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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2019-10-16 17:02 编辑 % c7 A) y; I9 O8 z$ R7 S
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适用人群:
2 ]& a8 t$ x" [9 _3 e6 x需要学会一定的统计学基础的数据分析人群,零基础没问题。( R6 h' A9 _, Q- m/ W9 b' u$ B
5 G6 P$ p$ _/ m: R课程简介/收获:! l$ v7 w) k# J& N" A( P
学好统计学是学好数据分析的基础,本门课覆盖统计学的大部分知识,用深入浅出的大量案例帮助大家轻松学好统计学知识,提升数据分析能力。快速掌握数据分析所需要的基本统计学知识,养成数据化思维和统计意识。
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7 S$ _$ U5 G0 P& M课程目录: b/ x; s8 A: W' f1 D/ t- L
章节1:数据分析概述' `0 \8 Q0 V5 f5 V
课时1数据分析流程概述12:31
" y) M! r2 I' g) \- `/ o5 z章节2:数据的趋势: i6 q( f% Z) `' Z
课时2统计中的简单概念和集中趋势16:21
6 s* J% p% _" S: E% u课时3离中趋势09:42
1 I7 q& R! n' Z6 ~5 ]# c; E课时4软件计算描述性统计09:11( @7 G/ z. r: U2 E3 T
章节3:数据的分布和展示
0 ]1 p7 P6 R8 W/ r- d课时5数据的分布12:410 ?. J% |6 S$ S, ~, v. E' Y
课时6数据的展示12:22
/ _8 }! P# e2 \, V课时7软件制图条形饼图折线图11:13
; B& A- z" A2 s7 [% _6 O课时8软件制图直方图 箱型图07:11. u6 H- G( D3 u$ v0 \
章节4:数理统计知识8 ?2 P" ?) u' V* E* p6 n: X7 X
课时9随机变量和概念分布23:08
9 P& I( w" F0 F: b. X课时10三大分布11:19
/ H" Y% l) s+ G8 u! V课时11中心极限和大数定律08:419 Y4 T V- }0 W5 J* |
章节5:抽样估计7 S$ ]1 j* Q2 \" f( ^
课时12抽样估计理论12:02- j" |. o# \7 a
课时13抽样估计案例20:15, A! `8 K! y- e* g
课时14区间估计和置信区间.10:22 g$ U+ m% S4 Z( ?, }' j8 R
章节6:假设检验3 b/ k7 w, Y8 S* D! V* v0 Q
课时15 假设检验理论方法10:14" u2 d$ U- t1 ? e
课时16假设检验实战演练13:01
" P9 }7 ^' T6 W& s: r1 q课时17常见检验统计量12:51
5 r! ?+ W' U; K/ X) X2 R) b/ M章节7:第七章
/ ~4 m/ }( j+ W8 q! D( C' r课时18方差分析概念13:26
9 Z( {7 Z; D m1 V8 U4 P" |课时19单因素方差分析25:02# c( X4 S( w% K3 O& c: c8 H
课时20多因素方差分析22:21+ H# y8 m: i; P0 @. o" e
章节8:相关分析; Y+ S; C ^( o0 I
课时21变量关系13:35
4 x/ G) q- E6 K8 s; x' |课时22相关分析17:329 ]3 b# q+ Z, ?" c7 A4 p* O6 u
章节9:回归分析
# B, y0 v" n( E课时23回归分析概念05:31
5 L( W7 ]& [/ Y, n* y' P课时24一元线性回归12:44
0 X5 p4 T A7 b* j( b3 M课时25多元线性回归08:43$ @8 K! b0 v' T$ t7 l3 H; S
课时26回归方程检验13:39( ~5 M2 \. S l- B
章节10:主成分和因子分析
% U3 n8 Y8 ^' |( Y2 h" o+ q课时27主成分分析
) E7 w& x; z/ k% j) ~4 H% F: A( g
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