数据分析核心技能点
2019-04-10 17:35:37 0 举报AI智能生成
数据分析核心技能点
作者其他创作
大纲/内容
第一阶段 数据分析入门&数据思维构建
基础语言入门
变量及数值类型
序列及通用操作
字典映射
条件判断及循环语句
函数
模块与包
数据读写
重点工具掌握
科学计算工具：Numpy
数据分析工具：Pandas
图表绘制工具：Matplotlib
空间分析工具：GIS
数据服务
数据分析方法
数据特征分析
数据处理
数学建模-蒙特卡洛思想
数据表达逻辑
数据可视化整体概述
Python图表数据可视化：Seaborn
关系网络数据可视化
空间数据可视化第五章
Python交互图表可视化：Bokeh
数据分析项目实战
城市餐饮店铺选址分析
知乎数据清洗整理和结论研究
视频网站数据清洗整理和结论研究
电商打折套路解析
中国姓氏排行研究
房价影响因素挖掘
中国城市资本流动问题探索
社会财务分配问题模拟
泰坦尼克号获救问题
国产烂片深度揭秘
婚恋配对实验
数据分析企业实战
网易游戏：数据时代的网络游戏设计与运营
网易严选：用户增长实践经验分享
网易教育：如果高效构建业务指标体系
网易有数：数据再汽车行业中的应用
硅谷实战：消费者行为分析机器预测
第二阶段 数据采集进阶
Python数据爬虫技巧
初识网页语言HTML
Javascript语言基础
网络资源访问工具：requests
网页信息解析方法：Xpath与BeautifulSoup
爬虫数据库：MongoDB
浏览器测试框架：Selenium
进阶技巧：代理及反爬机制
数据爬虫企业实战
基本静态网页数据采集-搞定80%的网页
如何从零开始构建数据采集工作流，以房地产平台数据为例
第三阶段 数据挖掘进阶
机器学习算法
数据预处理与特征工程
回归问题
常用评价指标MSE、RMSE、R-squared、MAE、MAPE
偏差方差两难全（Bias-Variance Tradeoff）
一元线性回归
损失函数
最小二乘法
多元线性回归
惩罚模型
线性回归模型操作演示
树回归模型
集成学习
Bagging与随机森林
GBM梯度调优模型
XgBoost模型
树回归及集成模型操作演示
分类问题
分类评价体系与常用评价体系（精度、错误率、查准率、AUC等）
逻辑回归模型
逻辑回归与梯度下降调优
逻辑回归与惩罚模型
线性回归模型操作演示
决策树模型基础
划分方法：信息增益法与基尼系数法
决策树的剪枝问题
Boosting算法与AdaBooost算法
KNN算法
支持向量机模型SVM
非线性分类模型操作演示
非监督模型
聚类算法：K-means聚类
主成分分析法
因子分析法
非监督模型操作实验
kaggle算法实战
纽约出租车车程用时预测
共享单车需求量预测
TalkingData定位手机机主年龄性别
基于城市厚数据下的房价预测
信用卡反欺诈预测模型问题
数据挖掘企业实战
特征工程：商业选址算法中的数据处理问题
精准营销：电商数据需求预测与分仓规划
风险评估：在线贷款申请预测模型
智能定价：基于服装销售数据的日常价格弹性分析
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