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：
01 EXCEL
02 MySQL
03 统计基础
04 SPSS
05 R语言
06 中期交流
07 Python
& s, n. R& ^7 ]/ n08 就业指导
09 相关行业的运用
  N6 W$ x; R7 C6 n10 推荐系统


课程目录：
: c5 U( R: U% r+ ^" q5 ?4 a5 ?- R01 EXCEL
001-Excel基本介绍.mp4
7 O) p- z$ b6 L6 g0 }- `002-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
008-数组计算.mp4
009-查找引用函数.mp4
  l  K. C0 X4 s( a# Z5 i010-查找引用函数应用.mp4
5 x& k: z0 G# @, D& `011-查找与引用函数.mp4
012-基础绘图.mp4
013-高级绘图.mp4
3 o4 h2 R( |0 ?7 s" p4 P014- 数据透视表.mp4
$ B- g: X6 p2 y, n2 A8 Q  Y, w5 q015-Excel PowerBi 案例（1）.mp4
/ t# s2 [) X- ?8 f0 q1 o8 u016-Excel PowerBi 案例（2）.mp4
! ]% G, q5 P" {* F* e4 L0 q017-Power View.mp4
" z- c$ U  }$ _2 H018-Power Query（1）.mp4
019-Power Query（2）.mp4
( G8 m" R- q8 `9 j' L- x) O. q020-Power View 介绍.mp4
: L0 d6 H: v% V7 ~4 {6 p0 s021-Power View 餐饮案例 & Power Poivt基础介绍.mp4
' V, X/ Z, h/ P5 q- y# G+ r! g022-Power Poivt搭载多维数据集.mp4
+ Q! H4 L- N6 U+ {% U023-Power Poivt DAX表达式.mp4
: g! y+ D0 y4 M/ k0 P: B8 P% m

02 MySQL
024-数据库介绍.mp4
4 r2 N0 j4 \4 D) _025-SQL语句基本介绍.mp4
; k' [6 u9 Z% R" y2 P( z% o026-默认的约束条件.mp4
027-加入外部数据集使用.mp4
4 N6 ?6 ^' q% _& b2 m" Z& @: G/ ?028-数据表、库结构的更新.mp4
$ l& d0 p3 G3 b) i1 `5 r029-基础查询和数据的更新.mp4
030-在Work Bench中查询.mp4
7 `) L7 ^4 i& E, W031-单表查询.mp4
9 j# O+ a1 N8 c5 x2 B' w6 F032-case语句和索引.mp4
# p5 N. W. @- Z7 u# [033-多表查询.mp4
" W- s& F2 u0 I+ B, I3 b, ~) U034-MySQL数据表连接和数据录入.mp4
035-电商数据挖掘案例介绍.mp4
0 t8 t! _0 e) O: Q( _, J036-电商数据挖掘数据介绍.mp4
037-电商数据挖掘数据SQL实现（1）.mp4
038-电商数据挖掘数据SQL实现（2）.mp4
1 b; i) H- A" u' g1 L039-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
! R' Y* S' y/ S7 l$ m5 K+ }7 S043-电商案例讲解.mp4
044-餐饮数据分析理解.mp4
& b0 D' o/ x$ a. M8 M( n045-餐饮数据分析描述.mp4
046-餐饮数据分析操作.mp4

; l' }/ M7 p  |+ ?1 y) i% w, [
' V5 t  o, Q6 o! Y03 统计基础
047-高等数学基础.mp4
048-数据模型基础.mp4
049-矩阵.mp4
3 v# f# o8 J. r050-数据处理与函数.mp4
051-统计学基础.mp4
052-权限和微分.mp4
053-导数.mp4
054-洛必达法则.mp4
3 `$ @" f7 K* O- W) j7 {055-级数的收敛和发散.mp4
0 S3 }' b! ]: p, @, [- ]. O: e% J  ^056-数据的度量.mp4
( }1 m) m% y4 A1 f; U# @- H0 c057-方差标准差.mp4
058-统计量和分布.mp4
059-点估计、区间估计.mp4
/ V' U  L! u3 I" ]+ H060-极大似然估计.mp4
2 U! d6 y% X8 b; v4 v1 P, l5 k# [061-两个总计参数的估计.mp4
; V/ ]+ ?6 N5 F0 }( K4 K062-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
066-线性回归R代码实现.mp4


+ i; U1 W2 S3 T3 A04 SPSS
# U1 Q' F( S  B$ `067-SPSS课程简单介绍.mp4
068-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
" \% N( m1 z! T! Y+ L2 H071-正态分布.mp4
7 @$ \% C( i% _8 W7 M5 \3 y072-SPSS中假设检验介绍.mp4
/ _! d8 o- f" }) E073-统计相关系数.mp4
' v- n. y: f4 p& v074-相关性和回归平方和.mp4
3 z! \# Y. |& y8 G' D075-方差分析.mp4
076-线性回归模型介绍.mp4
078-分析菜单简介.mp4
. `8 |9 ?. M: T& d079-交叉表.mp4
! O* C9 j& T" Q2 h0 u% [080-绩效方案.mp4
5 ?- b# B. ~& q& W5 Y( g080-逻辑回归.mp4
082-线性回归介绍.mp4
, f3 f$ S/ x( n083-残差的介绍.mp4
( c! D/ u: Q& z0 w084-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
089-联合分析结果介绍.mp4
1 F9 E& F. _; x7 \8 U: c- {090-绩效综合案例讲解.mp4

: n3 f, N% `1 v( t! i3 p2 T  @
05 R语言
& I3 X1 N9 b1 {091-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
( w+ {5 z/ R/ \8 n- K5 j7 B095-数据读取函数.mp4
096-快速读取函数.mp4
097-读取练习.mp4
. l% i2 p% ]4 q: y' M8 {; D098-向量化运算.mp4
) L1 N6 N& S: O* s$ x099-创建随机数&日期.mp4
100-字符处理.mp4
. o8 \0 Y- |' B8 @101-控制结构.mp4
' H; ]% H5 a5 `+ b102-自编函数.mp4
103-循环函数.mp4
106-使用SQL汇总.mp4
5 J; Y" V+ Y. c7 c; s107-描述探索性数据分析.mp4
* q* e. {4 K4 c7 j! O' F9 e( V, C108-图形绘制.mp4
109-绘图系统介绍.mp4
4 j/ c) z% a! N: }110-基本绘图函数.mp4
111-基本统计量&中心极限定理.mp4
3 @# I  R3 Y# b112-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
$ \9 n; o  J: o/ \# I2 c116-线性回归背景介绍及数据理解.mp4
117-R软件中的相关性.mp4
: t% J) x7 _8 S118-相关性系数矩阵.mp4
119-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
122-残差的介绍.mp4
+ W3 J% O/ w: m! U123-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
+ k' z7 n& A1 `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
129-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
8 g; E- b* o5 u2 g134-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
7 R/ N1 H( T, j. m& Y5 ?4 D- J6 }136-关联规则的基本介绍.mp4
137-Apriori算法原理介绍.mp4
. J) P$ L5 D! t& Q* ~) N9 I138-关联规则数据处理.mp4
- |( g4 ^- Y6 r( S, v8 E139-关联规则可视化.mp4
  b  X' \, T3 I# l# i140-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
143-聚类分析基本概念及距离计算.mp4
144-聚类的几个算法.mp4
145-R实施聚类分析.mp4
146-聚类分析总结.mp4
1 G: _% p' }3 l+ o4 W" i( |. }148-决策树基本介绍.mp4
, o! N7 e" Y. S7 O% m% s149-ID3算法.mp4
, k1 S1 s3 y1 y- @150-决策树R实施.mp4
151-决策树总结.mp4
152-Boosting.mp4
  m& Z0 D2 C. w5 Z7 @154-ADABOOST.mp4
6 X; q# n3 W* Q155-随机森林实施.mp4
* v; B5 ^, q& }+ h3 x  m( J" ?156-SVM引言.mp4
# ~" D$ `; q& a6 P1 q' I" S0 g& z157-线性SVM.mp4
158-非线性SVM.mp4
% q6 {# V; S. p1 n0 g159-SVM的R建模.mp4
160-条件概率.mp4
5 l7 ]$ ?( t5 l2 m3 ~161-贝叶斯公式.mp4
162-贝叶斯分类.mp4
163-贝叶斯建模.mp4
$ F) N& Y$ O4 ?* P) o5 i+ J2 x) M7 x. i164-模型评估.mp4
" T% H2 H2 z1 e$ p& e' V165-神经元模型.mp4
7 M" q. t. O4 z166-人工神经网络模型.mp4
167-单节感知器.mp4
168-BP神经网络.mp4
7 `/ p& n6 N4 V6 f. s169-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
) t& u- j8 }. B) k172-信用评分公式细节.mp4
* g8 m, U" a3 |/ @173-评分卡代码讲解.mp4
174-客户分群.mp4
6 ?, _, p0 C7 S; @7 @5 t# l175-层次聚类和K-means聚类.mp4
/ L: D5 |5 \- Z" t7 E2 b$ F176-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
1 l  `5 e, l( S( C, q- a3 D179-线性回归建模流程.mp4
180-R语言进行数据预分析.mp4
% V& _6 i& Y6 f; y9 P6 z181-R语言进行变量筛选.mp4
  {  y  M' P8 W% Y1 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
185-缺失值、异常值处理及变量筛选.mp4
+ r) L0 l: |/ \: `% \: K! t186-模型评估及可视化.mp4
( F+ B6 \, C# |6 }# c  P188-Apriori和FpGrowth.mp4
% ?* u5 \* v8 x0 V4 u. _: E189-R语言实现关联规则.mp4
; S6 X, F! X4 |* `190-协同过滤算法.mp4
  p, F8 A" ^$ F191-R实现协同过滤算法.mp4
192-时间序列简介_白噪声.mp4
193-平稳时间序列模型.mp4
1 c( V5 }# s5 e0 }; ]194-平稳时间时序模型R实现_非平稳时序模型.mp4
6 {- [# w0 u3 k/ _195-模型预测_预测评估_建模流程.mp4
5 H3 J0 H3 [: e* d' g196-建模流程和补充.mp4
197-决策树基本介绍.mp4
- r5 f% K/ _- \, W& d+ f4 I* k198-决策树原理介绍.mp4
199-R语言实现决策树.mp4
200-决策树进阶应用.mp4
2 v* C! y; e0 z! R' T$ P" h201-随机森林.mp4

# l7 M; q* @( s7 l6 x, K7 L
+ [) }  v& A- I6 a06 中期交流
226-聚类分析.mp4
- O" i. m5 i* b227-决策树.mp4
* b( F8 }7 E9 ]0 x6 i7 L- u228-逻辑回归.mp4
229-信用分析-逻辑回归.mp4
230-逻辑回归.mp4
5 t! p5 T# L3 j4 C/ t6 s, Q' X. A231-主成分分析和因子分析.mp4
232-数据分析知识点概述.mp4


07 Python
202-Python引言.mp4
203-Python基础语法.mp4
0 f1 n- x8 R/ p3 W204-字符串和列表.mp4
205-列表和元组.mp4
206-字典和分支结构.mp4
207-for循环.mp4
$ b& h/ Z% d  k8 f+ m208-循环和分支结构练习.mp4
209-自建函数.mp4
210-回顾练习.mp4
211-递归函数.mp4
) H, E( H1 ~# v) @$ z212-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
' T0 x/ m( r* _- g216-棋盘_赌徒必输.mp4
2 ~) t6 Q" H8 o& C* V: e217-连接数据库.mp4
218-dnarry对象.mp4
219-dnarry对象的方法.mp4
220-数组运算.mp4
' D: R4 y' k4 L& ?: m221-函数应用和映射.mp4
. {3 g# K$ _) w( ?222-函数.mp4
: b# L$ G7 J- ]  l/ Q( {7 e: I* E( Z% o223-排序和过滤.mp4
224-RFM计算.mp4
5 h; K- x+ a8 E- z/ C225-医疗数据处理.mp4
- |% l: R! g& d& d4 J$ O. `8 i226-爬虫简介.mp4
227-网页解析.mp4
229-网页爬虫有道翻译.mp4
230-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
2 x, k1 o0 I; r! W$ d5 p: N) k234-Selenium定位爬取去哪网.mp4
235-Selenium爬取去哪网.mp4
236-Selenium动态爬取去哪网景点.mp4
) t  p0 q1 L5 M& y237-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
241-R语言实现词云图.mp4
# n# M9 r" q6 u242-文本分析引言和Logistic回归及KNN.mp4
/ \. S7 j9 n5 z1 I- @. j/ c4 }: g% s243-贝叶斯和SVM.mp4
244-Python实现文本分类.mp4
# V% S8 u( p4 M2 c245-文本聚类和主题模型.mp4
$ W$ o. ?2 W) j, ?, `7 C: Z  `246-情感分析及CNN.mp4

& H2 p. O5 H% q; I0 K+ C" }2 O
$ t# U. W; r, |. I3 z08 就业指导
01-就业指导-SQL集训.mp4
! ]2 {" a( J. `02-就业指导-简历制作.mp4
9 O! ]' {% n* D* h03-就业指导.mp4
04-就业指导-面试技巧.mp4
8 R; \$ P! }4 g0 X+ {
! r( _1 L1 Y7 N% y4 b+ T
& n% f: L0 W1 P/ v7 d+ R09 相关行业的运用
01-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
. k# c2 _7 m, A02-数据分析在政府基层统计工作中的应用.mp4
: _! w# F8 C4 A0 s" v* @03-人工智能知识图谱.mp4
  x/ D" `; P$ `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 o( \- c4 D4 `8 B* |+ d
% N6 b# X, w6 X
- w: D: U/ h( V10 推荐系统

  `+ u$ Y' ]; E6 c, R! ^01-推荐系统.mp4
02-推荐系统.mp4
03-推荐系统.mp4
% t- H$ U8 M- {; r! t- I04-推荐系统.mp4
05-推荐系统实战.mp4
4 c1 r( g9 P' b! p, @06-推荐系统.mp4
07-推荐系统.mp4
08-推荐系统.mp4
: R% O) o0 O8 H3 {" U09-推荐系统.mp4
7 v9 W  I8 }/ N& s: Y10-推荐系统.mp4


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