零基础学数据科学与机器学习：Excel可视化实操教程，全程无需编写代码
本课程搭配通俗易懂的分步实操教学与实用Excel分析模型，零基础也能轻松吃透数据科学、机器学习核心知识，全程不用写一行代码！
课程核心学习内容
- 无需编写复杂代码，掌握机器学习与数据科学全套基础实操能力
- 上手操作交互友好的Excel分析模型，直观理解各类机器学习算法底层运行逻辑
- 熟练运用独热编码、特征缩放、数据离散化等特征工程手段优化数据集
- 运用K近邻、朴素贝叶斯、决策树等分类算法完成类别预测任务
- 搭建线性、非线性回归模型，实现精准数值预测分析
- 掌握聚类、关联规则挖掘、异常检测、数据降维等无监督学习核心技术
- 学会模型筛选、参数调优，优化模型效果，降低偏差、抑制模型漂移
- 大量真实行业实战案例拆解，还原机器学习落地应用完整流程
课程参与要求
- 纯零基础友好课程，无需提前掌握专业知识，无数学、统计学基础也能学习
- 课程演示使用Microsoft Excel（Office 365版本），学员实操环节可自愿参与，无强制要求
课程详细介绍
本课程专为零基础人群打造，是一套直观易懂、门槛极低的机器学习与数据科学入门教程。
课程采用分步引导式实操演示，从底层基础知识点循序渐进教学。全程不用死记复杂数学公式，也不用学习全新编程语言，我们会逐层拆解各类机器学习算法原理，帮你清晰理解算法的运行逻辑与适用场景。
课程搭配简易可视化案例，依托操作门槛极低的Excel交互模型，带你系统学习线性回归、逻辑回归、决策树、KNN、朴素贝叶斯、层次聚类、情感分析等主流技术，全程零代码操作。
本课程整合Maven Analytics四门爆款精品课程，整合为一站式机器学习大师班，整体分为四大核心学习板块：
- 第一部分：单变量与多变量数据分析
- 第二部分：分类建模实战
- 第三部分：回归分析与数值预测
- 第四部分：无监督学习技术
第一部分：单变量与多变量分析
本章节将完整讲解机器学习标准工作流程，以及原始数据清洗、预处理的通用实操方法。先通过频率统计表、直方图、核密度图、描述统计指标完成单变量数据分析，再深入学习热力图、小提琴图、箱线图、散点图、相关性分析等多维度可视化分析工具。
章节细分内容
- 第1节：机器学习基础入门，完整梳理机器学习全流程、核心定义与整体框架
- 第2节：基础数据质量校验，变量类型区分、空值处理、数值范围统计、数据截断修正等实操
- 第3节：单变量深度分析，直方图、频率表、均值、中位数、众数、方差、偏度等指标应用
- 第4节：多变量关联分析，小提琴图、箱线图、核密度分布图、热力图、相关性计算实操
课程全程搭配真实商业场景巩固理论知识，还原真实数据科学与商业分析工作场景。你将使用指标模板清理线下杂货店商品库存数据，借助直方图、核密度图表探索奥运运动员人群特征，通过热力图可视化交通事故分布频次等。
第二部分：分类建模实战
本章节聚焦监督学习领域，完整梳理分类模型标准工作流程，讲解自变量与因变量区分、特征工程、数据集拆分、过拟合与欠拟合等核心问题。系统讲解K近邻(KNN)、朴素贝叶斯、决策树、随机森林、逻辑回归、情感分析等主流分类模型，同步分享模型评分、筛选、参数优化实用技巧。
章节细分内容
- 第1节：分类算法基础，监督学习与分类流程、特征工程、数据集拆分、过拟合与欠拟合处理
- 第2节：主流分类模型实操，K近邻、朴素贝叶斯、决策树、随机森林、逻辑回归、文本情感分析
- 第3节：模型选择与调优，超参数调试、不平衡样本处理、混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、模型漂移规避
实战环节你将搭建简易Spotify音乐推荐系统，分析线下零售门店客户消费行为，预测线上旅游平台用户订阅转化，从书籍评论文本中提取用户情感倾向等。
第三部分：回归分析与数值预测
本章节讲解回归分析核心基础理论，包含线性关联关系、最小二乘误差计算，实操单变量、多元、非线性回归模型。学习R平方、平均误差、F显著性检验、P值等模型诊断指标，掌握时间序列预测方法，识别数据季节性波动、预测非线性变化趋势，通过干预分析评估商业决策带来的实际影响。
章节细分内容
- 第1节：回归算法入门，监督学习体系、回归与分类差异、预测分析与归因分析区分
- 第2节：回归建模基础，线性关系原理、最小二乘误差、单/多元回归、数据非线性变换
- 第3节：模型效果诊断，R平方、平均误差、零假设、F显著性、T检验与P值、同方差、多重共线性识别
- 第4节：时间序列预测，季节性识别、自相关分析、线性趋势、非线性预测模型、商业干预分析
通过实战掌握回归分析实操，完成房产估值测算、季节性销量预测、新品上市销售额预估，还能量化全新网站改版带来的商业收益变化。
第四部分：无监督学习技术
本章节区分监督学习与无监督学习核心差异，系统讲解聚类分析、关联规则挖掘、异常检测、数据降维四大主流无监督学习技术。用通俗语言拆解各类算法运行逻辑，建立直观认知，涵盖K-means、Apriori、异常识别、主成分分析(PCA)等工具。
章节细分内容
- 第1节：无监督机器学习入门，无监督学习流程、主流技术分类、配套特征工程方法
- 第2节：用户聚类与人群细分，聚类基础原理、K-means算法、肘部法则、层次聚类、树状图解读
- 第3节：关联规则挖掘，Apriori算法、购物篮分析、最小支持度阈值、马尔可夫链应用
- 第4节：数据异常检测，异常识别基础、横截面数据异常、近邻异常判定、时序异常、残差分布分析
- 第5节：数据降维技术，降维核心逻辑、主成分分析PCA、特征值分布图、高阶降维工具
实战中将学习使用K-means算法划分客户群体，借助Apriori算法完成购物篮分析、搭建商品推荐系统，利用异常检测工具在横截面、时序数据中快速定位异常数据。
课程配套学习资源
报名即可终身解锁全部课程内容，配套完整学习资料包含：
- 9小时以上高清点播教学视频
- 350页完整版机器学习基础电子教材
- 全套可下载Excel实战项目源文件
如果你是在职数据分析师，或是有志从事数据相关行业，想要系统搭建机器学习、数据科学职业基础，本课程完全适配你的学习需求。
祝你学习顺利！
-Josh & Chris
完整商业智能课程合集
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学员真实好评
“我学习过多门优质线上课程，编程语言、Excel、VBA、网页开发均有涉猎，Maven Analytics的课程是我接触过最优质的教程！” — Russ C.
“这是我购买的第四门Maven Analytics课程，依旧给出五星好评，真心希望能更早接触到这套课程！” — 塔蒂亚娜·M.
“Maven Analytics的课程完全可以成为Udemy平台课程的行业新标准！” — 约纳·M.
课程适合人群
- 零基础，希望通过简单易懂的实操演示入门机器学习核心知识的学员
- 数据分析师、商业分析从业者，计划转型数据科学家，深度吃透机器学习底层原理
- R、Python代码使用者，想要理解代码背后算法、模型的底层运行逻辑
- Excel深度使用者，希望掌握预测分析工具，拓展数据分析能力边界