CDA數(shù)據分析師就業(yè)班29期
Excel數(shù)據分析
CDA數(shù)據分析師就業(yè)班29期
Excel數(shù)據分析
062001數(shù)據分析概述、Excel基本認識
062002導入數(shù)據、自定義數(shù)據格式
062003Excel基本操作
062004Excel數(shù)據處理1
062004Excel數(shù)據處理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)據透視表1
062205Excel數(shù)據透視表2
062301數(shù)據分析概率
062302Power Map
062303Power Query合并數(shù)據、導數(shù)1
062304PowerQuery合并數(shù)據、導數(shù)2
062305M函數(shù)
062401M函數(shù)2
062402Power Pivot
062403Power Pivot 搭建多維數(shù)據集
062404Power view
2 Mysql
6-27-1MySQL數(shù)據庫介紹
6-27-2數(shù)據類型
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)據處理案例
6-29-3電商數(shù)據處理案例2
6-29-4求出購買產品金額最多顧客
6-29-5求出購買產品金額最多顧客城市
6-30-1
6-30-2
6-30-3
7-1-1練習題
7-1-2練習題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)學概況
7-3-2數(shù)據類型
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微積分是關于兩個函數(shù)之間關系的學科
7-4-2極限
7-4-3導數(shù)和微分
7-4-4求導法則
7-4-5偏導數(shù)的幾何意義
7-4-6作業(yè)解答
7-5-1數(shù)據的概括性度量
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假設檢驗
7-6-1總體比例的檢驗
7-6-2相關分析
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案例實操1
070805案例實操2
070806案例實操3
070807案例實操4
Python
7-9-1編程語言基礎概念
7-9-2python程序開發(fā)
7-9-3理解變量
7-9-4數(shù)據類型轉換
7-9-5邏輯運算符
7-10-1數(shù)據結構
7-10-2控制流語句
7-10-3循環(huán)結構
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&面向對象
7-12-3類和對象.py
7-12-4面向對象練習.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)據的索引與篩選
7-17-3pandas2
7-17-4pandas3
7-17-5pandas-數(shù)據合并
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)據包
7-20-1抓取json數(shù)據包2
7-20-2數(shù)據抓取與寫入文件
7-20-3selenium爬蟲
7-20-4seelnium爬蟲2
7-20-5selenium基礎
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)據庫向導
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組合與預測—–聯(lián)合分析
7-26-3客戶群進行分組
7-26-4 指標 量化方式
7-26-5分組化 價值細分
7-27-1缺失數(shù)據
7-27-2缺失值模式
7-27-3聯(lián)合分析
7-27-4數(shù)據分析全過程
7-27-5數(shù)據分析全過程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進階
7-31-3R進階2
7-31-4mapply多變量
8-1-1日期與時間的運算
8-1-2字符的替換
8-1-3數(shù)據整理
8-1-4數(shù)據整理2
8-2-1數(shù)據整理3
8-2-2RMYSQL
8-2-3數(shù)據選舉
8-2-4數(shù)據分組計算
8-2-5數(shù)據框中的數(shù)據缺失處理
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重要的基礎繪圖參數(shù)
8-3-4對應代碼
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假設檢驗
8-4-5單樣本T檢驗
8-4-6雙樣本T檢驗
8-4-7方差分析
8-4-8相關分析
8-4-9卡方檢驗
R數(shù)據挖掘算法
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強影響點分析
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)學模型與幾何解釋
8-10-3數(shù)學模型與幾何解釋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神經網絡
8-22-2有監(jiān)督學習規(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
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預測數(shù)據
8-25-6衍生變量
8-26-1Apriori算法對候選項集計數(shù)
8-26-2事物型數(shù)據例子
8-25-3產生頻繁項集
8-26-4項集的緊湊表示
8-26-5項集的緊湊表示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基于內容的推薦Demo
8-31-3SVD自定義
8-31-4推薦系統(tǒng)的評估指標
8-31-5Surprise實現(xiàn)模型的檢驗與選擇
綜合案例
9-2-1通用建模流程
9-2-2理論補充
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多分類問題如何轉化
9-4-2Orange-決策樹構建
9-4-3構建決策樹 準確度
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)據分析工作
9-8-1風控數(shù)據分析師
9-8-2模型運用場景
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復習缺失值怎么處理
9-9-4貸款與信用卡
9-10-1基礎概念知識
9-10-2修改表名
9-10-3多表查詢
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