CDA讲师团 数据分析就业班视频_29期 视频教程 附课件 面试题 案例

冰点也疯狂

课程大纲：
01 EXCEL
" z2 p6 `6 G8 P4 W02 MySQL
( E# v2 O; S- e9 E2 J5 F03 统计基础
5 }- M1 H" U& B( H" `04 SPSS
05 R语言
06 中期交流
1 j! E8 a! R: `; W4 G07 Python
08 就业指导
# S: x% p9 L: V6 Q5 o. ]09 相关行业的运用
10 推荐系统
# Y, \3 `. `, k% U& ^( w

课程目录：
01 EXCEL
001-Excel基本介绍.mp4
3 n: R7 R- ~+ ~! d+ h: o0 A" _* f' H002-自定义单元格、填充柄.mp4
3 p" v4 j$ W  d! |0 \; d* i003-单元格拆分.mp4
% ]- f2 q5 {5 |8 a; v004-单元格匹配与替换.mp4
# _& f# V! i. r3 ^. Y005-公式求职+if语句.mp4
006-函数解析.mp4
) J* e. O( s' I$ R  ]" O- {/ `007-函数数组.mp4
6 j( M( [5 ]4 K008-数组计算.mp4
1 ^& r, n' e$ D/ h009-查找引用函数.mp4
8 G" [, o$ h! ]( A1 b! E* m010-查找引用函数应用.mp4
011-查找与引用函数.mp4
012-基础绘图.mp4
013-高级绘图.mp4
014- 数据透视表.mp4
1 D9 K0 U1 b) q9 A  O015-Excel PowerBi 案例（1）.mp4
016-Excel PowerBi 案例（2）.mp4
0 @# k! x/ a! o6 u017-Power View.mp4
018-Power Query（1）.mp4
0 c  z4 [% ^/ ~) }# }  W; D9 x019-Power Query（2）.mp4
020-Power View 介绍.mp4
$ \" [7 h2 w" o) [8 P021-Power View 餐饮案例 & Power Poivt基础介绍.mp4
022-Power Poivt搭载多维数据集.mp4
023-Power Poivt DAX表达式.mp4
/ H7 Z6 V+ m0 w" `  _
0 H( v+ k1 A* X6 B% B0 }4 G5 z
02 MySQL
024-数据库介绍.mp4
$ k& T7 k' N2 x1 \. B0 n3 W025-SQL语句基本介绍.mp4
026-默认的约束条件.mp4
027-加入外部数据集使用.mp4
028-数据表、库结构的更新.mp4
029-基础查询和数据的更新.mp4
030-在Work Bench中查询.mp4
031-单表查询.mp4
032-case语句和索引.mp4
033-多表查询.mp4
& l7 y! n, e: S5 R+ p# |034-MySQL数据表连接和数据录入.mp4
035-电商数据挖掘案例介绍.mp4
036-电商数据挖掘数据介绍.mp4
/ O4 Q8 \- l) i8 b" {1 l037-电商数据挖掘数据SQL实现（1）.mp4
+ r' Q( _& B. F4 I5 Q7 h4 i# h# w038-电商数据挖掘数据SQL实现（2）.mp4
039-MySQL经典案例讲解（1）.mp4
040-MySQL经典案例讲解（2）.mp4
2 A% A# L1 e0 ?041-智能报表制作流程.mp4
042-图表.mp4
043-电商案例讲解.mp4
5 I5 Y2 ^( L: Z0 G+ @) N044-餐饮数据分析理解.mp4
045-餐饮数据分析描述.mp4
$ h* U) z. e. B1 F4 x' H046-餐饮数据分析操作.mp4
3 ?9 S8 X/ K7 o* u: m- m
1 W& y- D% w( d. N
03 统计基础
* A9 _, w8 ~" r, b0 Z& D+ X- I9 h047-高等数学基础.mp4
048-数据模型基础.mp4
049-矩阵.mp4
050-数据处理与函数.mp4
/ S' d$ N5 O4 x5 V2 M! U051-统计学基础.mp4
$ C% f* y& p& Q2 a0 r052-权限和微分.mp4
053-导数.mp4
054-洛必达法则.mp4
055-级数的收敛和发散.mp4
3 d7 I9 f. _, d" e7 A4 p056-数据的度量.mp4
% I9 @+ i1 I% {$ r8 s4 U057-方差标准差.mp4
058-统计量和分布.mp4
059-点估计、区间估计.mp4
060-极大似然估计.mp4
061-两个总计参数的估计.mp4
% d# S( e8 Y, N7 S, V" n* r/ I' n# W062-双侧检验和单侧检验.mp4
063-拟合优度检验.mp4
065-多元线性回归.mp4
066-线性回归R代码实现.mp4


04 SPSS
0 O5 f, B4 u$ ?( N067-SPSS课程简单介绍.mp4
068-SPSS软件功能.mp4
069-数据类别的介绍.mp4
  [4 g  w0 O, U4 p+ |/ u070-SPSS数据库连接和图表.mp4
071-正态分布.mp4
072-SPSS中假设检验介绍.mp4
073-统计相关系数.mp4
: D2 B/ p6 C- ]/ D$ _074-相关性和回归平方和.mp4
, @7 B+ L, C2 `. \075-方差分析.mp4
076-线性回归模型介绍.mp4
  ]: P4 s  s# K+ g% l# s4 G078-分析菜单简介.mp4
079-交叉表.mp4
* w2 F, z% s2 x080-绩效方案.mp4
0 j0 m% Z/ Z7 r1 r. G# T080-逻辑回归.mp4
0 J1 p* x) L: K* N5 @! b4 N6 Z: i! b082-线性回归介绍.mp4
083-残差的介绍.mp4
# ^# z% V: l& f7 w% f/ l: E084-线性回归的SPSS结果解释.mp4
085-用户画像的介绍.mp4
; `& p1 P: z1 a  h( B  V086-F检验.mp4
087-RFM模型.mp4
8 E1 Z; K( \2 p: \1 T088-SPSS联合分析.mp4
6 ^0 e# k% r0 h" O089-联合分析结果介绍.mp4
090-绩效综合案例讲解.mp4
1 T8 k+ t; Y+ i/ a
' B5 B( |6 Q) E" c, j
$ E4 E& V, R. s$ m. V7 _05 R语言
091-R语言的大致介绍.mp4
092-R语言的常用运算.mp4
) S  A" ]0 `9 l$ A/ K2 t093-列表、矩阵和数组.mp4
+ H' `# B3 w% G9 N$ \/ p094-因子和DateFrame.mp4
095-数据读取函数.mp4
096-快速读取函数.mp4
: M+ v; U/ I; [) w097-读取练习.mp4
098-向量化运算.mp4
6 b6 i) A7 [% O) v/ a+ Z) h/ L5 N# V2 f099-创建随机数&日期.mp4
100-字符处理.mp4
% c- T9 }5 U* O( Z7 e: s2 u6 e101-控制结构.mp4
! w/ C( t. o: y# U102-自编函数.mp4
7 x# U+ l* t  |% B: N/ }* @103-循环函数.mp4
106-使用SQL汇总.mp4
$ k4 n+ j( j1 X; e3 }" `8 k0 a' O107-描述探索性数据分析.mp4
108-图形绘制.mp4
109-绘图系统介绍.mp4
110-基本绘图函数.mp4
111-基本统计量&中心极限定理.mp4
; m9 i8 S3 B* \) p. _- n/ L. M112-区间估计&假设检验.mp4
113-T检验.mp4
" g# q  N, S6 C! Y114-方差分析.mp4
115-相关性检验.mp4
116-线性回归背景介绍及数据理解.mp4
117-R软件中的相关性.mp4
; ?. A2 N: M6 {6 |118-相关性系数矩阵.mp4
6 u8 I. Y$ M! @* o5 n119-偏相关系数及相关系数.mp4
120-两样本T检验.mp4
121-回归模型的实现及讲解.mp4
122-残差的介绍.mp4
6 H) K) q& G8 A, F, S+ J123-异常值处理.mp4
! u: B0 _4 j+ w. R% A" }124-建模与预测.mp4
125-建模评估.mp4
126-图形解释.mp4
- V. |( Z0 g* a' X' @# j127-逐步回归的介绍.mp4
$ M4 \, ~& I5 @0 Z1 b& c4 D- H, ~  P128-多元线性回归代码展示及结果解释.mp4
129-Logists回归大致介绍.mp4
4 u* J9 n3 O: v: p& G130-变量处理.mp4
  e; H- f- e5 {( Z' x, \131-筛选变量.mp4
: g+ p6 t$ u6 @132-建模与评估.mp4
133-主成分分析和因子分析方法介绍.mp4
4 f6 d+ ~$ _/ ?  v; E3 A; ]1 r- T134-主成分和因子分析在R中的实现.mp4
5 E7 s+ b% n3 B/ o# G4 U135-主成分分析具体剖析.mp4
+ `* F/ ^6 x/ v+ J. ]3 G5 t3 g136-关联规则的基本介绍.mp4
137-Apriori算法原理介绍.mp4
138-关联规则数据处理.mp4
139-关联规则可视化.mp4
140-关联规则的评估.mp4
9 ^( X1 d+ \5 b2 J+ z141-数据挖掘简介.mp4
142-数据挖掘算法分类.mp4
143-聚类分析基本概念及距离计算.mp4
& f$ N1 f% h& V) N3 j144-聚类的几个算法.mp4
$ J; a* n9 y" G4 _8 X* i145-R实施聚类分析.mp4
146-聚类分析总结.mp4
148-决策树基本介绍.mp4
149-ID3算法.mp4
; F. R! Y4 C, @% `- y$ I( C150-决策树R实施.mp4
151-决策树总结.mp4
152-Boosting.mp4
154-ADABOOST.mp4
$ U0 ]. i0 n" Z0 \155-随机森林实施.mp4
156-SVM引言.mp4
5 E1 E  U; o- D0 ^8 j1 |$ A157-线性SVM.mp4
158-非线性SVM.mp4
159-SVM的R建模.mp4
160-条件概率.mp4
0 u- G! R' t  f161-贝叶斯公式.mp4
162-贝叶斯分类.mp4
+ ^6 ]! Q  g6 j9 [) V' F163-贝叶斯建模.mp4
164-模型评估.mp4
9 b* ]4 D/ D: p165-神经元模型.mp4
9 R8 P7 X) Y6 r3 }9 O166-人工神经网络模型.mp4
3 d. P: Y) l! n$ R167-单节感知器.mp4
2 m+ f/ w, Z( e/ X5 h- p- h, w168-BP神经网络.mp4
169-数据挖掘方法和建模流程.mp4
170-电影票房预测.mp4
( Y% X( t1 {2 B% \7 V! _1 @+ s171-CRM和信用评分卡.mp4
( e" ^0 r: l8 c& m) u6 t172-信用评分公式细节.mp4
! m7 k' y! Q/ K, v173-评分卡代码讲解.mp4
174-客户分群.mp4
175-层次聚类和K-means聚类.mp4
6 z# k  t% m# [! A8 s4 o' G9 `' w; I176-聚类分析建模流程.mp4
177-聚类分析案例应用.mp4
1 {+ g. w5 M- P$ N* r178-R代码实现客户分群.mp4
179-线性回归建模流程.mp4
180-R语言进行数据预分析.mp4
181-R语言进行变量筛选.mp4
182-R语言进行模型评估.mp4
183-案例分析流程.mp4
184-数值型变量的处理.flv
. O* K. f7 T0 Z1 e2 K) C# P0 |185-缺失值、异常值处理及变量筛选.mp4
186-模型评估及可视化.mp4
188-Apriori和FpGrowth.mp4
/ j8 p; K  P) v# Z% Z/ N7 G6 B4 F189-R语言实现关联规则.mp4
, U  E# g# v8 D/ ~0 J8 h190-协同过滤算法.mp4
# s, y3 n. ]+ U* w191-R实现协同过滤算法.mp4
192-时间序列简介_白噪声.mp4
' t, I8 ?( _, o$ ?$ z! P, J8 T+ ~193-平稳时间序列模型.mp4
194-平稳时间时序模型R实现_非平稳时序模型.mp4
2 `2 }9 G) M% ^: r195-模型预测_预测评估_建模流程.mp4
! @7 P' _8 C# T) c, p6 ]196-建模流程和补充.mp4
197-决策树基本介绍.mp4
: g$ c4 z  H- b# s/ `3 r198-决策树原理介绍.mp4
7 K4 t# Z# v6 n  z199-R语言实现决策树.mp4
200-决策树进阶应用.mp4
: |- ~, n) F9 R201-随机森林.mp4
/ D- C3 t% C! Y) q! W! }

06 中期交流
- c* \  `* }/ u3 B226-聚类分析.mp4
6 Q4 d! }+ N2 ~0 R2 E227-决策树.mp4
228-逻辑回归.mp4
+ P4 s+ c& A6 G2 Q229-信用分析-逻辑回归.mp4
230-逻辑回归.mp4
* R4 H# z* r% V, Q2 G* [231-主成分分析和因子分析.mp4
232-数据分析知识点概述.mp4
% q6 S+ M; x. U

5 z' W0 |' E' x) A07 Python
202-Python引言.mp4
" ^) o: L- s+ S1 y203-Python基础语法.mp4
# F) f6 o0 T% F# d! I8 @7 d9 |: D204-字符串和列表.mp4
& x7 C* |# @3 k0 ~/ C205-列表和元组.mp4
206-字典和分支结构.mp4
$ a8 f2 [6 m6 h. ~7 L5 C+ L1 B) u0 @207-for循环.mp4
8 Y0 q. Z9 m: Z7 f2 k/ b208-循环和分支结构练习.mp4
2 _: z- k& U4 p209-自建函数.mp4
210-回顾练习.mp4
5 h8 p2 K- g( }4 U/ `211-递归函数.mp4
& O  A( {9 v. L+ v9 q& a3 t, L212-错误和异常.mp4
% w, z/ R$ u& l& \3 w7 @. t$ l/ s213-高级函数.mp4
; J" c/ [& |& V0 ]% G214-函数生成_模块_读写.mp4
215-随机数_目录_时间.mp4
& C# k" H* f* Q- h5 Y7 t216-棋盘_赌徒必输.mp4
" f2 _. r1 o% g( W217-连接数据库.mp4
218-dnarry对象.mp4
219-dnarry对象的方法.mp4
220-数组运算.mp4
4 Q6 N( \/ u; b6 f221-函数应用和映射.mp4
) e9 |6 K: e! K5 ?222-函数.mp4
/ H. l. O' c- v' D5 i! C3 U223-排序和过滤.mp4
224-RFM计算.mp4
# j1 U( d" Z& b( l! r8 f3 @) a) R5 u225-医疗数据处理.mp4
226-爬虫简介.mp4
227-网页解析.mp4
229-网页爬虫有道翻译.mp4
230-网页爬虫天气.mp4
231-Post获取有道翻译和BeautifulSoup解析网页.mp4
232-BeautifulSoup解析网页并抓取数据.mp4
234-Selenium定位爬取去哪网.mp4
235-Selenium爬取去哪网.mp4
236-Selenium动态爬取去哪网景点.mp4
. K$ Q! m* E5 |! {237-统计语言模型.mp4
8 S$ r% Z% k% h238-词向量.mp4
239-中文分词.mp4
, s# V$ P/ _2 }240-R语言实现分词和词向量.mp4
* i! p4 T5 U  A+ }: ]7 N241-R语言实现词云图.mp4
7 k; ]* k) p8 G* C0 v242-文本分析引言和Logistic回归及KNN.mp4
  X; b; w+ S# B9 i8 ^: e- ^" G243-贝叶斯和SVM.mp4
5 Z3 b( A1 Q" |- K( @  K244-Python实现文本分类.mp4
! J* ?: m/ Q# L" _245-文本聚类和主题模型.mp4
+ ~/ u0 A! D0 Z$ P2 v7 m5 Z246-情感分析及CNN.mp4
* H  f) C' o" `! t
' M! b: K3 C$ c5 g$ }
08 就业指导
01-就业指导-SQL集训.mp4
02-就业指导-简历制作.mp4
03-就业指导.mp4
. Y& d! V/ Y% Q. \04-就业指导-面试技巧.mp4


09 相关行业的运用
4 N+ J/ X9 G$ }$ I8 g- ^01-人工智能知识图谱.mp4
01-数据分析在互联网金融中的应用.mp4
01-数据分析在政府基层统计工作中的应用.mp4
7 J* {; ]2 f7 V% M/ M% S9 y02-人工智能知识图谱.mp4
02-数据分析在互联网金融中的应用.mp4
7 Q3 L9 T' i$ o: P7 T02-数据分析在政府基层统计工作中的应用.mp4
( E; W6 r  ^1 L9 v# j03-人工智能知识图谱.mp4
03-数据分析在互联网金融中的应用.mp4
05-数据分析在互联网金融中的应用.mp4

; y" t1 @6 @. }' H/ f5 Y
10 推荐系统
7 V' ?7 T& {! S2 c: @
01-推荐系统.mp4
02-推荐系统.mp4
03-推荐系统.mp4
04-推荐系统.mp4
05-推荐系统实战.mp4
- F6 `1 G( x% ^7 m8 m06-推荐系统.mp4
07-推荐系统.mp4
( L; u# I" Z2 k* x- t3 F) Y: i# u08-推荐系统.mp4
09-推荐系统.mp4
" q( ?; B$ }1 C  `7 J10-推荐系统.mp4