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：
. n3 ]9 [  a* A) X01 EXCEL
1 U, i6 |$ y3 J4 |5 P3 m02 MySQL
# k$ M; o/ i$ u; l) q% P03 统计基础
8 P6 b0 K* ?0 d$ {% q7 F04 SPSS
: T1 Y$ H- t: p& H. x4 u1 F05 R语言
06 中期交流
& i5 l( v" l) {' q+ G07 Python
  y3 ]: q  R6 U1 S: R08 就业指导
09 相关行业的运用
10 推荐系统
6 B# D$ P- |/ n3 i

4 u0 p  A& h* e$ Q/ p( |课程目录：
* g. h2 g- {- W) G9 R, U  w01 EXCEL
1 O4 z* Q; D7 x% g4 j" m0 ~5 X$ |001-Excel基本介绍.mp4
002-自定义单元格、填充柄.mp4
003-单元格拆分.mp4
& r: n! J. U3 H/ w: M( Z004-单元格匹配与替换.mp4
005-公式求职+if语句.mp4
006-函数解析.mp4
. w8 r: D7 [/ X$ F; j007-函数数组.mp4
008-数组计算.mp4
009-查找引用函数.mp4
# D- C( o8 A" u! s010-查找引用函数应用.mp4
& _2 L/ `* S3 l* ?011-查找与引用函数.mp4
; B4 Q+ p" j0 t) h8 U7 K) S1 o012-基础绘图.mp4
* A3 r% L  S+ |; d* s* d6 K( i013-高级绘图.mp4
014- 数据透视表.mp4
# y% Z5 X' D; n  S/ P2 l015-Excel PowerBi 案例（1）.mp4
( P( v$ r* K: w5 L016-Excel PowerBi 案例（2）.mp4
5 d0 w  P9 `) l017-Power View.mp4
018-Power Query（1）.mp4
' x, o" K( U- [7 V019-Power Query（2）.mp4
; ]  w) u3 |* z2 c7 {8 s+ @. h* g020-Power View 介绍.mp4
7 p4 N1 r1 B/ ~. \+ h021-Power View 餐饮案例 & Power Poivt基础介绍.mp4
7 D" K4 A3 J: e& i6 Z2 ?% n022-Power Poivt搭载多维数据集.mp4
( t8 P( k. v% H' W* _023-Power Poivt DAX表达式.mp4

$ L- A8 k; y4 b1 _- _6 G  T
02 MySQL
024-数据库介绍.mp4
2 Y5 }: l' m6 @- u: R( R: @) U025-SQL语句基本介绍.mp4
' G2 r  m" j/ Q5 J! d( x- I6 `3 y026-默认的约束条件.mp4
* t5 x) d; i, h. t027-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
0 ?4 W- {# T0 I. S4 T030-在Work Bench中查询.mp4
031-单表查询.mp4
0 F. e( S" F: [$ C4 l8 d8 T032-case语句和索引.mp4
033-多表查询.mp4
034-MySQL数据表连接和数据录入.mp4
1 I) o1 d, Y# M1 r$ B( A035-电商数据挖掘案例介绍.mp4
036-电商数据挖掘数据介绍.mp4
4 I6 m; o. \5 o+ s2 F037-电商数据挖掘数据SQL实现（1）.mp4
& t9 _' K1 H" L* V0 P4 o038-电商数据挖掘数据SQL实现（2）.mp4
/ W& R2 Z0 X) e# y" i039-MySQL经典案例讲解（1）.mp4
040-MySQL经典案例讲解（2）.mp4
' R8 l$ P. S7 w/ r: m- k041-智能报表制作流程.mp4
2 k. f* F9 U$ H# p: b! q, @042-图表.mp4
043-电商案例讲解.mp4
: j& ]: s- p8 B5 p044-餐饮数据分析理解.mp4
& I; @) H1 A4 D& y9 u% _1 Z9 R3 W045-餐饮数据分析描述.mp4
, d5 z# i) T+ M/ e" ]" M046-餐饮数据分析操作.mp4

' \1 j/ y( V5 C+ O; D
03 统计基础
* o& V' p; }! \6 f/ S$ J047-高等数学基础.mp4
2 A9 {& c$ Q* x: ~' T7 t048-数据模型基础.mp4
8 l5 n3 ?8 X) H2 _4 t9 G: j9 B049-矩阵.mp4
050-数据处理与函数.mp4
% k2 t7 g) ~* B% m+ P  X; h/ @" `, M051-统计学基础.mp4
052-权限和微分.mp4
* }7 P- {  u: H3 x6 y' x8 t* }7 t053-导数.mp4
054-洛必达法则.mp4
3 _9 F/ d2 C9 `2 R9 |2 C( R055-级数的收敛和发散.mp4
+ T. u) G/ u( P* ?6 e, g  u056-数据的度量.mp4
' r( i$ q. A* W057-方差标准差.mp4
/ R1 W/ z/ `0 d2 M* S; P8 _6 Y058-统计量和分布.mp4
" W4 O/ f3 v$ C# X' b+ t6 ~3 J4 R4 u* [059-点估计、区间估计.mp4
060-极大似然估计.mp4
6 m2 O+ y, c' [( c2 k! k8 E' U. \061-两个总计参数的估计.mp4
062-双侧检验和单侧检验.mp4
' B2 M/ n1 F3 h: \063-拟合优度检验.mp4
- |2 {8 D( p. T/ ?3 y065-多元线性回归.mp4
" D, P. g3 G& K" q' Y$ T066-线性回归R代码实现.mp4


04 SPSS
067-SPSS课程简单介绍.mp4
068-SPSS软件功能.mp4
, _( z: J" ]# _069-数据类别的介绍.mp4
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
074-相关性和回归平方和.mp4
075-方差分析.mp4
076-线性回归模型介绍.mp4
078-分析菜单简介.mp4
079-交叉表.mp4
080-绩效方案.mp4
- E% ?+ n+ t+ b7 E" L. B6 u! a' P080-逻辑回归.mp4
( i, p" z" Y: V0 s* f( G2 O082-线性回归介绍.mp4
% v! C8 g4 U, t083-残差的介绍.mp4
) w0 j! s% ~  s8 k084-线性回归的SPSS结果解释.mp4
085-用户画像的介绍.mp4
086-F检验.mp4
087-RFM模型.mp4
088-SPSS联合分析.mp4
9 ~9 \+ S3 h4 [2 f! B1 X089-联合分析结果介绍.mp4
090-绩效综合案例讲解.mp4
% r" ]/ F8 f$ @: y. O) ^  ?
5 A, D% N+ ?( J. k3 e
3 `* c5 z  c6 J05 R语言
: k: U0 Q8 V3 S' O) I8 X8 Y091-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
094-因子和DateFrame.mp4
095-数据读取函数.mp4
096-快速读取函数.mp4
. N: z; \( M+ O& w9 V( c097-读取练习.mp4
098-向量化运算.mp4
# k$ z/ _# t2 K4 c9 p099-创建随机数&日期.mp4
100-字符处理.mp4
/ P, B0 W5 j' c. R/ o101-控制结构.mp4
) w5 N& u" U# l! n102-自编函数.mp4
: H9 R$ R* C2 m" I1 Q6 y, g6 ?103-循环函数.mp4
106-使用SQL汇总.mp4
107-描述探索性数据分析.mp4
108-图形绘制.mp4
, `2 e7 m! w6 g109-绘图系统介绍.mp4
+ p2 _3 T- [4 a( c& B5 q110-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
+ l0 _  O: P/ M5 @" L  ]4 f& X113-T检验.mp4
114-方差分析.mp4
* U- E" E( R7 k- R' ~1 p, A* o115-相关性检验.mp4
8 Q! X  U1 f* E  C' p) a116-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
9 D  M( p, q% z- k119-偏相关系数及相关系数.mp4
120-两样本T检验.mp4
  J# h1 m1 ^) S" L, |6 v121-回归模型的实现及讲解.mp4
- o' i7 @  K: H1 V4 N122-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
: p4 D! n& _) @3 h% u/ I3 K, p127-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
  V2 {9 h& W/ ~3 l& H129-Logists回归大致介绍.mp4
130-变量处理.mp4
  O6 L6 x( Y1 u" \/ r% w! {% j131-筛选变量.mp4
6 k; Z$ m) `( K! x& Z7 s4 {132-建模与评估.mp4
: s- ]7 N/ Q  z) K0 a, J133-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
1 I" @$ p. w  }1 _1 x& J136-关联规则的基本介绍.mp4
$ d- M/ ~, |1 {) }8 ~0 U# G137-Apriori算法原理介绍.mp4
. Q" W5 N* N9 a4 S! X& l1 i& L138-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
% S% d' C0 I2 g7 N141-数据挖掘简介.mp4
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
; `6 ?! N5 s* q7 v4 ]" h144-聚类的几个算法.mp4
8 H1 g/ H; V9 P4 s8 f3 Q. \# ^0 T145-R实施聚类分析.mp4
; x0 `0 m2 a  V8 t) H" P146-聚类分析总结.mp4
148-决策树基本介绍.mp4
149-ID3算法.mp4
; M6 |- f( P3 q3 v+ l+ D150-决策树R实施.mp4
151-决策树总结.mp4
; G, u/ j. M# E' b152-Boosting.mp4
154-ADABOOST.mp4
) l( d3 }, w2 W; U6 l: L! ^155-随机森林实施.mp4
$ F/ d- S! [8 _; O; D/ S156-SVM引言.mp4
157-线性SVM.mp4
  _5 L1 @5 C( ]158-非线性SVM.mp4
159-SVM的R建模.mp4
! ]/ M- Q+ W1 @# d' Q+ a160-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
/ Z' ]4 ~' B4 I3 C. ]. H164-模型评估.mp4
1 W6 _0 B6 K7 q# V* X# y165-神经元模型.mp4
- `  B/ M, H9 {; r# O- _166-人工神经网络模型.mp4
167-单节感知器.mp4
168-BP神经网络.mp4
169-数据挖掘方法和建模流程.mp4
2 w7 g7 x0 H7 l6 ^170-电影票房预测.mp4
171-CRM和信用评分卡.mp4
- k/ `% V4 _" M! X172-信用评分公式细节.mp4
9 _" O  i$ H! s- U2 N- F. w+ g173-评分卡代码讲解.mp4
9 u- K4 ~6 U# ^0 x3 U% S6 ]+ p" U174-客户分群.mp4
175-层次聚类和K-means聚类.mp4
  h  B& ~' E7 I' h5 V! d+ z176-聚类分析建模流程.mp4
177-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
  I8 t+ v( O9 T180-R语言进行数据预分析.mp4
181-R语言进行变量筛选.mp4
9 O. n' V* p  T, T! a. Y182-R语言进行模型评估.mp4
183-案例分析流程.mp4
% w6 Z4 ~% S. Q- N7 v# m6 }184-数值型变量的处理.flv
2 F, e$ _8 G- q& l, r8 o% l185-缺失值、异常值处理及变量筛选.mp4
186-模型评估及可视化.mp4
5 ?' t8 ?$ l, b5 W8 P9 ?; t" W! T188-Apriori和FpGrowth.mp4
7 o& R, ^. P! W% ^5 w  e189-R语言实现关联规则.mp4
% Q/ R# M& V5 X2 j+ ^- F190-协同过滤算法.mp4
+ F9 M" l8 Z0 B. E# _191-R实现协同过滤算法.mp4
7 O* Y6 _& p. H7 }* X7 N& ?192-时间序列简介_白噪声.mp4
193-平稳时间序列模型.mp4
* H) x7 t/ G: U194-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
! a. e  W8 o8 Q4 V! b5 s( s196-建模流程和补充.mp4
0 E$ r+ D" |0 I5 j3 |197-决策树基本介绍.mp4
, Z' }& F0 a3 z+ x4 q9 w198-决策树原理介绍.mp4
199-R语言实现决策树.mp4
3 u; n. ^# H( m$ o6 y200-决策树进阶应用.mp4
201-随机森林.mp4
. y, l5 y, W" `' Z
' G3 S% b" a$ \) G; O; |3 R
06 中期交流
226-聚类分析.mp4
227-决策树.mp4
+ [; i( k  G* \# D0 c. U) X228-逻辑回归.mp4
229-信用分析-逻辑回归.mp4
7 ?3 U1 q8 U: ^, F230-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

& P# e4 X% }3 k) j
* t5 h" X$ P* @" L: \  W5 p8 ?07 Python
9 p' G! x- r0 z. X202-Python引言.mp4
203-Python基础语法.mp4
204-字符串和列表.mp4
205-列表和元组.mp4
206-字典和分支结构.mp4
% G* h, H: e# }# K% I' Y$ A# p; z207-for循环.mp4
7 R6 A5 W/ Z0 @- j- R208-循环和分支结构练习.mp4
' \/ F9 H4 n) {4 _- F7 g* ]1 m8 b209-自建函数.mp4
210-回顾练习.mp4
211-递归函数.mp4
! Y/ W/ @8 L& R) D% b212-错误和异常.mp4
8 @' [' m4 x$ I1 [* }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
( ?& ^9 T: {- N5 g, o2 ?2 Y0 {216-棋盘_赌徒必输.mp4
" ^7 _. q! I1 f: n+ M! t217-连接数据库.mp4
218-dnarry对象.mp4
# \8 X$ e" ]6 O! g# e, C219-dnarry对象的方法.mp4
220-数组运算.mp4
221-函数应用和映射.mp4
$ A: z: Q% D2 o" \+ y2 x6 [222-函数.mp4
223-排序和过滤.mp4
3 y# Z0 A$ I- z8 S( C" R3 ]224-RFM计算.mp4
/ ^  ]" B  J/ D7 `, w1 Z" {! y225-医疗数据处理.mp4
: ~5 g. T$ w& g3 O' _; o% g226-爬虫简介.mp4
227-网页解析.mp4
3 ^' e) \: r$ |7 L: w$ w229-网页爬虫有道翻译.mp4
230-网页爬虫天气.mp4
& d2 f8 U4 E0 q; N' ?# D231-Post获取有道翻译和BeautifulSoup解析网页.mp4
) o" y9 r7 a8 V. z2 A9 [# N+ b232-BeautifulSoup解析网页并抓取数据.mp4
234-Selenium定位爬取去哪网.mp4
0 K+ B( A6 z) {/ T; Q! G; T; ~235-Selenium爬取去哪网.mp4
* \, R7 Y+ b$ @+ U: l) \& Q236-Selenium动态爬取去哪网景点.mp4
237-统计语言模型.mp4
238-词向量.mp4
239-中文分词.mp4
240-R语言实现分词和词向量.mp4
# G, I! r# o* C1 P# Q& Z241-R语言实现词云图.mp4
3 Y- ~* @1 u% s% Z5 X$ u242-文本分析引言和Logistic回归及KNN.mp4
7 L3 @; Q. ]5 g" N243-贝叶斯和SVM.mp4
9 T+ a7 g  A+ x/ x' [244-Python实现文本分类.mp4
245-文本聚类和主题模型.mp4
246-情感分析及CNN.mp4

' T2 C3 j$ P1 }0 ?. M! W5 T
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
04-就业指导-面试技巧.mp4


: u  k) W  z9 v- S0 i+ O8 x; H2 D09 相关行业的运用
9 g9 P8 U4 @3 ?; B01-人工智能知识图谱.mp4
+ ~9 R0 j+ W& N01-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
7 S+ b# R0 P1 ~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
03-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
; M: ]+ J/ l# C) x$ Z05-数据分析在互联网金融中的应用.mp4
1 h4 @- M/ s+ w4 L/ S4 U2 ?. ^

( Z9 }- S# Y! [- R+ \2 r2 J10 推荐系统
2 V, l: R( S+ `! }+ G3 _2 m
01-推荐系统.mp4
- t. @  d+ w5 i! E5 s, J! f02-推荐系统.mp4
03-推荐系统.mp4
' ^8 A( K$ F5 A! X( U4 v. w04-推荐系统.mp4
0 Z, D- S( v  ~4 ]% h% X& F/ P05-推荐系统实战.mp4
0 x( l4 ~5 c( e  e, I4 L6 L/ v06-推荐系统.mp4
: @& Y( ?$ @% l  I  p07-推荐系统.mp4
08-推荐系统.mp4
$ w1 D+ T( o7 a' {09-推荐系统.mp4
# u+ ~+ X: `+ T10-推荐系统.mp4