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
! Y+ \, F5 t1 ~" d) Z9 Z06 中期交流
07 Python
7 v/ l  F4 \; t- v2 U* h: [! n08 就业指导
09 相关行业的运用
7 `# }7 z" H3 G4 p3 }6 X10 推荐系统
& e  v3 A/ C! F& U
9 D! Y2 E5 x! c4 d" ?
2 ~( p% n- w4 k+ n) P# f! C0 C课程目录：
  [$ |/ e4 Y, N01 EXCEL
001-Excel基本介绍.mp4
002-自定义单元格、填充柄.mp4
+ Q' f  v4 o) V+ ^- O8 [: W, ^* [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
- g4 r. }% n8 b006-函数解析.mp4
007-函数数组.mp4
- `2 `6 r4 \. y0 l( V# a% ?/ B008-数组计算.mp4
009-查找引用函数.mp4
! ?* {$ x4 U9 R+ y$ n5 c, w! P( s010-查找引用函数应用.mp4
7 Q. [' B) G/ V& e$ _011-查找与引用函数.mp4
012-基础绘图.mp4
: p1 A6 E6 r& w# v* I$ W: o013-高级绘图.mp4
014- 数据透视表.mp4
2 l+ A; @2 ^1 p- H% S) _# H" v015-Excel PowerBi 案例（1）.mp4
7 Q) G9 Q6 y# ^; |, y016-Excel PowerBi 案例（2）.mp4
  r8 b( j7 P/ k0 q" L0 G# p017-Power View.mp4
2 m, H; L4 O* n# F5 ^- [018-Power Query（1）.mp4
9 o* t8 M" ~; o- ]" D019-Power Query（2）.mp4
5 e$ W6 o6 G& Z" l8 z' V; d8 M" v020-Power View 介绍.mp4
! C  G. y; L" t) p# J- u5 l4 p021-Power View 餐饮案例 & Power Poivt基础介绍.mp4
# E3 @: E6 U9 U$ x, \022-Power Poivt搭载多维数据集.mp4
023-Power Poivt DAX表达式.mp4
2 B& F1 X$ t) S. O

02 MySQL
024-数据库介绍.mp4
3 x2 U0 R) I6 S5 S( P4 Z025-SQL语句基本介绍.mp4
' e, _) K% c) N' u2 E026-默认的约束条件.mp4
027-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
5 {2 j) Q& b* i% c. l030-在Work Bench中查询.mp4
031-单表查询.mp4
032-case语句和索引.mp4
  h% o+ D0 S. t# r8 K033-多表查询.mp4
9 j" \/ k& I( M  A0 L4 Z034-MySQL数据表连接和数据录入.mp4
035-电商数据挖掘案例介绍.mp4
$ @9 `! y  H  |9 i$ L/ E- Y, I036-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
3 }* [; w. I8 L! b2 J, A039-MySQL经典案例讲解（1）.mp4
3 H' X7 T% O4 H$ f040-MySQL经典案例讲解（2）.mp4
' `# o' h! M+ v5 E1 F* Q041-智能报表制作流程.mp4
- U1 [2 v' \" ~/ N9 H* N7 G042-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
+ |( G* W) {2 z' @4 @046-餐饮数据分析操作.mp4

6 Y# Z9 v% i$ V7 v, s+ p" I) K
- i8 t* U5 _" g03 统计基础
9 Z4 z7 E7 r" d047-高等数学基础.mp4
4 O, A0 P. y6 r, B7 R048-数据模型基础.mp4
+ k: S$ J7 H3 x! S. t2 _049-矩阵.mp4
# p0 u+ h+ e0 z9 ?2 b; o050-数据处理与函数.mp4
3 J' E) q0 P- l051-统计学基础.mp4
6 U5 E+ f' Q) e052-权限和微分.mp4
4 u1 X# J& h$ x( \053-导数.mp4
3 d7 j0 T8 c! w" l4 z, M054-洛必达法则.mp4
055-级数的收敛和发散.mp4
056-数据的度量.mp4
057-方差标准差.mp4
058-统计量和分布.mp4
059-点估计、区间估计.mp4
060-极大似然估计.mp4
061-两个总计参数的估计.mp4
$ C* j/ M/ b9 t9 h% D. k1 o062-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


8 V) X, v1 s  c* Z0 S2 @. c04 SPSS
067-SPSS课程简单介绍.mp4
) \2 y$ J9 q. C( V' {4 [068-SPSS软件功能.mp4
0 B* D/ D7 e# U8 N; [" h8 v069-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
; ?* n) m& L) {- v2 Y6 E) X( B074-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
; i( k) v" A2 B7 a* L+ R078-分析菜单简介.mp4
079-交叉表.mp4
" m# J; k4 C" w080-绩效方案.mp4
  \. D5 |+ }1 n6 P' k& f080-逻辑回归.mp4
082-线性回归介绍.mp4
083-残差的介绍.mp4
8 k1 s0 k$ V. j3 ~0 [084-线性回归的SPSS结果解释.mp4
5 a" J# ~4 r. H+ B, @( U. q- o7 q085-用户画像的介绍.mp4
086-F检验.mp4
# \: m, j. _# v4 {8 M087-RFM模型.mp4
088-SPSS联合分析.mp4
089-联合分析结果介绍.mp4
090-绩效综合案例讲解.mp4
8 b+ d' W+ L  a. Z
" l% ]% @- g' y) I- H
05 R语言
091-R语言的大致介绍.mp4
092-R语言的常用运算.mp4
, b+ }6 `1 R; r! Q7 F* Z093-列表、矩阵和数组.mp4
094-因子和DateFrame.mp4
1 R$ V! i$ x1 [0 |  G5 P% ]: @+ z* x095-数据读取函数.mp4
096-快速读取函数.mp4
097-读取练习.mp4
098-向量化运算.mp4
6 K' ^, Z; Y+ ?$ s; x099-创建随机数&日期.mp4
100-字符处理.mp4
8 g7 K# X0 c, M9 Q; N' Y101-控制结构.mp4
102-自编函数.mp4
! T% t) G) p9 ~4 {103-循环函数.mp4
- Y  j4 A: I& u) z# ]- R5 J2 s, a3 a" [106-使用SQL汇总.mp4
4 F4 |* M. Q7 Z. x/ W107-描述探索性数据分析.mp4
108-图形绘制.mp4
; A$ z" p, S4 Z+ {& U109-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
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
. B' S5 ^" M# ]6 C0 G' D  [- i116-线性回归背景介绍及数据理解.mp4
$ ~2 \& Q/ C) O9 Z) s$ f2 Z4 |& e117-R软件中的相关性.mp4
/ Q! ^1 D0 h) j4 O3 c+ ?( e118-相关性系数矩阵.mp4
. s0 J& \7 d8 T* {9 t8 c  e, M5 D+ {119-偏相关系数及相关系数.mp4
. R- I/ e) u5 l120-两样本T检验.mp4
4 z% _; P+ _2 s" s  @121-回归模型的实现及讲解.mp4
+ C/ a# _% h" G# f5 ]122-残差的介绍.mp4
2 \$ P; X7 @/ K9 v1 t. [123-异常值处理.mp4
124-建模与预测.mp4
125-建模评估.mp4
" S# o& ^4 b/ L7 o9 Q+ o126-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
129-Logists回归大致介绍.mp4
130-变量处理.mp4
3 ]/ ~7 ^8 N( [% z131-筛选变量.mp4
  D- }- F4 b4 G1 ]3 _7 F. l) ~132-建模与评估.mp4
133-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
2 i  b- y* K2 v0 ^9 l136-关联规则的基本介绍.mp4
. V! z6 x2 t  w! @137-Apriori算法原理介绍.mp4
) o# j& k8 [3 ]1 u1 T' i138-关联规则数据处理.mp4
139-关联规则可视化.mp4
# _! ?' S) M' i! J, Z2 @1 E7 W+ O140-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
148-决策树基本介绍.mp4
3 l/ F) U3 b: p, L2 T9 i149-ID3算法.mp4
1 D/ H' I* o3 I3 Z5 L; \150-决策树R实施.mp4
151-决策树总结.mp4
152-Boosting.mp4
# G% h: o, w: P. l& Z154-ADABOOST.mp4
155-随机森林实施.mp4
156-SVM引言.mp4
157-线性SVM.mp4
$ B- i/ C; ~" [# ]5 D& M158-非线性SVM.mp4
159-SVM的R建模.mp4
0 q6 T2 V3 Z$ w$ }5 ^160-条件概率.mp4
) A3 p( `2 t; h1 G3 L161-贝叶斯公式.mp4
162-贝叶斯分类.mp4
163-贝叶斯建模.mp4
164-模型评估.mp4
9 A: I9 x5 w/ {7 @0 h: q165-神经元模型.mp4
6 N4 r5 K% k2 n166-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 U5 Y& k% c, ?8 y" ]. c. m, V170-电影票房预测.mp4
171-CRM和信用评分卡.mp4
172-信用评分公式细节.mp4
173-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
176-聚类分析建模流程.mp4
" f  i2 \: D& L8 i177-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
0 C( M/ {: `) O+ U& s+ z180-R语言进行数据预分析.mp4
181-R语言进行变量筛选.mp4
0 D' v1 j& P3 K- @182-R语言进行模型评估.mp4
183-案例分析流程.mp4
! A% M% k) ]2 L( Q6 e184-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
190-协同过滤算法.mp4
( c" R* O9 M/ l% R8 d191-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
194-平稳时间时序模型R实现_非平稳时序模型.mp4
. b/ n  V6 g1 Y) w7 \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
- w& Z" b! H: M198-决策树原理介绍.mp4
* I, B7 h( M$ e& c199-R语言实现决策树.mp4
200-决策树进阶应用.mp4
; |2 }$ c4 p$ r& B$ N2 r4 `" |0 [201-随机森林.mp4
: w1 v% J  p7 l8 G8 _/ i2 U

06 中期交流
226-聚类分析.mp4
$ N" H" a& M& J6 w1 P* c  m+ L227-决策树.mp4
' P7 v# s$ p: X2 Z/ r228-逻辑回归.mp4
229-信用分析-逻辑回归.mp4
230-逻辑回归.mp4
  t- A1 n" i; h, u+ P231-主成分分析和因子分析.mp4
232-数据分析知识点概述.mp4
8 J3 f- f3 R: I. Y* r# }9 g8 j( n

7 v2 x9 K& z* n  u/ u" _07 Python
3 k+ C" r! C. |; ~, f  ~9 k202-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
2 V& b3 q5 k8 l& o  P5 }206-字典和分支结构.mp4
! `3 w. e& W8 `; t3 `3 T207-for循环.mp4
208-循环和分支结构练习.mp4
9 b$ w2 ?( U* U+ B- l& A; T209-自建函数.mp4
210-回顾练习.mp4
211-递归函数.mp4
212-错误和异常.mp4
% V% [2 p7 a/ x$ b. f3 x213-高级函数.mp4
214-函数生成_模块_读写.mp4
0 E* O: N* T: u/ i2 E215-随机数_目录_时间.mp4
216-棋盘_赌徒必输.mp4
  C! B5 F) e7 |; j0 @* _/ y' a217-连接数据库.mp4
: {/ k3 [! }4 R" {218-dnarry对象.mp4
219-dnarry对象的方法.mp4
220-数组运算.mp4
  |' \3 \7 S; u: k- V5 _221-函数应用和映射.mp4
222-函数.mp4
223-排序和过滤.mp4
2 L- I) T# f+ o& w5 M224-RFM计算.mp4
- b8 t) v3 }. a9 h/ }225-医疗数据处理.mp4
$ H; k8 K3 L) {3 H+ p2 j8 i226-爬虫简介.mp4
227-网页解析.mp4
, F8 F# |6 j- S229-网页爬虫有道翻译.mp4
3 J. j6 U. U" A4 n7 ?' Z( t230-网页爬虫天气.mp4
" k8 ~0 O! M7 ?9 f231-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
, y- J6 B$ S& b4 R4 x235-Selenium爬取去哪网.mp4
236-Selenium动态爬取去哪网景点.mp4
2 d% t" ~+ S) L1 r* {' D237-统计语言模型.mp4
8 \7 P5 c& u& Z7 R238-词向量.mp4
: f: g, q; b6 h8 H1 g  V3 Y  E239-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
4 q9 n; b' i$ u3 `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
245-文本聚类和主题模型.mp4
  R# y+ w4 t; Y0 @9 H246-情感分析及CNN.mp4


08 就业指导
2 A8 X  o2 }' ]& y$ c01-就业指导-SQL集训.mp4
# d( H) L- H, q8 ]' L7 r02-就业指导-简历制作.mp4
9 Y( w: M  G* M3 K03-就业指导.mp4
' ]; a  E# ?) W: C0 U04-就业指导-面试技巧.mp4
/ v- \6 y( r/ @" l
& A: ^( {& u/ F; o; Y; N0 H
09 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
9 o2 n3 S# C5 j4 I01-数据分析在政府基层统计工作中的应用.mp4
6 A7 r1 s" V0 s02-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- ^, c) N. G5 \  k4 ?02-数据分析在政府基层统计工作中的应用.mp4
" ~: t% h3 E5 p3 W03-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
0 I$ T0 i; O) n" f
: v0 }5 M. Y0 f# i/ c  J
) j1 {/ A5 w8 _8 `$ R9 ?10 推荐系统
2 C8 m- Y  y7 A: a
: A7 r& O& D0 w4 z01-推荐系统.mp4
, q) F" u3 b+ P02-推荐系统.mp4
. O4 N$ ?# Q/ c& K& n- }5 p03-推荐系统.mp4
, a. ?6 L. o! |2 ^9 J! C1 y1 T6 x04-推荐系统.mp4
05-推荐系统实战.mp4
' {. K& w/ ?5 q06-推荐系统.mp4
07-推荐系统.mp4
08-推荐系统.mp4
09-推荐系统.mp4
4 y* ]% O5 |! Y10-推荐系统.mp4
5 O7 G4 Z; S4 |; y% ]1 K
5 r. q: x: @+ G3 W' Z
来源: 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