CDA數(shù)據(jù)分析師就業(yè)班29期
Excel數(shù)據(jù)分析
CDA數(shù)據(jù)分析師就業(yè)班29期
Excel數(shù)據(jù)分析
062001數(shù)據(jù)分析概述、Excel基本認(rèn)識
062002導(dǎo)入數(shù)據(jù)、自定義數(shù)據(jù)格式
062003Excel基本操作
062004Excel數(shù)據(jù)處理1
062004Excel數(shù)據(jù)處理2
062006Excel基本公式
062101Excel常用函數(shù)1
062102Excel常用函數(shù)2
062103Excel數(shù)組1
062104Excel數(shù)組2
062105Excel查找引用函數(shù)
062106Excel圖表
062201課后作業(yè)講解、Excel可視化1
062202Excel可視化2
062203Excel可視化3
062204Excel數(shù)據(jù)透視表1
062205Excel數(shù)據(jù)透視表2
062301數(shù)據(jù)分析概率
062302Power Map
062303Power Query合并數(shù)據(jù)、導(dǎo)數(shù)1
062304PowerQuery合并數(shù)據(jù)、導(dǎo)數(shù)2
062305M函數(shù)
062401M函數(shù)2
062402Power Pivot
062403Power Pivot 搭建多維數(shù)據(jù)集
062404Power view
2 Mysql
6-27-1MySQL數(shù)據(jù)庫介紹
6-27-2數(shù)據(jù)類型
6-27-3
6-27-4
6-27-5
6-28-1
6-28-2
6-28-3
6-28-4
6-28-5
6-29-1MySQL案例部分
6-29-2電商數(shù)據(jù)處理案例
6-29-3電商數(shù)據(jù)處理案例2
6-29-4求出購買產(chǎn)品金額最多顧客
6-29-5求出購買產(chǎn)品金額最多顧客城市
6-30-1
6-30-2
6-30-3
7-1-1練習(xí)題
7-1-2練習(xí)題2
7-1-3餐飲業(yè)日銷售情況分析儀
7-1-4餐飲業(yè)日銷售情況分析儀2
7-1-5MySQL過程
統(tǒng)計
7-3-1數(shù)學(xué)概況
7-3-2數(shù)據(jù)類型
7-3-3向量
7-3-4空間變換
7-3-5矩陣的秩；線性變換后空間的維數(shù)
7-4-1微積分是關(guān)于兩個函數(shù)之間關(guān)系的學(xué)科
7-4-2極限
7-4-3導(dǎo)數(shù)和微分
7-4-4求導(dǎo)法則
7-4-5偏導(dǎo)數(shù)的幾何意義
7-4-6作業(yè)解答
7-5-1數(shù)據(jù)的概括性度量
7-5-2離散程度的度量
7-5-3統(tǒng)計量
7-5-4F分布
7-5-5估計量的求法
7-5-6假設(shè)檢驗(yàn)
7-6-1總體比例的檢驗(yàn)
7-6-2相關(guān)分析
7-6-3一元線性回歸模型
7-6-4多元線性回歸
7-6-5建立回歸模式最少要做多少步
電商案例分析
070801電商模式簡介
070802常用分析體系概述-流程分析
070803常用分析體系概述-用戶分析、商品分析
070804案例實(shí)操1
070805案例實(shí)操2
070806案例實(shí)操3
070807案例實(shí)操4
Python
7-9-1編程語言基礎(chǔ)概念
7-9-2python程序開發(fā)
7-9-3理解變量
7-9-4數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換
7-9-5邏輯運(yùn)算符
7-10-1數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
7-10-2控制流語句
7-10-3循環(huán)結(jié)構(gòu)
7-10-4字符串Strings
7-10-5自定義函數(shù)
7-11-1函數(shù)2
7-11-2高級特性
7-11-3python常見異常
7-11-4異常處理
7-11-5模塊
7-12-1對日期和時間處理模塊
7-12-2類&面向?qū)ο?/p>
7-12-3類和對象.py
7-12-4面向?qū)ο缶毩?xí).py
7-12-5demo.py
7-16-1Numpy
7-16-2Numpy2
7-16-3常用數(shù)組方法
7-16-4Pandas
7-16-5Pandas分配列
7-17-1pandas下
7-17-2pandas數(shù)據(jù)的索引與篩選
7-17-3pandas2
7-17-4pandas3
7-17-5pandas-數(shù)據(jù)合并
7-18-1可視化
7-18-2Visualizing Chipotle's Data
7-19-1Download files安裝包
7-19-2現(xiàn)實(shí)我們的第一個爬蟲URLLIB
7-19-3第三方庫爬蟲
7-19-4post有道翻譯
7-19-5抓取json數(shù)據(jù)包
7-20-1抓取json數(shù)據(jù)包2
7-20-2數(shù)據(jù)抓取與寫入文件
7-20-3selenium爬蟲
7-20-4seelnium爬蟲2
7-20-5selenium基礎(chǔ)
SPSS
7-23-1綜合績效案例講解
7-23-2SPSS軟件綜合特征
7-23-3數(shù)據(jù)庫向?qū)?/p>
7-23-4SPSS Statistics
7-23-5SPSS Statistics2
7-24-1SPSS Statistics3
7-24-2SPSS Statistics2 查看器
7-24-3zresid值方圖
7-24-4預(yù)測問題
7-24-5邏輯回歸
7-25-1圖表編輯
7-25-2方程中的變量
7-25-3一般線性模型
7-25-4主成分分析
7-25-5ERP模擬
7-26-1價值評分—–RFM分析
7-26-2組合與預(yù)測—–聯(lián)合分析
7-26-3客戶群進(jìn)行分組
7-26-4 指標(biāo) 量化方式
7-26-5分組化 價值細(xì)分
7-27-1缺失數(shù)據(jù)
7-27-2缺失值模式
7-27-3聯(lián)合分析
7-27-4數(shù)據(jù)分析全過程
7-27-5數(shù)據(jù)分析全過程2
R
7-30-1R起源
7-30-2 1-R-lntro
7-30-3ARRAYS AND MATRLCES
7-30-4ARRAYS AND MATRLCES2
7-31-1讀Excel文件
7-31-2R進(jìn)階
7-31-3R進(jìn)階2
7-31-4mapply多變量
8-1-1日期與時間的運(yùn)算
8-1-2字符的替換
8-1-3數(shù)據(jù)整理
8-1-4數(shù)據(jù)整理2
8-2-1數(shù)據(jù)整理3
8-2-2RMYSQL
8-2-3數(shù)據(jù)選舉
8-2-4數(shù)據(jù)分組計算
8-2-5數(shù)據(jù)框中的數(shù)據(jù)缺失處理
8-3-1分析性圖表的基本原則
8-3-2二維 多維分析
8-3-3重要的基礎(chǔ)繪圖參數(shù)
8-3-4對應(yīng)代碼
8-4-1基本統(tǒng)計量
8-4-2樣本均值的統(tǒng)計量
8-4-3置信區(qū)間和區(qū)間估計
8-4-4假設(shè)檢驗(yàn)
8-4-5單樣本T檢驗(yàn)
8-4-6雙樣本T檢驗(yàn)
8-4-7方差分析
8-4-8相關(guān)分析
8-4-9卡方檢驗(yàn)
R數(shù)據(jù)挖掘算法
8-7-1線性回歸
8-7-2模型評價-擬合優(yōu)度
8-7-3模型評價-擬合優(yōu)度2
8-7-4向前選擇
8-8-1強(qiáng)影響點(diǎn)分析
8-8-2邏輯回歸
8-8-3模型評估
8-8-4決策類模型評估
8-9-1累積提升度
8-9-2聚類分析怎么做
8-9-3如何衡量相似度
8-9-4R語言中的聚類分析
8-9-5R語言中的聚類分析2
8-10-1主成分分析-基本思想
8-10-2數(shù)學(xué)模型與幾何解釋
8-10-3數(shù)學(xué)模型與幾何解釋2
8-10-4主成分分析案例
8-10-5主成分分析案例2
8-20-1決策樹基本概念和CLS算法
8-20-2ID3算法
8-20-3.C4.5算法
8-20-4決策樹剪枝
8-20-5.CART算法
8-21-隨機(jī)事件和概率
8-21-2貝葉斯公式
8-21-3示例引述
8-21-4手算模型
8-21-5生成詞云
8-22-1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
8-22-2有監(jiān)督學(xué)習(xí)規(guī)則
8-22-3手算列提
8-22-4徑向基函數(shù)
8-23-1信用卡評分卡
8-23-2信用卡評分卡2
8-23-3生成信用評分模型
8-23-4做題答疑
8-23-5bagging
8-24-1支持向量機(jī)
8-24-2線性決策邊界
8-24-3誤差估計
8-24-4多分類SVM
8-25-1序
8-25-2混淆矩陣
8-25-3ROC曲線
8-25-4繪制曲線
8-25-5預(yù)測數(shù)據(jù)
8-25-6衍生變量
8-26-1Apriori算法對候選項(xiàng)集計數(shù)
8-26-2事物型數(shù)據(jù)例子
8-25-3產(chǎn)生頻繁項(xiàng)集
8-26-4項(xiàng)集的緊湊表示
8-26-5項(xiàng)集的緊湊表示2
文本挖掘 推薦系統(tǒng)
8-28-1文本分析
8-28-2文本分析1
8-28-3中文分詞
8-28-4詞向量
8-28-5文本分析1
8-29-1文本分析應(yīng)用場景
8-29-2詞云分析
8-29-3主題模型-文本分析
8-29-4主題模型-文本分析2
8-29-5Untitled5
8-30-1推薦系統(tǒng)的作用
8-30-2推薦系統(tǒng)框架
8-30-3Item相似度計算
8-30-4180830rec-1
8-31-1推薦系統(tǒng)的評估
8-31-2基于內(nèi)容的推薦Demo
8-31-3SVD自定義
8-31-4推薦系統(tǒng)的評估指標(biāo)
8-31-5Surprise實(shí)現(xiàn)模型的檢驗(yàn)與選擇
綜合案例
9-2-1通用建模流程
9-2-2理論補(bǔ)充
9-2-3邏輯回歸模型案例講解
9-2-4線性回歸模型案例講解
9-2-5回歸模型案例講解
9-3-1邏輯回歸模型案例講解
9-3-2邏輯回歸模型案例講解2
9-3-3線性回歸模型案例講解
9-3-4線性回歸模型案例講解2
9-4-1多分類問題如何轉(zhuǎn)化
9-4-2Orange-決策樹構(gòu)建
9-4-3構(gòu)建決策樹 準(zhǔn)確度
9-4-4決策樹可視化
9-4-5案例 參考
9-5-1基本概念
9-5-2ARMA模型
9-5-3Python時間序列建模
9-5-4Python時間序列建模2
9-6-1關(guān)聯(lián)規(guī)則；提升度
9-6-2基于相似度的推薦
9-6-3歐式距離
9-6-4余弦相似度
數(shù)據(jù)分析工作
9-8-1風(fēng)控數(shù)據(jù)分析師
9-8-2模型運(yùn)用場景
9-8-3WOE的過程
9-8-4變量擬合
9-9-1個人信用分析 代碼
9-9-2變量聚類
9-9-3復(fù)習(xí)缺失值怎么處理
9-9-4貸款與信用卡
9-10-1基礎(chǔ)概念知識
9-10-2修改表名
9-10-3多表查詢
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