档树.mp4
││
│├─4-爬虫练习项目
││ 案例1：豆瓣图书数据采集part1.mp4
││ 案例1：豆瓣图书数据采集part2.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
││
│├─4正则表达式
││ 课程4.1 正则表达式快速上手.mp4
││ 课程4.2 正则表达式模式.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
││
│├─5数据库：MongoDB
││ 课程5.1 MongoDB快速入门.mp4
││ 课程5.2 MongoDB基本语法.mp4
││ 课程5.3 如何使用Robo3T？.mp4
││ 课程5.4 如何通过python使用MongoDB.mp4
││
│├─6-爬虫练习项目（二）
││ 案例五：blibli弹幕数据采集.mp4
││
│└─6第六章 浏览器测试框架：Selenium
│ 课程6.1 什么是Selenium-.mp4
│ 课程6.2 如何用Selenium快速访问网页.mp4
│ 课程6.3 提取网页数据.mp4
│ 课程6.4 实现网页的账号登陆.mp4
│ 课程6.5 如何协调selenium与requests+bs的方法.mp4
│
├─06数据爬虫项目实战
│└─1爬虫练习项目（三）
│ 01.案例六：拉钩网数据采集（1）.mp4
│ 02.案例七：拉钩网数据采集（2）.mp4
│
├─07.数据爬虫企业实战
│├─01如何从零开始构建数据采集工作流
││ 01.企业层面数据爬虫的核心要点.mp4
││
│├─02.第一步：数据需求文档整理
││ 01.如何构建需求文档.mp4
││
│├─03第二步：网页访问及反爬处理
││ 01.二手房源数据采集_爬虫.mp4
││ 02.动态IP代理设置.mp4
││
│└─04.第三步：数据存储及清洗逻辑
│ 01.构建函数噪音处理.mp4
│
├─08.机器学习算法
│├─01.第一章 机器学习简介
││ 01.课程1.1 什么是机器学习.mp4
││ 02.课程1.2 监督学习与非监督学习.mp4
││ 03.课程1.3 回归与分类.mp4
││ 04.课程1.4 模型评估.mp4
││
│├─02.第二章 模型基础：线性模型
││ 01.课程2.1 线性回归.mp4
││ 02.课程1.2 监督学习与非监督学习.mp4
││ 03.课程2.3 线性回归：最小二乘法.mp4
││ 04.课程2.4 多元线性回归.mp4
││ 05.课程2.5 多元线性回归代码实现.mp4
││ 06.课程2.6 逻辑回归.mp4
││ 07.课程2.7 逻辑回归：损失函数.mp4
││ 08.课程2.8 逻辑回归与梯度下降调优.mp4
││ 09.课程2.9 惩罚模型.mp4
││ 10.课程2.10 sklearn实现线性模型.mp4
││
│├─03.第三章 数据预处理与特征工程
││ 01.课程3.1特征工程介绍.mp4
││ 02.课程3.2 数据处理操作：预处理，标准化，纠偏.mp4
││ 03.课程3.3 特征工程操作，共线性、降维、拓展.mp4
││ 04.课程3.4 回归模型常用指标评价.mp4
││ 05.课程3.5分类模型常用指标评价.mp4
││ 06.课程3.6 数据集划分方法.mp4
││
│└─04.第四章 模型进阶：非线性模型
│ 01.课程4.1 模型进阶概述.mp4
│ 02.课堂4.2 模型进阶CART模型理论.mp4
│ 03.课程4.3 决策树模型代码演示.mp4
│ 04.课程4.4 模型进阶集成学习模型.mp4
│ 05.课程4.5 模型进阶 随机森林模型.mp4
│ 06.课程4.6 模型进阶――xgboost模型.mp4
│ 07.课程4.7 模型进阶_参数搜索.mp4
│
├─09.Kaggle算法实战
│├─01.纽约出租车车程用时预测
││ 01.Pandsa 读取和处理多种类型格式数据.mp4
││ 02.Matplotlip 花样数据库可视化 用Kmeans Clustering 增添效果.mp4
││ 03.Sklean 花样特征工程.mp4
││ 04.One-hot encode 处理所有类型特征.mp4
││ 05.使用模型中战斗机XGBOOST训练模型预测结果.mp4
││ 06.用柱状图呈现特征重要性.mp4
││
│├─02.共享单车需求量预测
││ 01.Pandas 读取和观察数据.mp4
││ 02.Seabom边画边提取特征.mp4
││ 03.五个回归模型Lasson Ridge SVR Random Forest XGR regressor.mp4
││ 04.提升模型神器，五个回归模型自动调参.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
││ 06.二层回归模型自动调参，得分再上一层楼.mp4
││
│├─03.手机用户识别
││ 01.Pandas读取多张关联表格，正确设置index.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
││ 04.小电脑带不动两万多个特征值？学习压缩稀疏矩阵.mp4
││ 05.对八个稀疏矩阵分别进行压缩.mp4
││ 06.堆叠多个稀疏矩阵并使用XGBOOST训练模型预测结果.mp4
││
│└─04.项目10 租金预测项目
│ 01.租金预测项目介绍.mp4
│ 02.租金数据探索.mp4
│ 03.租金数据清洗.mp4
│ 04.租金数据特征补充.mp4
│ 05.地理数据处理介绍.mp4
│ 06.租金数据预处理.mp4
│ 07.训练并优化模型.mp4
│
└─10.数据挖掘企业实战
│04.信用评分建模：课件
│
├─01.信用评分建模案例：基础知识
│ 1.1.信用评分建模基础知识.mp4
│
├─02.信用评分建模：案例与操作
│ 2.1信用评分建模间接和分箱简介.mp4
│ 2.2卡房分箱原理.mp4
│ 2.3卡房分箱实现步骤.mp4
│ 2.4分箱输出需要满足的条件.mp4
│ 2.5数据介绍：UCI信用评分数据.mp4
│ 2.6初步筛选数据.mp4
│ 2.7类别型变量和数据型变量.mp4
│ 2.8对取值少的离散型变量分箱.mp4
│ 2.9对取值多的离散型变量分箱.mp4
│ 2.10对连续型变量和类别型变量分箱.mp4
│ 2.11测试分箱和存储.mp4
│ 2.12非数值变量转变方法简介：WOE编码.mp4
│ 2.13WOE编码公式.mp4
│ 2.14变量重要性：信息值IV分析简介.mp4
│ 2.15利用单变量分析进行特征值筛选.mp4
│ 2.16信用评分建模模型学习：以逻辑回归为例子.mp4
│ 2.17模型检验.mp4
│ 2.18操作：信用评分模型学习.mp4
│ 2.19章节小节.mp4
│
├─03.信用评分建模：迁移学习
│ 3.1逻辑回归和其他分类器对比.mp4
│ 3.2拒绝挂断.mp4
│ 3.3迁移学习项目拓展推荐.mp4
│
├─05.分仓规划案例介绍
│ 5.1分仓规划：建模思考.mp4
│ 5.2分仓规划：问题的抽象模型.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
│ 5.5机器学习建模和分析.mp4
│ 5.6模型优化汇总.mp4
│
└─06.分仓规划案例实操
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
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