博学谷 - 所有人都能学会的数据分析课（价值2999元）

冰点也疯狂

第1章 数据分析师的职业概览
9 L$ P: r: A- K9 |2 P01.数据分析师的“钱景”如何.mp4
" ~) M3 F  R$ f02.什么人适合数据分析.mp4
03.数据分析师的临界知识.mp4
" n, D0 d# n, I0 e# H2 b: Q2 P04.数据分析师的主要职责.mp4
# ~% }% G  ?* z7 E, z  H+ r
第2章 数据分析和数据挖掘的概念和理念
第1节 基础概念
01. 数据分析及数据挖掘定义.mp4
% V+ c6 p( N8 H' ?# L$ p$ ]  x02. 数据分析与数据挖掘的层次.mp4
4 _( J. D- M! G7 h6 r( d03. 数据分析及数据挖掘三要素.mp4
04. 本节小结.mp4
1 n( D! H% O# @7 v- Y7 h第2节 探索性数据分析
2 a( B) b( q0 U! q9 ~: e01. 如何描述业务量数据.mp4
0 H, Z8 ?5 y, \  L9 D  O) c02. 可视化展示的原则.mp4
03. 本节小结.mp4
第3节 预测和分类
4 h9 |0 i) p$ D6 t! m! `7 i* g01. 预测和分类的概念模型、流程.mp4
02. 分类和预测：线性回归.mp4
: X$ ~- [7 T. J! q* k03. 逻辑回归.mp4
04. 决策树算法.mp4
! R( Y; d& T8 [6 k4 F  G, c05. 支持向量机.mp4
- D) |" Q$ b8 v( y3 e, W8 D06. 朴素贝叶斯.mp4
5 \6 r6 z  R/ }7 L" e7 q$ ]07. 本节小结.mp4
4 g# q4 Z- r; @, S* R7 K! S第4节 分群和降维
01. 聚类算法的基本概念.mp4
$ f: j) |7 s% k5 X, y4 _02. 层次聚类.mp4
03. K-means聚类.mp4
( N9 I) K- S7 g4 u( A04. 降维模型-PCA.mp4
8 g4 k- r9 T  G; J( _5 E; J; S" I05. 本节小结.mp4
: d7 H, A5 q% c2 E5 {* D! V
第3章 统计学基础和SPSS软件应用
第1节 描述性统计描述
01. 统计分析的目的.mp4
02. 统计分析的关键概念.mp4
$ Y" L' W% U. w, W- Z; M: o03. 四种测量尺度.mp4
04. 集中趋势-均值.mp4
05. 集中趋势-中位数和众数.mp4
06. 离散趋势-极差和方差.mp4
07. 案例操作-如何实现离中趋势和集中趋势.mp4
( v. m! s: G9 ~# t08. 本节小结.mp4
第2节 假设检验_统计判断
01. 统计学本质.mp4
4 j" n" P* B% _2 f! D1 w02. 统计学两大定理.mp4
/ }, J5 L3 k; N# J+ E8 R03. 统计判断-抽样误差与标准误差.mp4
04. 统计推断-t分布.mp4
05. 统计推断-参数估计.mp4
1 I# b$ y" R* B7 u06. 统计推断-假设检验.mp4
* W, j( g8 w8 d! _* w07. 本节小结.mp4
第3节 抽样方法
01. 统计过程.mp4
/ g) o# B! r9 E0 C1 ^' N) ]/ f02. 抽样的概念.mp4
6 P( u1 C" H/ Y4 Z$ c03. 抽样方法与非抽样方法.mp4
, |! Q2 d9 S( z+ d  i2 N9 B4 V04. 抽样调查与普查的特点.mp4
% b' C0 [: Z# J" S2 K5 V; u05. 非抽样调查.mp4
06. 非抽样调查的三种类型.mp4
# S3 l0 D" f2 a# S07. 无回答误差的处理.mp4
: @7 U* O) K$ l5 b9 d- Y% v08. 抽样过程.mp4
2 r7 k. _3 b* `8 p7 r09. 抽样单元与抽样框.mp4
10. 抽样形式.mp4
" Q4 g7 v& M0 |/ g/ [0 T9 Q  ^11. 概率抽样-简单抽样和系统抽样.mp4
$ p* T' u) a6 }12. 概率抽样-pps抽样.mp4
; ~% s+ O: @$ w5 F$ H* f5 a3 S0 v13. 概率抽样-分层抽样.mp4
3 H, R- k$ Z3 l" B: [! G7 w14. 非概率抽样-区域抽样、时间抽样和电话抽样.mp4
15. 总结.mp4
第4节 一般性模型
3 ^7 ^8 D6 K6 V4 b) v2 K
( f( k& @7 Y! @% `* z  o$ {第4章 数据预处理基础
第1节 数据分析前的准备工作
1. 统计工作流程.mp4
; A. g4 p0 k. V5 @0 O5 P2. 统计准备工作.mp4
3. 数据检查要点.mp4
4. 开放题的准备.mp4
+ M2 S/ p& i. s5. 本节小结.mp4
第2节 数据清洗
第3节 数据规范化
课后题.txt
3 N1 v! s5 r8 u2 P- H
第5章 mysql教程
第1节 sql简介
" C, t4 ]; c3 l) b, k2 |3 Q. ^- u3 {第2节 基本查询语句
3 X! u( ?9 D0 ?! H; V+ H" p9 e第3节 交叉查询和子查询
0 H7 V; G, z; ?! ^第4节 练表查询
课后练习
5 z( e5 f5 m8 _! x$ C
第6章 Excel分析及可视化
0 E; D" L4 h5 Q! b/ ]第1节 Excel简介
第2节 Excel函数技巧
% J/ c1 c1 j; j- l0 X4 J) r- M第3节 Excel快速处理技巧
- F+ C# _. R6 P( O第4节 Excel可视化技巧
课后练习

' O0 \! N2 H/ S$ m第7章 进阶学习
+ {2 T- X, }( K第1节 多变量分析方法选择思路
6 ]- C2 {/ r7 {5 `+ I# F5 O( I第2节 因子分析
第3节 聚类分析
8 E' Q  f; X/ F& l+ x第4节 对应分析
第5节 多维尺度分析
第6节 时间序列分析
第7节 Logistic
课后练习

' i/ n& l8 }! B# g* D* a( A9 p/ }第8章 经典数据挖掘算法
; H$ n( d' w( c' b- K2 q' S  s第1节 数据挖掘基础及数据分层抽样
第2节 朴素贝叶斯
4 P* X( P- u- \7 U第3节 决策树
6 f  a/ o1 j$ k第4节 神经网络
第5节 支持向量机
第6节 集成算法和模型评估
( S. I7 U' Q# ]8 J* y2 \课后练习
' ~6 B2 n9 V; i  R
第9章 R语言入门及基础分析
第1节 R语言基础操作
4 }8 \+ M7 }2 y" \. R+ V5 ]第2节 R语言描述性数据分析
第3节 R语言回归算法
第4节 R语言分类算法
第5节 R语言聚类和降维
# x0 ^) h: `, s% O课后练习
! N. c: M' h% X5 o% K+ ^9 E# X8 z" r
8 ~( V  S! X  s7 w7 B7 u4 p第10章 python入门及基础分析
4 N( c# x& D% }, C6 p第1节 概述与基本操作
第2节 Numpy
4 f" y) ]7 }' g第3节 Pandas
第4节 Matplotlib与python作图
第5节 Sklearn与机器学习基础
& P# n# }! y% f* |课后练习
$ A; o0 W' p4 t3 q/ O4 }
5 K% X4 e/ L) H第11章 课程总结图谱
; ~4 u3 d) }, H' C课程总结.mp4

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