【公开课】聊聊数据分析与挖掘经典案例(2)

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第一节（12.29号） Python数据分析与挖掘零基础快速入门与数据可视化分析 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

1.1 Python数据分析与挖掘技术概述

1.2 numpy模块的安装与基础实战

1.3 scipy模块的安装与基础实战

1.4 pandas模块的安装与数据处理基础实战

1.5 数据的导入（从数据库中、Excel、CSV文件中批量导入数据）

1.6 matplotlib库实战与各种图表的绘制

1.7 数据的可视化分析实战

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第二节（1.5号） 京东商城商品数据预处理实战 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

2.1 京东商城商品数据源的获取

2.2 商品数据清洗之发现缺失值并对缺失值进行处理

2.3 商品数据清洗之大量数据中异常值的发现技巧实战及处理

2.4 商品数据集成实战

2.5 商品数据变换之数据的离散化处理

2.6 商品数据变换之数据的属性构造实战

2.7 商品数据规约实战

2.8 将预处理后的商品数据持久化存储

第三节（1.5号） 南派三叔《盗墓笔记》等小说文本数据挖掘项目实战 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

3.1 南派三叔小说作品数据的获取与数据清洗

3.2 南派三叔小说作品文本数据挖掘思路

3.3 jieba模块与分词基础实战

3.4 更改字典并对南派三叔小说作品进行分词处理

3.5 文本相似度计算实战

3.6 gensim模块基础与小说主角分析实战

3.7 《盗墓笔记》小说元素相似性分析实战

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第四节（1.12号）垃圾邮件自动识别项目实战与分类算法 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

4.1 垃圾邮件自动识别项目开发思路

4.2 分类算法详解

4.3 贝叶斯算法基础与实战

4.4 垃圾邮件自动识别项目开发实战

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第五节（1.12号）公司客户价值判断分析项目实战与聚类算法 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

5.1公司客户价值判断分析项目实现思路

5.2 聚类算法详解

5.3 K-Means算法基础实战

5.4客户数据的预处理

5.5 客户价值判断模型构建实战

5.6 实现对公司客户价值的判断与分析

第六节（1.19号）电商网站数据分析及商品自动推荐实战与关联规则算法

6.1电商网站数据分析及商品自动推荐项目的实现思路

6.2 关联规则算法详解

6.3 Apriori算法基础实战

6.4协同过滤算法基础与实战

6.5 电商网站数据分析模型的构建实战

6.6 电商网站数据分析及商品自动推荐项目的实现

第七节（1.19号）交通路标自动识别实战与神经网络算法

7.1 交通路标自动识别的实现思路

7.2神经网络算法基础与实战

7.3 Keras基础与实战

7.4 交通路标数据的收集与预处理

7.5 交通路标自动识别系统开发实战?