《极客时间数据分析实战45讲-详细笔记》

亲爱的朋友们，现在 AI 时代已经到来，我的项目维护虽然在继续，但是无法同步和大家分享知识，最近我已经注册了微信订阅号，希望看到的朋友互相通知一下： 微信公众号：编程悟道

博客 BLog

nodejs7.com

版本 2.3.1

在线文档

代码克隆出错

// Skip smudge - We'll download binary files later in a faster batch
git lfs install --skip-smudge

// Do git clone here
git clone ...

// Fetch all the binary files in the new clone
git lfs pull

// Reinstate smudge
git lfs install --force

前言

工欲善其事必先利其器

Windows平台开发如何能够更快捷，更舒适，请 Windows 的看官务必读一下这篇：

windows 流畅开发准备工作

环境及配置问题

• 常见问题在本项目的 Issues 中，其他按住不表，如果存在疑问，请在Issues中添加新的 Issue

• 配置清华大学 pipenv 源的方法请 点我

• 所有代码 依赖包 请结合 pipenv 和 pyenv 运行 ， 如果包含以上环境 请直接运行 pipenv install 安装所有依赖 ，依赖包已包含在 Pipfile

注意： 本项目仅限于学习

问题讨论：

1. 问题讨论区
2. 疑难杂症

致谢

感谢阁下的star，感谢关注此项目！

数据集合收集

数据集合收集正在进行中，参见：python 数据集收集与整理

目录

(🆕更新至第 46 讲) 已完结

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

知识体系

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？
  • 42丨当我们谈深度学习的时候，我们都在谈什么？
  • 43丨深度学习（下）：如何用Keras搭建深度学习网络做手写数字识别？
  • 44丨如何培养你的数据分析思维？
  • 45丨求职简历中没有相关项目经验，怎么办？
  • 46丨课程推荐

TODO

算法

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

场景实战

• [x] 9.自动化运营微博
• [x] 10.毛不易歌词云
• [x] 11.信用卡违约率分析
• [x] 12.信用卡诈骗分析
• [x] 13.信用卡诈骗分析
• [x] 14.如何对比特币走势进行预测？
• [x] 15.我们谈深度学习的时候，我们都在谈什么？
• [x] 16.如何用Keras搭建深度学习网络做手写数字识别？
• [x] 17.最终章【送君千里终须一别】
• [x] 18.课程推荐

新项目通告

github 地址：架构师的功夫

PS

2. 获取数据请自学Scrapy
3. 多多动手实践

python 环境

1. pipenv
2. pyenv

请读者自行百度并安装

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