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博学谷-所有人都能学的数据分析课-2999元(199.9)
21.博学谷-所有人都能学的数据分析课-2999元(199.9)
├─第10章 python入门及基础分析
│ ├─第1节概述与基本操作
│ │ ├┈1. 课程与开发环境简介【】.mp4
│ │ ├┈2. 帮助文档的获取&基础操作【】.mp4
│ │ ├┈3. 基础操作：整数、小数、复数&列表、字符串、字典【】.mp4
│ │ ├┈4. 自定义函数【】.mp4
│ │ ├┈5.Jupyte常用快捷键以及自动补全功能的实现r【】.mp4
│ │ └┈6. 本节小结【】.mp4
│ ├─第2节 Numpy
│ │ ├┈1. 从头创建一个数组【】.mp4
│ │ ├┈2. 案例实践——如何实现99乘法表和老虎机【】.mp4
│ │ ├┈3. 数组的操作【】.mp4
│ │ ├┈4. 数组的计算【】.mp4
│ │ ├┈5. 数组的广播【】.mp4
│ │ └┈6. 比较、掩码和布尔逻辑【】.mp4
│ ├─第3节 Pandas
│ │ ├┈1. 序列和数据库【】.mp4
│ │ ├┈10. 本节小结【】.mp4
f1 　│ │ ├┈2. 索引和切片【】.mp4
│ │ ├┈3. 通过索引运算和生成新的列【】.mp4
│ │ ├┈4. 文件的读取和写入【】.mp4
│ │ ├┈5. 缺失值处理【】.mp4
│ │ ├┈6. 数据连接【】.mp4
│ │ ├┈7. 分组和聚合【】.mp4
│ │ ├┈8. 数据透视表【】.mp4
│ │ └┈9. 字符串的处理【】.mp4
│ ├─第4节 Matplotlib与python作图
│ │ ├┈1. 基础作图——折线图和散点图【】.mp4
│ │ ├┈2. 基础作图——直方图和饼图【】.mp4
│ │ ├┈3. 子图和图例【】.mp4
│ │ ├┈4. 图标设置——标签，表格样式和cmap【】.mp4
│ │ ├┈5. 高级作图【】.mp4
│ │ └┈6. 本节小结【】.mp4
│ ├─第5节 Sklearn与机器学习基础
│ │ ├┈1. 线性回归【】.mp4
│ │ ├┈10. 支持向量机——核函数【】.mp4
│ │ ├┈11. 支持向量机是如何防止过拟合的【】.mp4
│ │ ├┈12. 如何使用Python实现PCA降维算法【】.mp4
│ │ ├┈13. 如何使用Python实现Kmeans聚类【】.mp4
│ │ ├┈14. 本节小结【】.mp4
│ │ ├┈2. 逻辑回归的原理、模型实现与正则化【】.mp4
│ │ ├┈3. 逻辑回归的评估以及最优迭代次数【】.mp4
│ │ ├┈4. 贝叶斯分类器的实现过程【】.mp4
│ │ ├┈5. 朴素贝叶斯算法案例——手写数字识别【】.mp4
│ │ ├┈6. 数据预处理【】.mp4
│ │ ├┈7. 决策树和随机森林——熵和决策树【】.mp4
taV　　│ │ ├┈8. 决策树和随机森林算法对比【】.mp4
│ │ └┈9. 随机森林的调参【】.mp4
│ └─课后练习
│ └─└┈课后练习【】.txt
├─第11章课程总结图谱
│ └┈课程总结【】.mp4
├─第1章数据分析师的职业概览
│ ├┈01.数据分析师的“钱景”如何【】_[3].mp4
│ ├┈02.什么人适合数据分析【】_[3].mp4
│ ├┈03.数据分析师的临界知识【】_[3].mp4
│ └┈04.数据分析师的主要职责【】_[3].mp4
├─第2章数据分析和数据挖掘的概念和理念
│ ├─第1节基础概念
│ │ ├┈01. 数据分析及数据挖掘定义【】.mp4
│ │ ├┈02. 数据分析与数据挖掘的层次【】.mp4
│ │ ├┈03. 数据分析及数据挖掘三要素【】.mp4
│ │ └┈04. 本节小结【】.mp4
│ ├─第2节探索性数据分析
│ │ ├┈01. 如何描述业务量数据【】.mp4
│ │ ├┈02. 可视化展示的原则【】.mp4
│ │ └┈03. 本节小结【】.mp4
│ ├─第3节预测和分类
│ │ ├┈01. 预测和分类的概念模型、流程【】.mp4
│ │ ├┈02. 分类和预测：线性回归【】.mp4
│ │ ├┈03. 逻辑回归【】.mp4
│ │ ├┈04. 决策树算法【】.mp4
│ │ ├┈05. 支持向量机【】.mp4
│ │ ├┈06. 朴素贝叶斯【】.mp4
│ │ └┈07. 本节小结【】.mp4
│ └─第4节分群和降维
│ └─├┈01. 聚类算法的基本概念【】.mp4
│ └─├┈02. 层次聚类【】.mp4
│ └─├┈03. K-means聚类H9【】.mp4
│ └─├┈04. 降维模型-PCA【】.mp4
│ └─└┈05. 本节小结【】.mp4
├─第3章统计学基础和SPSS软件应用
│ ├─第1节描述性统计描述
│ │ ├┈01. 统计分析的目的【】.mp4
│ │ ├┈02. 统计分析的关键概念【】.mp4
│ │ ├┈03. 四种测量尺度【】.mp4
│ │ ├┈04. 集中趋势-均值【】.mp4
│ │ ├┈05. 集中趋势-中位数和众数【】.mp4
│ │ ├┈06. 离散趋势-极差和方差【】.mp4
│ │ ├┈07. 案例操作-如何实现离中趋势和集中趋势【】.mp4
│ │ └┈08. 本节小结【】.mp4
│ ├─第2节假设检验_统计判断
│ │ ├┈01. 统计学本质【】.mp4
│ │ ├┈02. 统计学两大定理【】.mp4
│ │ ├┈03. 统计判断-抽样误差与标准误差【】.mp4
│ │ ├┈04. 统计推断-t分布【】.mp4
│ │ ├┈05. 统计推断-参数估计【】.mp4
│ │ ├┈06. 统计推断-假设检验【】.mp4
│ │ └┈07. 本节小结【】.mp4
│ ├─第3节抽样方法
│ │ ├┈01. 统计过程【】.mp4
│ │ ├┈02. 抽样的概念【】.mp4
│ │ ├┈03. 抽样方法与非抽样方法【】.mp4
│ │ ├┈04. 抽样调查与普查的特点【】.mp4
│ │ ├┈05. 非抽样调查【】.mp4
│ │ ├┈06. 非抽样调查的三种类型【】.mp4
│ │ ├┈07. 无回答误差的处理【】.mp4
│ │ ├┈08. 抽样过程【】.mp4
│ │ ├┈09. 抽样单元与抽样框【】.mp4
│1oO │ ├┈10. 抽样形式【】.mp4
│ │ ├┈11. 概率抽样-简单抽样和系统抽样【】.mp4
│ │ ├┈12. 概率抽样-pps抽样【】.mp4
│ │ ├┈13. 概率抽样-分层抽样【】.mp4
│ │ ├┈14. 非概率抽样-区域抽样、时间抽样和电话抽样【】.mp4
│ │ └┈15. 总结【】.mp4
│ └─第4节一般性模型
│ └─├─实操题
│ └─├┈1. t检验【】.mp4
│ └─├┈2. t检验-案例实践【】.mp4
│ └─├┈3. F检验【】.mp4
│ └─├┈4. F检验-案例实践【】.mp4
│ └─├┈5. 相关分析【】.mp4
│ └─├┈6. 相关分析-案例实践【】.mp4
│ └─├┈7. 线性回归【】.mp4
│ └─├┈8- 线性回归-案例实践【】.mp4
│ └─└┈9. 本节小结【】.mp4
├─第4章数据预处理基础
│ ├─第1节数据分析前的准备工作
│ │ ├┈1. 统计工作流程【】.mp4
│ │ ├┈2. 统计准备工作【】.mp4
│ │ ├┈3. 数据检查要点【】.mp4
│ │ ├┈4. 开放题的准备【】.mp4
│ │ └┈5. 本节小结【】.mp4
│ ├─第2节数据清洗
│ │ ├┈1. 数据清洗的概念和流程【】.mp4
│ │ ├┈2. 字段选择和数据质量报告【】.mp4
│ │ ├┈3. 数据清洗主要工作【】.mp4
│ │ ├┈4. 错误值和异常值处理方法【】.mp4
│ │ ├┈5. 缺失值处理方法【】.mp4
│ │ ├┈6. 异常值和缺少值的处理操作【】.mp4
│ │ └┈7. 本节小结【】.mp4
│ ├─第3节数据规范化
│ │ ├┈1. 数据转化【】.mp4
│ │ ├┈2. 数据离散化与数据扩充【】.mp4
│ │ ├┈3. 数据合并与拆分【】.mp4
│ │ └┈4. 本节小结【】.mp4
│ └┈课后题【】.txt
├─第5章 mysql教程
│ ├─第1节 sql简介
│ │ ├┈1. sql简介【】.mp4
│ │ ├┈2. 建立数据库【】.mp4
│ │ ├┈3. 建立数据表和约束条件【】.mp4
│ │ ├┈4. 插入和更改【】.mp4
│ │ └┈5. 本节小结【】.mp4
│ ├─第2节基本查询语句
│ │ ├┈1. 基本查询语句【】.mp4
│ │ └┈2. 本节小结【】.mp4
│ ├─第3节交叉查询和子查询
│ │ ├┈1. 聚合函数和交叉查询：group by【】.mp4
│ │ ├┈2. 子查询（in、not in）&模糊匹配 Like【】.mp4
│ │ └┈3. 本节小结【】.mp4
│ ├─第4节练表查询
│ │ ├┈1. 连表查询【】.mp4
│ │ └┈2. 小结【】.mp4
│ └─课后练习
│ └─├┈题目【】.txt
│ └─└┈作业素材【】.rar
├─第6章 Excel分析及可视化
│ ├─第1节 Excel简介
│ │ └┈1. Excel简介【】.mp4
│ ├─第2节 Excel函数技巧
│ │ ├┈1. 函数的简介【】.mp4
│ │ ├┈2. 查找函数-vlookup和hlookup【】.mp4
│ │ ├┈3. 查找函数-INDEX和MATCH【】.mp4
│ │ ├┈4. 统计函数【】.mp4
│ │ ├┈5. 逻辑函数（上）-if、anda和or【】.mp4
│ │ ├┈6. 逻辑函数（下）【】.mp4
│ │ ├┈7. 日期函数和文本函数【】.mp4
│ │ └┈8. 本节小结【】.mp4
│ ├─第3节 Excel快速处理技巧
│ │ ├┈1. 宏的技巧【】.mp4
│ │ ├┈2. 数据透视表和选择性黏贴【】.mp4
│ │ ├┈3. 格式调整技巧【】.mp4
│ │ ├┈4. 查找和定位&数据有效性技巧【】.mp4
│ │ ├┈5. 快捷键相关技巧【】.mp4
│ │ └┈6. 本节小结【】.mp4
│ ├─第4节 Excel可视化技巧
│ 92领域资源网 │ ├┈1. 如何制作一张图【】.mp4
│ │ ├┈2. 组合图的做法【】.mp4
│ │ ├┈3. 条形图的变体【】.mp4
│ │ ├┈4. 数据起跑地图的做法【】.mp4
│ │ └┈5. 本节小结【】.mp4
│ └─课后练习
│ └─├┈课后练习【】.docx
│ └─├┈哪吒【】.png
│ └─├┈作业素材 (1)【】.rar
│ └─└┈作业素材【】.rar
├─第7章进阶学习
│ ├─第1节多变量分析方法选择思路
│ │ ├┈1. 无监督分析和有监督分析【】.mp4
│ │ └┈2. 无监督分析的原则【】.mp4
│ ├─第2节因子分析
│ │ ├┈1. 因子分析使用场景【】.mp4
│ │ ├┈2. 因子的概念及分析过程【】.mp4
│ │ ├┈3. 因子数的推定【】.mp4
│ │ ├┈4. 因子轴的旋转【】.mp4
│ │ ├┈5. 因子解释及因子得分计算【】.mp4
│ │ ├┈6. 案例实践【】.mp4
│ │ └┈7. 如何用因子分析做评价【】.mp4
│ ├─第3节聚类分析
│ │ ├┈1. 聚类分析使用场景【】.mp4
│ │ ├┈2. 聚类分析算法【】.mp4
│ │ ├┈3. 费层次聚类 K-means【】.mp4
│ │ ├┈4. K-means案例实践【】.mp4
│ │ └┈5. 二阶聚类【】.mp4
│ ├─第4节对应分析
│ │ ├┈1. 对应分析使用目的及结果解读【】.mp4
│ │ └┈2. 对应分析案例实践【】.mp4
│ ├─第5节多维尺度分析
│ │IT培训教材 ├┈1. 概念和使用场景【】.mp4
│ │ ├┈2. 多维尺度分析举例【】.mp4
│ │ ├┈3. 案例1：根据学生评分进行分座位【】.mp4
│ │ ├┈4. 案例2：根据学生考试成绩进行分座位【】.mp4
│ │ ├┈5. 案例3：根据手机的相似度判断竞争力【】.mp4
│ │ └┈6. 多维尺度的不足及替代方法【】.mp4
│ ├─第6节时间序列分析
│ │ ├┈1. 时间序列使用场景【】.mp4
│ │ ├┈2. 两种类型的时间序列【】.mp4
│ │ ├┈3. 时间序列模型ARIMA【】.mp4
│ │ ├┈4. 时间序列中的处理办法【】.mp4
│ │ └┈5. 案例实践-某连锁超市销售额影响因素预测【】.mp4
│ ├─第7节 Logistic
│ │ V2 ├┈1. 使用场景和理论背景【】.mp4
│ │ └┈2. logistic案例实践-用户流失的影响因素及新用户预测【】.mp4
│ └─课后练习
│ └─├┈进阶统计学方法作业数据【】.xlsx
│ └─└┈题目【】.txt
├─第8章经典数据挖掘算法
│ ├─第1节数据挖掘基础及数据分层抽样
│ │ ├┈1. 生活中熟悉的数据挖掘案例【】.mp4
│ │ ├┈2. 数据准备及数据分割方式【】.mp4
│ │ ├┈3. 数据分析与数据挖掘的联系与区别【】.mp4
│ │ ├┈4. Modeler软件介绍【】.mp4
│ │ └┈5. 如何在Modeler实现数据分层抽样【】.mp4
│ ├─第2节朴素贝叶斯
│ │ ├┈1.朴素贝叶斯原理【】.mp4
│ │ ├┈2. 朴素贝叶斯算法过程【】.mp4
│ │ ├┈3. 朴素贝叶斯算法举例【】.mp4
│ │ ├┈4. 朴素贝叶斯算法优点及不足【】.mp4
│ │ └┈5. 案例实践-使用贝叶斯网络建模【】.mp4
│ ├─第3节决策树
│ │ ├┈1. 决策树使用场景【】.mp4
│ │ ├┈2. 决策树算法（1）——ID3【】.mp4
│ │ ├┈3. 决策树算法（2）——C4.5【】.mp4
│ │ ├┈4. 决策树算法（3）——回归树CART【】.mp4
│ │ ├┈5. 决策树算法（4）——CHAID【】.mp4
│ │ ├┈6. 防止过度拟合的问题【】.mp4
│ │ └┈7. 使用Modeler如何做决策树【】.mp4
│ ├─第4节神经网络
│ │ ├┈1. 神经网络的组成【】.mp4
│ │ ├┈2. 计算误差函数，修正出事权重【】.mp4
│ │ ├┈3. 神经x12网络与其他分析的关系【】.mp4
│ │ └┈4. 案例实践【】.mp4
│ ├─第5节支持向量机
│ │ ├┈1. 支持向量机原理介绍【】.mp4
│ │ ├┈2. 线性可分与线性不可分【】.mp4
│ │ └┈3. 案例实践【】.mp4
│ ├─第6节集成算法和模型评估
│ │ ├┈1. 集成算法的目的与方式【】.mp4
│ │ ├┈2. Bagging与Bosting的计算原理【】.mp4
│ │ ├┈3. 根据混淆矩阵进行模型评估【】.mp4
│ │ ├┈4. 在Modeler中画出GAIN曲线图和Lift曲线图【】.mp4
│ │ └┈5. 学习资料拓展【】.mp4
│ └─课后练习
│ └─├┈课后练习【】.txt
│ └─└┈作业素材【】.rar
├─第9章 R语言入门及基础分析
│ ├─第1节 R语言基础操作
│ │ ├┈1. 初识R语言【】.mp4
│ │ ├┈10. 离散随机变量分布和连续随机变量分布【】.mp4
│ │ ├┈2. R语言的基本操作【】.mp4
│ │ ├┈3. R语言的数据结构介绍【】.mp4
│ │ ├┈4. 向量和矩阵的基本操作【】.mp4
│ │ ├┈5. 数据框的操作【】.mp4
│ │ ├┈6. 循环控制流——for&while【】.mp4
│ │ ├┈7. 条件选择控制流——if【】.mp4
│ │ ├┈8. 自定义函数【】.mp4
│ │ └┈9. R语言关于概率分布的函数以及应用介绍【】.mp4
│ ├─第2节 R语言描述性数据分析
│ │ ├┈1. 探索性数据分析——集中趋势和离中趋势【】.mp4
│ │ ├┈2. 探索性数据分析——相关系数及函数介绍【】.mp4
│ │ └┈3. 探索性数据分析——假设检验【】.mp4
│ ├─第3节 R语言回归算法
│ │ ├┈1. 回归基本算法及相关哈数介绍(上)【】.mp4
│ │ ├┈2. 回归基本算法及相关哈数介绍(下)【】.mp4
│ │ ├┈3. 模型选择【】.mp4
│ │ └┈4. 回归诊断【】.mp4
│ ├─第4节 R语言分类算法
│ │ ├┈1. 逻辑回归（上）【】.mp4
│ │ ├┈2. 逻辑回归（下）【】.mp4
│ │ ├┈3. 决策树算法【】.mp4
│ │ ├┈4. 决策树的剪枝【】.mp4
│ │ └┈5. 随机森林【】.mp4
│ ├─第5节 R语言聚类和降维
│ │ ├┈1. 使用R如何实现层次聚类【】.mp4
│ │ ├┈2. 使用R如何实现Kmeans聚类法【】.mp4
│ │ ├┈3. 如何判断聚类的好坏【】.mp4
│ │ └┈4. 使用R如何实现PCA降维【】.mp4
│ └─课后练习
│ └─├┈黄牛明细数据【】.rar
│ └─└┈课后练习【】.txt
└─资料
└─├┈课程练习材料【】.RAR
└─├┈所有人都能学的数据分析课–总结图谱【】.RAR
└─└┈所有人都能学的数据分析师-授课讲义（pdf）【】.RAR

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