极客时间 数据分析实战45讲详细笔记

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更新 (🆕更新到第 41 讲)

1. 配置镜像源为 清华大学 镜像源
2. 项目 pyenv 依赖为 Python 3.6.7
3. 如果需要重新安装依赖 请删除项目根路径下的 .venv 目录 和 Pipfile.lock文件

目录

• 基础与算法
  • 01丨 数据分析全景图及修炼指南（笔记）
  • 02丨 学习数据挖掘的最佳路径是什么?（笔记）
  • 03丨 PYTHON基础语法?（习题）
  • 04丨 Numpy（笔记）
  • 05丨 Pandas（代码）
  • 11丨 数据清洗（部分代码）
  • 14丨 数据可视化）
  • 15丨 一次学会Python数据可视化的10种技能
  • 16-17丨 决策树
  • 18丨 分类回归树
  • 19丨 泰坦尼克号生存预测
  • 20丨 -朴素贝叶斯(上)
  • 21丨 -朴素贝叶斯(下)
  • 22丨 -SVM(上)
  • 23丨 -SVM(下) 如何进行乳腺癌检测
  • 24丨 -KNN(上)
  • 25丨 -KNN(下) 如何识别手写数字
  • 26丨 K-Means(上) 如何给20支亚洲球队做聚类？
  • 27丨 K-Means(下) 如何使用K-Means对图像进行分割？
  • 28丨 EM (上) 如何将一份菜等分给两个人？
  • 29丨 EM (下) 用EM算法对王者荣耀英雄进行划分
  • 30丨 关联挖掘 (上) 如何用Apriori发现用户购物规则？
  • 31丨 关联挖掘 (下) 导演如何选择演员？
  • 32丨 PageRank (上) 搞懂Google的PageRank算法
  • 33丨 PageRank (下) 分析希拉里邮件中的人物关系
  • 34丨 AdaBoost (上) 如何使用AdaBoost提升分类器性能？
  • 35丨 AdaBoost (下) 如何使用AdaBoost对房价进行预测？
• 场景实战
  • 37丨 数据采集实战：如何自动化运营微博？
  • 38丨数据可视化实战：如何给毛不易的歌曲做词云展示？
  • 39丨数据挖掘实战（1）：信用卡违约率分析
  • 40丨数据挖掘实战（2）：信用卡诈骗分析
  • 41丨数据挖掘实战（3）：如何对比特币走势进行预测？

TODO

算法

• 1.朴素贝叶斯分类
• 2.SVM
• 3.KNN
• 4.K-Means
• 5.EM 聚类
• 6.关联规则挖掘
• 7.PageRank
• 8.AdaBoost

场景实战

• 9.自动化运营微博
• 10.毛不易歌词云
• 11.信用卡违约率分析
• 12.信用卡诈骗分析
• 13.信用卡诈骗分析
• 14.如何对比特币走势进行预测？

讨论

笔者日常问题记录的方式为 github Issues (根据标签分类 Issues ，方便查找和交流问题) 地址：点我

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PS

2. 获取数据请自学Scrapy
3. 多多动手实践

环境

1. pipenv
2. pyenv

请读者自行百度并安装