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：
! J  `6 j4 U9 ~; l01 EXCEL
02 MySQL
03 统计基础
  Z& J4 ?5 X# R; q04 SPSS
05 R语言
06 中期交流
$ k. p# [# e% V7 Z: x5 \07 Python
" i6 V  W6 x3 X: F08 就业指导
09 相关行业的运用
10 推荐系统
9 h. @$ \& e' H/ F4 g

" R4 _6 b& n& }+ V课程目录：
1 d+ s! x2 E! R01 EXCEL
" W6 |3 z) U: |# Z# J001-Excel基本介绍.mp4
) w' S5 }; g9 \$ v9 x/ n0 a! n002-自定义单元格、填充柄.mp4
003-单元格拆分.mp4
004-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
/ v3 t1 |8 B' S3 }( \: B/ T008-数组计算.mp4
$ b7 n4 d4 [% a, a0 ^009-查找引用函数.mp4
" O3 g- c3 ], B# w( I) _8 i010-查找引用函数应用.mp4
) K& v1 x2 W8 c011-查找与引用函数.mp4
012-基础绘图.mp4
' t$ ?- S/ `7 o2 W/ ?  @. J013-高级绘图.mp4
2 g9 d7 l, p& Z# o) c014- 数据透视表.mp4
+ }0 K5 }' z; b6 O4 i5 j015-Excel PowerBi 案例（1）.mp4
016-Excel PowerBi 案例（2）.mp4
017-Power View.mp4
& Z" [6 X4 ], z% C% D9 p018-Power Query（1）.mp4
019-Power Query（2）.mp4
3 g3 t) K# {: W# y, o5 G020-Power View 介绍.mp4
* s& D: k8 t: v; u021-Power View 餐饮案例 & Power Poivt基础介绍.mp4
( z+ z$ Q/ ]) S8 z4 I; y022-Power Poivt搭载多维数据集.mp4
. V, W; u: g3 ~4 B0 d023-Power Poivt DAX表达式.mp4
- P) w, _# M$ ]/ Q9 h0 P
9 s2 J4 S- `  \; A+ `
% b) h5 a, ~5 C9 |8 D02 MySQL
024-数据库介绍.mp4
  l- p" o: t$ C  e# Y025-SQL语句基本介绍.mp4
' Z: a6 K  x/ D; N* G/ h- C# j! z$ b026-默认的约束条件.mp4
0 G( v5 [% S1 Z$ ~: v027-加入外部数据集使用.mp4
/ W) h9 s4 O  y7 i, R% _028-数据表、库结构的更新.mp4
' j5 g/ p. G$ l9 I. e0 H* A029-基础查询和数据的更新.mp4
) m- z4 U* I6 s0 L8 N5 K030-在Work Bench中查询.mp4
031-单表查询.mp4
$ ~: x8 N/ S) T9 l6 K: ?& u/ d+ D  M3 A032-case语句和索引.mp4
# l# E, t9 _$ y1 X9 r( {033-多表查询.mp4
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
- n; p! L( M1 X% X* C037-电商数据挖掘数据SQL实现（1）.mp4
% ^1 @8 z" k& R5 i, {2 Q5 l. l; ]038-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
041-智能报表制作流程.mp4
042-图表.mp4
043-电商案例讲解.mp4
044-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
( H8 z1 L; [: U; m4 d3 r4 ]
" _/ ]! \# q* O) c7 c- e
03 统计基础
' ?  z  N8 f" P047-高等数学基础.mp4
048-数据模型基础.mp4
7 ]5 G' Y7 V' s6 a5 }9 P5 X049-矩阵.mp4
050-数据处理与函数.mp4
051-统计学基础.mp4
- `. |6 t* [: e1 H) |. C3 H052-权限和微分.mp4
5 h, s, j9 X  S0 h053-导数.mp4
/ u& @7 |) ~/ [, \+ S054-洛必达法则.mp4
055-级数的收敛和发散.mp4
9 J8 e( r% f6 _$ e8 F056-数据的度量.mp4
057-方差标准差.mp4
* g0 u) t* G6 d058-统计量和分布.mp4
% Y! q& S4 L, v3 D9 E% t5 r9 q059-点估计、区间估计.mp4
0 X+ c" x9 e8 r060-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
2 M% e* q* Y3 \$ F% c* J* Q063-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
* }6 I+ d8 v) u$ h7 @067-SPSS课程简单介绍.mp4
$ ]. x8 [) F8 x068-SPSS软件功能.mp4
069-数据类别的介绍.mp4
070-SPSS数据库连接和图表.mp4
0 K4 u0 @, p2 S% l0 o071-正态分布.mp4
0 j3 W1 Z# L2 C) F4 v& o. P( n072-SPSS中假设检验介绍.mp4
7 M4 t4 u* S# q0 Q% R073-统计相关系数.mp4
2 i% S2 i, Q: D' F) E074-相关性和回归平方和.mp4
: ~/ [/ E. H7 o9 W- J. e& `075-方差分析.mp4
076-线性回归模型介绍.mp4
078-分析菜单简介.mp4
" E7 o5 T6 a- H* ~% A$ o079-交叉表.mp4
080-绩效方案.mp4
080-逻辑回归.mp4
: o- \5 @- H! d/ {: J  ?7 `082-线性回归介绍.mp4
083-残差的介绍.mp4
( O+ }4 p8 _0 }. g, j8 ~8 S084-线性回归的SPSS结果解释.mp4
085-用户画像的介绍.mp4
4 l6 l* k& t3 E! p% a, ]086-F检验.mp4
087-RFM模型.mp4
$ v. Q( g, q* k# ^/ }088-SPSS联合分析.mp4
! h$ O# Y9 k/ {. w089-联合分析结果介绍.mp4
: Q" `7 G( v. S9 A* U' \) ?090-绩效综合案例讲解.mp4
2 l, }) W; T: w. J: W6 D: ]

# k# w5 D7 s  m' O) I6 F05 R语言
- ~  w: r7 f5 g8 a; c4 p- s/ ]091-R语言的大致介绍.mp4
$ E+ V! ?5 K" |4 x4 x6 D. g092-R语言的常用运算.mp4
3 j+ H# k6 T3 x( ~: M7 S093-列表、矩阵和数组.mp4
! p! k/ I" N; X% e0 N: L094-因子和DateFrame.mp4
095-数据读取函数.mp4
096-快速读取函数.mp4
' O8 b" m6 J# b8 U) a2 x3 [& u- k3 T097-读取练习.mp4
3 h2 v; i& J! A+ H( }098-向量化运算.mp4
1 T! I- }5 B/ Y) S7 l099-创建随机数&日期.mp4
3 r, G/ ~8 f7 t100-字符处理.mp4
% Q+ I8 }, R5 U% g2 O- {9 t9 Y5 }7 |101-控制结构.mp4
102-自编函数.mp4
103-循环函数.mp4
0 w& p! V- W5 v: Z3 Z' S3 }106-使用SQL汇总.mp4
' C7 l/ `0 `, f$ B) s0 ~7 I107-描述探索性数据分析.mp4
108-图形绘制.mp4
! ~: F# `" }; X2 @' ~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
( S# T* D+ o; E3 o4 \" y' a1 [112-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
# m9 @# c- ]9 `116-线性回归背景介绍及数据理解.mp4
1 R- a! Y) o4 O6 @7 E: [+ x117-R软件中的相关性.mp4
118-相关性系数矩阵.mp4
119-偏相关系数及相关系数.mp4
4 h# w: v; J4 g5 l120-两样本T检验.mp4
121-回归模型的实现及讲解.mp4
122-残差的介绍.mp4
& T$ z' f* S  F  V123-异常值处理.mp4
124-建模与预测.mp4
9 Q( o; a) R5 U. x4 |125-建模评估.mp4
126-图形解释.mp4
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
8 a% K4 @% v$ E9 O3 ~0 J129-Logists回归大致介绍.mp4
130-变量处理.mp4
131-筛选变量.mp4
132-建模与评估.mp4
133-主成分分析和因子分析方法介绍.mp4
* V' n8 j) ^9 Q134-主成分和因子分析在R中的实现.mp4
; U# P+ [2 Z$ l135-主成分分析具体剖析.mp4
3 K6 `, a3 r& M) m8 ?136-关联规则的基本介绍.mp4
8 F4 G+ z9 f0 `  ^. Z9 W0 L; k# p4 D. D137-Apriori算法原理介绍.mp4
+ u0 x3 w" O0 m4 B; m4 u+ X138-关联规则数据处理.mp4
+ Z# X' g  N. P139-关联规则可视化.mp4
: Q  C. Y2 _5 {  _9 @140-关联规则的评估.mp4
141-数据挖掘简介.mp4
& d. e' K8 y. t& O( F& r142-数据挖掘算法分类.mp4
143-聚类分析基本概念及距离计算.mp4
144-聚类的几个算法.mp4
+ n* L8 K2 |" I1 C145-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
# i, A& \  z$ X) ^  z149-ID3算法.mp4
150-决策树R实施.mp4
151-决策树总结.mp4
152-Boosting.mp4
154-ADABOOST.mp4
) L! D4 N. I* V  q/ C9 ?155-随机森林实施.mp4
/ W: e3 ]) |, O% f4 \1 U, K; w5 U156-SVM引言.mp4
& [9 r) H: e& L" i) `157-线性SVM.mp4
158-非线性SVM.mp4
& I# j& p* ]/ C! C: {# W/ H) i8 ], N159-SVM的R建模.mp4
. p0 L! I0 a/ I; [160-条件概率.mp4
161-贝叶斯公式.mp4
  R- R0 k- ~# ]  n# E162-贝叶斯分类.mp4
+ U# n; V& d1 t: G0 J( v163-贝叶斯建模.mp4
164-模型评估.mp4
5 q) r% s" Y9 N& L165-神经元模型.mp4
166-人工神经网络模型.mp4
167-单节感知器.mp4
9 m; g9 Z) w# I9 w% M! ?# T4 H168-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# K+ m! H' I2 k6 x1 y0 H+ y171-CRM和信用评分卡.mp4
7 Q2 U" z2 S7 t; L) O4 |2 G172-信用评分公式细节.mp4
/ Y1 A' Z' A2 F- h2 r$ r+ H# X173-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
- @  ]- f8 e7 U& V% S; a* M176-聚类分析建模流程.mp4
177-聚类分析案例应用.mp4
& b' p+ Z3 w* L" T178-R代码实现客户分群.mp4
179-线性回归建模流程.mp4
) d" `; e) A/ y+ q. w180-R语言进行数据预分析.mp4
181-R语言进行变量筛选.mp4
" U' @3 P1 q4 Q( k( p182-R语言进行模型评估.mp4
183-案例分析流程.mp4
  j9 K: g% n* k$ G/ o184-数值型变量的处理.flv
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
189-R语言实现关联规则.mp4
$ Q1 I4 U. s. S8 |9 o! L' W190-协同过滤算法.mp4
191-R实现协同过滤算法.mp4
9 K6 L& N; E1 L6 C2 ]192-时间序列简介_白噪声.mp4
. S# {2 N% x8 P193-平稳时间序列模型.mp4
6 \! D" b2 F0 Y" x- W194-平稳时间时序模型R实现_非平稳时序模型.mp4
) f& ]# ]2 x! }195-模型预测_预测评估_建模流程.mp4
! U' r; @! v8 H: R0 y. A9 J1 _196-建模流程和补充.mp4
7 y! L% F7 U) c197-决策树基本介绍.mp4
( G  b7 E6 B1 F5 ?% m* _: P198-决策树原理介绍.mp4
  f6 Y! w* [( y# a+ s8 z199-R语言实现决策树.mp4
3 ^# D# x+ l+ i8 t; q: }200-决策树进阶应用.mp4
201-随机森林.mp4
) `: ~! h% W$ I9 u
$ A1 ^: p, c  v
06 中期交流
6 D+ [) B( r* g, @, P226-聚类分析.mp4
5 T  L& U6 u+ Z/ n227-决策树.mp4
3 r  v+ i4 Z  \+ _6 \: J228-逻辑回归.mp4
' a2 I: J( f4 j$ |4 k% ?229-信用分析-逻辑回归.mp4
230-逻辑回归.mp4
9 J) `1 n$ @8 E) O231-主成分分析和因子分析.mp4
232-数据分析知识点概述.mp4


$ F* e* B# l. J3 {, x6 |07 Python
202-Python引言.mp4
* |- h- S( W; b/ I203-Python基础语法.mp4
$ d1 O' V- |  _; P2 f204-字符串和列表.mp4
4 E' \6 e5 `2 m2 S$ _! X4 g6 Q* t205-列表和元组.mp4
" Z/ q7 A5 t1 n- K* _9 @5 D206-字典和分支结构.mp4
4 N# g3 E% o, X. d6 a4 D2 f- E207-for循环.mp4
1 L6 b4 i0 Z/ r8 b* ~& I5 |) |208-循环和分支结构练习.mp4
$ Z# ?9 {( G+ ]# q; d: |209-自建函数.mp4
210-回顾练习.mp4
211-递归函数.mp4
212-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! i8 x% b) J216-棋盘_赌徒必输.mp4
217-连接数据库.mp4
+ f6 h7 d* p! x+ @) N7 u218-dnarry对象.mp4
7 o$ B. ^: w" F! o2 ^4 i: ^/ @219-dnarry对象的方法.mp4
220-数组运算.mp4
. g" ~4 H& k! \# i; Q8 \221-函数应用和映射.mp4
222-函数.mp4
$ p7 w$ v2 l! K, f( I, ]223-排序和过滤.mp4
224-RFM计算.mp4
* x& k0 ~' I/ @1 b7 r+ T225-医疗数据处理.mp4
226-爬虫简介.mp4
1 @1 l+ \% j) C( A. D227-网页解析.mp4
229-网页爬虫有道翻译.mp4
* g! b) ^+ C! T7 g230-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
4 b: _9 W* Y9 o* X# G4 Z235-Selenium爬取去哪网.mp4
# V8 q& q" w" Z& K  `236-Selenium动态爬取去哪网景点.mp4
237-统计语言模型.mp4
4 S4 \# @4 ?! Q6 S4 H% v9 s! `! g9 t238-词向量.mp4
239-中文分词.mp4
( b% O) S2 ^- Z, K7 j) v& V240-R语言实现分词和词向量.mp4
/ f, T' E5 G2 w0 R' M# f1 J4 l( O7 T241-R语言实现词云图.mp4
7 v# E7 B5 }  o0 Z8 f242-文本分析引言和Logistic回归及KNN.mp4
243-贝叶斯和SVM.mp4
244-Python实现文本分类.mp4
245-文本聚类和主题模型.mp4
) K) t9 {% f5 t+ w) x) s/ S5 U246-情感分析及CNN.mp4
, ^( V4 I- E8 s: W0 h% T5 _4 h! O
* s- N" d/ m. s0 u+ F  q
2 H" b5 B  S& O8 H: c08 就业指导
4 q( G2 T8 [, I01-就业指导-SQL集训.mp4
, Y' q  v) s: p& S. K02-就业指导-简历制作.mp4
03-就业指导.mp4
04-就业指导-面试技巧.mp4
0 c8 ~* H! O. T/ s* g, E
6 ]  D& ~$ Q- A9 i  \1 }
6 [- c  `  e  b8 g6 D7 [7 ?09 相关行业的运用
5 ?1 d1 t1 n# M6 q: h) A01-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
4 c  T4 Y% S3 Z. T* o6 A02-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
02-数据分析在政府基层统计工作中的应用.mp4
5 x# A% B3 I" g% F' d2 c03-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
6 S7 y! l9 q9 u2 m9 K

10 推荐系统
' o! C4 u: ^! T6 ~
- B$ ]# b' K; K% U) {01-推荐系统.mp4
02-推荐系统.mp4
& k6 A) G7 ?, |+ c4 P. m03-推荐系统.mp4
' o$ ]6 E7 ^% q& K04-推荐系统.mp4
+ [; {8 {6 y4 ]/ _; q# Y- k05-推荐系统实战.mp4
: O& W+ m5 u3 T. p/ D06-推荐系统.mp4
6 t9 J0 ^4 a+ m4 M9 B% x- W07-推荐系统.mp4
08-推荐系统.mp4
09-推荐系统.mp4
7 {7 q8 ~- H! v6 G+ ]0 _1 ~3 C" Z10-推荐系统.mp4

* O" ~, N4 T$ r& m: B8 d