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; u( Q; Y5 t- Q6 Y1 n/ H3 N- U7 d; o" R
Java视频教程目录：
0 F( x/ K- q0 j
$ t$ g" t/ j. O│ ├─第2节 探索性数据分析1 h. g) K0 F) s8 R. O8 m
│ │ 01. 如何描述业务量数据.mp40 c' L( T. {4 A- t& c
│ │ 02. 可视化展示的原则.mp4$ }" e1 ?; O3 ]4 w8 Q
│ │ 03. 本节小结.mp4
! h+ f9 x; R9 i( i: W│ │ & t+ m$ y C& b( Q5 M' N- Y) e
│ ├─第3节 预测和分类, v. m9 N+ C7 o1 m
│ │ 01. 预测和分类的概念模型、流程.mp4
- ?0 _# p" B1 _6 }! p7 O8 T6 Q( ~" q│ │ 02. 分类和预测：线性回归.mp47 B* D4 Q& [5 N/ S
│ │ 03. 逻辑回归.mp4
, y2 b# m1 x* G6 c9 h│ │ 04. 决策树算法.mp4
. U2 u. N: \; K: [$ c2 I│ │ 05. 支持向量机.mp4! t/ o$ U! X0 A1 y1 \
│ │ 06. 朴素贝叶斯.mp4( @( F" X8 u8 {+ g7 \' i1 G
│ │ 07. 本节小结.mp4
$ R( Q7 g! {0 V8 s3 V│ │
) e, L7 H$ m3 f9 p) D│ └─第4节 分群和降维& }+ f, A5 t) o4 J8 F, t# s7 `
│ 01. 聚类算法的基本概念.mp41 h; v0 ]0 S6 l9 D5 S6 T( n
│ 02. 层次聚类.mp4+ @% u: j: G, B4 V
│ 03. K-means聚类.mp4/ ?( ?* ]$ `8 e7 d& D6 f( S
│ 04. 降维模型-PCA.mp4 B3 z! W$ ^# j* s6 |! j& n, y7 {5 A
│ 05. 本节小结.mp4. _7 a8 M* Q/ R; ~5 h' ]
│ . N4 n4 O* x/ {+ W) `* y% |
├─第3章 统计学基础和SPSS软件应用
8 U! e( h h( ]# c9 U- I│ ├─第1节 描述性统计描述7 q9 H+ f; N, u: U
│ │ 01. 统计分析的目的.mp4& B* U9 v( n! G( p; @
│ │ 02. 统计分析的关键概念.mp4
* Q, v U( A' A6 A' X" m8 ~│ │ 03. 四种测量尺度.mp49 \1 e+ d7 Q$ l; v$ m5 v
│ │ 04. 集中趋势-均值.mp4, R1 t9 H2 g3 q1 u/ Y4 X1 e
│ │ 05. 集中趋势-中位数和众数.mp4
9 o, r4 u9 a) J: B│ │ 06. 离散趋势-极差和方差.mp4
6 ?7 I$ Y- ]8 ~2 k! e& k4 O; p│ │ 07. 案例操作-如何实现离中趋势和集中趋势.mp41 y" T' |' U" M
│ │ 08. 本节小结.mp4/ S' E! F' h& C H: [
│ │
. @! Y1 _, ~/ @4 J2 w" ]│ ├─第2节 假设检验_统计判断) K! T6 w Q; x* n/ g
│ │ 01. 统计学本质.mp4
5 D+ I) J. O+ t9 v( g│ │ 02. 统计学两大定理.mp42 t; K) G, |. t8 j! o
│ │ 03. 统计判断-抽样误差与标准误差.mp4 _+ Q2 O" \9 j
│ │ 04. 统计推断-t分布.mp4* L. H% q$ p4 E' B) `
│ │ 05. 统计推断-参数估计.mp49 ]! n* }$ n9 a. S7 g; J% a3 u3 H9 d
│ │ 06. 统计推断-假设检验.mp4
+ o: X6 L% U. Y+ y- w│ │ 07. 本节小结.mp4# P5 S7 r5 h5 g6 Y* L* z- y5 t( Y
│ │ ) y, t, h. S/ x1 w" G% w* j# U5 |
│ ├─第3节 抽样方法* Q6 S- x: B- E B0 ], J
│ │ 01. 统计过程.mp4
$ Y7 _- \9 F, ^' M' K% Y; z│ │ 02. 抽样的概念.mp4
# A- }, c; y% G0 @│ │ 03. 抽样方法与非抽样方法.mp4
6 C$ C6 O( F0 b3 _3 R│ │ 04. 抽样调查与普查的特点.mp47 @/ i- C; o7 }0 Z; l6 y! Y
│ │ 05. 非抽样调查.mp49 C9 d, Z0 [2 L' `0 d' A
│ │ 06. 非抽样调查的三种类型.mp4
' Z, C) m- P/ ]: V; V8 j; E2 x│ │ 07. 无回答误差的处理.mp4
) k# O- R! m3 k│ │ 08. 抽样过程.mp46 z7 M/ Z8 `5 G# T- M3 e
│ │ 09. 抽样单元与抽样框.mp4
! F9 M3 h s; k# z N" q│ │ 10. 抽样形式.mp4" I( K1 ?4 D; m
│ │ 11. 概率抽样-简单抽样和系统抽样.mp4
, c% P) g- E v2 d; Y: y# E7 i│ │ 12. 概率抽样-pps抽样.mp4
5 _. k I8 x* @% ^: x# H│ │ 13. 概率抽样-分层抽样.mp4' L1 E& e. T5 {+ z
│ │ 14. 非概率抽样-区域抽样、时间抽样和电话抽样.mp4# Z" {. q- {0 A
│ │ 15. 总结.mp4
$ R T+ m( v; ]1 z& v$ H; c│ │ $ n( J9 U% z! v( l* ^2 H5 L
│ └─第4节 一般性模型& f" s6 W/ h( b; u* j
│ │ 1. t检验.mp47 E. a) a) U' C& S' @+ K
│ │ 2. t检验-案例实践.mp4! w# h, ~/ H+ J
│ │ 3. F检验.mp4
* h6 ]4 H! R% ?6 a9 L" z! |% _│ │ 4. F检验-案例实践.mp4
8 ? K/ r7 f, T8 Q" a$ |* ^│ │ 5. 相关分析.mp4
. p" F4 q" }7 p9 O. x│ │ 6. 相关分析-案例实践.mp4! P/ |: H6 f4 \& e0 V; z0 Q
│ │ 7. 线性回归.mp4
/ U2 l$ G( r$ q$ E9 K│ │ 8- 线性回归-案例实践.mp41 [ D9 ]( ]; X: B0 x
│ │ 9. 本节小结.mp45 I7 u' Z) q2 [7 k. |$ D# \
│ │
2 t: P9 j- q& d8 \* [ b' D# G│ └─实操题
5 i; `/ _; y( |: w5 W│ 作业数据.rar
9 q& L6 A# c; u' H. ~1 A: Q│ 截图1.png
+ F' \! @9 U! R3 g│ 9 w; h3 d3 j) n2 h4 I; t
├─第4章 数据预处理基础
) R4 R* u5 y4 x1 a8 w8 a; a' v; m│ │ 课后题.txt
. {( W! D( |" m& _. k# Y! s│ │ ! U: a o8 n- m- u5 H# V
│ ├─第1节 数据分析前的准备工作
% z: G9 E0 P8 z' g/ _│ │ 1. 统计工作流程.mp4' ~1 O2 i$ Q( P' s2 Q$ e. X6 [
│ │ 2. 统计准备工作.mp4
+ i) Y; |; a) d9 J, i C│ │ 3. 数据检查要点.mp4
9 d7 B r, @6 K& E" X│ │ 4. 开放题的准备.mp4: S0 J& f! ~ v t3 C
│ │ 5. 本节小结.mp4
# `5 Z$ E+ ~/ N& l) K# {' `4 c7 i│ │ ) u0 H" }' Q& w: J+ V; s
│ ├─第2节 数据清洗
( U5 d& B0 P/ F6 T│ │ 1. 数据清洗的概念和流程.mp4/ V3 l( y5 u& z1 `- j
│ │ 2. 字段选择和数据质量报告.mp42 x& `& d2 j4 A# {* d
│ │ 3. 数据清洗主要工作.mp49 Q- R' N7 D e5 E
│ │ 4. 错误值和异常值处理方法.mp4 x C% Q9 b* C* y. S
│ │ 5. 缺失值处理方法.mp4/ a7 T( V5 H5 \2 |$ m. j
│ │ 6. 异常值和缺少值的处理操作.mp4/ ?! @) w8 P; z1 p- x' k0 P) B
│ │ 7. 本节小结.mp4
0 A. n) Y. a0 c+ T3 w│ │ 9 O, c3 f# z. X3 K
│ └─第3节 数据规范化
2 T2 g" E7 I4 r( x! r) P, `│ 1. 数据转化.mp4$ b# C, w b) }/ h3 v7 c" h
│ 2. 数据离散化与数据扩充.mp41 E" n' D! e$ R- R. L
│ 3. 数据合并与拆分.mp44 f6 v `( z1 v7 s
│ 4. 本节小结.mp4
2 m" S: S: H1 Y. j1 z+ M0 y│
$ k+ A, \3 T9 \5 F: w: O├─第5章 mysql教程/ d# R0 w9 \$ N6 Q' ^& {* e7 R
│ ├─第1节 sql简介" Y% m6 [- A. V1 d
│ │ 1. sql简介.mp41 {- n$ f8 n$ r6 E" [
│ │ 2. 建立数据库.mp4/ @% v5 R& ?$ @3 a0 l. l
│ │ 3. 建立数据表和约束条件.mp41 v, D3 a6 ^ [7 a& E; C
│ │ 4. 插入和更改.mp4. Z2 [5 b! \8 E. `6 ?' \
│ │ 5. 本节小结.mp4
$ R3 C; W# d0 }9 j/ S│ │
/ C) X/ J$ `& a9 m* W│ ├─第2节 基本查询语句
! K$ Y% C8 x3 H" n( }│ │ 1. 基本查询语句.mp48 d% @$ f5 E1 d
│ │ 2. 本节小结.mp4
, ]0 H x$ W; M% Z│ │
$ y8 Y' O9 ^& W9 T1 K) Q│ ├─第3节 交叉查询和子查询' K D# [; r6 w$ y( s* f; E6 R# O
│ │ 1. 聚合函数和交叉查询：group by.mp4
! p7 x2 f/ x9 `: m* f: e, w; P│ │ 2. 子查询（in、not in）&模糊匹配 Like.mp4
& s. Y3 ^4 k2 C1 t5 @: E│ │ 3. 本节小结.mp4
" C- A4 Z8 |2 I4 s│ │
" Y/ v( t6 M9 k3 W) G6 A1 t│ ├─第4节 练表查询
' W* `" x6 E9 ~│ │ 1. 连表查询.mp41 p5 j3 ~- p& x u1 i; s' G& I+ S
│ │ 2. 小结.mp4
* Q. y' B3 r4 e$ Q6 ?! [+ O- Q│ │ 0 H0 O# v: J+ A6 o# J! B* X e- p" x$ h
│ └─课后练习" X; |9 s; r) a6 u% s
│ 作业素材.rar3 x# l. u& e7 u1 g' P& y+ u- o5 a- w
│ 题目.txt
' x4 P$ k/ \9 q$ w+ K│
! [) `( a9 v" ~4 v4 H├─第6章 Excel分析及可视化: k W1 o( G( A9 Y Q& g8 z
│ ├─第1节 Excel简介
* Z2 b8 y$ M- N. ~│ │ 1. Excel简介.mp4
7 j( f9 G; Z( u: f; Z│ │ ; |8 o6 J: Z/ x- O& @% C: Y
│ ├─第2节 Excel函数技巧2 c8 d Z3 \* o& N
│ │ 1. 函数的简介.mp4+ k( A. B; ^0 u
│ │ 2. 查找函数-vlookup和hlookup.mp4
$ C" \5 E Q* B+ P│ │ 3. 查找函数-INDEX和MATCH.mp42 e0 X$ P+ u* R
│ │ 4. 统计函数.mp4) _5 k) n, q; F- t% s
│ │ 5. 逻辑函数（上）-if、anda和or.mp4
! x4 Z- y7 U: H+ g4 G│ │ 6. 逻辑函数（下）.mp4
2 u( x( J; i! _; [4 l% a }* Y' f│ │ 7. 日期函数和文本函数.mp4
1 s3 s- ]+ X v- R7 H! `& T2 o│ │ 8. 本节小结.mp4- ` U% L1 s& k" Y3 c( Z8 z
│ │ 5 `) E9 E8 ~: \" r( x- z
│ ├─第3节 Excel快速处理技巧+ Z: a7 {9 ~/ X% K# x/ P' Y
│ │ 1. 宏的技巧.mp4
2 w }* d8 E/ {. E: @0 M│ │ 2. 数据透视表和选择性黏贴.mp4
: J, {$ E9 }" U1 N& {7 u│ │ 3. 格式调整技巧.mp4# c! G( k* }$ U+ r) A% V
│ │ 4. 查找和定位&数据有效性技巧.mp4
' E5 ?% \. N8 c& f│ │ 5. 快捷键相关技巧.mp43 V* |1 W8 S. x2 T7 r' h. F, G7 y
│ │ 6. 本节小结.mp4
, W; e+ L& [( o' `│ │
% a2 m, \0 B: X5 }5 }0 q│ ├─第4节 Excel可视化技巧 ]) D$ \) i- W0 t: `
│ │ 1. 如何制作一张图.mp46 [6 [5 M3 m. H) N, J
│ │ 2. 组合图的做法.mp44 F: t( ?0 x3 u% f
│ │ 3. 条形图的变体.mp4
4 v8 G% j N. @1 k3 [4 y% z1 o│ │ 4. 数据起跑地图的做法.mp4
, W* W$ E; P% u% L0 g│ │ 5. 本节小结.mp4# q" h8 Y( Z: z( G' Q3 x
│ │
! C. y! o4 C, ^: }│ └─课后练习
" l* ]4 Y# I( m- m( R5 Q+ u; z│ 作业素材 (1).rar
3 b2 N* h0 L1 j│ 作业素材.rar! D) y% K, H$ V' e
│ 哪吒.png9 E" Q" \& p6 s1 N& r9 m
│ 课后练习.docx5 u: s% O% R- _8 G/ \2 f4 W% t
│
% s$ m- I: Q+ m7 w; [├─第7章 进阶学习5 P6 L) X0 f/ T( ?3 w$ Y
│ ├─第1节 多变量分析方法选择思路2 M2 P: V$ x; @7 U- E& p
│ │ 1. 无监督分析和有监督分析.mp4
9 q* ~9 t" a! ^1 @: {1 h│ │ 2. 无监督分析的原则.mp4
j) |9 h4 ^5 G& G d% E│ │ ) y# g$ D# T% r, ^, X8 h
│ ├─第2节 因子分析
5 Z8 I2 y4 P5 y: P. t│ │ 1. 因子分析使用场景.mp45 K: X4 C; N7 U/ z6 T
│ │ 2. 因子的概念及分析过程.mp4
3 l! g) O6 [, N& i9 `│ │ 3. 因子数的推定.mp4' G4 _" o; K& ^' a" [# T
│ │ 4. 因子轴的旋转.mp4! v0 b, L3 g+ T' w' l
│ │ 5. 因子解释及因子得分计算.mp4
8 ]* m1 r5 U* Z% }. ~, Z. u1 c/ c│ │ 6. 案例实践.mp42 q, H. W/ ~1 r1 u. L
│ │ 7. 如何用因子分析做评价.mp4; t& Q+ i" [' q8 o
│ │
- f" M3 J/ ~, ~* c& r│ ├─第3节 聚类分析
7 Z: ]" p5 X# D Q6 S _# l│ │ 1. 聚类分析使用场景.mp4
Y4 w& t; T) M& }! u4 X│ │ 2. 聚类分析算法.mp4
5 u- u$ U8 x$ w0 ~) @" S( v│ │ 3. 费层次聚类 K-means.mp4 d- {) }+ ]1 J8 E6 D, N6 a) M
│ │ 4. K-means案例实践.mp4) K) M* u7 r; I
│ │ 5. 二阶聚类.mp4
& b4 }% j( i% T& A( [│ │ 9 `, L, Z- C7 h4 U" n/ k3 Q$ G% g
│ ├─第4节 对应分析8 c' P5 B) ~# e" E. `( {4 y
│ │ 1. 对应分析使用目的及结果解读.mp45 c1 v- ]( G, \: ^" z
│ │ 2. 对应分析案例实践.mp46 W* v& D7 ]. @; L
│ │
0 Y9 N3 H' b4 W" G+ u8 x│ ├─第5节 多维尺度分析
# c# u! {9 c8 D+ L9 q│ │ 1. 概念和使用场景.mp4
$ U- D: y: U; n+ H9 x- K│ │ 2. 多维尺度分析举例.mp4
" m/ E* g: g O5 a│ │ 3. 案例1：根据学生评分进行分座位.mp41 y3 K- B! K6 _2 f8 T& o( T8 b
│ │ 4. 案例2：根据学生考试成绩进行分座位.mp4
1 [# J* I8 ^9 C8 ?: W* o7 K│ │ 5. 案例3：根据手机的相似度判断竞争力.mp42 s. T, e& V' n2 t* d" @
│ │ 6. 多维尺度的不足及替代方法.mp4
: }. s0 M+ p7 _! M' y│ │ 2 @8 m4 j! \. M6 E7 @+ H& N
│ ├─第6节 时间序列分析
: N9 o. t6 w I3 m9 ~1 X8 H3 `' @$ n│ │ 1. 时间序列使用场景.mp4# V' k- Y& z* ?9 T; ~ @$ n) n: m& L
│ │ 2. 两种类型的时间序列.mp4
" V2 E# \1 U6 w. x/ `+ ^, e5 w! k5 D│ │ 3. 时间序列模型ARIMA.mp4
8 c! m: ^5 y5 Y6 U% Y5 ^' s0 m) A│ │ 4. 时间序列中的处理办法.mp4
. ]" W1 e. G/ m- R│ │ 5. 案例实践-某连锁超市销售额影响因素预测.mp4. L' u/ l3 F9 V" Z
│ │ ; G* I9 g- B1 T# t
│ ├─第7节 Logistic
) r0 b8 G! f! }2 l% a# f; d+ ~, a│ │ 1. 使用场景和理论背景.mp4
% C5 J2 \' G& ?' ^. s, Y1 }│ │ 2. logistic案例实践-用户流失的影响因素及新用户预测.mp4
N, ~2 R& n- Q2 t- }│ │
) E- `& P$ v6 T9 `$ ]% e& y│ └─课后练习
1 F& u6 Q' r8 {+ C' i, |2 Z│ 进阶统计学方法作业数据.xlsx
$ {7 X' p3 ?3 S7 T│ 题目.txt
6 r" ~$ K6 c" E5 j5 y) i) p9 r# m+ P# g4 a│
% k( V# Z9 z0 A9 d├─第8章 经典数据挖掘算法
3 n3 }) q. g: H1 R) o1 I│ ├─第1节 数据挖掘基础及数据分层抽样! S. D& Z& g# a: A
- L) ]* j% J) } Z│ │ 1. 生活中熟悉的数据挖掘案例.mp4, @, ]1 d$ Q: W5 s# B
│ │ 2. 数据准备及数据分割方式.mp4
" k% A3 W+ n, u$ m5 o( \, d│ │ 3. 数据分析与数据挖掘的联系与区别.mp4$ p( [' B/ r3 R& e
│ │ 4. Modeler软件介绍.mp4# w, L3 @( x& v: |- r
│ │ 5. 如何在Modeler实现数据分层抽样.mp4$ P0 U3 \) W1 I. |9 A! R
│ │ * {# B0 g9 a( ?; T* `% X
│ ├─第2节 朴素贝叶斯2 q/ l* k' _. Y1 m9 y' v( k7 f
│ │ 1.朴素贝叶斯原理.mp4
4 Z8 G! i" P. P& e$ m+ r│ │ 2. 朴素贝叶斯算法过程.mp4: m2 A! A% I% Z) I+ ]9 p! |3 S
│ │ 3. 朴素贝叶斯算法举例.mp4
6 C" n; T/ w! `! q3 O7 i* `│ │ 4. 朴素贝叶斯算法优点及不足.mp4
$ H9 P' X& u& ?: M│ │ 5. 案例实践-使用贝叶斯网络建模.mp46 ~: @0 \* a9 L$ |9 V: F5 X6 i
│ │
' R9 ]+ i4 G3 }: S8 O, ~$ }+ W) U8 Q│ ├─第3节 决策树- o1 _8 B7 A: W; ~- T3 Z! |+ b. v
│ │ 1. 决策树使用场景.mp4
" @, N5 U" U I, |: J" n% H│ │ 2. 决策树算法（1）――ID3.mp46 s# B; c# m, Y- r6 T' r
│ │ 3. 决策树算法（2）――C4.5.mp4
# V- s$ c5 p* L* J% v. q2 \' \ u│ │ 4. 决策树算法（3）――回归树CART.mp4* @5 z8 }( [+ W( x" I1 X
│ │ 5. 决策树算法（4）――CHAID.mp4
! U' L6 r7 h1 A3 `$ H# H│ │ 6. 防止过度拟合的问题.mp4
4 h9 g/ D9 `6 \! K" f* e* l, ~0 p" C│ │ 7. 使用Modeler如何做决策树.mp4
4 c2 {0 E6 i5 \│ │
. y( v! u* }/ M9 S/ _, ]- C│ ├─第4节 神经网络5 x) Y, E% b( b% e8 G [
│ │ 1. 神经网络的组成.mp4
2 _5 d1 Q" n6 N# e5 ^; z; H│ │ 2. 计算误差函数，修正出事权重.mp4! e6 i9 @9 ~1 E0 a5 q
│ │ 3. 神经网络与其他分析的关系.mp4
1 b1 n- d: v% c& D$ Q│ │ 4. 案例实践.mp4" G" e! _# d8 ^4 [" f* w* ?2 [
│ │ 1 [4 B; U N o# x4 z' z
│ ├─第5节 支持向量机
! u4 J9 L6 [$ Q& [" j; j/ y│ │ 1. 支持向量机原理介绍.mp4
! H% h+ G$ E" h" c, f9 |" r+ I│ │ 2. 线性可分与线性不可分.mp4& h2 O& D9 M' [1 M" ^
│ │ 3. 案例实践.mp4$ \- i! O R% w+ u/ I
│ │
% |( T" X$ S' n( L- {/ {# @│ ├─第6节 集成算法和模型评估
`" V! g* ? g" P5 e( Q- B│ │ 1. 集成算法的目的与方式.mp40 n0 B, \; M- E7 a3 O/ ]
│ │ 2. Bagging与Bosting的计算原理.mp4
; R: y R, q* j, N│ │ 3. 根据混淆矩阵进行模型评估.mp4+ v" v& d9 ?+ v
│ │ 4. 在Modeler中画出GAIN曲线图和Lift曲线图.mp4& K7 G ^' m+ F( U: k, X
│ │ 5. 学习资料拓展.mp4. H# Y, \, T8 j8 f9 G8 M6 w# T
│ │
; C4 ~3 y& K- W, ~$ a8 y: f: i" E│ └─课后练习
( Y2 m' R( X; \: t4 _│ 作业素材.rar5 r4 @. c( H9 ~8 \
│ 课后练习.txt
5 h. ~; v1 ^5 i│ . D2 U5 p$ {4 d p
├─第9章 R语言入门及基础分析
K0 ?8 f, Y% v$ p5 F- c│ ├─第1节 R语言基础操作& F6 K. A3 W& c% [( Q. |1 _4 Q" |
│ │ 1. 初识R语言.mp47 q+ V+ y9 g; c, U3 W3 v
│ │ 2. R语言的基本操作.mp44 I) n- E' n; t+ e0 D
│ │ 3. R语言的数据结构介绍.mp4) p2 t1 g$ m9 h
│ │ 4. 向量和矩阵的基本操作.mp4
1 J0 x2 X# L/ _& c│ │ 5. 数据框的操作.mp4
1 E! ~9 P# c4 C│ │ 6. 循环控制流――for&while.mp4
$ [3 T) P0 z7 e" s6 l7 j│ │ 7. 条件选择控制流――if.mp4
0 |+ X+ f: y/ U% T│ │ 8. 自定义函数.mp46 |; P+ d9 n2 u, }6 R2 b
│ │ 9. R语言关于概率分布的函数以及应用介绍.mp4
! V9 \ [4 x; l3 R$ b│ │ 10. 离散随机变量分布和连续随机变量分布.mp4
& T$ Y' G9 ]( s8 Z7 T* `( }, l│ │
* W- b7 O* T6 L5 x: P│ ├─第2节 R语言描述性数据分析
2 V: q% Y: a1 r, A! ]│ │ 1. 探索性数据分析――集中趋势和离中趋势.mp4
% w8 M2 ~ }3 |4 s# f: Y0 l# e6 ~│ │ 2. 探索性数据分析――相关系数及函数介绍.mp4
$ ?3 g* L, Z) K2 z│ │ 3. 探索性数据分析――假设检验.mp4* \: p1 K6 N6 E+ r" h3 i
│ │ & D# y d2 j" b4 B* a. U
│ ├─第3节 R语言回归算法
5 F8 s7 V0 c0 A$ O9 }│ │ 1. 回归基本算法及相关哈数介绍(上).mp4; [$ v8 Y5 s5 _$ i, K
│ │ 2. 回归基本算法及相关哈数介绍(下).mp4$ D# l2 V* ^& h3 t
│ │ 3. 模型选择.mp4% e B9 d, H/ F$ P
│ │ 4. 回归诊断.mp4 |! p2 [4 F( w0 d- J
│ │
) q) _: R5 I, U8 P+ c2 g* H│ ├─第4节 R语言分类算法
) A' `/ m X+ o# ?' C/ i! R+ ~( W9 r: E│ │ 1. 逻辑回归（上）.mp46 n8 k0 m1 d6 w2 b
│ │ 2. 逻辑回归（下）.mp4
# `: F' O3 _) Q" ?* ]: | ^+ J│ │ 3. 决策树算法.mp4
; w7 ?# t9 T) {' S4 o4 i, E│ │ 4. 决策树的剪枝.mp4" H1 d; d6 X+ i' [: r8 L
│ │ 5. 随机森林.mp4
* ?0 y _( E- Q│ │
0 k7 |4 L" @; n3 e+ Z9 S s2 t│ ├─第5节 R语言聚类和降维
$ {% s8 I6 T+ m5 l0 V0 |│ │ 1. 使用R如何实现层次聚类.mp4
5 a: b- z3 S9 f; E# [│ │ 2. 使用R如何实现Kmeans聚类法.mp46 Z: D3 z/ `+ x6 X& @
│ │ 3. 如何判断聚类的好坏.mp4
: x# h. S6 g+ E. W1 z│ │ 4. 使用R如何实现PCA降维.mp41 H l8 G5 ]$ \- w6 i
│ │ ( C, D' c9 s+ ]3 w6 g5 X* H' j
│ └─课后练习
6 ?! M; H: ?1 y# n! P b0 A│ 课后练习.txt) {3 u3 r, U5 Y2 P9 H) X6 U, V
│ 黄牛明细数据.rar1 `$ o! G2 [8 B8 ?
│
$ M2 @* m4 L$ x├─第10章 python入门及基础分析
% k: K" ]- g! ]* Q: ?' m% Q. t/ I│ ├─第1节 概述与基本操作; ^, L) o3 _& C+ I+ \
│ │ 1. 课程与开发环境简介.mp4) c' Y/ l5 n& }, {" d
│ │ 2. 帮助文档的获取&基础操作.mp42 u) J0 C9 L" T5 g1 \7 Z4 M* ?7 }
│ │ 3. 基础操作：整数、小数、复数&列表、字符串、字典.mp4
0 X8 C }6 H; t4 ~5 T K│ │ 4. 自定义函数.mp4
0 ~% D8 ]# x) W" M& u |│ │ 5.Jupyte常用快捷键以及自动补全功能的实现r.mp49 L/ I' ?) S( v
│ │ 6. 本节小结.mp43 n5 a* r7 }1 I% |: R+ S3 ^" g
│ │
, r( Y8 q1 l3 F4 U│ ├─第2节 Numpy. o! E& ?4 k0 F; _# t# z
│ │ 1. 从头创建一个数组.mp4
: q8 ]2 _/ N9 A' M│ │ 2. 案例实践――如何实现99乘法表和老虎机.mp4
( j1 ?1 u9 s3 {/ x8 u│ │ 3. 数组的操作.mp41 X% Z9 i; d5 O* R! A& I) ^9 M
│ │ 4. 数组的计算.mp4) l2 y+ L4 \( X9 {
│ │ 5. 数组的广播.mp4; N5 Z# l- H2 _5 t' Y3 F3 C3 X
│ │ 6. 比较、掩码和布尔逻辑.mp4' B, i7 p9 k# R+ b% e
│ │ 5 C! ]- F/ b8 O$ T
│ ├─第3节 Pandas2 d% o, F0 ^+ s* }
│ │ 1. 序列和数据库.mp4, k g/ `4 |( S0 f
│ │ 2. 索引和切片.mp4
0 g4 y. u8 L6 ^: {! s2 J│ │ 3. 通过索引运算和生成新的列.mp4. [; }* ~- [8 r+ Z# }
│ │ 4. 文件的读取和写入.mp4; b; h8 w$ h9 I$ G6 J. Q
│ │ 5. 缺失值处理.mp4
' V( P" ~1 c3 h, v& a' E. P( t│ │ 6. 数据连接.mp4
, b2 G7 }- Y3 u" h+ ]0 ^3 Z│ │ 7. 分组和聚合.mp48 t7 \: `! `# U' v+ X# U
│ │ 8. 数据透视表.mp4* d& z5 T! \5 J- i# x2 j4 W9 J6 D
│ │ 9. 字符串的处理.mp4
8 q- V( u+ h3 h/ w3 k4 H│ │ 10. 本节小结.mp48 W- ?1 H) c( H1 ^# x3 V
│ │ & k H7 p% t/ @( |0 h3 A. M' z; P, h
│ ├─第4节 Matplotlib与python作图0 k" @, {) K- D% R2 J
│ │ 1. 基础作图――折线图和散点图.mp4 c6 s( P$ O# `/ S! \- i3 P. s# f' U; K
│ │ 2. 基础作图――直方图和饼图.mp4
, G; v) j% o! Q* |, }│ │ 3. 子图和图例.mp4' E7 C% ~/ _! m1 V A3 k L
│ │ 4. 图标设置――标签，表格样式和cmap.mp4' M7 N" m! s: p, H# k
│ │ 5. 高级作图.mp4
$ [! k$ m2 E: |│ │ 6. 本节小结.mp4+ C% k6 a' x- K, I3 U4 N
│ │ javazx.com8 B) ~6 p. w' ]2 T
│ ├─第5节 Sklearn与机器学习基础6 r4 Z" H9 L2 }7 _9 R D/ l
│ │ 1. 线性回归.mp4
' z O- A0 f* Q! q! o0 `( u│ │ 2. 逻辑回归的原理、模型实现与正则化.mp41 T; `8 q1 K! f- Q' b) A3 j
│ │ 3. 逻辑回归的评估以及最优迭代次数.mp4
+ Z6 Z# Y6 Y& i: {4 F│ │ 4. 贝叶斯分类器的实现过程.mp4, r9 [5 p& }) I7 [: z
│ │ 5. 朴素贝叶斯算法案例――手写数字识别.mp4( {' L8 @/ W8 i3 p8 u
│ │ 6. 数据预处理.mp4
/ h/ g7 U, `6 ^+ x│ │ 7. 决策树和随机森林――熵和决策树.mp4) [* f/ `; v' {0 W
│ │ 8. 决策树和随机森林算法对比.mp4
. q2 ]3 e: w6 w! x4 z│ │ 9. 随机森林的调参.mp43 v0 E4 Z. q9 Z6 t- Y9 d
│ │ 10. 支持向量机――核函数.mp4
3 H0 i. Q- c% w% U' q) t$ h│ │ 11. 支持向量机是如何防止过拟合的.mp4
- w0 {; T3 S. Z% M│ │ 12. 如何使用Python实现PCA降维算法.mp4
@, B$ Z4 g6 |! v/ G9 _│ │ 13. 如何使用Python实现Kmeans聚类.mp49 x3 v- i: {# @3 ~: n$ S7 D( E1 Q
│ │ 14. 本节小结.mp4
4 y) Z% O* j: v; M- k! [│ │
9 Z, d9 k0 f2 q( H9 o6 p│ └─课后练习! O1 [0 L# {; ~0 {6 u4 u& C
│ 课后练习.txt" ?5 G9 h. q( y3 v( r ~, y; d) T$ @
│ * |! g/ s: D2 u8 m$ i
├─第11章 课程总结图谱
0 r4 E+ ~4 t9 K" \, G│ 课程总结.mp40 i" R* G/ S7 K) f# F# h9 ]
│
9 m: a t2 X& b' R: _5 s( m└─资料
?+ L0 N% c; l+ o- l" ~( @0 X; a" U 所有人都能学的数据分析师-授课资料（pdf）.rar
- h" ~7 m9 X9 E6 F7 K 所有人都能学的数据分析课--总结图谱.rar
+ U5 z% n- ~9 l* j 课程练习材料.rar! Y2 y5 q9 D( ^5 F. W& m; N/ o, E
$ p2 l$ q8 |1 ~3 G6 \
& \: @( e* k( d& _0 f
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