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课程大纲：
) r6 u: W' A, ~# w) N7 [01 EXCEL
3 l4 y: Q7 h1 w. Z, c9 Z( N/ ^6 E02 MySQL
( m3 ^7 E. U0 Z9 J6 r% p( z$ b8 A) t03 统计基础/ P9 n$ v' N4 n' f* C- P1 {( N. P
04 SPSS
1 u5 l) U( |$ h$ ]+ W05 R语言
# k( N/ C% }/ ^8 D |06 中期交流
2 `' k7 F+ \+ L7 K2 W4 e8 s$ e! D' u07 Python; ~" i0 h2 q; R+ Q
08 就业指导
$ ?/ b* t4 k: K: |' j1 V09 相关行业的运用
" W9 Y. k& O( {10 推荐系统
5 `8 e4 Z" W# H5 o( v5 a6 m/ {
# z! @6 y. b {7 g' V
% N6 N' Q* v3 O+ a$ @, W( J* w' q课程目录：
4 `! L& b u" N0 j' c9 H! N01 EXCEL- h3 T; S; n0 U; [
001-Excel基本介绍.mp4% ^( g3 V# C( [+ R% v
002-自定义单元格、填充柄.mp4
# E* U2 f. p2 Q5 f2 d003-单元格拆分.mp4# A3 ] r7 G- s" J. z5 Z m- o% x
004-单元格匹配与替换.mp47 h8 Y/ i. ~$ z: G! s4 v K2 b
005-公式求职+if语句.mp4
( b# b; d) M4 J g) Y* |$ Z8 ?006-函数解析.mp4
& N5 y4 x3 k2 u) l007-函数数组.mp4
, y! f% a: Y/ |/ J& {; K+ b) I( A008-数组计算.mp4
6 o1 e. J, k9 O009-查找引用函数.mp4
~8 _5 q A1 e1 x010-查找引用函数应用.mp49 h: v+ w1 M5 b0 n
011-查找与引用函数.mp4
* g( `/ ]' E) i3 u012-基础绘图.mp4# R7 K7 D- \6 s& N
013-高级绘图.mp45 a$ g5 h2 \; Y2 r2 H6 E" }
014- 数据透视表.mp4
, E% W" u8 v6 j6 e015-Excel PowerBi 案例（1）.mp41 O1 j5 }9 y: g/ Y, D3 e9 l/ E
016-Excel PowerBi 案例（2）.mp4 U7 u9 r7 G9 I1 j) p! \" |; D0 \
017-Power View.mp4
& s9 Q& E3 e; B- j1 r- a. y6 y018-Power Query（1）.mp4+ j3 ?# i S" s+ J8 H e% K* V
019-Power Query（2）.mp4, W2 i" Z8 O$ i$ o) G3 `
020-Power View 介绍.mp4! I+ }+ p; s; T1 x" T
021-Power View 餐饮案例 & Power Poivt基础介绍.mp47 [0 f$ c9 h' @8 p# Z" U
022-Power Poivt搭载多维数据集.mp4
b n! z6 J/ L; o9 N, D023-Power Poivt DAX表达式.mp4; D" F( c+ ?8 _ {+ h
4 p- M7 i7 {# m" p9 |/ j/ [6 F: \6 j7 ?0 [ H; S8 l6 ~8 u m8 W
02 MySQL
, x+ `0 P9 a- Z" u" B) x& V/ c024-数据库介绍.mp4( ], s1 [$ d: t ^+ c/ r6 n; }" k+ N
025-SQL语句基本介绍.mp4+ A0 q) A+ q) o- b& b* g
026-默认的约束条件.mp4
3 d& ^7 L H; u% @- `027-加入外部数据集使用.mp4* ~% `2 A- _! Y% V2 x
028-数据表、库结构的更新.mp4
) l, A% o5 z* {) G8 J029-基础查询和数据的更新.mp4
( j+ G ]$ q3 @% w S0 @030-在Work Bench中查询.mp4$ Q, _2 z0 i2 q
031-单表查询.mp4% V: ]9 Y2 E! c/ v( P7 R
032-case语句和索引.mp4, l" ^7 h) {) D9 D0 g |
033-多表查询.mp41 K4 V O& x' O0 @2 o" J& C2 z; A
034-MySQL数据表连接和数据录入.mp43 u, r' S. W1 D0 y' h" }
035-电商数据挖掘案例介绍.mp4- Q# c$ ~% j3 s
036-电商数据挖掘数据介绍.mp4, g% d5 U1 X/ Y% V; V( T
037-电商数据挖掘数据SQL实现（1）.mp46 Z/ U2 i! B* B; ~' [6 j+ K& w3 i$ n
038-电商数据挖掘数据SQL实现（2）.mp4
( Q9 K a3 ~. F' B+ u. ?5 o039-MySQL经典案例讲解（1）.mp4* ~) o$ Y9 i( ~0 J
040-MySQL经典案例讲解（2）.mp4
; R% K" |- N @* j041-智能报表制作流程.mp47 f/ D' ^+ _- c% t
042-图表.mp4
, v& U! X' |" e( _0 V {! `7 Z043-电商案例讲解.mp4" [$ j# x! i, n4 d
044-餐饮数据分析理解.mp4! _6 f! o* F8 Q1 `& y
045-餐饮数据分析描述.mp4
q8 h6 q2 u7 Q- L ]% A046-餐饮数据分析操作.mp4
' q A' N: `! r9 S" }! P! q
6 E0 T k: |) I
9 t( d G' u( S O03 统计基础
/ c) O+ }' o6 U- H047-高等数学基础.mp4
" a4 N; |9 B* f* O* s048-数据模型基础.mp4! M9 K7 ~6 M' ]; Q5 ]9 `5 m, [9 F. \
049-矩阵.mp45 o' h$ M7 P+ E1 N
050-数据处理与函数.mp4
/ q6 f2 _/ L& u4 g% t" h! g051-统计学基础.mp4 I v6 r. E: ^
052-权限和微分.mp4! i0 z1 D! v( w6 ~# v. t' `9 d1 h
053-导数.mp4( ~7 s6 {3 e; u$ U" _8 i9 o
054-洛必达法则.mp4* x9 j6 G, u$ _6 I& _ `
055-级数的收敛和发散.mp4' Y8 i: C5 m" B+ R/ C4 B) k
056-数据的度量.mp4, K$ p/ O, V2 {9 Y
057-方差标准差.mp4, S, ^& p3 l. R5 {0 |& n' w
058-统计量和分布.mp4
! y4 a/ `* T1 W$ j6 F5 |059-点估计、区间估计.mp4* K$ _% C. Y/ O% j( q
060-极大似然估计.mp4
# W5 G6 |4 s7 \2 O061-两个总计参数的估计.mp4
) i4 \$ h4 h: S7 `062-双侧检验和单侧检验.mp4
: c' d* ~5 _: N" Z2 |6 {063-拟合优度检验.mp46 c8 m. E( |9 J8 d" A4 E, A+ v
065-多元线性回归.mp40 n- L: ^* A% F$ K# Z5 n8 N# L
066-线性回归R代码实现.mp4
( W* X, A# J. W$ M8 u7 A# T5 p
$ e! A9 C- I5 I
3 M! U0 U. b0 M" O+ b, [* n3 _04 SPSS
1 w# i( N% s8 k9 Z/ a6 F2 ~ e3 j067-SPSS课程简单介绍.mp4
# O1 [; l% A4 S6 g8 i068-SPSS软件功能.mp4
" D$ y1 e8 D- T8 \( d069-数据类别的介绍.mp46 F5 `- E. }4 p9 ~" f. C4 N
070-SPSS数据库连接和图表.mp4
5 E8 L) ^6 U6 i# M" z071-正态分布.mp4
1 B2 G, T6 ? \4 E072-SPSS中假设检验介绍.mp4) [) ]( e3 ? k- a6 I3 v
073-统计相关系数.mp4
1 G( p) r/ i( m' i5 I0 f074-相关性和回归平方和.mp48 ~8 P {' q- i7 E
075-方差分析.mp4
: [9 D3 S, T" k3 c3 S6 s9 X: [) A076-线性回归模型介绍.mp4
- @% Z4 c' m" E: c4 J078-分析菜单简介.mp4
- M( Y- p. D, F: P; P* o& U8 g079-交叉表.mp4) }" r4 p3 G9 n `; m; |
080-绩效方案.mp4
0 p0 W. E; i* {; q) K( F080-逻辑回归.mp4
8 a! }' x+ }! D- ^" A' [5 W082-线性回归介绍.mp4" W$ X+ [/ m$ y% `
083-残差的介绍.mp4* l" x. ~; \5 ?! [
084-线性回归的SPSS结果解释.mp4
5 R( _# h5 p0 U t% ]085-用户画像的介绍.mp4
- C/ y- F# P# w( q086-F检验.mp47 C/ |$ V- F9 i2 l
087-RFM模型.mp4
E) e1 |5 T8 m% v+ [088-SPSS联合分析.mp4+ z `, D9 \$ ], K5 B- F
089-联合分析结果介绍.mp4/ i1 s* p2 O2 }1 _. {
090-绩效综合案例讲解.mp49 U8 [! [; C, e9 p3 V* h
8 |9 O3 @# q) _: Z- }
8 O3 M# W C) c, O05 R语言: L; L7 U& u, x( ]& A2 J) e
091-R语言的大致介绍.mp4( M) y4 I8 X% d9 g4 u6 }9 m
092-R语言的常用运算.mp4+ C/ U4 l6 K( _5 N
093-列表、矩阵和数组.mp4
6 E3 ]6 [6 _7 d094-因子和DateFrame.mp4$ _( q" b. v W. l. G8 C% c7 j
095-数据读取函数.mp4- b4 A* `3 N* p2 X1 c- P1 Z
096-快速读取函数.mp4
' w0 f \: k8 o097-读取练习.mp49 `0 o+ A8 h5 i& i2 M
098-向量化运算.mp4 }8 `6 c7 b% }9 ^
099-创建随机数&日期.mp4$ D/ w/ @. K/ p4 p3 r7 ^0 O7 d
100-字符处理.mp4# m7 b5 |( w( {) Z
101-控制结构.mp49 K7 k2 ~# L. N! x9 N
102-自编函数.mp41 ]1 M7 Y2 s4 b8 R, r- M
103-循环函数.mp4
" v% Q% [; A) W8 _9 n106-使用SQL汇总.mp4
; `' V8 S1 c( W' W! h3 F+ s) r' N107-描述探索性数据分析.mp4" s" T' U, w. t9 }: Z8 G" o
108-图形绘制.mp4
" k# ? [& W' @( r. x) \7 l9 C109-绘图系统介绍.mp47 M& w, t8 n6 D/ }( }
110-基本绘图函数.mp4
0 X8 ^# U0 ^( t+ q/ ?7 r0 f( |111-基本统计量&中心极限定理.mp4
8 o! k2 ?2 f2 n! ^# y: I112-区间估计&假设检验.mp4
2 m% g0 ~. C, _2 o$ L. d6 I113-T检验.mp4
% T% I+ Q. D2 `0 ]! y: P/ r114-方差分析.mp4
8 ?! @( D7 `1 H% e- i115-相关性检验.mp45 E/ c) t2 N1 v" E
116-线性回归背景介绍及数据理解.mp4
' K$ o$ v4 T) H2 u$ ]117-R软件中的相关性.mp4' p- @8 o a! E3 K" o+ x( {
118-相关性系数矩阵.mp4
. o# g s' S: F( _7 N119-偏相关系数及相关系数.mp48 o% Z ?+ e% `5 z
120-两样本T检验.mp43 Q" u' \6 v3 K
121-回归模型的实现及讲解.mp4
- p2 x& o( z$ u! b2 s7 u7 c122-残差的介绍.mp4
: S9 @( ~( J" i# [: m& K123-异常值处理.mp4+ W3 b( r% \- h! P1 [3 f
124-建模与预测.mp44 D- H$ c6 S# `# @& b
125-建模评估.mp4# H; s/ V' @. Y2 f: X
126-图形解释.mp4
4 i- P* r& g/ i/ U- v127-逐步回归的介绍.mp4
" U8 T* I( D7 o6 O! W128-多元线性回归代码展示及结果解释.mp4
/ h7 L9 _( J8 s8 c/ P* \129-Logists回归大致介绍.mp4
. p5 q2 y- B# }130-变量处理.mp4
4 j1 u! H. K5 Y131-筛选变量.mp4: H. X" g, @7 u7 t
132-建模与评估.mp40 G+ B; D2 ~/ F7 d* D9 k! M" h
133-主成分分析和因子分析方法介绍.mp4
/ A6 V2 P3 p7 w" o6 F9 B134-主成分和因子分析在R中的实现.mp4
, N* ]) G1 j* |# r) R) s( g135-主成分分析具体剖析.mp4
9 M- f; {: F: o2 x136-关联规则的基本介绍.mp4( K) ? Q; P. d* w5 a: t0 B
137-Apriori算法原理介绍.mp4
7 x4 M4 M: A) O6 ]138-关联规则数据处理.mp4! S D7 R$ Z8 h% _) R$ C
139-关联规则可视化.mp4
- z% J3 ]+ a4 d; g- S# ~140-关联规则的评估.mp4% u& a9 {! ?' i- f- L* n: Z/ x
141-数据挖掘简介.mp4& s6 t( B( u" x, P# t5 ^4 r
142-数据挖掘算法分类.mp4
1 U/ X4 u# }7 v& I2 s9 N143-聚类分析基本概念及距离计算.mp4
& F$ q$ r; p0 h144-聚类的几个算法.mp4. p8 ~% w1 C2 l1 L( c
145-R实施聚类分析.mp41 ~* r8 a$ [7 L
146-聚类分析总结.mp4
, R. T3 U4 E$ C# d g; \148-决策树基本介绍.mp4- [& O8 N7 V" [) M7 g2 c1 q' g7 O- C
149-ID3算法.mp4 }; X1 z# E; x( b F! U7 x; y
150-决策树R实施.mp4, @, H, h; U. b7 Z# y. c
151-决策树总结.mp4
4 ^% q; b% _% s8 O( m152-Boosting.mp4$ {) ~' V+ Q" } a7 W2 s3 Z8 O0 t- A
154-ADABOOST.mp4
f4 K# J; h/ u8 ^8 J155-随机森林实施.mp4
* A4 X- ]' x0 K- G5 W0 Y, f156-SVM引言.mp4
k; c+ G8 p; Z* e/ a157-线性SVM.mp4
6 Q! z9 i/ T# x# [* k) Q8 O158-非线性SVM.mp4* G% \4 p; v+ q$ q: }; K5 D
159-SVM的R建模.mp4- w2 V& A# H, H
160-条件概率.mp4' L; Z* s& ]9 Y6 ]' `
161-贝叶斯公式.mp4
. K; I6 V. U# j7 v2 Y$ m' Z162-贝叶斯分类.mp4
. e- U/ n. Q5 A! [$ W0 L3 w9 }$ z163-贝叶斯建模.mp4( f k) K4 o. ~& G
164-模型评估.mp4
# [2 p2 ~; S( S9 d: W165-神经元模型.mp4
/ o5 K8 k( @: G% J166-人工神经网络模型.mp4
& ~5 H' u- ?6 k& p6 X4 ?. X: u- b167-单节感知器.mp4
) p2 `, S# p. ^ U% A168-BP神经网络.mp4
+ y& Y1 |0 Q0 l169-数据挖掘方法和建模流程.mp45 |0 W% l, B \
170-电影票房预测.mp4
) `( Y ]% v) w v i3 o171-CRM和信用评分卡.mp49 L: x- e& y# Q: H* E
172-信用评分公式细节.mp4. k) R+ p2 A% V# {- ~: w4 H
173-评分卡代码讲解.mp4
# D o- O+ D$ k# W3 F; G* Y174-客户分群.mp4
X( z# d% D8 n* t) N175-层次聚类和K-means聚类.mp4
' l1 x( _7 A. \' \: L; N8 T' w% P176-聚类分析建模流程.mp4
) q/ U+ T) y9 R6 e0 c7 E177-聚类分析案例应用.mp4' J) W: U# N' m9 r0 x% t! _& i6 N/ M
178-R代码实现客户分群.mp4
$ k R2 S" d& a( k7 m& w7 w4 N5 B179-线性回归建模流程.mp41 h4 o1 F: z V* a' m$ Z
180-R语言进行数据预分析.mp4
+ s- _5 q }7 N; s181-R语言进行变量筛选.mp4
/ M _3 F9 O- |! n/ h+ z( @182-R语言进行模型评估.mp4. w4 D; f/ K. X; |: b* P1 T7 l
183-案例分析流程.mp4
" j1 }2 f, B, D, B, N184-数值型变量的处理.flv
1 @! I/ A# f1 y3 `/ [; D* Y; C$ h) T185-缺失值、异常值处理及变量筛选.mp4
" g# Z" _" \0 M G186-模型评估及可视化.mp4
8 A5 N1 Q' e' p188-Apriori和FpGrowth.mp4
$ R* o* f& ]6 W. Y1 b8 M* |4 z189-R语言实现关联规则.mp4
/ K: p+ q" b0 j190-协同过滤算法.mp4
( u& _; p' {2 a3 a/ |191-R实现协同过滤算法.mp4
. I @) ^+ y6 H3 p& ^192-时间序列简介_白噪声.mp4
! c0 ?0 j7 T3 o: W9 z193-平稳时间序列模型.mp4
C, G, d: e# X) h" ]194-平稳时间时序模型R实现_非平稳时序模型.mp4
( a$ f, R& g4 I195-模型预测_预测评估_建模流程.mp4
G, J5 m Z) i: T }7 h$ g196-建模流程和补充.mp4
& E5 z1 c. S/ }( |$ I% Z' ?+ U1 A197-决策树基本介绍.mp4$ m. ~4 r, \' M* Y
198-决策树原理介绍.mp4; Q% m/ M- T/ {* J: m* u% n8 z0 e
199-R语言实现决策树.mp4
* R7 ?8 [# c) y' ~# a5 h200-决策树进阶应用.mp4
1 @% @# p2 w5 o7 Z$ R3 _5 X201-随机森林.mp4
& Q, S3 A5 X n* [6 F( m5 o, m. V: `8 k5 [4 h
. F. l3 `! a+ ? t7 l) @6 M; k! s3 {
06 中期交流" ~3 C) S# ^) @ L
226-聚类分析.mp4
+ g5 d/ Y, B- ]8 m A227-决策树.mp4
5 {+ e6 E, p6 ~% u7 n/ W# a228-逻辑回归.mp48 V8 q; L% j3 z1 [
229-信用分析-逻辑回归.mp4
8 @* `4 ?, y: L" }8 V8 @8 w230-逻辑回归.mp4
7 D0 C; f3 u$ h. M5 F+ W9 O231-主成分分析和因子分析.mp4
1 f6 V2 A( H9 q; N' I- p h& X232-数据分析知识点概述.mp4( o+ a5 ^. z+ Q( L) F0 u
2 D; G& t; _* O6 j$ _* q4 r
2 V* h0 |. h3 E8 Q07 Python
5 p; x/ N8 H" ^202-Python引言.mp4
( t- l: ]1 _5 J$ T, j203-Python基础语法.mp4
+ t) z+ S3 T& [+ c: p204-字符串和列表.mp48 K/ W7 U; e2 N* ^/ n5 w u# N
205-列表和元组.mp4
9 F5 v$ Q! Y$ p) U206-字典和分支结构.mp4# t6 I9 l# ^; f9 w( ]6 S& O
207-for循环.mp4
; E: A+ u# [0 I, j208-循环和分支结构练习.mp4
3 B( q* O" e& w2 H5 D$ V209-自建函数.mp4. j0 f7 b- x/ o: W! }. [% q4 L
210-回顾练习.mp4
K$ ]# f0 }* ~3 E) }% u0 z0 H: [211-递归函数.mp4
- C n+ m0 D2 c. V212-错误和异常.mp4
B9 E. H5 y7 _: y7 X& s- c0 I213-高级函数.mp4
3 |( I4 u2 L8 V2 d2 q" r, D6 Q6 `214-函数生成_模块_读写.mp4
8 [6 B- z! H8 B9 U S* E215-随机数_目录_时间.mp4
9 `& B+ P2 Q$ z9 B0 p) Z3 `0 k216-棋盘_赌徒必输.mp4
8 g# V& o5 x) d7 i# n, x9 V217-连接数据库.mp4
# V& d' i: M6 u6 o218-dnarry对象.mp4" b( D, B. l7 N5 W; M( q
219-dnarry对象的方法.mp4
3 N0 M3 s4 @9 [1 m' D0 k220-数组运算.mp48 W" w* E1 v( P3 _
221-函数应用和映射.mp4$ q$ h5 v* d) x }9 j
222-函数.mp4
3 |, k' |# B" B! r% x223-排序和过滤.mp4# L; q8 f% `1 n O! y4 V4 G
224-RFM计算.mp4, h4 f5 b6 q. u% D( g
225-医疗数据处理.mp4
8 @6 R) ]* \, l o* n0 F226-爬虫简介.mp45 J: S) x8 Y3 o4 Z
227-网页解析.mp4
3 U3 e$ [5 x8 x% J7 p229-网页爬虫有道翻译.mp4
9 R/ o: y5 w# F) g230-网页爬虫天气.mp4
& D5 d" M' ?$ f- Y231-Post获取有道翻译和BeautifulSoup解析网页.mp4( ~. A0 d2 q. }1 T. Q& ]) e( ~1 B
232-BeautifulSoup解析网页并抓取数据.mp4
' ?3 h3 ^% P | _* x9 {234-Selenium定位爬取去哪网.mp45 P7 f; y2 {8 e, t
235-Selenium爬取去哪网.mp4
# E' Q+ x, I, D5 z+ q2 z* V236-Selenium动态爬取去哪网景点.mp4$ H$ p" i: b3 m. T) M1 \3 E' L; ?) F1 {
237-统计语言模型.mp4. w, ~6 L! M) Y4 {
238-词向量.mp4
- A( o1 p8 W0 c: b1 E" |239-中文分词.mp4! V4 L4 t4 X5 [* Y3 j# Y
240-R语言实现分词和词向量.mp43 \- J# k: z* M# x6 l
241-R语言实现词云图.mp4
: O' ~$ m1 y; Z" U242-文本分析引言和Logistic回归及KNN.mp4
$ @6 ~6 h4 U# W6 p' c243-贝叶斯和SVM.mp4" S% d8 @) Z& H( v+ P7 S
244-Python实现文本分类.mp4
" F+ Z5 d% d; ?' G% W( y$ C6 E3 |/ p245-文本聚类和主题模型.mp43 ^0 @7 \% \: `6 G# T+ C* l. |, T
246-情感分析及CNN.mp4
0 N( P$ n( h5 w _: N/ y" c' f x: p# ?3 O/ f
1 m' W% t1 c& e! H! u
08 就业指导8 K. o) c3 l3 ]# D- d
01-就业指导-SQL集训.mp4 _; f, z8 }' `1 |! W
02-就业指导-简历制作.mp4 D" p: ]+ w2 J# i
03-就业指导.mp4
! D5 Z5 O7 f0 t8 f _04-就业指导-面试技巧.mp44 |& x4 f9 }/ Z& n. _/ I
5 ?5 r- ]# V6 R( l- n D- ^
1 x4 u! i' U2 |* S5 ?* T! \- |$ s09 相关行业的运用
0 ]( K, ]+ [! L% ~0 f' o" u01-人工智能知识图谱.mp43 k9 s9 n# L( U/ J: v. U( c- g0 O
01-数据分析在互联网金融中的应用.mp4, Q' J5 w+ V4 y6 R2 { c) p
01-数据分析在政府基层统计工作中的应用.mp4
7 T1 h4 W" R% N3 |, W# w02-人工智能知识图谱.mp45 L- c5 W0 M" ~7 } o) j: O1 W1 \
02-数据分析在互联网金融中的应用.mp4
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雷达卡
发表于 2019-8-3 23:17:15
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