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
: }' C: X, n' N. z6 b02 MySQL
03 统计基础
04 SPSS
05 R语言
6 ]9 ?: K, |+ r06 中期交流
07 Python
6 h8 g& \( R4 U08 就业指导
09 相关行业的运用
10 推荐系统
6 M6 t" e# @# s# ?0 ]

" ]* J3 ]( U2 U0 e3 `) Q6 A课程目录：
; s- r& R' p1 l2 H' ?& s7 i01 EXCEL
001-Excel基本介绍.mp4
002-自定义单元格、填充柄.mp4
9 W8 l! R6 r5 ]' R# \; G003-单元格拆分.mp4
! @" e1 c% ?. {. l1 S004-单元格匹配与替换.mp4
005-公式求职+if语句.mp4
006-函数解析.mp4
007-函数数组.mp4
008-数组计算.mp4
009-查找引用函数.mp4
& |. B) b7 N# p$ _010-查找引用函数应用.mp4
' R9 R/ E5 c5 l) \/ v( @' A011-查找与引用函数.mp4
3 A' X: u* M3 R2 W! o/ e! w012-基础绘图.mp4
6 l. O7 b: X1 T4 C8 A013-高级绘图.mp4
014- 数据透视表.mp4
( Z/ Q5 O% S) t4 u015-Excel PowerBi 案例（1）.mp4
2 R, e7 c- v# j$ [* m016-Excel PowerBi 案例（2）.mp4
017-Power View.mp4
& L8 i$ b1 O) D/ \0 v  ~018-Power Query（1）.mp4
  U$ y! A. I% A( j8 i/ C  z8 Z: {019-Power Query（2）.mp4
020-Power View 介绍.mp4
021-Power View 餐饮案例 & Power Poivt基础介绍.mp4
6 T: _- ~- j; `9 ?3 F022-Power Poivt搭载多维数据集.mp4
023-Power Poivt DAX表达式.mp4


+ O) G! Y6 Y" [, n+ M02 MySQL
024-数据库介绍.mp4
& k+ L3 G+ D+ q5 U- F025-SQL语句基本介绍.mp4
5 w' N- b5 o" L( ]9 v/ v026-默认的约束条件.mp4
1 x0 ?- h8 [9 I6 F027-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
; E5 a4 H5 ?' m. F, z031-单表查询.mp4
# f5 a4 O, C( R4 I% `7 }032-case语句和索引.mp4
033-多表查询.mp4
; V1 s3 p' s: J/ L034-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
4 o5 C: b+ O4 J1 h& E: Y- K' O037-电商数据挖掘数据SQL实现（1）.mp4
038-电商数据挖掘数据SQL实现（2）.mp4
9 k, e. t- ?: i; ~1 e039-MySQL经典案例讲解（1）.mp4
040-MySQL经典案例讲解（2）.mp4
6 ]/ g' m; X& v2 g/ H0 X/ Y041-智能报表制作流程.mp4
042-图表.mp4
$ P0 U* W$ `4 o& z+ C8 i  p5 U$ R; y043-电商案例讲解.mp4
. k1 E& ]8 ]6 h; a* z& I4 b$ o7 K044-餐饮数据分析理解.mp4
045-餐饮数据分析描述.mp4
046-餐饮数据分析操作.mp4


03 统计基础
- G- a% s& }5 i047-高等数学基础.mp4
048-数据模型基础.mp4
049-矩阵.mp4
) z. m  [, m" c0 k: w050-数据处理与函数.mp4
" s: I( v# ~1 q$ b051-统计学基础.mp4
052-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
056-数据的度量.mp4
4 \( Y" }4 Y- d2 G( J057-方差标准差.mp4
4 i2 p3 W1 c. g1 k& `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
7 s8 J, I* r# b061-两个总计参数的估计.mp4
062-双侧检验和单侧检验.mp4
063-拟合优度检验.mp4
& H5 }9 ~& F. y065-多元线性回归.mp4
066-线性回归R代码实现.mp4


  y7 J. N* |$ S5 R) t04 SPSS
# Q) L2 |9 _9 R# B- K' X; L- _067-SPSS课程简单介绍.mp4
0 S" z8 @7 s0 p9 ]068-SPSS软件功能.mp4
. T  J8 |) M7 J9 H' H) ?8 L069-数据类别的介绍.mp4
& z0 Z9 g" p  t) `* 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
& M; ?# }+ o: l- [' d- k073-统计相关系数.mp4
7 g% f( N9 l2 U7 ]' i074-相关性和回归平方和.mp4
* b  i/ G; _' [8 g' o075-方差分析.mp4
076-线性回归模型介绍.mp4
0 y8 i# P5 x$ r1 u; r4 _078-分析菜单简介.mp4
079-交叉表.mp4
080-绩效方案.mp4
. E$ T- f7 Z: {080-逻辑回归.mp4
% o0 m! L4 \5 X5 m0 j082-线性回归介绍.mp4
6 V0 j9 Y, |, @5 V6 P2 n) j083-残差的介绍.mp4
084-线性回归的SPSS结果解释.mp4
$ _: O# s/ V) i( v) h; R8 @085-用户画像的介绍.mp4
: _" j* E6 F5 P1 u* h7 N086-F检验.mp4
5 r+ E* D8 c5 h% }, ^& O087-RFM模型.mp4
088-SPSS联合分析.mp4
. ], Y+ P0 B2 O6 S089-联合分析结果介绍.mp4
090-绩效综合案例讲解.mp4

' B4 @5 f* n7 k5 @5 H
. p+ Y- n3 G, g0 D05 R语言
1 O4 K& G" P' O) W  }091-R语言的大致介绍.mp4
092-R语言的常用运算.mp4
093-列表、矩阵和数组.mp4
' ]; u5 T; F* f6 s# W1 g* z+ h- [- B094-因子和DateFrame.mp4
( a7 N% t) ]; I/ i095-数据读取函数.mp4
096-快速读取函数.mp4
5 t# P' n. @6 q- {097-读取练习.mp4
3 g. d4 v4 A6 D$ J098-向量化运算.mp4
099-创建随机数&日期.mp4
3 S" ~/ p* X9 B7 c100-字符处理.mp4
101-控制结构.mp4
102-自编函数.mp4
103-循环函数.mp4
106-使用SQL汇总.mp4
3 t" F0 P& L1 `6 ^107-描述探索性数据分析.mp4
% v' i$ U# A8 ^+ O# h108-图形绘制.mp4
109-绘图系统介绍.mp4
: T- M1 p" s9 n9 u# y0 s) R110-基本绘图函数.mp4
111-基本统计量&中心极限定理.mp4
112-区间估计&假设检验.mp4
( {! s) K* e0 n( _1 b/ t3 m113-T检验.mp4
114-方差分析.mp4
& X6 e: V8 x  l8 I" Y0 H, A115-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
118-相关性系数矩阵.mp4
% ?; J7 E7 N) ]119-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
8 `) ~. K  k, ^' s- T8 F2 l122-残差的介绍.mp4
, c+ c7 c# J/ i. D' \123-异常值处理.mp4
6 W& q/ H4 V+ g4 f2 @124-建模与预测.mp4
, W+ r! y1 k9 k  n8 v8 ^125-建模评估.mp4
126-图形解释.mp4
127-逐步回归的介绍.mp4
) g# j0 a( T: k8 C! D128-多元线性回归代码展示及结果解释.mp4
+ K' }3 |+ O9 O. R! W1 ?2 m' V8 j129-Logists回归大致介绍.mp4
6 z0 N! b( K5 f' A) b, w130-变量处理.mp4
131-筛选变量.mp4
8 q2 ^9 O# X2 x% \% @- A* U( A) d132-建模与评估.mp4
133-主成分分析和因子分析方法介绍.mp4
134-主成分和因子分析在R中的实现.mp4
135-主成分分析具体剖析.mp4
- I$ a; O0 n' d6 n136-关联规则的基本介绍.mp4
- \* Q6 I) \5 b7 i137-Apriori算法原理介绍.mp4
& I! E' n7 N) K5 H- M7 I138-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
141-数据挖掘简介.mp4
4 u4 l, V: F7 p. _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
! M  A9 a6 w- t/ }, B144-聚类的几个算法.mp4
2 r4 o3 o- O7 m, E4 \* {; C, n1 V145-R实施聚类分析.mp4
- j2 \& G  f2 c146-聚类分析总结.mp4
148-决策树基本介绍.mp4
8 m% a# [2 j, A4 N/ q149-ID3算法.mp4
150-决策树R实施.mp4
3 A0 r' T: L2 E  }151-决策树总结.mp4
1 B5 n6 @% k6 p8 H6 m9 ?152-Boosting.mp4
/ ?/ X: \' Z, s' g4 N6 z154-ADABOOST.mp4
% \9 L! P, ]5 G9 ^0 q% v% l8 G155-随机森林实施.mp4
156-SVM引言.mp4
0 M, Q! Y2 n$ D; l8 Q157-线性SVM.mp4
/ g9 ?/ N+ n- R9 r; _' F158-非线性SVM.mp4
+ N' g, s( `0 v3 }* I9 B159-SVM的R建模.mp4
# _2 A' U/ V1 ?! R' ]5 b2 S: `; I160-条件概率.mp4
161-贝叶斯公式.mp4
162-贝叶斯分类.mp4
163-贝叶斯建模.mp4
8 {: m. m0 G- z& k* q9 l164-模型评估.mp4
165-神经元模型.mp4
5 e1 k1 J) m7 z9 n* P5 P3 X166-人工神经网络模型.mp4
; F, \  @' L2 ?5 t# ?+ @167-单节感知器.mp4
3 n+ N# T7 k0 V1 P1 @7 y168-BP神经网络.mp4
169-数据挖掘方法和建模流程.mp4
& [2 z+ D& g% G8 K+ C" J170-电影票房预测.mp4
: d# y6 v3 u# w6 h171-CRM和信用评分卡.mp4
172-信用评分公式细节.mp4
173-评分卡代码讲解.mp4
: ]: C7 ?! @$ e9 r) U+ K174-客户分群.mp4
5 l( O3 f( z" Q175-层次聚类和K-means聚类.mp4
176-聚类分析建模流程.mp4
9 K. d9 T4 h, e; t7 Y177-聚类分析案例应用.mp4
, k8 E- ~+ C* x- L& a0 f178-R代码实现客户分群.mp4
1 p. z( {) q3 i179-线性回归建模流程.mp4
! g3 y4 V5 X4 q9 |' z. H0 b180-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
185-缺失值、异常值处理及变量筛选.mp4
) Q( ?: l2 f3 u% M4 v186-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
+ J' y% f1 P5 s: w9 V190-协同过滤算法.mp4
) d, u" O4 u6 H7 ~5 T4 T191-R实现协同过滤算法.mp4
192-时间序列简介_白噪声.mp4
9 }% h4 g2 V2 L1 ?3 B* B) I3 O193-平稳时间序列模型.mp4
, o! n4 C. Q0 m; T' J$ n194-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
" w( c4 M, @$ U2 D196-建模流程和补充.mp4
) W. x1 P: x7 F' D197-决策树基本介绍.mp4
9 H9 `4 t! @9 G198-决策树原理介绍.mp4
199-R语言实现决策树.mp4
200-决策树进阶应用.mp4
201-随机森林.mp4
$ R6 `$ f" S( m1 x9 W

' k* ~( o2 O$ i) G1 t  C06 中期交流
226-聚类分析.mp4
7 L1 t+ _' s% p; u6 i7 [227-决策树.mp4
228-逻辑回归.mp4
229-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
232-数据分析知识点概述.mp4

6 ]- J% x- u2 H+ V. c
07 Python
5 W! |8 H; v1 I4 t6 X: i8 z; W202-Python引言.mp4
7 ?2 q! H2 H! ^/ j. Q203-Python基础语法.mp4
4 c" G8 Q- n3 X$ ?2 V. g7 b7 C, E204-字符串和列表.mp4
0 f7 a, T0 X, b" A. {/ _205-列表和元组.mp4
206-字典和分支结构.mp4
2 D8 h1 z) y) T2 S( A207-for循环.mp4
208-循环和分支结构练习.mp4
2 }( A7 c( [5 r0 O0 J. r209-自建函数.mp4
+ q5 \/ Y9 [# I& m210-回顾练习.mp4
211-递归函数.mp4
& i; Q, u, X- ?" F: j9 j; G3 B212-错误和异常.mp4
213-高级函数.mp4
214-函数生成_模块_读写.mp4
215-随机数_目录_时间.mp4
3 y) \  @% }+ j: H) I& H216-棋盘_赌徒必输.mp4
217-连接数据库.mp4
218-dnarry对象.mp4
! N9 a; n( V8 m0 I' D219-dnarry对象的方法.mp4
* W0 u, e: T- h* g% B7 o" X220-数组运算.mp4
" k; N7 S# u/ ?/ |8 r; x& B' l221-函数应用和映射.mp4
3 r% g: v6 J9 }% h3 e0 T8 j0 L# u; q222-函数.mp4
223-排序和过滤.mp4
224-RFM计算.mp4
: i0 e' k6 C9 Q2 b225-医疗数据处理.mp4
226-爬虫简介.mp4
! G) m8 f5 A+ O' W/ _, E227-网页解析.mp4
6 L" v. h1 ?$ I. F229-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
, a0 ^! G: q  {" l( |) O237-统计语言模型.mp4
7 u' M3 ~# L3 m, h! T238-词向量.mp4
8 p7 Q( ]% a& u4 W8 I# |5 t239-中文分词.mp4
, B# A# h9 ~8 H* O. N7 X240-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
+ Q$ i5 C! i' q! M3 V243-贝叶斯和SVM.mp4
- |4 F" V4 C" H' y9 y244-Python实现文本分类.mp4
$ M6 g& k/ e7 k% Z& g, r$ Y- v) G+ l; u245-文本聚类和主题模型.mp4
/ [% j* ?" Y; @# }246-情感分析及CNN.mp4
, X# E4 ]; ~# c7 l+ @: \

: y1 P2 F! j- E, g6 ?08 就业指导
01-就业指导-SQL集训.mp4
; e( `3 s" a8 \: ^* s0 d3 q" H1 E+ E02-就业指导-简历制作.mp4
# [: J# g& f$ C' ^03-就业指导.mp4
04-就业指导-面试技巧.mp4
* Q1 Y- h% X/ n, m" z) X7 N- Q7 I

09 相关行业的运用
1 D* T2 o9 h, {  H01-人工智能知识图谱.mp4
. k  K+ R% I  }; V4 f0 B' B. S% n01-数据分析在互联网金融中的应用.mp4
6 t5 l3 v7 s6 G3 V. j01-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
" ]/ R: k' g# `. R; P02-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
* \4 p. D/ M' B& C' d* b. U03-人工智能知识图谱.mp4
7 R& |9 m% c- `03-数据分析在互联网金融中的应用.mp4
: ^7 _/ K  `  B0 D! t05-数据分析在互联网金融中的应用.mp4
  l2 \9 V0 @# R$ S1 H8 U

3 j; Y* p# Q& Q6 ?/ A- t# ~: w) `10 推荐系统
2 ?- e; I/ ?! T0 X
01-推荐系统.mp4
02-推荐系统.mp4
; e+ K1 q( R3 R; ?+ C3 y03-推荐系统.mp4
04-推荐系统.mp4
/ M; D' B: s) h' G& Z+ x6 m' N05-推荐系统实战.mp4
7 ]  i4 F2 B/ T9 w+ P: t: \6 B4 E06-推荐系统.mp4
07-推荐系统.mp4
0 H' d" M& \% K, ^+ v' ?08-推荐系统.mp4
. c& f( ~$ g" l' }; d. L09-推荐系统.mp4
/ c2 P& d2 V( O! O6 U7 j10-推荐系统.mp4
8 v5 Q! @) t3 f. b7 p) p: Z
7 x4 g1 l! ~# h1 H1 S' H
来源: 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