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：
$ P# l  w) w7 @( R2 [! f) j. o01 EXCEL
, l% @2 Y9 ?* a( J6 Z3 D02 MySQL
. C( D% z' H, ~& d03 统计基础
! W* u" X1 z4 O+ K. j04 SPSS
05 R语言
06 中期交流
07 Python
! h6 l, n3 n; D1 m08 就业指导
- a$ f; p1 c' h" Y  a09 相关行业的运用
10 推荐系统


课程目录：
/ K% X! S* P0 P0 B) z01 EXCEL
+ A( t- h* V7 P8 n001-Excel基本介绍.mp4
  {. K5 e! a( S, |% d# n002-自定义单元格、填充柄.mp4
. l- t' X1 `" h9 A1 L# k9 R, Q003-单元格拆分.mp4
004-单元格匹配与替换.mp4
  }/ S; R/ _, Z4 l2 J, Z005-公式求职+if语句.mp4
006-函数解析.mp4
007-函数数组.mp4
9 x7 k* T0 K0 c) L( b008-数组计算.mp4
) B6 N  H$ w) ^# M- v5 o009-查找引用函数.mp4
$ b* `4 Z; e9 _7 }7 g" c010-查找引用函数应用.mp4
/ U+ s- V* w  Q$ O! }) k9 r2 G011-查找与引用函数.mp4
$ r* a( A2 S3 l% |& e012-基础绘图.mp4
013-高级绘图.mp4
! p" `& K# i8 m$ `2 u014- 数据透视表.mp4
- _' T" Q- [* n9 T8 ]. S3 V' e015-Excel PowerBi 案例（1）.mp4
016-Excel PowerBi 案例（2）.mp4
8 B0 Z# a1 X( X( V; i% j017-Power View.mp4
' `0 C2 n2 D. U018-Power Query（1）.mp4
019-Power Query（2）.mp4
; C6 y9 }0 D* t: D! b; X( i* H* [& o/ f020-Power View 介绍.mp4
% p9 ]7 m9 v2 e) y$ @021-Power View 餐饮案例 & Power Poivt基础介绍.mp4
5 R/ N9 e# [' s* H0 Q/ i8 O- R5 @5 r022-Power Poivt搭载多维数据集.mp4
, H: r& N$ A; o" C/ t023-Power Poivt DAX表达式.mp4

3 b: M0 h% q+ I! k# h
02 MySQL
024-数据库介绍.mp4
025-SQL语句基本介绍.mp4
/ G/ P7 M/ o/ x7 _: k7 s026-默认的约束条件.mp4
7 @- D# X1 K8 K( {  m" M, r027-加入外部数据集使用.mp4
028-数据表、库结构的更新.mp4
! F& \# `+ H2 S/ {: O029-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
0 \3 h9 u) _( [9 L) q032-case语句和索引.mp4
3 h; X0 _, h. M3 k; a; c033-多表查询.mp4
5 _2 I/ v  p/ ^9 H034-MySQL数据表连接和数据录入.mp4
- a& h. ]" j1 J5 ]035-电商数据挖掘案例介绍.mp4
8 p8 ]( H6 v* z2 D  ~036-电商数据挖掘数据介绍.mp4
. m' G* A! V+ A3 l037-电商数据挖掘数据SQL实现（1）.mp4
2 H2 r- e( ^2 O( ^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
" J8 q; @. C9 V$ ~; l' f7 R042-图表.mp4
) K; O  W4 L' P2 o+ @$ z043-电商案例讲解.mp4
044-餐饮数据分析理解.mp4
" V2 U/ O7 S& S: C045-餐饮数据分析描述.mp4
046-餐饮数据分析操作.mp4


03 统计基础
6 `+ C. F" W+ j8 E2 m5 c% l047-高等数学基础.mp4
048-数据模型基础.mp4
4 U! \8 i7 X" C- b& U& Y3 t049-矩阵.mp4
050-数据处理与函数.mp4
. l3 q9 b( O- k0 |3 s051-统计学基础.mp4
9 p+ e; f2 L- ?1 J4 u$ H052-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
* m! u, I* }# ?6 e056-数据的度量.mp4
057-方差标准差.mp4
058-统计量和分布.mp4
) R' o1 A+ e1 X: F059-点估计、区间估计.mp4
; z" G7 B7 M& W  T0 s% C  d060-极大似然估计.mp4
, ^- U5 S& l" v7 Y$ ~; y# T8 M061-两个总计参数的估计.mp4
062-双侧检验和单侧检验.mp4
063-拟合优度检验.mp4
065-多元线性回归.mp4
; S8 _8 i6 O/ e066-线性回归R代码实现.mp4
9 j. ?, x* |) h  S9 ^! h, t" e
. T2 K2 S/ G9 e! f
04 SPSS
# G! w5 M4 N4 P067-SPSS课程简单介绍.mp4
068-SPSS软件功能.mp4
4 ]2 d6 R. @( y$ I069-数据类别的介绍.mp4
/ F( u3 E0 C& H" N* J6 P/ ]! |7 {070-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
+ k  |3 T  c+ _' {' K074-相关性和回归平方和.mp4
7 ]9 T# N6 I# X075-方差分析.mp4
076-线性回归模型介绍.mp4
9 Z  h6 E+ X; U078-分析菜单简介.mp4
079-交叉表.mp4
/ M( J4 U. J$ T( L9 P& @4 {080-绩效方案.mp4
  D8 H1 l' Q8 F, f1 r080-逻辑回归.mp4
082-线性回归介绍.mp4
% Z. l5 D4 Y9 {3 ?9 {083-残差的介绍.mp4
  X, a' L& w+ Z5 u) [2 P084-线性回归的SPSS结果解释.mp4
0 d8 N) U) U  [6 p. Z8 l6 [4 h085-用户画像的介绍.mp4
086-F检验.mp4
087-RFM模型.mp4
( z8 p6 V& d$ N& @1 `- ]; }5 O088-SPSS联合分析.mp4
' x" ~% c1 e) _, E! M2 S089-联合分析结果介绍.mp4
090-绩效综合案例讲解.mp4

0 K3 n& a6 g- P6 I) \8 h, m# ]
05 R语言
' N  n$ O; a9 R. a091-R语言的大致介绍.mp4
/ t5 W0 x3 O, r& }3 F' W092-R语言的常用运算.mp4
093-列表、矩阵和数组.mp4
094-因子和DateFrame.mp4
095-数据读取函数.mp4
3 E1 ]5 ?6 F4 J) y5 _3 t" h# L096-快速读取函数.mp4
097-读取练习.mp4
. u- Z7 A, u, H8 F6 a; R9 V098-向量化运算.mp4
099-创建随机数&日期.mp4
. ?8 X. ]; o4 f( C; S. T100-字符处理.mp4
101-控制结构.mp4
102-自编函数.mp4
( w7 w7 R5 F* i1 Z2 R103-循环函数.mp4
106-使用SQL汇总.mp4
* _4 ?! k! V* q& Q, o% A! }. ~- U107-描述探索性数据分析.mp4
108-图形绘制.mp4
- I- \& M  U/ o" K, n& D( j+ T+ E& x- h109-绘图系统介绍.mp4
110-基本绘图函数.mp4
3 S0 L5 |, T. T  j. o6 E; y111-基本统计量&中心极限定理.mp4
" v. F1 t8 ^) n, n8 j  q5 h: C/ L112-区间估计&假设检验.mp4
1 F7 c& d# O+ U3 ~$ Q+ O' h$ R113-T检验.mp4
# B: L+ u; `  V/ ~1 D. D  |8 P6 ~9 V114-方差分析.mp4
115-相关性检验.mp4
" E7 e4 E5 z. p6 |' r' A8 w116-线性回归背景介绍及数据理解.mp4
' F- X9 \) }# \3 }9 u! {# s117-R软件中的相关性.mp4
118-相关性系数矩阵.mp4
5 p$ W1 [: {" O8 g$ J119-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
6 F+ e- L) \% }0 j122-残差的介绍.mp4
123-异常值处理.mp4
124-建模与预测.mp4
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
- K- V# Y4 [/ j% P129-Logists回归大致介绍.mp4
130-变量处理.mp4
131-筛选变量.mp4
* |! K  c0 s+ o0 A9 S8 k  s0 S132-建模与评估.mp4
0 t0 R3 B( G: r" A3 y133-主成分分析和因子分析方法介绍.mp4
. B  f+ s1 t! L( {9 N6 e: a" `8 b134-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
6 V+ L/ W/ z  h  |9 P1 {4 t136-关联规则的基本介绍.mp4
/ H* X4 @  r" F% b: l8 q137-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
* R9 _4 A: r6 L# z+ ^# r140-关联规则的评估.mp4
141-数据挖掘简介.mp4
142-数据挖掘算法分类.mp4
5 `& X8 c0 ?. }4 _4 @143-聚类分析基本概念及距离计算.mp4
4 O$ {. x2 b1 _144-聚类的几个算法.mp4
4 U7 o2 p2 U6 s145-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
150-决策树R实施.mp4
4 l$ R  w& i" W151-决策树总结.mp4
152-Boosting.mp4
* P: o+ S  k. o! t- u154-ADABOOST.mp4
  z3 U/ k3 l3 T) g3 C6 E155-随机森林实施.mp4
( N6 b, z$ h% ^4 _  D' C156-SVM引言.mp4
157-线性SVM.mp4
5 o# ]" v8 {, @" ~" J& Z: G0 c158-非线性SVM.mp4
159-SVM的R建模.mp4
7 [# P/ ^. {4 D! `160-条件概率.mp4
161-贝叶斯公式.mp4
& [7 F4 R7 B& I6 K162-贝叶斯分类.mp4
163-贝叶斯建模.mp4
8 F3 L( J3 S  r0 K. W7 J! t* C164-模型评估.mp4
165-神经元模型.mp4
3 M( Y' C& H2 b. Q. {5 B  Q166-人工神经网络模型.mp4
( c: A! Z9 p( f: }: ]/ b167-单节感知器.mp4
8 @2 {: J% s. V0 F: F/ {) e168-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
171-CRM和信用评分卡.mp4
5 ?1 q% }; ~7 U7 n6 Z; z! J172-信用评分公式细节.mp4
3 \* B% g$ H2 j: m173-评分卡代码讲解.mp4
$ t& R" W: @# j174-客户分群.mp4
" r. M/ Y; r  I2 U/ z& A+ u175-层次聚类和K-means聚类.mp4
, e/ z/ E2 e. ^$ x( v176-聚类分析建模流程.mp4
, J, }. M, m9 Q& a# o1 r5 l4 w0 p5 C9 w177-聚类分析案例应用.mp4
; ~' ~) j" O- @% q9 m178-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
1 J! P' O6 [" k6 c( p! P181-R语言进行变量筛选.mp4
# ?- c0 w2 Q2 M/ u  U182-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
. K: U- t! F( l4 q$ f- j! @4 q185-缺失值、异常值处理及变量筛选.mp4
' _/ i- F) G3 s186-模型评估及可视化.mp4
188-Apriori和FpGrowth.mp4
  c' i7 X6 k  x$ Y& C- b+ u8 Z6 |: a189-R语言实现关联规则.mp4
190-协同过滤算法.mp4
191-R实现协同过滤算法.mp4
8 Q: Y* x: Q+ y# K6 O9 @% A5 F  K. x3 ~192-时间序列简介_白噪声.mp4
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
195-模型预测_预测评估_建模流程.mp4
196-建模流程和补充.mp4
197-决策树基本介绍.mp4
( }# b4 x; L; k/ _( g( w198-决策树原理介绍.mp4
4 B. b$ F# n$ q  M/ {199-R语言实现决策树.mp4
200-决策树进阶应用.mp4
9 ^* t( T6 ?2 t1 F- U( z201-随机森林.mp4

: Y0 n) G  N/ e0 \! X" [- a
3 o% ]% L. y) L9 c7 R06 中期交流
226-聚类分析.mp4
" y1 O$ D. s/ b# [227-决策树.mp4
( B( L9 R8 @, ~* }228-逻辑回归.mp4
229-信用分析-逻辑回归.mp4
230-逻辑回归.mp4
6 Z0 d; A! a; m3 Z231-主成分分析和因子分析.mp4
232-数据分析知识点概述.mp4
2 i- [( E5 q% h+ k' a
0 M+ U! H" V% z( e8 N7 [  v6 t% Q
07 Python
' c* A: w: K! H202-Python引言.mp4
1 N! [. r1 N& h203-Python基础语法.mp4
# U6 r; t3 d9 v3 W" i204-字符串和列表.mp4
4 b3 B  s; ~% \3 k# S2 x! G205-列表和元组.mp4
206-字典和分支结构.mp4
207-for循环.mp4
% V: N4 k- M1 G1 c$ g  p208-循环和分支结构练习.mp4
8 x2 U' S. j: Y+ |- t- D* G0 T" U209-自建函数.mp4
) `! r$ G; T! j+ `4 \1 }210-回顾练习.mp4
3 p8 o) g) j6 ]' G! w( ]) ]211-递归函数.mp4
; {! z0 a, n) R& C5 k3 I- c0 Z' X- ^8 t212-错误和异常.mp4
213-高级函数.mp4
) d7 T8 L% L6 d% s6 s, f214-函数生成_模块_读写.mp4
. j& E1 e! `2 G+ [* O. `. T215-随机数_目录_时间.mp4
216-棋盘_赌徒必输.mp4
$ K4 e  N5 L( W3 W217-连接数据库.mp4
. i* i% H: H, _1 B: M0 A7 v) N$ G, v218-dnarry对象.mp4
219-dnarry对象的方法.mp4
. ^  n0 J3 f* E. g220-数组运算.mp4
221-函数应用和映射.mp4
222-函数.mp4
8 Z4 O# R( |1 c6 ]. A0 g4 `* \223-排序和过滤.mp4
$ X& V) Z- V) y" A' L224-RFM计算.mp4
225-医疗数据处理.mp4
2 s# J/ i. j* _) i226-爬虫简介.mp4
: ~7 x3 i- f3 ^' M8 |227-网页解析.mp4
; t" z9 A' l4 h% T229-网页爬虫有道翻译.mp4
230-网页爬虫天气.mp4
: O7 m" n0 v) \8 J231-Post获取有道翻译和BeautifulSoup解析网页.mp4
4 H9 N, d) z8 y% ^4 p* x232-BeautifulSoup解析网页并抓取数据.mp4
234-Selenium定位爬取去哪网.mp4
9 Y! g$ j- R( a9 c4 O235-Selenium爬取去哪网.mp4
0 T3 A5 i  U' @# Z236-Selenium动态爬取去哪网景点.mp4
! |1 h2 i$ q" B5 W! j. B* W2 f% K237-统计语言模型.mp4
238-词向量.mp4
239-中文分词.mp4
1 A$ e: V5 ]( D7 D% G/ V( ]1 ^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
244-Python实现文本分类.mp4
" X" C: |( V# c  p7 X+ l2 q$ u245-文本聚类和主题模型.mp4
3 n5 D+ v. @$ T6 i246-情感分析及CNN.mp4
$ K  @* \1 x$ ]7 `- n% S2 M. L2 i  ?# _

08 就业指导
6 C- u- J" Q+ f' J- h& i! L01-就业指导-SQL集训.mp4
1 h. Q4 I4 L# T) L. Z/ j1 o02-就业指导-简历制作.mp4
# `- j6 [" ~# L% J03-就业指导.mp4
04-就业指导-面试技巧.mp4
" l1 }/ T$ B& ?9 U  |3 A  ^
$ f% I7 G0 X1 N; V/ m2 r$ h0 X/ {! p
09 相关行业的运用
8 ~4 g0 g4 B5 t. ^! D8 k4 d01-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
02-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
) ~7 D, n6 i) j8 x2 R03-人工智能知识图谱.mp4
: S$ T- p3 ^! |# d1 _% a03-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


5 c) G" J; P" ?& o4 T7 j5 V10 推荐系统
& [8 C. K. j* H- H
& g; R( L' c7 H8 M3 y. m* {01-推荐系统.mp4
* h2 T: j: i* @! h' e  [02-推荐系统.mp4
03-推荐系统.mp4
( K5 {# {. t0 @$ }04-推荐系统.mp4
05-推荐系统实战.mp4
+ s0 t, F2 Z4 C. ?8 g0 D. N5 S06-推荐系统.mp4
07-推荐系统.mp4
7 ^, A/ q5 L  T4 D' T08-推荐系统.mp4
09-推荐系统.mp4
10-推荐系统.mp4

7 }7 C/ F. x2 @3 g