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课程大纲：" p0 T0 Z3 H! I5 ?$ G2 S" F$ ^* f
01 EXCEL+ t% p$ Z3 k% X0 a J: M' h( _; I( e- V
02 MySQL% ?0 F1 U3 m# R S6 ~8 Z
03 统计基础0 W( P/ {& x# |/ }- [
04 SPSS" q/ z: [0 }6 K8 `' t- S
05 R语言
1 I3 n9 I6 L' \' Z! g6 b q06 中期交流
7 ^$ I- { ]# ]7 t# A" K/ e07 Python
/ w7 q7 K9 W3 G08 就业指导0 b. M# ~9 u1 Z/ A# K6 ^
09 相关行业的运用
* x: A3 }9 v1 |4 Z+ M5 r- m: J10 推荐系统
1 J, \! N& Y! O- B& y2 J# Y
; ?: J6 v% Z$ ]$ H% @' h$ k) H) X% H8 w3 X& n$ r( u
课程目录：
6 t9 v8 j3 n! J$ Y01 EXCEL
- Y ~. E0 \6 m) E) S* \! ^4 {* Q001-Excel基本介绍.mp4# Y" A# @# G6 A. d; t* I
002-自定义单元格、填充柄.mp4
B$ z. V" N1 ]) I; a003-单元格拆分.mp4) n/ g: j+ n1 Y w# r; L3 q$ Y
004-单元格匹配与替换.mp4
! g- Q# J: Q! e d005-公式求职+if语句.mp4
3 d% m9 ^$ l* v006-函数解析.mp4
* F; E1 V6 ?# V) Z3 S/ _& h/ f007-函数数组.mp4
3 _. e x1 _7 J4 S x008-数组计算.mp4
/ s* z$ \4 j" M; b& \009-查找引用函数.mp4& l z0 S8 M5 ?6 l$ H
010-查找引用函数应用.mp4
0 O$ H9 D0 K0 C$ h011-查找与引用函数.mp45 _4 P. Z" U( d) X' Y
012-基础绘图.mp4 D- X& a4 s( |- A; y/ G9 m
013-高级绘图.mp41 O+ S! [8 j9 p$ l! q$ c- A
014- 数据透视表.mp4' @. ~4 n8 z7 e% G
015-Excel PowerBi 案例（1）.mp4% W% d* ]+ O- w
016-Excel PowerBi 案例（2）.mp4# B6 K. t: K* i* F% M; {
017-Power View.mp41 B0 R/ L) v2 T! ^1 z$ k
018-Power Query（1）.mp4
" W6 a. M5 _8 l019-Power Query（2）.mp4
7 `2 c" A) y" N2 z& ^& y9 K. w; I6 n* |$ K020-Power View 介绍.mp4
% _% x0 Z8 x' S( v/ h' _& c0 s021-Power View 餐饮案例 & Power Poivt基础介绍.mp4
3 W; j. s. r9 e6 K022-Power Poivt搭载多维数据集.mp4
+ u8 T# O) [$ n2 z, U5 F* z8 j023-Power Poivt DAX表达式.mp4
1 u8 [2 X) n# @6 \5 q' E4 e- V* d% W
: w( X* `2 x; A4 c( z, _" X, z02 MySQL
- V# ~' D( s6 W& @% d7 r: \024-数据库介绍.mp4$ j6 h- Z1 Q# e6 I* s1 _' i
025-SQL语句基本介绍.mp44 {! L# |7 Q' o1 [! F! e1 q% |
026-默认的约束条件.mp47 [ z1 e* B) h
027-加入外部数据集使用.mp4
0 ?3 _7 K0 ~7 s028-数据表、库结构的更新.mp4! w( L+ O5 T+ l
029-基础查询和数据的更新.mp4
8 ?+ N3 F3 B2 _/ c& C/ A: i3 p030-在Work Bench中查询.mp43 P+ T0 ~7 Q4 k& _
031-单表查询.mp4+ h2 S3 t* D# C( V
032-case语句和索引.mp4
$ u$ @! y# Q# P% {033-多表查询.mp4; c- F" I* F6 T& f$ z- Q: T
034-MySQL数据表连接和数据录入.mp4; W0 s: S; w! H3 ~" F$ a
035-电商数据挖掘案例介绍.mp4
# t' e8 D9 A4 }036-电商数据挖掘数据介绍.mp4' g2 `" v% r+ Q: j- \% t2 J
037-电商数据挖掘数据SQL实现（1）.mp4
4 E S4 d6 X% H7 Q" t$ _. M038-电商数据挖掘数据SQL实现（2）.mp4
- Y' c v. J8 C2 Q039-MySQL经典案例讲解（1）.mp4% e1 ]- A9 t/ m2 y. d
040-MySQL经典案例讲解（2）.mp4
5 o5 w( i8 \; B* ~$ l2 i' z041-智能报表制作流程.mp4
; d; ?# T- [5 Y042-图表.mp4! O% g# \1 F: n8 i; s
043-电商案例讲解.mp4: i) I2 Q7 C' X9 f# Q: P# R& z. ?/ `5 s
044-餐饮数据分析理解.mp45 c) @4 g: k4 @. A
045-餐饮数据分析描述.mp41 P7 ]/ l$ Q' H, U( h4 w
046-餐饮数据分析操作.mp4
- F( f7 j0 _) \" r4 q2 h. I9 C; Z8 k8 a: f( e7 o2 |/ l
) H, Z. }; u0 A* s3 F
03 统计基础" H+ M' p6 e* ~
047-高等数学基础.mp4
- \1 w/ }, C: Z9 L' D1 r9 y2 l# M048-数据模型基础.mp4) `7 l+ [6 Y" Y+ J" h
049-矩阵.mp4
' E: s' M0 I# w' [6 A050-数据处理与函数.mp4. ^/ _" ]4 X2 ~6 i5 e
051-统计学基础.mp4* l* s- a/ I" |. s) ^
052-权限和微分.mp4
' T; U- O9 ~) u" o053-导数.mp4
& b* }1 D; `/ k$ Y8 K3 e- @054-洛必达法则.mp4
3 f$ R: M3 z% u/ X+ W2 {0 Y. [055-级数的收敛和发散.mp4
, s- n6 F& z2 _& J8 J8 ?056-数据的度量.mp4' W3 b- @) ^3 B( \" o
057-方差标准差.mp4: {; o, \# T' o! f6 |9 T: d7 ]
058-统计量和分布.mp4
/ L6 W( I7 ?( A' U$ V4 T4 J059-点估计、区间估计.mp4, _5 ~7 }: M5 G4 b# p/ c0 ^7 z
060-极大似然估计.mp4
% Y' ]2 Z4 C S7 |8 o5 c061-两个总计参数的估计.mp4# e- f, a. |% A0 q
062-双侧检验和单侧检验.mp4
0 P* V% u; b0 ~063-拟合优度检验.mp42 G, N8 H, D/ I0 t9 O, U# a5 i `+ u5 B/ S
065-多元线性回归.mp4+ X% S; Y/ P3 u S; f* J
066-线性回归R代码实现.mp4
- b) h8 s4 V! h) |. o$ j0 @0 F* w6 X, E% L$ D
$ n& o2 C% I6 w8 ^5 y& k: s3 H8 v
04 SPSS
% o- ]: M: X& C! F! m/ ]- u& V3 h067-SPSS课程简单介绍.mp4( h m) B/ R% ~" O3 K3 e
068-SPSS软件功能.mp4% G: ?( f) u5 q; u v
069-数据类别的介绍.mp4+ r, Z1 F L j4 a1 L* X: o
070-SPSS数据库连接和图表.mp4
4 R) L* N5 a* D1 A& G3 M071-正态分布.mp4) S- J4 \" n3 S( w
072-SPSS中假设检验介绍.mp4
) Z1 J/ h7 o! F, \; S0 a8 L073-统计相关系数.mp4+ \* @2 t. b; `2 V2 ]
074-相关性和回归平方和.mp49 `) p/ Z# x& T1 C
075-方差分析.mp4
2 C8 y7 }! P+ N" d076-线性回归模型介绍.mp43 W# A3 A7 w) M7 c7 d
078-分析菜单简介.mp4
& b/ c T. B# p5 [3 ?# y$ F; \, n079-交叉表.mp4
# g: q9 l# o7 }080-绩效方案.mp4
x! Q( R( d; x; \; |6 v+ P( V080-逻辑回归.mp4
3 V2 B$ h: p$ L" G9 F082-线性回归介绍.mp4, i& `1 p/ w& `* E/ [ A6 a
083-残差的介绍.mp4$ d* Y$ a) e8 ^: B1 b. {
084-线性回归的SPSS结果解释.mp4
R( ~6 N& _& f, K \085-用户画像的介绍.mp4
6 s7 H7 J: S x) e8 O- V E. r% s086-F检验.mp4
, H7 w. ^6 Y, S7 ]' S9 \, O R087-RFM模型.mp49 z1 A/ ~1 z) a' K" J4 F
088-SPSS联合分析.mp45 }# L& h4 W2 O9 B6 G( Q
089-联合分析结果介绍.mp4 X' p, D9 c' b+ c" d, r7 b, p
090-绩效综合案例讲解.mp4
6 k0 g/ _6 F; h0 t
. n! y0 N. [9 D0 `6 v. ^+ b0 i$ K- t E+ f+ l% q% u
05 R语言
2 I8 D d1 ?# G ~; l091-R语言的大致介绍.mp4* A/ ?, W8 _+ O; z% Q4 c
092-R语言的常用运算.mp40 f1 p# I! g0 _& V2 C: f6 P
093-列表、矩阵和数组.mp4; C* [' {+ Z3 _5 G. o- u& k
094-因子和DateFrame.mp4
) \ n9 n! {/ C$ N% e& z8 T3 Q095-数据读取函数.mp42 f1 Y5 P6 p, b' t
096-快速读取函数.mp4
7 t; s3 k6 u; [097-读取练习.mp4
& }7 |6 X8 Z6 v! }% [; p098-向量化运算.mp4
2 E: y: j/ p$ e) M" h099-创建随机数&日期.mp49 |: o6 I( y. b3 [% ]) r. k" u! y
100-字符处理.mp4
, ?9 }) O8 u5 q/ Z/ h9 z" @! ~9 W101-控制结构.mp4
1 w) k& H; ] e9 ~% I102-自编函数.mp4
7 k4 s& m- z8 I: u" }& |6 @103-循环函数.mp4 o, b; B+ {+ x0 R- n) _) C- ]
106-使用SQL汇总.mp41 H: Z( D$ T0 z& i( x. q- x
107-描述探索性数据分析.mp40 @- c+ W! a! F# P3 k
108-图形绘制.mp4, n8 w* F) Z k
109-绘图系统介绍.mp4
- Z; Y, v1 U4 d110-基本绘图函数.mp4& Q0 `3 }8 g' t# s4 s$ G5 c, ?
111-基本统计量&中心极限定理.mp4
' y% X5 \; ]1 |% u1 Y112-区间估计&假设检验.mp4/ y2 S2 L3 L7 h% u
113-T检验.mp46 y3 S) e' o. b$ H$ d# s
114-方差分析.mp4
4 S$ n! h4 @6 Y8 D. ^% O115-相关性检验.mp44 g. D: F, J0 Y8 @
116-线性回归背景介绍及数据理解.mp4
$ m8 c1 V, @) Y \; K1 G, z. \117-R软件中的相关性.mp4
/ G+ x. G2 V! c' L( K, H118-相关性系数矩阵.mp4. T( u" N- B) N( R3 c4 c; i
119-偏相关系数及相关系数.mp4
) f) S& M# D7 R( N$ m2 q+ A- P120-两样本T检验.mp4
' H% X: c, A; C5 `121-回归模型的实现及讲解.mp4
; d5 p9 @" u. |% a; r, ~/ ]122-残差的介绍.mp4
8 u V$ t/ l/ x% v4 Y; j% b" ?# J123-异常值处理.mp4
& ]$ J% H- \9 j: m$ n |0 P( h124-建模与预测.mp4
: t: G% w+ n# {4 U/ y$ Y125-建模评估.mp4
* r& q, P4 s" k126-图形解释.mp4
1 X9 p# Q( Z; u$ k Y$ h127-逐步回归的介绍.mp44 T- b5 U* B) `
128-多元线性回归代码展示及结果解释.mp4
" E% b/ t; d8 ~5 {" @129-Logists回归大致介绍.mp4$ A- N( H( {( w- N! x7 ~
130-变量处理.mp4' a8 D9 \* b0 k
131-筛选变量.mp4
5 N+ c2 J+ ]" q" j, C132-建模与评估.mp4# ~3 z% ~8 q# B
133-主成分分析和因子分析方法介绍.mp40 \( [7 n% t8 t
134-主成分和因子分析在R中的实现.mp4( C: h3 }. t% M' {# S4 s. d
135-主成分分析具体剖析.mp4
+ O+ v( ^/ |6 i136-关联规则的基本介绍.mp4
$ Z9 O0 u, b( [( A/ V8 {& d137-Apriori算法原理介绍.mp4# _4 U/ [: q @+ M/ F0 Y& I
138-关联规则数据处理.mp4
% n" ]" Q3 S7 `, A! ?$ ?6 ]139-关联规则可视化.mp4
1 ?$ U* ^" c, O" x. f140-关联规则的评估.mp4; x7 |- b4 ^# }, W9 U/ U5 ]9 {4 A1 Q+ [
141-数据挖掘简介.mp4
7 A4 _8 v) s$ ?7 @4 l) T8 N# L& k142-数据挖掘算法分类.mp4
) Z4 e+ y6 t1 j) ~9 J5 u0 v143-聚类分析基本概念及距离计算.mp4
0 l9 [* Q; p5 {! K144-聚类的几个算法.mp4; z' W; I* V' p$ a0 Z# O, j* f& _# c
145-R实施聚类分析.mp45 n/ a, U; ]1 w0 l# Y0 Z. a
146-聚类分析总结.mp4
. J; E& X* T' T148-决策树基本介绍.mp4
+ B( ]: C, W: k$ x) V149-ID3算法.mp4
$ g7 ?5 f2 D2 \/ X( j) N) S150-决策树R实施.mp4
\3 e6 B% D) R151-决策树总结.mp4
a, o6 y6 i# n+ V1 z. `$ ~) g& H- S152-Boosting.mp49 K" `$ ~# } ]' q2 s. Y$ Q9 L
154-ADABOOST.mp4. K7 B4 d- u- R, h! S3 c
155-随机森林实施.mp4
0 @. L+ ^; Z0 N( T156-SVM引言.mp41 z. A/ h8 |5 x' g# \
157-线性SVM.mp46 r4 Q6 i- N: }2 Y7 h$ Q8 U
158-非线性SVM.mp4
7 z2 g: i7 ^6 X3 E) W: X159-SVM的R建模.mp4
( g/ @( y" k \" D4 {- M9 |160-条件概率.mp4
- @' n, g, Z5 S) H# t161-贝叶斯公式.mp4* m: u/ s, O0 z \
162-贝叶斯分类.mp4
4 V4 O! Y* h( [, A3 A$ R6 y163-贝叶斯建模.mp4: C! V- h! Q: h
164-模型评估.mp4
: ^2 ?2 p, Q* t165-神经元模型.mp4$ x& x$ F4 b% Q4 m/ F# k- c1 G
166-人工神经网络模型.mp48 C+ L7 q. [; }7 G
167-单节感知器.mp4
( b" u1 T8 u7 i& T; G) ]3 x7 Z168-BP神经网络.mp47 U# R0 M" N2 m
169-数据挖掘方法和建模流程.mp4
4 P: h2 n- U! X) Z: g6 H! w/ ^! a' @- d170-电影票房预测.mp4
" k s+ \& O9 R; J171-CRM和信用评分卡.mp4: }* K( D4 s2 ~: q0 K
172-信用评分公式细节.mp4" a6 n9 D+ i' O
173-评分卡代码讲解.mp4
, X$ ~% G( N$ L( }* P6 t& j174-客户分群.mp4* y4 N) h& ?& [' \2 b+ x
175-层次聚类和K-means聚类.mp4
0 B: ^: j6 {, B8 [0 }176-聚类分析建模流程.mp4
3 m" _* W4 L, C177-聚类分析案例应用.mp4# p# t5 @7 u0 J" @' N
178-R代码实现客户分群.mp4
1 l% P& H. L' R' S B) f9 P179-线性回归建模流程.mp4
: a3 W; ~( G( b: g180-R语言进行数据预分析.mp4
1 J5 A# _4 k4 s) n/ b0 j4 e181-R语言进行变量筛选.mp4
2 W5 N9 r+ L6 N182-R语言进行模型评估.mp4$ J9 Z0 u" b( E
183-案例分析流程.mp4$ q* K+ `# K& t& N6 x K) y2 [
184-数值型变量的处理.flv2 h% y: U4 L. n' c
185-缺失值、异常值处理及变量筛选.mp4& U9 X! ]+ ~4 s
186-模型评估及可视化.mp4! k$ Y- d5 }' f: p4 j
188-Apriori和FpGrowth.mp4* Y3 W8 H( a1 h, {- S8 B3 N# x
189-R语言实现关联规则.mp4
1 n1 V1 L: L. \190-协同过滤算法.mp4: i* y! ] |: c5 J/ h8 }$ ^
191-R实现协同过滤算法.mp4 m e+ |" c% y8 }
192-时间序列简介_白噪声.mp4+ p" y' v' A8 G
193-平稳时间序列模型.mp40 ^3 D3 I) o- M ~$ q; r5 C9 J
194-平稳时间时序模型R实现_非平稳时序模型.mp4/ _8 R2 C0 r" w+ v$ Q7 T) M
195-模型预测_预测评估_建模流程.mp4$ p# A7 b- K& n; n: t
196-建模流程和补充.mp4
3 O0 d3 ~: Z1 e8 d& R! N& O5 `197-决策树基本介绍.mp4
: N z! b7 q' ^; ?9 o( ~198-决策树原理介绍.mp4' i9 g4 z$ M- P0 y4 b M2 L! |
199-R语言实现决策树.mp4
8 o+ t7 a) g8 r, M. s200-决策树进阶应用.mp4
4 L, O" q% u' q2 _% y# ]201-随机森林.mp4
/ E8 ~5 I' n; F2 @
+ l; ?- [3 i' w) n8 Z4 |+ m' R
) ?0 k V; U& {% Z/ b6 J0 \06 中期交流
( i5 }3 l# m7 C% e7 Y- h226-聚类分析.mp4* k. Q1 R% v& x0 K- {1 P& [
227-决策树.mp4
~2 c- H+ J1 E' E228-逻辑回归.mp4$ M$ @7 T5 R2 n) E6 E8 ?/ F F& c
229-信用分析-逻辑回归.mp4/ H" u, K" E; v4 L( A
230-逻辑回归.mp4& E1 V4 ]. a8 ` @/ F/ M
231-主成分分析和因子分析.mp4
; U$ I2 ?8 i9 G" b8 g3 l232-数据分析知识点概述.mp4
3 l# M' ?+ d! P) b0 N7 W
% Y+ y, U9 n8 J9 ~( O+ {5 B9 |; r, A9 p4 X2 G2 G$ H% m0 u3 O
07 Python7 U1 C: n, J( D/ h
202-Python引言.mp4
6 L& K% M6 \$ \/ y3 N& y$ U6 v203-Python基础语法.mp4
* `- h+ Y% L" h* Z" f204-字符串和列表.mp4$ C. c0 }0 \! j3 N: L% r! {
205-列表和元组.mp4
7 P" M' E/ u' A; a' v206-字典和分支结构.mp4
2 ^6 [. n4 s V8 I6 Q" a s$ W207-for循环.mp4
% B6 z. I, n5 K0 h( q( G1 W. X208-循环和分支结构练习.mp4
/ g' _" O" U& X& d2 ?4 H209-自建函数.mp4" \/ b% {+ W2 H# F4 ~
210-回顾练习.mp41 V3 b4 p X( g4 o1 i# r8 ?4 e9 z
211-递归函数.mp4
2 d0 @* S4 w) U( ^1 o/ }- A- G: Q9 Z212-错误和异常.mp4
& d i/ N( Z' t( o213-高级函数.mp4( L2 D: m. \$ _9 I e
214-函数生成_模块_读写.mp48 _( ]1 I2 h) D5 P1 R3 W
215-随机数_目录_时间.mp4/ B+ b/ V4 m& T9 h8 I( ]
216-棋盘_赌徒必输.mp4
7 Y/ R P7 N9 b8 D217-连接数据库.mp4- g% [! _$ t$ I& U' E
218-dnarry对象.mp4. V1 ]) h( B# X
219-dnarry对象的方法.mp42 F2 T% ?# b5 `7 ^
220-数组运算.mp45 P) V L( J$ ^( f: W: p3 C8 W
221-函数应用和映射.mp41 I3 n# s2 a. C% ]# `2 P$ r
222-函数.mp44 j7 B6 t8 P0 v F0 }3 Z0 j
223-排序和过滤.mp4% V2 _) e* ]% k7 \# F1 y( X
224-RFM计算.mp4
: e! i# D/ Y& M7 K( E6 n225-医疗数据处理.mp4
, `9 Y0 a5 w9 x2 L) _8 C226-爬虫简介.mp4& d0 f7 t {2 |& x+ a
227-网页解析.mp4
2 O) \* S5 T/ k0 m229-网页爬虫有道翻译.mp4
. t0 J6 u v+ z230-网页爬虫天气.mp4
# R: w4 m# F5 f* E9 Z231-Post获取有道翻译和BeautifulSoup解析网页.mp4
- n- P- O: d- r Q$ I232-BeautifulSoup解析网页并抓取数据.mp4
8 ~+ T, {' b& l/ t234-Selenium定位爬取去哪网.mp4
) Z( a) V) [5 K7 t235-Selenium爬取去哪网.mp4
; {4 H* }+ p8 h6 r, @' v6 d: ^236-Selenium动态爬取去哪网景点.mp47 J' k0 E1 l3 ~ B
237-统计语言模型.mp4
' n: q' e% u) @2 q3 _! p238-词向量.mp4
! ~& v) }! u/ `7 l o, o4 Y239-中文分词.mp4' C W/ K) B3 Y# S
240-R语言实现分词和词向量.mp4# { O3 y3 R$ l* z: R7 O
241-R语言实现词云图.mp4
! |% T6 Z) y% u242-文本分析引言和Logistic回归及KNN.mp45 y: T% B$ n& z: Z, R
243-贝叶斯和SVM.mp49 W. N: q1 g! O9 `( |. _
244-Python实现文本分类.mp4
' w( l1 |7 b8 b; K" ^( Y: w9 L# S245-文本聚类和主题模型.mp4
0 [# v% K2 o8 S$ b246-情感分析及CNN.mp4
3 a' I) n. _- i9 x& k' a& B7 N# O5 B8 w0 y' x: D9 D
$ s& T: s/ ~: D, J: w5 S: t' I
08 就业指导
% _: w. V; C# o# d! B# I01-就业指导-SQL集训.mp4 K1 S" y+ H: ^1 j: x/ V+ `
02-就业指导-简历制作.mp4! b7 T# X: i% i) @
03-就业指导.mp40 E; n2 U+ D y$ h8 C) _6 O
04-就业指导-面试技巧.mp4( t# f9 ?; Q6 {: j) f3 v' F0 d' [
7 p( f5 x1 S# D; t
; _* r) E: K; X09 相关行业的运用9 u% L, U8 X0 y* I) M! U
01-人工智能知识图谱.mp4& b2 `* }: |& {4 `9 x2 ?
01-数据分析在互联网金融中的应用.mp4# t: [& C5 T* r6 c0 @/ ?+ W
01-数据分析在政府基层统计工作中的应用.mp48 L1 r% t7 e* X& F2 C! E. K
02-人工智能知识图谱.mp45 n4 ]- I( q" U% v
02-数据分析在互联网金融中的应用.mp4
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发表于 2019-7-24 23:45:32
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