【7391】- 数据分析师Python进阶[全][28G] 2019
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├─00-0 扣扣群资料0 j, s) c8 ]. c4 T2 C7 g0 L, B │ │ 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% p+ J% F4 Z. V5 ~/ y: W │ │ 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8 D/ T8 q# p' p% L │ │ 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( I! ]3 h! }8 k* L │ │ │ ├─【非常重要】项目答案4 F; O$ L0 w8 ~5 J │ │ 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; B, @; {) J* U& U* Y4 p2 @ │ │ 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; u) {; t! x/ ]* o │ 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.pdf8 │ 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？.pdf6 G; u* G- U( p! Z! v- `+ M │ 19_每周干货_大佬，您的选房系统已上线.pdf: u8 P9 }1 z: b7 q: f2 ` │ 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.pdf2 {7 U( @9 g, X# g, A. b9 i │ 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, o; n( P& c4 X6 b │ 27_每周干货_拒绝调包，如何用python推导线性回归模型.pdf* N+ d, h: q! |1 Y& q │ 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- `" t# J2 d6 o) O. ~ M# h │ ├─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.mp43 [( S1 n3 T- I( x" z" n │ 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) I+ o' e& r/ L s3 Z' v l- V │ 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; V/ j( `+ W. A* r. Q( } │ 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 │ ( H% b1 C3 _0 [# [ ├─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 r* r; n3 C Q7 { Q. K │ 02第二章 避免对数据可视化的误解2(1).mp43 a( Q! `8 {, M │ 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" L. P: i0 |6 U9 E/ t; c │ 8 j; J( X8 x. S8 X9 c0 N5 i ├─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.mp40 M: o/ ~" V, ?, F, [8 H+ c │ 课程2.2 认识变量.mp4+ Y k/ r% P3 |7 x% } │ 课程2.3 运算符.mp4- O! }4 q8 V R( d! W' |+ R │ 课程2.4 注释.mp4 │ 课程3.1 什么是序列？.mp4, ]0 K: p0 B0 O2 v. j: J7 H7 i2 a │ 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？.mp45 c& }- ^1 c# y/ [ │ 课程5.2 条件判断：if语句.mp4 │ 课程5.3 循环语句：for循环.mp43 t3 o# l( E: X, e: z) Z │ 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# I. X! J4 v* q3 V │ 课程6.2 自定义函数.mp4" [/ W, ^% O& h: k9 } │ 课程6.3 局部变量及全局变量.mp4& ^" ~' f3 j# Y4 y$ F │ 课程6.4 匿名函数lambda.mp49 b, i4 Q3 n4 M │ 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.mp43 I3 @+ ! M9 I- K2 J* W │ 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# D6 J/ c. Y( c* r │ 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* o+ Z' {) S, Y i │ 4 V+ {8 ?* D F3 Z: m# b# s% w% k ├─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( r! q. v; L- f! F │ 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( f g' `7 x) B, g$ y2 O! L │ 课程1.4 Numpy索引及切片.mp4 │ 课程1.5 Numpy随机数.mp4 d3 y5 ^- C2 @! B' ] │ 课程1.6 Numpy数据的输入输出.mp4' z7 l6 h& i) y │ 课程2.01 什么是Pandas.mp4 │ 课程2.03 数据结构Series：索引.mp47 v( s% p2 `$ |8 z │ 课程2.04 数据结构Series：基本技巧.mp4( p* ]9 V' W) X │ 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.mp44 p: }& q U# | │ 课程2.07 数据结构Dataframe：基本技巧.mp4 │ 课程2.08 时间模块.mp4 A& S ^' }9 f: x q6 _9 b │ 课程2.09 时刻数据.mp4 │ 课程2.10 时间戳索引.mp4; X( w2 E$ B$ }# [: D │ 课程2.11 时期.mp4 │ 课程2.12 时间序列 - 索引及切片.mp4* @: I" V( N* W- B% {3 f* T │ 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& Q2 f6 J `" N9 q5 m. z │ 课程2.16 合并.mp4 │ 课程2.17 连接与修补.mp4/ h) ^" A% t5 a │ 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).mp46 a, B# s/ I2 u% ~! S │ 课程2.20 分组转换及一般性“拆分-应用-合并”.mp49 k+ D6 J! W$ h6 h+ n+ n- q │ 课程2.21 透视表及交叉表.mp4$ i5 c: d3 p z [' F/ n │ 课程2.22 文件读取.mp4% K9 s- _1 M* x$ P5 D8 N+ U3 ] │ 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# _1 |( Y2 [4 F6 ~' B% u │ 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.mp45 i: l$ Z% `( c │ 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$ H x) N3 ]& Q, ]. f k& X │ 课程3.12 箱型图.mp44 K' r3 K. z4 f │ 课程3.13 表格样式创建.mp4 C3 P/ Z$ Z: [. o; ]$ b │ 课程3.14 表格显示控制.mp4; ?, e5 W8 Y6 x) S' K │ 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; ^! G* F H6 q4 j. B% F │ 课程4.3 坐标系.mp4 │ 课程4.4 空间数据基本处理.mp44 z: a1 p( D9 i; Z- l4 C │ 课程4.5 空间数据几何计算.mp4" R* H t5 c% b% x- R │ 课程4.6 空间可视化制图.mp4# ^9 J) b( _6 ^* O/ p) Z │ 课程4.7 空间划分.mp4 │ 课程4.8 空间统计.mp42 B5 I$ {3 f& Q$ N │ 8 P% s8 _: r: m* P ├─01 数据分析方法 │ ├─1数据特征分析( W) W) j1 `6 H( x │ │ 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& H$ W9 U8 h8 c │ │ 课程1.5 帕累托分析.mp43 z* y$ _* C2 b2 C9 X, k │ │ 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+ q8 u; V1 P, n& I │ │ 8 Y0 C5 i ]- @; P( p- P0 Q │ ├─2数据处理7 s" I1 g' l) b' z; t5 M │ │ 课程2.1 缺失值处理.mp4 │ │ 课程2.2 异常值处理.mp4. P" X& f8 g8 {# Z3 ^# o b │ │ 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- ]4 F! w3 E1 x* S, A │ 课程3.2.1 线性回归理论概述.mp4) ~. G! U6 A( y' K │ 课程3.2.2 线性回归的python实现方法.mp46 i8 S! x" ]% m8 Q% J* h │ 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.mp49 ]2 X# g/ C# M. } │ 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' J. Y& u! C r5 Y, c% s │ 课程3.5.1 蒙塔卡罗模拟理论概述.mp4: e& u0 |# A- g │ 课程3.5.2 蒙塔卡罗模拟案例解读.mp4 │ 8 g; q, ~& I* @. L+ o% o ├─02 数据表达逻辑 s0 |4 E- |% f# ` │ ├─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+ R1 X# J, v; C9 ? │ │ 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 │ │ ) [7 S& D7 {" e2 Q! ` │ ├─第2章 Python图表数据可视化：Seaborn. h$ _7 q, t! I. U% h/ }! g% M/ E │ │ 课程2.01 为什么选择Seaborn做图表可视化？.mp4( s( U( b: H( d6 X6 P │ │ 课程2.02 整体风格设置.mp44 `/ R3 h3 K* P1 S; y+ W │ │ 课程2.03 调色盘.mp4$ r, x/ U9 o9 O: G5 _ │ │ 课程2.04 分布数据可视化 - 直方图与密度图.mp4: @& w9 H1 u/ m! v& ? │ │ 课程2.05 分布数据可视化 - 散点图.mp4" m- M2 W: L+ G; N │ │ 课程2.06 分类数据可视化 - 分类散点图.mp4: B2 `/ w! L" ^. t2 ~3 C* K. F │ │ 课程2.07 分类数据可视化 - 分布图.mp4, H- A8 w* O* R7 e/ j │ │ 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0 z2 P3 |; Q: u3 u: [ │ │ 课程3.1 什么是关系网络图？.mp45 c% ^# C( V3 }* |; z" F- U │ │ 课程3.2 Gephi软件安装及配置.mp4, h9 [3 m4 f' B# |# Q9 `% K! o" H │ │ 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& M" Y5 K- [$ E │ │ 课程4.3 空间柱状图（1）.mp4 │ │ 课程4.4 空间柱状图（2）.mp49 s7 H! G' E" p( P │ │ 课程4.5 空间线性轨迹图（1）.mp43 b, V- x2 I) ^8 z8 @9 f │ │ 课程4.6 空间线性轨迹图（2）.mp4 │ │ 课程4.7 空间热力图.mp4 │ │ 7 ~+ Z1 `+ D3 w" Q │ └─第5章 Python交互图表可视化：Bokeh: p+ ^, G1 d+ w# M% B @! p │ 课程5.1 什么是Bokeh及其可视化交互原理？.mp43 i' j6 A- T/ x9 ]( @ │ 课程5.2 绘图空间基本操作.mp4' p5 $ B! r0 K* u0 T │ 课程5.3 图表辅助参数设置.mp43 : x8 h$ T0 Q. Q9 J │ 课程5.4 散点图.mp4* p' ?: ? H( ^, M" A- j5 E │ 课程5.5 折线图 面积图.mp48 w# e: w8 u; c s/ H: @3 ~+ ` │ 课程5.6 柱状图 堆叠图 直方图.mp4* d X9 @# q a7 r0 p" @8 ^3 L │ 课程5.7 绘图表达进阶操作.mp4' a% y+ M8 ]5 q/ s │ 课程5.8 ToolBar工具栏设置.mp4 │ 课程5.9 其他交互工具设置.mp4 K1 Q! O& c4 P6 O9 @ │ w1 m4 J' b# ~ ├─03数据分析项目实战. B$ ~- Q. y" H- q+ K │ 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- y8 V! y8 O5 |9 C │ 3练习04讲解04视频.mp45 h" v; [7 C4 Z) V5 R0 M │ 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 u j6 $ s* U2 T8 w │ 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! z+ D! _7 f7 V0 t+ J │ 6练习07讲解03视频.mp4* Y* m6 ]4 X/ l- a2 F+ I Q │ 7练习08介绍 社会财富分配问题模拟视频.mp4; i% C2 {0 P6 E9 L) J3 G' J/ M │ 7练习08讲解01视频.mp40 C) ^ b" v3 g9 v* a# ? │ 7练习08讲解02视频.mp4" K6 ?# s" ^- P/ E# N │ 7练习08讲解03视频.mp48 u; h4 `7 |2 b' D4 J │ 7练习08讲解04视频.mp46 y! x7 ?+ @8 I' K B6 t* [ │ 8练习09介绍 泰坦尼克号获救问题视频.mp48 Z/ C! O4 Z* ^9 v+ b0 j" I$ _" m │ 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/ A7 U+ h, d# _% z5 D3 t │ ├─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) a* @' u0 C% J+ A8 ^. │ │ 6 {. w3 W7 h! V1 j: s │ ├─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 O$ K2 z8 B; e1 J │ │ 2.3第三节 严选数据分析实践经验分享3.mp4( T" c9 C/ C9 b3 X │ │ 2.4第四节 严选数据分析实践经验分享4.mp4 │ │ ) J% N% @. o* y" ]* M │ ├─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.mp43 v7 M, W9 W. w" u$ G6 {: Z │ │ 3.4第四节 指标体系落地.mp42 Q# m, q3 b% G4 j+ o) c/ ` │ │ : Z, S9 t. s: v; o6 | │ ├─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$ X6 ]( P) T" L* p% L │ │ 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 │ │ - k. _8 I$ A) t9 H$ d' ~" a │ ├─第5章 网易实战：电商营销活动数据复盘& b* K; H! g r! b9 f# G" F: Q9 }, Q │ │ 5.1 1.0 课程简介.mp4; Y w, C/ _2 W4 H │ │ 5.2 1.1 电商活动核心数据指标解析.mp4; & h; m* j* q" c6 b5 q% d8 T │ │ 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/ B5 E, n+ a# j │ 6.1第一节 消费者行为分析01-02.mp48 y+ z9 N# _4 z# }. Z, }% n2 @ │ 6.2第二节 消费者行为分析03.mp4& [, Q, H5 L- f4 z( l2 a │ 6.3第三节 消费者行为分析04.mp4 ) o% {2 G0 W% c* Q) n, i9 d2 m │ 6.4第四节 消费者行为分析05.mp4! W9 s. h! U, a2 u2 S Y │ ' b3 ]+ A8 K- K) r; E ├─05数据爬虫技巧% 9 U9 m: c$ S6 c& I/ ]2 N7 ~: S │ ├─1学会看懂网页) v& }1 Q; p# b; n) S. H, R │ │ 课程1.1 读懂网页结构.mp4 │ │ 课程1.2 网页结构剖析.mp4 │ │ _# e0 d6 L! l# [ } │ ├─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.mp43 S! L- Y* l' V- `, i+ Q │ │ 8 x8 U% R* n3 p% w0 j$ F4 w2 x │ ├─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+ z4 E, O' E9 w; g5 a- b │ │ 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 V- }3 F8 f- y6 @. |* ] │ │ 案例4：去哪儿网景点数据采集.mp4& i7 l! F! u! m. z │ │ 1 B2 j; B% W: j) a3 W │ ├─4正则表达式* B- x7 ]2 b: t* ~" y$ ~( `4 w4 m │ │ 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& `0 S- W) c$ s0 a │ │ 课程4.4 字符替换与分割.mp4' d+ {. b* g1 N- a4 w6 n3 N │ │ 课程4.5 爬虫中正则的用处.mp4/ X3 Q7 j' q4 W2 v7 B │ │ │ ├─5数据库：MongoDB+ v. }) D- j$ S- e! p" e+ z │ │ 课程5.1 MongoDB快速入门.mp43 _& E7 ]* | o4 W │ │ 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.mp45 F, @# W3 t* U │ │ 9 x- r) Q; e3 [. U: v4 h% ?) L, f │ ├─6-爬虫练习项目（二）! ~5 ~ p! x- l │ │ 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.mp41 i2 J. S& ; F- C9 O! j- V │ 4 O ^1 Q, s; i& D: c- u ├─06数据爬虫项目实战" G1 o7 B- A0 d$ x4 ^, b │ └─1爬虫练习项目（三） │ 01.案例六：拉钩网数据采集（1）.mp49 f$ U; ]1 {) A' H │ 02.案例七：拉钩网数据采集（2）.mp4 │ " l" L) N+ R7 U& @6 @5 U ├─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& _& L7 S9 z5 w: Z/ m+ u │ │ │ ├─02.第一步：数据需求文档整理* E; U. M4 e, ^3 q │ │ 01.如何构建需求文档.mp4 │ │ 2 q$ j+ b, k$ A9 ^; ^4 s9 e8 k% } │ ├─03第二步：网页访问及反爬处理) u" U" X- ?& [& ^. P0 m% F7 x# z* │ │ 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.mp41 U& Z" D4 l9 ~. d% X3 B │ ├─08.机器学习算法 │ ├─01.第一章 机器学习简介1 v" k9 x6 @. * f% f │ │ 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 │ │ : J( f' V+ U7 ?# C1 U u1 ` │ ├─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% ^& C% Z9 g4 Q+ j2 A/ t │ │ 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 r; T S, E; x5 a5 Z6 i │ │ 06.课程2.6 逻辑回归.mp4 │ │ 07.课程2.7 逻辑回归：损失函数.mp4' K8 m, q3 I* _* p, L │ │ 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.mp40 j4 x4 g. {- G/ p& R │ │ 10.课程2.10 sklearn实现线性模型.mp4 s% w% Z+ q+ _/ r( |6 a │ │ │ ├─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.mp48 y6 f, f7 o0 z, I2 o1 G) z& B │ │ 02.课程3.2 数据处理操作：预处理，标准化，纠偏.mp4* O9 g% `, L2 v, _4 T0 s7 i4 V │ │ 03.课程3.3 特征工程操作，共线性、降维、拓展.mp4% x. l) Z$ x# O7 V │ │ 04.课程3.4 回归模型常用指标评价.mp46 a0 e* Q1 J2 M" p │ │ 05.课程3.5分类模型常用指标评价.mp4. ~- d% w& B. u, G: ' D │ │ 06.课程3.6 数据集划分方法.mp4 │ │ " B" P8 F! `$ b3 a6 Z, Z8 z0 M │ └─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( ~- ]9 R* |# w; P. w; S! y │ 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( w3 C! v- C0 Y4 R; z7 z5 r │ 04.课程4.4 模型进阶集成学习模型.mp42 P# o: _! a. e. X │ 05.课程4.5 模型进阶 随机森林模型.mp4$ W$ [ N7 p' L( R n5 H │ 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) }: S" Z- D& U. k │ / D+ y) L/ L% P3 y/ |' e# q ├─09.Kaggle算法实战; B+ t4 q# y) y$ z; e. L e( @ │ ├─01.纽约出租车车程用时预测# E/ 8 w5 W" T C1 E* c! p0 {. S3 O │ │ 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: I/ q: |% S1 _3 A3 m5 U2 B, {" l │ │ 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" `( E5 y- k& O7 A+ n* G: C! @ │ │ 06.用柱状图呈现特征重要性.mp4* L9 T; U- a) g( O │ │ │ ├─02.共享单车需求量预测- V0 ?' c( w' f0 | │ │ 01.Pandas 读取和观察数据.mp4" w6 C8 U- r) F7 . J │ │ 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* U0 Q1 c2 s% Y, u, H3 X: `7 { │ │ 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/ G) r/ u0 q$ r1 Z │ │ 06.二层回归模型自动调参，得分再上一层楼.mp4# W% h0 p3 a4 [ │ │ │ ├─03.手机用户识别- T7 k0 k+ V+ R │ │ 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.mp46 [0 v- Z' `) H, O │ │ 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.mp40 J- ^' y' g% k5 ]( c$ R │ │ 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" W+ L& o* O1 H0 S4 v) {. S/ [1 q │ 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 │ 3 }1 S( d, K7 N) u5 R# g; ^2 & t └─10.数据挖掘企业实战 │ 04.信用评分建模：课件. D1 P6 m( a2 d3 H1 b0 l' O │ ├─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& F9 X9 V5 G# c' A: Z9 R4 O* A9 L │ 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# D" O2 A4 p8 z: }) Y5 x. p │ 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.mp47 b. _" y7 Q8 v$ J │ 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.mp44 i" @$ W1 p. h3 |3 w' D │ 2.11测试分箱和存储.mp4# V3 c& + y) I7 y! r5 A* q │ 2.12非数值变量转变方法简介：WOE编码.mp4, |7 a& h( n; j; l8 E │ 2.13WOE编码公式.mp4/ s" Z% h; G$ `6 |4 _: w0 q% c │ 2.14变量重要性：信息值IV分析简介.mp4# C1 U# l2 b0 s9 n% l/ C. |3 x │ 2.15利用单变量分析进行特征值筛选.mp4% k: [, ^3 m9 S! Q% L# f │ 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* o& P% I7 . m3 A; Q; ~# [ │ 2.18操作：信用评分模型学习.mp4 │ 2.19章节小节.mp47 z+ s# E) X' I( i │ - V# R3 ?$ P, L) K M ├─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& M9 O8 ?" v$ u( x% f. j. J' D# n2 f │ 3.3迁移学习项目拓展推荐.mp4 │ , H/ g0 c" _0 H/ K ├─05.分仓规划案例介绍- z% W2 d& j# F# a │ 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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