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必修课1：左右R右手Python课程大纲
必修课2：R语言15案例 课程大纲
必修课3：Python数据分析挖掘课程大纲
立即学习
1： 自动识别窃漏电用户
课时1：业务分析与指标体系建立（逻辑回归）
课时2：模型构建与评估（逻辑回归）
课时3：模型评估方法(ROC曲线与LEFT曲线)
课时4：模型内在逻辑（梯度下降算法）
课时5：模型构建与评估（朴素贝叶斯）
课时6：模型内在逻辑（朴素贝叶斯）
课时7：自动识别泄漏电用户（逻辑回归）——模型构建与评估
课时8：自动识别窃漏电用户-贝叶斯（Python）
2： 异质性劳动力的工作满意度分析
课时9：异质性劳动力的工作满意度分析（决策树）——业务分析与指标体系建立
课时10：异质性劳动力的工作满意度分析（CART-决策树-R语言实现）（上）
课时11：异质性劳动力的工作满意度分析（CART-决策树-R语言实现）（下）
课时12：异质性劳动力的工作满意度分析（决策树）——模型内在逻辑CART-Gini
课时13：异质性劳动力的工作满意度分析（决策树）——模型内在逻辑CART-剪枝
课时14：异质性劳动力的工作满意度分析-CART（Python）
3： 航空公司客户价值分析
课时15：航空公司客户价值分析（聚类分析）——业务分析与指标体系建立
课时16：航空公司客户价值分析（聚类分析）——数据处理之R语言
课时17：航空公司客户价值分析（聚类分析）--聚类分析之R语言
课时18：航空公司客户价值分析(聚类分析)——聚类分析结果之业务应用
课时19：航空公司客户价值分析（聚类分析）--数据中心化vs标准化vs归一化
课时20：航空公司客户价值分析（聚类分析）--聚类分析原理延伸
课时21：航空公司客户价值分析（聚类分析）--python实现（上）
课时22：航空公司客户价值分析（聚类分析）--python实现（下）
4： 中医证型关联分析
课时23：中医症型关联分析--业务分析与指标体系建立
课时24：中医症型关联分析（关联规则）--关联规则理论延伸
课时25：中医症型关联分析（关联规则）--关联规则R语言实现（上）
课时26：中医症型关联分析（关联规则）--关联规则R语言实现（下）
课时27：中医症型关联分析（关联规则）--业务应用
课时28：中医症型关联分析（关联规则）--关联规律延伸理论--Apriori
课时29：中医症型关联分析（关联规则）--关联规则python语言实现
5： 上市公司财务预警
课时30：上市公司财务预警（神经网络）--业务分析与指标体系建立
课时31：上市公司财务预警（神经网络）--神经网络实现--R语言
课时32：上市公司财务预警（神经网络）--神经网络理论初探
课时33：上司公司财务预警（神经网络）--BP神经网络理论延伸
课时34：上市公司财务预警（神经网络）--python实现
立即学习
1： R语言基础知识（资料下载群公告第一个链接，第一次作业自己练习为主）
课时2：课程开篇及R与RStudio的安装
课时3：R快速入门
课时4：数据对象详解
课时5：数据读入的常用方法
课时6：访问数据库管理系统的常用方法介绍
课时7：win7下的MYSQL安装及odbc数据源配置详解
课时8：安装及使用RODBC包，通过sqlSave函数将R中的数据框插入到MYSQL表中
课时9：通过R对mysql的表进行查询、删除等操作
课时10：RMySQL包在windows上的简单实用及解决中文乱码问题
课时11：在windows上通过XML和rvest包读取网络表格数据
课时12：通过readLines函数爬取团购网数据1
课时13：通过readLines函数爬取团购网数据2
课时14：通过rvest爬取团购网数据
2： 数据与处理实战
课时15：数据基本原理及哑变量处理
课时16：数据抽样及数据清洗
课时17：游戏行业数数据预处理案例演示
课时18：作业答疑
3： 数据分析常用方法
课时19：指标数据可视化
课时20：同比环比和趋势线拟合
课时21：案例：时间序列数据预测
课时22：案例：活跃时间段相关分析
课时23：案例：玩家偏好对应分析
课时24：作业答疑
4： 用户行为轨迹分析：漏斗模型与路径分析实战
课时25：漏斗模型的基本原理及案例数据介绍
课时26：业务案例：新手教程漏斗模型（EXCEL版）
课时27：业务案例：新手教程漏斗模型（R版）
课时28：路径分析的应用场景和常用方法
课时29：sunburst事件流向图的原理及R语言实现
课时30：业务案例：游戏点击事件路径分析（基于时序关联规则）
5： 留存分析实战
课时31：留存分析理论知识介绍
课时32：留存率预测曲线（EXCEL版）1
课时33：留存率预测曲线（EXCEL版）2
课时34：留存率预测曲线（R版）
课时35：留存率预测平台搭建
6： 分类预测及模型评估
课时36：KNN近邻分类
课时37：朴素贝叶斯分类
课时38：决策树分类
课时39：其他分类算法及模型评估（附作业）
课时40：第六课作业讲解（配套资料在第七课中）
7： 用户付费行为深度挖掘实战
课时41：LTV基本原理及预测
课时42：关联规则的基本原理
课时43：业务案例：利用关联规则研究用户物品偏好
课时44：R语言智能推荐
8： 用户关系深度挖掘--社会网络
课时45：社会网络图的基本概念及布局
课时46：社会网络图的参数及优化
课时47：业务案例及社群发现
课时48：networkD3包绘制交互网络图
9： 用户质量评分模型搭建
课时49：渠道分析原理及四象限法则
课时50：自定义函数channel_score详解
课时51：渠道用户得分计算
课时52：番外篇：R语言可视化数据挖掘工具Rattle
10： 收入分析实战
课时53：RFM模型介绍及R语言实现
课时54：业务案例：游戏经济健康度与用户关系分析
课时55：航空公司客户价值分析
11： 数据挖掘之经典线性回归（补充知识）
课时55：经典线性回归模型理论介绍
课时56：线性回归模型最小二乘法的数学原理
课时57：线性回归模型的判定系数
课时58：自定义函数求回归系数和判定系数拟合度
课时59：构建test数据集验证自定义函数
课时60：lm函数及其他函数介绍
课时61：lm函数案例详解
课时62：对cars数据集进行线性回归模型构建及结果可视化
课时63：对cars数据集进行指数变换后建模并 对比效果
课时64：利用MASS包的boxcox函数寻找指数（对数）变换的最优值
课时65：多个数值自变量的线性回归模型构建
课时66：利用逐步回归选择最有模型
课时67：当自变量有定性变量情况下的模型讲解
课时68：通过鸢尾花数据集解释为什么需要做逻辑回归
课时69：逻辑回归基本原理介绍
课时70：逻辑回归案例演示
立即学习
1： Python基础 第一阶段
课时1：课程介绍
课时2：初识python
课时3：python语法基础
课时4：python控制流
课时5：课后答疑
2： Python基础 第二阶段
课时6：python函数详解
课时7：python模块
课时8：python文件操作
课时9：python异常值处理
课时10：课后答疑
3： Python 爬虫初识
课时11：作业讲解及爬虫初识
课时12：网络爬虫原理
课时13：正则表达式实战
课时14：课后答疑
4： Urllib库实战
课时15：Urllib库实战
课时16：Urllib库实战（二）
课时17：Urllib库实战（三）
课时18：爬虫的异常处理
课时19：爬虫的浏览器伪装技术
课时20：python新闻爬虫实战
课时21：课后答疑
5： 爬虫防屏蔽手段之代理服务器实战
课时22：爬虫防屏蔽手段之代理服务器实战
课时23：图片爬虫实战
课时24：课后答疑
6： 爬虫实战及Scrapy框架的安装
课时25：抓包分析实战1
课时26：抓包分析实战2
课时27：微信爬虫实战
课时28：多线程爬虫实战
课时29：Scrapy框架的安装
课时30：课后答疑
7： Scrapy爬虫
课时31：Scrapy框架常见命令实战
课时32：第一个Scrapy爬虫
课时33：Scrapy自动爬虫实战
课时34：课后答疑
8： 用Scrapy爬取网站的数据
课时35：天善智能课程自动爬虫实战
课时36：自动模拟登陆爬虫实战
课时37：当当商城爬虫实战
课时38：课后答疑
9： 补充以及作业讲解
课时39：补充内容
课时40：上节课作业讲解
课时41：答疑
10： Python数据分析与挖掘技术基础
课时42：快速了解数据分析与数据挖掘
课时43：数据分析与挖掘相关模块简介与安装
课时44：相关模块的使用
课时45：Python数据导入实战
课时46：答疑
11： Python数据可视化分析实现
课时47：matplotlib基础 折线图/散点图
课时48：直方图
课时49：读取和讯博客的数据并可视化分析
课时50：答疑
12： Python数据清洗、集成与变换
课时51：数据探索与数据与清洗概述（一）
课时52：数据探索与数据与清洗概述（二）
课时53：数据分布探索实战
课时54：数据集成实战
课时55：答疑
13： 数据转换、属性构造、数据规约
课时56：数据转换
课时57：属性构造
课时58：数据规约
课时59：答疑
14： 文本挖掘
课时60：文本挖掘 一
课时61：文本挖掘 二
课时62：答疑
15： 文本相似度分析
课时63：文本相似度分析一
课时64：文本相似度分析二
课时65：文本相似度分析三
课时66：答疑
16： Python数据分析与挖掘实战 上
课时67：Python数据建模概述
课时68：Python数据分类实现过程
课时69：常见分类算法
课时70：knn算法（补录）
课时71：KNN算法与贝克斯方法
课时72：手写体数字识别
课时73：答疑
17： Python数据建模与分类实现 下
课时74：贝叶斯算法 上
课时75：贝叶斯课程 （补录）
课时76：贝叶斯算法 下
课时77：回归算法
课时78：决策树
课时79：答疑
18： Python数据分析与挖掘聚类实现与回归分析
课时80：决策树
课时81：聚类
课时82：答疑
19： Python数据分析与挖掘实战
课时83：贝叶斯应用
课时84：人工神经网络理论基础
课时85：人工神经网络实现实战
课时86：答疑
20： Python降维技术与大型数据分析与挖掘项目实训上
课时87：Apriori算法与项目实战
课时88：社交网络项目实战
课时89：答疑
21： Python降维技术与大型数据分析与挖掘项目实训下
课时90：微博接口开发上
课时91：微博接口开发下
课时92：PhantomJS 上
课时93：PhantomJS 下
课时94：文本分类及答疑

可从以下课程中任选5门选修课，强化能力

网课涵盖数据系列的课程：从基础的数据库知识，到商业智能解决方案，到数据挖掘，大数据， 数据分析与统计， 人工智能，深度学习，机器学习等系列！以下为天善网课部分优质课程推荐

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常见问题/Question & Answer

  • Q：SVIP 会员如何使用？

    A：SVIP 会员详细使用说明请查看： https://ask.hellobi.com/blog/team/5682

  • Q：如果我有关于SVIP会员的问题，该如何咨询？

    A：您可以直接拨打梁老师咨询电话158-2133-9409，联系梁老师QQ：744711023，或者发送邮件至 liangyong@hellobi.com。

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  • Q：每节课的时间多长？

    A：每节课的时间一般控制在10-15分钟左右，有些课程为了保证教学连续性，大约30分钟左右。这个时间长度更适合学生消化理解。

  • Q：学习过程中遇到问题怎么办？

    A：可以直接在课程中独享的答疑区进行提问，讲师会积极回答问题。此外，凡参加课程的学员都会进入课程内容VIP群，讲师和社区专家会分享知识和答疑问题。

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