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
$ R2 I- ~4 Z( q2 v1 e$ Z8 t9 d. c, C02 MySQL
" y0 \* t- t: E# z03 统计基础
04 SPSS
8 C0 l1 j$ L2 X2 f7 y3 g05 R语言
06 中期交流
7 F  w) b/ W4 J% D% ~6 y( e( H07 Python
2 J. Q, {) t/ r" V/ E5 V/ |+ o4 o* f08 就业指导
* X& \+ L. B: Q/ H! ?09 相关行业的运用
! P5 K. R/ C% w; T10 推荐系统
4 p5 o4 J6 M" g: k+ W; h

" H# o/ ~. a! p0 x课程目录：
01 EXCEL
001-Excel基本介绍.mp4
002-自定义单元格、填充柄.mp4
7 x* c( P, z" q! q. l/ a4 p2 J003-单元格拆分.mp4
004-单元格匹配与替换.mp4
/ J( U! B  L" h005-公式求职+if语句.mp4
- M+ J6 E: h6 G$ {5 v2 K1 e" P006-函数解析.mp4
: G" e( i, w" Q! L007-函数数组.mp4
008-数组计算.mp4
- F# ]( I3 U% ]  h- t* X8 R6 R9 j009-查找引用函数.mp4
( ]- F! o, E' K- Y3 h* j5 a4 v010-查找引用函数应用.mp4
$ d* h" M$ `1 \* |011-查找与引用函数.mp4
012-基础绘图.mp4
013-高级绘图.mp4
% m6 K7 \/ o+ z# G2 p! `& d014- 数据透视表.mp4
1 h7 W1 `% B* b$ {3 t015-Excel PowerBi 案例（1）.mp4
7 I: M2 {* v! Z* C$ l( R016-Excel PowerBi 案例（2）.mp4
, B4 C, M; _, L0 k( Y017-Power View.mp4
) y* C: y: T: N7 P0 R018-Power Query（1）.mp4
8 H* z' T. U3 q4 x  d019-Power Query（2）.mp4
020-Power View 介绍.mp4
& g8 c( Z5 ~( d) l# F021-Power View 餐饮案例 & Power Poivt基础介绍.mp4
' }+ h, \. F1 R  b! V022-Power Poivt搭载多维数据集.mp4
023-Power Poivt DAX表达式.mp4


02 MySQL
7 t$ j. i: \* E3 P7 p9 m024-数据库介绍.mp4
$ K$ M# C- Z! o3 g4 O) X025-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
) [7 B) T) P0 d9 k# `8 ~# D9 X9 U031-单表查询.mp4
032-case语句和索引.mp4
. j% k  ~3 I6 e2 @( k033-多表查询.mp4
7 B5 b  n+ l% \6 @7 N+ p, p034-MySQL数据表连接和数据录入.mp4
* T+ [# L6 X* z035-电商数据挖掘案例介绍.mp4
$ j3 n5 p) f; W# _, a036-电商数据挖掘数据介绍.mp4
037-电商数据挖掘数据SQL实现（1）.mp4
( m7 t: B8 ^5 V! a. P/ K2 Y038-电商数据挖掘数据SQL实现（2）.mp4
039-MySQL经典案例讲解（1）.mp4
: P7 a7 Z' c8 {7 v040-MySQL经典案例讲解（2）.mp4
, S3 p$ ]7 _: y0 y6 H041-智能报表制作流程.mp4
  |1 b, P/ |1 f# b3 x( I$ _4 D1 O8 n. P% _042-图表.mp4
) R1 {: [) {# {7 ]5 V8 V043-电商案例讲解.mp4
* Y/ a( i% B. y044-餐饮数据分析理解.mp4
045-餐饮数据分析描述.mp4
& K- ~* [( T+ ~$ `5 E4 L046-餐饮数据分析操作.mp4

; n  i$ g" E1 s( X) ^, J; ~
, I2 H. `, X7 `+ N, ~7 h% U03 统计基础
047-高等数学基础.mp4
048-数据模型基础.mp4
  W$ o, e- Q7 w4 Q049-矩阵.mp4
0 e/ V3 ~/ B7 {( E& G5 H050-数据处理与函数.mp4
- {" m% `8 q1 I) C. x8 q; f051-统计学基础.mp4
7 r, A( y, @+ ]: f052-权限和微分.mp4
1 L; s+ o5 `; A% r$ E053-导数.mp4
054-洛必达法则.mp4
$ u  b* q5 m; x( I' H055-级数的收敛和发散.mp4
056-数据的度量.mp4
+ b5 r9 F+ }/ w: o5 G057-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
062-双侧检验和单侧检验.mp4
063-拟合优度检验.mp4
- I2 T4 n4 q1 w3 \5 p065-多元线性回归.mp4
066-线性回归R代码实现.mp4
; R4 o7 t2 m3 k9 \& W* w- Z* _" ~& l
' E- S* j& y  q) `0 [
04 SPSS
067-SPSS课程简单介绍.mp4
068-SPSS软件功能.mp4
: H2 E) G/ E# Y$ ?. N  E$ X069-数据类别的介绍.mp4
, e7 I9 b  [% X070-SPSS数据库连接和图表.mp4
071-正态分布.mp4
9 ?3 B: ~/ a( R0 w3 T7 C- |072-SPSS中假设检验介绍.mp4
073-统计相关系数.mp4
! Z. j" F" b5 E4 j' ]' _9 a074-相关性和回归平方和.mp4
: i" ]& T+ m3 s3 n/ ]8 Q075-方差分析.mp4
076-线性回归模型介绍.mp4
# P; X( n/ ~! b5 `" l5 H) u078-分析菜单简介.mp4
079-交叉表.mp4
8 Z8 s0 K& p: d% T% O080-绩效方案.mp4
080-逻辑回归.mp4
. U3 c/ B& ]& P/ U4 q9 J082-线性回归介绍.mp4
083-残差的介绍.mp4
; ^- ^. j5 H( I0 p) c5 r084-线性回归的SPSS结果解释.mp4
" R% [- {+ i) \8 j9 i' U$ [7 v/ _085-用户画像的介绍.mp4
086-F检验.mp4
5 E4 f- g; V' B7 i$ I: c( O4 H087-RFM模型.mp4
088-SPSS联合分析.mp4
089-联合分析结果介绍.mp4
! T! j3 _, n0 q( A( l090-绩效综合案例讲解.mp4

$ w6 T% K( H! K1 B
& [# B5 S9 z0 u5 D% D1 F05 R语言
1 \9 L, N( r# M* Y6 s6 D091-R语言的大致介绍.mp4
. G) f5 b( q9 i" t$ v. I+ k092-R语言的常用运算.mp4
093-列表、矩阵和数组.mp4
094-因子和DateFrame.mp4
) ^; ^9 {$ O* U6 I; h5 l, P) F095-数据读取函数.mp4
/ [! J; F1 V/ P+ @096-快速读取函数.mp4
097-读取练习.mp4
098-向量化运算.mp4
099-创建随机数&日期.mp4
100-字符处理.mp4
4 S, {- ?2 y9 N6 z6 J101-控制结构.mp4
102-自编函数.mp4
1 z. _$ o' H, j% v9 h* A/ x103-循环函数.mp4
106-使用SQL汇总.mp4
107-描述探索性数据分析.mp4
6 o% t- ^2 h: z% r) y% ?108-图形绘制.mp4
109-绘图系统介绍.mp4
110-基本绘图函数.mp4
3 H! V& ?; G1 {& P# s% ?( f8 H4 P! r111-基本统计量&中心极限定理.mp4
+ u- ?% X/ T3 h; x- U112-区间估计&假设检验.mp4
113-T检验.mp4
114-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
; b/ O8 a' k/ t- {8 g0 m0 U117-R软件中的相关性.mp4
118-相关性系数矩阵.mp4
/ r' Q1 p0 ~5 S( e% A" z119-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
! w4 u' v! T4 r! V& r) S122-残差的介绍.mp4
' K9 D' F$ Y1 {5 l' u123-异常值处理.mp4
124-建模与预测.mp4
: t  h7 U0 |. V5 z) X" @8 j- n2 k125-建模评估.mp4
( ]- t' b: Y! Y- l5 ~5 a126-图形解释.mp4
: j. W. u  E0 i; ]+ r, |127-逐步回归的介绍.mp4
128-多元线性回归代码展示及结果解释.mp4
3 k- a: P$ d. D3 U  Y. M129-Logists回归大致介绍.mp4
130-变量处理.mp4
8 r5 t& U! [+ s131-筛选变量.mp4
# \4 O7 S0 V! t132-建模与评估.mp4
133-主成分分析和因子分析方法介绍.mp4
' G6 Q) C9 b' j$ H: X+ N$ @8 U134-主成分和因子分析在R中的实现.mp4
8 s: m3 r1 j  a/ a" d135-主成分分析具体剖析.mp4
136-关联规则的基本介绍.mp4
! b/ v  S# r% `9 [5 Y9 t137-Apriori算法原理介绍.mp4
1 }9 B: r' G' h6 P' M2 s6 H138-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
" S8 N7 p' R' D/ C141-数据挖掘简介.mp4
142-数据挖掘算法分类.mp4
# u; Y, Z* ?9 o& F" K0 X: m4 Q! ^143-聚类分析基本概念及距离计算.mp4
7 p6 D  ]/ T5 g. F144-聚类的几个算法.mp4
145-R实施聚类分析.mp4
146-聚类分析总结.mp4
  }. b$ A0 ]0 _/ o( F148-决策树基本介绍.mp4
149-ID3算法.mp4
150-决策树R实施.mp4
151-决策树总结.mp4
6 L7 ]) o# q4 |152-Boosting.mp4
154-ADABOOST.mp4
155-随机森林实施.mp4
156-SVM引言.mp4
* C6 ~% y5 L' L* V* i) E157-线性SVM.mp4
158-非线性SVM.mp4
7 W, A/ e7 G, F& a% V! o$ ^159-SVM的R建模.mp4
3 k  T. P6 N0 z" ]* t# _" t160-条件概率.mp4
161-贝叶斯公式.mp4
+ V$ i0 E) S  k) f% m2 u) d! a" l162-贝叶斯分类.mp4
163-贝叶斯建模.mp4
164-模型评估.mp4
165-神经元模型.mp4
2 T7 D6 `& A4 f  G2 r166-人工神经网络模型.mp4
! l: L; L/ N% c/ g) x6 l167-单节感知器.mp4
( H1 M+ K3 s: N6 @7 [168-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
/ P0 G. ]" E% ?& G$ W$ Y171-CRM和信用评分卡.mp4
172-信用评分公式细节.mp4
( G& v  c# z% r173-评分卡代码讲解.mp4
174-客户分群.mp4
: j* a! S2 x9 X175-层次聚类和K-means聚类.mp4
176-聚类分析建模流程.mp4
7 U6 \% |6 n6 I2 x177-聚类分析案例应用.mp4
178-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
' {7 R) V$ E; c0 R  L* s183-案例分析流程.mp4
6 U4 g; c8 ]2 U184-数值型变量的处理.flv
185-缺失值、异常值处理及变量筛选.mp4
$ `, j. f8 c9 Q9 a/ A$ }0 J' K5 A# p186-模型评估及可视化.mp4
188-Apriori和FpGrowth.mp4
189-R语言实现关联规则.mp4
+ u) J5 N# e2 |- k1 D190-协同过滤算法.mp4
* H4 n9 h9 ?9 R$ x191-R实现协同过滤算法.mp4
( e* l) K, b: q0 i5 v1 i3 i( P192-时间序列简介_白噪声.mp4
193-平稳时间序列模型.mp4
* y. H8 s3 e' A  H194-平稳时间时序模型R实现_非平稳时序模型.mp4
195-模型预测_预测评估_建模流程.mp4
196-建模流程和补充.mp4
) _$ M! n& E# ^! `1 q5 d% P197-决策树基本介绍.mp4
$ K+ ]( w2 ]+ R198-决策树原理介绍.mp4
199-R语言实现决策树.mp4
2 t. g$ p; F; s% a200-决策树进阶应用.mp4
201-随机森林.mp4

0 h& l0 o2 a& y- j2 c; f( v; d: K
06 中期交流
& P9 D+ }; q4 G% T. E226-聚类分析.mp4
: h/ T1 ~* b: m6 P% m227-决策树.mp4
228-逻辑回归.mp4
8 a& Y$ L; v1 t  e* p# R& l229-信用分析-逻辑回归.mp4
230-逻辑回归.mp4
231-主成分分析和因子分析.mp4
$ z, P' ]& K6 _' k# i# B232-数据分析知识点概述.mp4


07 Python
. X4 H. Y7 j& z) ^( r/ v/ _: L202-Python引言.mp4
+ e" q2 e" c0 k9 \" k4 `% [6 O203-Python基础语法.mp4
6 C9 g  r3 Q! R+ n' g( B/ q/ N204-字符串和列表.mp4
/ T* U/ ?$ B/ W* f& r# t; Y+ }6 F205-列表和元组.mp4
206-字典和分支结构.mp4
207-for循环.mp4
  L8 x9 N% r& r) P  n3 g208-循环和分支结构练习.mp4
209-自建函数.mp4
210-回顾练习.mp4
. w% ^7 @4 c0 J. X7 `6 X2 S1 J211-递归函数.mp4
212-错误和异常.mp4
" J; }3 n/ h) i0 ]- n( ?213-高级函数.mp4
214-函数生成_模块_读写.mp4
& R' L  J8 R+ i6 f215-随机数_目录_时间.mp4
6 F5 m8 I# m7 }1 u( A# {' Y216-棋盘_赌徒必输.mp4
6 O+ l$ E, g! T( E  l, p" v217-连接数据库.mp4
( n! I, ~' h. r2 S218-dnarry对象.mp4
% B* h7 L. E) s219-dnarry对象的方法.mp4
220-数组运算.mp4
221-函数应用和映射.mp4
* d/ i; p. o" H  `/ w& R) _222-函数.mp4
223-排序和过滤.mp4
5 \; w! j9 C6 y( c& }224-RFM计算.mp4
4 r/ ]* g  k* z8 n2 R/ w7 |* h8 A225-医疗数据处理.mp4
) K  M" v2 M" o9 q226-爬虫简介.mp4
227-网页解析.mp4
. t# g& S8 [) C% z229-网页爬虫有道翻译.mp4
4 |) J- i5 P8 a/ O230-网页爬虫天气.mp4
231-Post获取有道翻译和BeautifulSoup解析网页.mp4
% S. w/ c& t2 @# r9 L; ]232-BeautifulSoup解析网页并抓取数据.mp4
. z: Y, V! p/ R) k  c- W7 Q+ [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
237-统计语言模型.mp4
2 L, {& Q# \) g! z/ O/ @9 B, b' b7 C4 p7 x238-词向量.mp4
- s7 _1 y& Z. V$ ?2 s239-中文分词.mp4
240-R语言实现分词和词向量.mp4
241-R语言实现词云图.mp4
242-文本分析引言和Logistic回归及KNN.mp4
243-贝叶斯和SVM.mp4
& k* |- D# f# d- N244-Python实现文本分类.mp4
. p( D# |' \$ M- A! i' H245-文本聚类和主题模型.mp4
! F7 X, j0 \% R! r7 ^8 s246-情感分析及CNN.mp4


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
4 Q2 {; s/ b! G, e* b% r2 o04-就业指导-面试技巧.mp4
3 y# S8 l) @1 v- A, {- V9 T" t& T
- [# Y+ ?3 o5 n, X7 M! M# ~! V
09 相关行业的运用
01-人工智能知识图谱.mp4
. U' ]# a( M9 N/ d- C$ C/ H2 W01-数据分析在互联网金融中的应用.mp4
8 I7 @/ x2 W( h01-数据分析在政府基层统计工作中的应用.mp4
02-人工智能知识图谱.mp4
5 Q0 O2 S- u- w9 Q2 @& o6 e; V# c02-数据分析在互联网金融中的应用.mp4
02-数据分析在政府基层统计工作中的应用.mp4
2 r* Q+ O5 j  _  K3 a7 N! f1 _. Z* Z03-人工智能知识图谱.mp4
3 s+ v( w3 i" y4 G. @7 n03-数据分析在互联网金融中的应用.mp4
+ L/ z0 U* p7 s; ]+ d* }* W7 [05-数据分析在互联网金融中的应用.mp4

; O! Q3 ?/ |! n
10 推荐系统

01-推荐系统.mp4
" F0 g" M0 j/ R7 h02-推荐系统.mp4
  q- `7 l" ~* [; e) _* P* b03-推荐系统.mp4
04-推荐系统.mp4
* h. p! i2 K/ \! ^  T$ e- `05-推荐系统实战.mp4
06-推荐系统.mp4
# o& [4 u0 I: j1 B8 ^) @07-推荐系统.mp4
08-推荐系统.mp4
09-推荐系统.mp4
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- Y# M1 z% I; N* ^) Z* ?. d
4 d& M  I& p" g6 r6 W. p+ a