CDA數據分析師就業班29期
Excel數據分析
CDA數據分析師就業班29期
Excel數據分析
062001數據分析概述、Excel基本認識
062002導入數據、自定義數據格式
062003Excel基本操作
062004Excel數據處理1
062004Excel數據處理2
062006Excel基本公式
062101Excel常用函數1
062102Excel常用函數2
062103Excel數組1
062104Excel數組2
062105Excel查找引用函數
062106Excel圖表
062201課后作業講解、Excel可視化1
062202Excel可視化2
062203Excel可視化3
062204Excel數據透視表1
062205Excel數據透視表2
062301數據分析概率
062302Power Map
062303Power Query合并數據、導數1
062304PowerQuery合并數據、導數2
062305M函數
062401M函數2
062402Power Pivot
062403Power Pivot 搭建多維數據集
062404Power view
2 Mysql
6-27-1MySQL數據庫介紹
6-27-2數據類型
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電商數據處理案例
6-29-3電商數據處理案例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餐飲業日銷售情況分析儀
7-1-4餐飲業日銷售情況分析儀2
7-1-5MySQL過程
統計
7-3-1數學概況
7-3-2數據類型
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
7-4-1微積分是關于兩個函數之間關系的學科
7-4-2極限
7-4-3導數和微分
7-4-4求導法則
7-4-5偏導數的幾何意義
7-4-6作業解答
7-5-1數據的概括性度量
7-5-2離散程度的度量
7-5-3統計量
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
7-9-3理解變量
7-9-4數據類型轉換
7-9-5邏輯運算符
7-10-1數據結構
7-10-2控制流語句
7-10-3循環結構
7-10-4字符串Strings
7-10-5自定義函數
7-11-1函數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常用數組方法
7-16-4Pandas
7-16-5Pandas分配列
7-17-1pandas下
7-17-2pandas數據的索引與篩選
7-17-3pandas2
7-17-4pandas3
7-17-5pandas-數據合并
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數據包
7-20-1抓取json數據包2
7-20-2數據抓取與寫入文件
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缺失數據
7-27-2缺失值模式
7-27-3聯合分析
7-27-4數據分析全過程
7-27-5數據分析全過程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數據整理
8-1-4數據整理2
8-2-1數據整理3
8-2-2RMYSQL
8-2-3數據選舉
8-2-4數據分組計算
8-2-5數據框中的數據缺失處理
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
8-3-4對應代碼
8-4-1基本統計量
8-4-2樣本均值的統計量
8-4-3置信區間和區間估計
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數據挖掘算法
8-7-1線性回歸
8-7-2模型評價-擬合優度
8-7-3模型評價-擬合優度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數學模型與幾何解釋
8-10-3數學模型與幾何解釋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有監督學習規則
8-22-3手算列提
8-22-4徑向基函數
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預測數據
8-25-6衍生變量
8-26-1Apriori算法對候選項集計數
8-26-2事物型數據例子
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
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推薦系統的作用
8-30-2推薦系統框架
8-30-3Item相似度計算
8-30-4180830rec-1
8-31-1推薦系統的評估
8-31-2基于內容的推薦Demo
8-31-3SVD自定義
8-31-4推薦系統的評估指標
8-31-5Surprise實現模型的檢驗與選擇
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關聯規則；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
數據分析工作
9-8-1風控數據分析師
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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