詳細解讀給數據挖掘新手的6個實用案例

1946年2月16日，是一個值得紀念的日子。在這一天，人類歷史上真正意義上的第一台電子計算機誕生了，此後計算機便隨著科技的發展以強大的生命力飛速發展著。

而作為用來定義計算機程序的形式語言——編程語言也緊跟計算機其後蓬勃發展，到目前為止，人類已發明了上千種不同的編程語言，同時每年還會有新的編程語言誕生。

說到編程語言，大家最先想到的應該就是C，C++，Java等等。不過，超模君今天要介紹的是2017年編程語言排行榜榜首的Python。

1989年聖誕節期間，Guido因為沒什麼安排有點無聊，於是決定開發一個新的腳本解釋程序作為ABC語言的一種繼承來打發一下時間。ABC語言是Guido曾參與設計的一種教學語言，雖然非常優美和強大，但並沒有成功誕生。

至於失敗的原因，Guido認為是ABC語言非開放造成的，於是在避免重蹈覆轍的同時實現曾經閃現過的靈感的推動下，Python在Guido手裡誕生了。

截止至今日，Python儼然成為了最受歡迎的程序設計語言之一。作為一門易讀、易維護的編程語言，Python用途十分廣泛。

除了用於人工智慧以外，Python還能應用於圖形處理、數學處理等方面，以及目前需求不斷上漲的數據挖掘領域。

那麼，數據挖掘究竟是什麼呢？如何操作的呢？

當今大數據時代，各行各業每時每刻都會產生大量的數據，能否從中獲取有用的知識成為了關鍵，數據挖掘因此應運而生。所以，數據挖掘可以說是從海量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中信息的過程。

那麼，怎麼才能更好地掌握數據挖掘，最高效的學習路徑應該是什麼樣的呢？

為此，超級數學建模攜手唐宇迪老師以Python為基礎，為你帶來實用度與趣味度滿分的《Python數據挖掘實戰》課程！

作為數據挖掘的入門基礎課程，並沒有只是灌輸大量理論，而是循序漸進，從基礎知識結合操作講起，再進階提升，最後結合案例進行實戰訓練。

因此，該課程不但適合數據挖掘、機器學習等愛好者和相關科研工作者，也適合編程零基礎的小夥伴參與學習，課後唐老師還會及時跟蹤答疑。

即便是純小白，超模君相信學習該課程不會有太大的壓力。

關 於 課 程 詳 情

【課程信息】

「 學習平台 」

騰訊課堂

「 上課形式 」

課程均為錄播視頻

「 課前準備 」

了解數據挖掘和python基本概念

「 學習周期 」

建議每周至少學習2小時，一個月內可完成兩遍

「 面向人群 」

數據挖掘愛好者、科研工作者、

人工智慧、機器學習愛好者、

零基礎的小白、負基礎的小白白

「 答疑形式 」

學習群老師隨時答疑，即便是最初級的問題

「 課程資料 」

知識解讀、操作詳解、案例實戰、課後拓展

「 課程收益 」

1.快速掌握數據挖掘的基礎知識

2.掌握數據建模的原理與應用

3.可獨立完成項目實戰

「 課程福利」

開學優惠活動

（活動時間：3月8日—3月14日）

開學季悄然而至，相信很多小夥伴已經陸續返校，為了給大家一個誠意滿滿的開學豪禮，小天埋頭苦幹了好幾天，給大家搗弄了一波優惠福利，現附上詳細說明。

活動時間：3月8日—3月14日

《Python數據挖掘實戰課程》（共59學時）

課程章節較多，可滾動查看詳情

第一章 泰坦尼克號獲救預測（免費試學）

1. 數據挖掘任務流程

2. 數據介紹

3. Python兵器庫介紹

4. sklearn庫介紹

5. 數據讀取與統計分析

6. 性別特徵分析

7. 船艙等級特徵分析

8. 缺失值問題

9. 年齡特徵缺失值填充與分析

10. 登船地點特徵分析

11. 家庭特徵分析

12. 特徵相關性

13. 構建特徵

14. 機器學習演算法概述

15. 交叉驗證

16. 多種機器學習演算法模型效果

17. 集成模塊

18. 特徵重要性衡量

19. 總結與特徵預處理

第二章 用戶畫像

1. 用戶畫像概述

2. 如何建立用戶畫像

3. 用戶搜索數據介紹

4. 任務概述與方案

5. 構造詞向量特徵

6. 構造輸入特徵

7. 建立預測模型

第三章 kaggle數據科學

1. kaggle數據科學調查介紹

2. 基本情況可視化展示

3. 工資情況

4. 技能使用情況

5. 數據集與平台

6. python和r哪家強

7. 調查總結

第四章 Xgboost實戰

1. Xgboost演算法概述

2. Xgboost模型構造

3. Xgboost建模衡量標準

4. Xgboost安裝

5. 保險賠償任務概述

6. Xgboost參數定義

7. 基礎模型定義

8. 樹結構對結果的影響

9. 學習率與採樣對結果的影響

第五章 京東購買預測

1. 項目與數據介紹

2. 數據挖掘流程

3. 數據檢查

4. 構建用戶特徵表單

5. 構建商品特徵表單

6. 數據探索概述

7. 購買因素分析

8. 特徵工程

9. 基本特徵構造

10. 行為特徵

11. 累積行為特徵

12. Xgboost模型

第六章 房價預測

1. 房價預測任務概述

2. 離散型數據

3. 數據對數變換

4. 缺失值處理與box-cox變換

5. 模型預測

關 於 學 習 資 料

或許你已經收藏了很多學習乾貨，但超模君還是很想幫你節約總結乾貨的時間，以便你可以把更多的時間用於學習與實戰。

因此，本次課程主要包含四個方面：

1.默認你是個小白，課程從基礎知識講起；

2.課程中會對涉及的知識理論和操作流程進行總結，讓你牢記於心；

3.課程中涉及的課件代碼，已提前上傳，方便學習與實戰；

4.課程中會提供海量實戰案例，讓你學以致用，增強實操能力。

利用數據挖掘預測泰坦尼克號獲救情況

關 於 授 課 老 師

對於唐老師，大家或許有點陌生。不擔心，今天過後，你們都會熟悉他的。作為本次課程的主講老師，他將自己多年的機器學習、數據挖掘經驗和Python使用技巧分享給大家。所以課程不僅是知識，還有思維和方法，你完全可以做到舉一反三。

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