【三节课】数据分析进阶课，用数据指导业务，高效提升运营人职场竞争力

【三节课】数据分析进阶课，用数据指导业务，高效提升运营人职场竞争力
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资源简介：
课程介绍
课程来自于 【三节课】数据分析进阶课，用数据指导业务，高效提升运营人职场竞争力

随着大数据和人工智能发展，数据科学作为一个新兴学科发展迅猛。数据科学也可以赋能业务，通过深入挖掘数据价值，一方面可以提高运营效率，降低成本，另一方面也可以发现商机，开拓业务，带来更多利润。但是数据科学门槛高，体系庞杂，让初学者望而却步。

为此，我们特别开发了本门系统课程，覆盖基于数据挖掘流程展开的核心能力要求，包括商业理解、数据理解、数据准备、建模、评估和发布的全流程。

你将收获
全面了解数据科学
运用数据分析工具Python
机器学习初步建模、调试与预估
适合人群
适用于有意学习数据分析知识，系统夯实技术知识，掌握系统化项目方法论的2-5年BI工程师
希望通过此次培训可以系统夯实技术知识，掌握系统化项目方法论的2-5年数据分析师
讲师介绍

张宇晖

三节课数据分析课程主讲老师

美国国家强磁场实验室理论物理博士

曾就职于文思海辉（美国）、微软（美国）、滴滴（中国），历任数据科学家、高级数据与应用科学家、策略运营专家。

在滴滴快捷出行事业群平台车主团队，负责各类数据运营项目的对接与具体执行，构建全面的司机标签体系，制定司机衰退干预策略，策略效果 ROI约3.5，提升大盘GMV 约1%。

作为微软负责中小企业预售&留存的约 500 人团队的主要数据科学家，从事各种数据科学分析任务和相关项目管理工作，参与建立并优化相关业务的数据仓库和数据看板。

文件目录
01.「零」课程导论

01.讲师介绍.pdf

02.课程介绍.pdf

02.「第一周」数据科学是什么

01.什么是数据科学2.mp4

01.什么是数据科学1.mp4

01.什么是数据科学.pdf

02.数据科学职位介绍2.mp4

02.数据科学职位介绍.pdf

02.数据科学职位介绍3.mp4

02.数据科学职位介绍4.mp4

02.数据科学职位介绍1.mp4

03.CRISP-DM简介.pdf

03.CRISP-DM简介1.mp4

03.CRISP-DM简介2.mp4

03.「第二周」数据分析工具Python（上）

01.安装Python.pdf

02.「案例」用Python分析员工离职原因.pdf

02.示例数据：员工数据.zip

02.「案例」用Python分析员工离职原因.mp4

02.示例代码：用Python分析员工离职原因.zip

03.Python语言简介.pdf

03.Python语言简介.mp4

04.Python中的报错和异常.pdf

05.Python基本语法知识.pdf

06.基本数据类型和数据结构.mp4

06.附件：强制类型转换函数.pdf

06.基本数据类型和数据结构.pdf

06.附件：基本数据结构_4种数据结构对比图.pdf

07.基本运算符.pdf

08.控制流.mp4

08.控制流.pdf

09.自定义函数和Python脚本.mp4

09.自定义函数和Python脚本.pdf

10.类的概念.mp4

10.类的概念.pdf

11.手把手教你为HR建立一个智能信息表.pdf

11.手把手教你为HR建立一个智能信息表.mp4

12.Python自学资源.pdf

04.「第三周」数据分析工具Python（下）

01.课前导读.pdf

02.开始安装Jupyter Notebook！.pdf

02.开始安装Jupyter Notebook！.mp4

03.完成数据整理任务.pdf

04.数据整理常用库：Numpy & Pandas.pdf

05.附件：7种数据结构对比图_纵版.pdf

05.Numpy & Pandas中的数据结构.pdf

05.Numpy & Pandas中的数据结构.mp4

06.手把手带你完成数据整理任务.pdf

06.数据整理示例_ipynb.zip

06.HangzhouHouse_Lianjia_csv.zip

06.手把手带你完成数据整理任务.mp4

07.数据整理思路&基本操作.pdf

08.完成数据可视化任务.pdf

09.数据可视化库：Matplotlib & Seaborn.pdf

09.数据可视化库：Matplotlib & Seaborn.mp4

10.HangzhouHouse_Lianjia_V2_csv.zip

10.数据可视化示例_ipynb.zip

10.手把手带你完成数据可视化任务.mp4

10.手把手带你完成数据可视化任务.pdf

11.用Python分析员工离职原因.zip

11.HR_data_csv.zip

11.用Python分析离职原因完整代码.pdf

11.用Python分析离职原因完整代码.mp4

05.「第四周」数据理解与准备

01.相关性系数.pdf

01.相关性系数.mp4

02.卡方检验.mp4

02.卡方检验.pdf

03.方差分析.mp4

03.方差分析.pdf

04.特征选取引入.mp4

04.特征选取引入.pdf

05.过滤法.mp4

05.过滤法.pdf

06.包装法.mp4

06.包装法.pdf

07.嵌入法.pdf

07.嵌入法.mp4

08.特征选取总结.pdf

08.特征选取总结.mp4

09.employee_retention_data_csv.zip

09.练习 员工留存分析.pdf

06.「第五周」机器学习初步建模

01.为什么需要机器学习.pdf

01.为什么需要机器学习.mp4

02.机器学习是什么.pdf

02.机器学习是什么.mp4

03.三种主要的机器学习算法.pdf

03.三种主要的机器学习算法.mp4

04.Scikit-learn算法库介绍.mp4

05.机器学习模型的评估和选择2.mp4

05.机器学习模型的评估和选择1.mp4

05.机器学习模型的评估和选择.pdf

06.机器学习模型三个组成部分.mp4

06.机器学习模型三个组成部分.pdf

07.逻辑回归直观理解.mp4

07.逻辑回归直观理解.pdf

08.逻辑回归三个组成部分1.mp4

08.逻辑回归三个组成部分.pdf

08.逻辑回归三个组成部分2.mp4

09.逻辑回归应用2.mp4

09.逻辑回归应用1.mp4

09.逻辑回归应用.pdf

10.SVM直观理解.pdf

10.SVM直观理解1.mp4

10.SVM直观理解2.mp4

11.SVM三个组成部分2.mp4

11.SVM三个组成部分1.mp4

11.SVM三个组成部分4.mp4

11.SVM三个组成部分3.mp4

11.SVM三个组成部分.pdf

12.SVM核方法.pdf

12.SVM核方法2.mp4

12.SVM核方法1.mp4

12.SVM核方法3.mp4

13.SVM和逻辑回归的比较.pdf

13.SVM和逻辑回归的比较.mp4

14.练习 购买转化率预测.pdf

14.conversion_data_csv.zip

07.「第六周」模型调试与评估

01.模型调试与评估1.mp4

01.模型调试与评估2.mp4

01.模型调试与评估.pdf

02.交叉验证机制2.mp4

02.交叉验证机制5.mp4

02.交叉验证机制4.mp4

02.交叉验证机制3.mp4

02.交叉验证机制.pdf

02.交叉验证机制1.mp4

03.模型的过拟合和欠拟合1.mp4

03.模型的过拟合和欠拟合3.mp4

03.模型的过拟合和欠拟合.pdf

03.模型的过拟合和欠拟合2.mp4

04.正则化方法提升模型表现.pdf

04.正则化方法提升模型表现2.mp4

04.正则化方法提升模型表现1.mp4

05.模型效果评估指标.pdf

05.模型效果评估指标1.mp4

05.模型效果评估指标2.mp4

05.模型效果评估指标3.mp4

06.练习 皮马印第安人糖尿病分类问题.pdf

06.diabetes_csv.zip

08.「第七周」机器学习建模进阶I

01.课程导言.pdf

01.课程导言.mp4

02.集成方法2.mp4

02.集成方法.pdf

02.集成方法1.mp4

03.随机森林.pdf

03.随机森林.mp4

04.自适应提升.pdf

04.自适应提升.mp4

05.梯度提升.mp4

05.梯度提升.pdf

06.神经网络.pdf

06.神经网络3.mp4

06.神经网络2.mp4

06.神经网络1.mp4

07.反向传播.mp4

07.反向传播.pdf

08.时间序列2.mp4

08.时间序列.pdf

08.时间序列1.mp4

09.ARIMA2.mp4

09.ARIMA1.mp4

09.ARIMA.pdf

10.conversion_data_csv.zip

10.练习 购买转化率预测（进阶）.pdf

09.「第八周」机器学习建模进阶II

01.课程导言.mp4

01.课程导言.pdf

02.层次聚类1.mp4

02.层次聚类.pdf

02.层次聚类3.mp4

02.层次聚类2.mp4

03.密度聚类2.mp4

03.密度聚类.pdf

03.密度聚类1.mp4

04.主成分分析2.mp4

04.主成分分析3.mp4

04.主成分分析.pdf

04.主成分分析4.mp4

04.主成分分析1.mp4

05.video_count_csv.zip

05.练习 热门视频分析.pdf

05.video_features_csv.zip

10.「第九周」AB测试

01.AB测试能解决的问题.mp4

01.AB测试能解决的问题.pdf

02.严谨的AB测试流程.pdf

02.严谨的AB测试流程.mp4

03.AB测试：确立目标.pdf

03.AB测试：确立目标.mp4

04.AB测试：实验设计1.mp4

04.AB测试：实验设计.pdf

04.AB测试：实验设计2.mp4

05.AB测试：运行实验到结论.pdf

05.AB测试：运行实验到结论.mp4

06.AB测试实验设计案例.mp4

06.AB测试实验设计案例.pdf

07.AB测试之数据分析.mp4

07.AB测试之数据分析.pdf

08.AB测试失效时的分析方法.mp4

08.AB测试失效时的分析方法.pdf

09.AB测试分析方法.pdf

09.AB测试分析方法.mp4

11.「第十周」毕业设计

01.CRISP-DM详解（上）2.mp4

01.CRISP-DM详解（上）3.mp4

01.CRISP-DM详解（上）1.mp4

01.CRISP-DM详解（上）.pdf

02.CRISP-DM详解（中）4.mp4

02.CRISP-DM详解（中）2.mp4

02.CRISP-DM详解（中）1.mp4

02.CRISP-DM详解（中）3.mp4

03.CRISP-DM详解（下）3.mp4

03.CRISP-DM详解（下）1.mp4

03.CRISP-DM详解（下）2.mp4

04.毕设 OTA平台酒店预定量的预测.pdf

04.dataset.zip

04.毕设 OTA平台酒店预定量的预测.mp4

05.毕设 OTA平台客户流失预测.mp4

05.datasets.zip

05.毕设 OTA平台客户流失预测.pdf

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