数据挖掘和数据分析资料整理

eda为探索分析示例代码

etl为特征预处理示例代码

main为分类、回归示例代码

semi_main为半监督示例代码

ass_main为关联分析示例代码

clst_main为聚类示意代码

├─数据挖掘学习资料

│      01 -数据挖掘，到底在解决什么问题？（1）.pdf

│      02 - Python 的数据结构和基本语法（1）.pdf

│      03 -工欲善其事必先利其器，扩展包与 Python 环境.pdf

│      04 -理解业务和数据：我们需要做好什么计划？.pdf

│      05 -准备数据：如何处理出完整、干净的数据？.pdf

│      06 -数据建模：该如何选择一个适合我需求的算法？.pdf

│      07 -模型评估：如何确认我们的模型已经达标？.pdf

│      08 -模型应用：我们的模型是否可以解决业务需求？.pdf

│      09 -KNN 算法：近朱者赤，近墨者黑.pdf

│      10-决策树：女神使用的约会决策.pdf

│      11 -朴素贝叶斯：算一算你是否要买延误险.pdf

│      12 - 支持向量机（SVM）：用一条线分开红豆与绿豆.pdf

│      13 -人工神经网络：当前最火热的深度学习基础.pdf

│      14 -实践 1：使用 XGB 实现酒店信息消歧.pdf

│      15 -k-means 聚类：擒贼先擒王，找到中心点，它附近的都是一类.pdf

│      16 - DBScan 聚类：打破形状的限制，使用密度聚类.pdf

│      17 -实践 2：如何使用 word2vec 和 k-means 聚类寻找相似的城市.pdf

│      18-线性回归与逻辑回归找到一个函数去拟合数据.pdf

│      19 -实践 3：使用线性回归预测房价.pdf

│      20 -Apriori 与 FP-Growth：不得不再说一遍啤酒与尿布的故事.pdf

│      21-实践 4：用关联分析找到景点与玩法的关系.pdf

│      22 -TF-IDF：一种简单、古老，但有用的关键词提取技术.pdf

│      23 - word2vec：让文字可以进行逻辑运算，女人+王冠=女王.pdf

│      24 -实践 5：使用 fastText 进行新闻文本分类.pdf

│      开篇词 -掌握数据挖掘，搭上划时代的数字化列车.pdf

│      彩蛋 -数据挖掘工程师如何进阶.pdf

│      结语-培养数据挖掘思维，终身学习.pdf

│      

└─数据分析学习资料

    │  project.zip

    │  

    ├─y2s19n

    │  │  ass_main.py

    │  │  clst_main.py

    │  │  eda_1.py

    │  │  eda_2.py

    │  │  eda_3.py

    │  │  eda_4.py

    │  │  eda_5.py

    │  │  etl1.py

    │  │  etl2.py

    │  │  etl3.py

    │  │  main.py

    │  │  semi_main.py

    │  │  说明.txt

    │  │  

    │  └─data

    │          HR.csv

    │         

    └源码+说明

        │  利用Python进行数据分析.pdf

        │  半监督学习.pdf

        │  

        └─sample_code

            │  ass_main.py

            │  clst_main.py

            │  eda_1.py

            │  eda_2.py

            │  eda_3.py

            │  eda_4.py

            │  eda_5.py

            │  etl1.py

            │  etl2.py

            │  etl3.py

            │  main.py

            │  semi_main.py

            │  说明txt

            │  

            └─data

                    HR.csv