数据分析与挖掘python实战(中级)

数据分析与挖掘python实战(中级)
共26节 234人在学 课程详情
  • 数据探索分析

    • 数据分布分析
    • 数据可视化分析
    • 数据可视化分析python实现
  • 用户分析

    • 用户分层介绍
    • RFM原理及python实现
    • 用户路径分析
  • 统计分析

    • 单位根原理介绍
    • 差分介绍
    • A/B test介绍
    • 方差分析多因素分析
    • 方差多因素分析python实现
    • 生存分析介绍
    • 生存分析python实现
  • 挖掘分析

    • 模型、策略、算法三个基本概念
    • 回归和分类模型评估方法介绍
    • ROC和AUC介绍
    • GBDT原理介绍
    • GBDT python实现
    • 协同过滤算法介绍
    • 协同过滤Python实现
    • PCA原理介绍
    • PCA 公示推导
    • PCA python实现
    • Kmeans++算法介绍
    • 层次聚类
    • 聚类算法python实现

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    课时介绍

    层次聚类的原理以及其优势和劣势,可视化展示

    课程介绍

    本课程主要介绍数据分析的基本原理以及常见的数据分析和数据挖掘的方法,并利用python进行实现

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