【A0580】[java视频教程]BXG所有人都能学会的数据分析课视频教程 it教程 自学网

javazx

Java视频教程名称： BXG所有人都能学会的数据分析课javazx点COM视频教程[javazx.com]  java自学网[javazx.com]   数据分析视频教程   it教程 Java自学网收集整理
- M  e: T; N) _# ]百度网盘下载链接：

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

[/hide]密码: 3gb6 【解压密码：javazx.com-oPxo9DZJ】
" b: E  n$ h7 s& `1 j( w8 }9 F/ q集数合计：11章[javazx.com]         
6 f4 @0 x- [; A# w* n3 I
/ k/ W$ E# X2 E. ?' \+ O5 `% x链接失效声明：如果本链接地址失效，请及时联系站长QQ：40069106
" s9 e3 m& ]8 U如何获取资源：VIP升级： https://www.javazx.com/thread-10591-1-1.html
: B2 k" {" O5 j+ A+ WVIP说明：   月度VIP：使用期限30天
+ Q1 i, _) a2 s! y  z! ]; E& U                  年度VIP：使用期限365天
                  终身VIP：使用期限永久

Java视频教程详情描述：
- u9 o/ J# \" YA0580《BXG所有人都能学会的数据分析课视频教程》javazx.com BXG所有人都能学会的数据分析课视频教程   javazx点com java自学网整理  

Java视频教程目录：

│  ├─第2节 探索性数据分析
- K# c8 j, a; ]6 }: X│  │      01. 如何描述业务量数据.mp4
9 H. x1 A8 O8 z7 m- P' x; V│  │      02. 可视化展示的原则.mp4
│  │      03. 本节小结.mp4
│  │      
( Y5 I% G( J0 |# d+ u9 Z, K1 p│  ├─第3节 预测和分类
# T. u7 w2 _( E1 a4 S% r│  │      01. 预测和分类的概念模型、流程.mp4
7 x' C( s4 z$ X( l+ t│  │      02. 分类和预测：线性回归.mp4
% C  ]6 {( K( {4 y% t/ N4 X│  │      03. 逻辑回归.mp4
1 \7 P7 S  b0 G  x+ c5 x2 V7 v│  │      04. 决策树算法.mp4
│  │      05. 支持向量机.mp4
│  │      06. 朴素贝叶斯.mp4
│  │      07. 本节小结.mp4
│  │      
│  └─第4节 分群和降维
│          01. 聚类算法的基本概念.mp4
; k$ l5 ^5 [, I' _: b│          02. 层次聚类.mp4
│          03. K-means聚类.mp4
1 V) ]/ [# A: [│          04. 降维模型-PCA.mp4
" @0 t* T$ x$ ^# {& o/ M; e: G│          05. 本节小结.mp4
! D$ U4 h$ q5 r1 F/ E│         
: ]- d$ y) A: I0 d% ]: E0 O├─第3章 统计学基础和SPSS软件应用
- ]  ^3 h+ q9 Z/ M  ^4 h# |1 a, ~│  ├─第1节 描述性统计描述
: u' K3 F" u/ d& r│  │      01. 统计分析的目的.mp4
$ o  h+ q, }4 F│  │      02. 统计分析的关键概念.mp4
3 f+ W: \3 l; ^2 C- b! R│  │      03. 四种测量尺度.mp4
│  │      04. 集中趋势-均值.mp4
- O4 y' A# ^5 {3 g$ d│  │      05. 集中趋势-中位数和众数.mp4
- k/ c! D; c; g, t7 L; x$ [│  │      06. 离散趋势-极差和方差.mp4
; m5 d+ [! {1 W5 L( X│  │      07. 案例操作-如何实现离中趋势和集中趋势.mp4
│  │      08. 本节小结.mp4
│  │   
│  ├─第2节 假设检验_统计判断
; S! Y& S# J: L4 I- L  X4 q0 O│  │      01. 统计学本质.mp4
│  │      02. 统计学两大定理.mp4
( W3 y# Z6 v8 `/ B1 o0 y│  │      03. 统计判断-抽样误差与标准误差.mp4
6 ]6 d! u9 |+ }0 Y6 j0 B$ y│  │      04. 统计推断-t分布.mp4
│  │      05. 统计推断-参数估计.mp4
│  │      06. 统计推断-假设检验.mp4
2 f$ _% B3 L/ L! X8 t, M4 G│  │      07. 本节小结.mp4
5 B3 K+ ^; o( i5 N# C│  │     
1 _! I% L% y) L│  ├─第3节 抽样方法
│  │      01. 统计过程.mp4
# u! a3 i, S  q) z7 b/ m" q│  │      02. 抽样的概念.mp4
% |6 d4 F; a# [& j3 ~│  │      03. 抽样方法与非抽样方法.mp4
│  │      04. 抽样调查与普查的特点.mp4
│  │      05. 非抽样调查.mp4
│  │      06. 非抽样调查的三种类型.mp4
│  │      07. 无回答误差的处理.mp4
│  │      08. 抽样过程.mp4
│  │      09. 抽样单元与抽样框.mp4
9 g& Y6 |/ m1 y$ F; l/ B, d│  │      10. 抽样形式.mp4
│  │      11. 概率抽样-简单抽样和系统抽样.mp4
( j+ a" ^# n( a  @8 J│  │      12. 概率抽样-pps抽样.mp4
│  │      13. 概率抽样-分层抽样.mp4
. w. A1 C2 J6 P% u) q│  │      14. 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
* {8 B( O5 m# X# e: ]│      │  1. t检验.mp4
* \7 ]) Q' n/ h9 o; c, e- ?│      │  2. t检验-案例实践.mp4
│      │  3. F检验.mp4
9 J, M, C0 {) L' l$ y& a( q) K│      │  4. F检验-案例实践.mp4
! p( J# l' P$ X8 V, i│      │  5. 相关分析.mp4
│      │  6. 相关分析-案例实践.mp4
│      │  7. 线性回归.mp4
│      │  8- 线性回归-案例实践.mp4
  e. }& a) Q5 f│      │  9. 本节小结.mp4
│      │
│      └─实操题
+ U& |" M& O' f1 `│              作业数据.rar
- J9 I) B( B4 Z( A; z( h* w│              截图1.png
│            
├─第4章 数据预处理基础
│  │  课后题.txt
│  │
│  ├─第1节 数据分析前的准备工作
│  │      1. 统计工作流程.mp4
│  │      2. 统计准备工作.mp4
│  │      3. 数据检查要点.mp4
; P1 a% P3 k9 O8 w- }│  │      4. 开放题的准备.mp4
  B4 K; \. D3 w' A& O│  │      5. 本节小结.mp4
│  │     
" i" D8 n: a& O0 b2 @│  ├─第2节 数据清洗
│  │      1. 数据清洗的概念和流程.mp4
9 ^9 \  t5 z+ Q8 \2 C' x" E│  │      2. 字段选择和数据质量报告.mp4
+ V( P+ {- I( B$ Z; c6 d1 l│  │      3. 数据清洗主要工作.mp4
1 X) o6 b9 H( J6 f│  │      4. 错误值和异常值处理方法.mp4
│  │      5. 缺失值处理方法.mp4
: j% n( Q" P+ b│  │      6. 异常值和缺少值的处理操作.mp4
. a1 q; c6 P8 L! @, B7 d+ r" N│  │      7. 本节小结.mp4
3 Y4 v6 a3 r5 M1 Y│  │      
& w& a+ C1 `/ R│  └─第3节 数据规范化
3 Z& q. p5 H1 ^5 I" {1 j3 _5 r│          1. 数据转化.mp4
( J6 k- f3 F1 p  ]1 U│          2. 数据离散化与数据扩充.mp4
# W; {2 h% P: `" N2 H9 _│          3. 数据合并与拆分.mp4
; Y' Q6 M- t9 T8 N: |9 P│          4. 本节小结.mp4
│      
. }/ M$ B! w2 ?8 {9 w├─第5章 mysql教程
│  ├─第1节 sql简介
│  │      1. sql简介.mp4
8 K3 u% \) ^- v$ m( A7 T│  │      2. 建立数据库.mp4
4 L  L- _' q* x- p# K0 B│  │      3. 建立数据表和约束条件.mp4
8 x8 ~7 B1 y0 O0 ~  E5 Y│  │      4. 插入和更改.mp4
│  │      5. 本节小结.mp4
9 R1 `0 }2 }0 K  B/ D│  │     
│  ├─第2节 基本查询语句
│  │      1. 基本查询语句.mp4
│  │      2. 本节小结.mp4
│  │      
% ~, _4 c9 K# d, |9 l│  ├─第3节 交叉查询和子查询
6 c  n& @% a2 R# F* j│  │      1. 聚合函数和交叉查询：group by.mp4
│  │      2. 子查询（in、not in）&模糊匹配 Like.mp4
│  │      3. 本节小结.mp4
. V) }8 L, \& T& w& C, l+ K9 b│  │      
│  ├─第4节 练表查询
% i* t& X4 z9 c% S- Q7 B4 U│  │      1. 连表查询.mp4
% P5 L9 |: T7 c  l2 ^, @" k: I│  │      2. 小结.mp4
│  │      0 H0 O# v: J+ A
│  └─课后练习
│          作业素材.rar
│          题目.txt
│         
├─第6章 Excel分析及可视化
$ [  e. o, V; I  w: u, G│  ├─第1节 Excel简介
│  │      1. Excel简介.mp4
- E+ d# h; `* Q- G& u( `+ O│  │      
! P3 a& m: d: {, B5 r+ F3 ?' u│  ├─第2节 Excel函数技巧
1 T, O. V) l( j# y│  │      1. 函数的简介.mp4
│  │      2. 查找函数-vlookup和hlookup.mp4
│  │      3. 查找函数-INDEX和MATCH.mp4
│  │      4. 统计函数.mp4
│  │      5. 逻辑函数（上）-if、anda和or.mp4
│  │      6. 逻辑函数（下）.mp4
│  │      7. 日期函数和文本函数.mp4
" ^& j  _7 \$ u. `  l2 W│  │      8. 本节小结.mp4
) c! Y/ j/ @$ Z' X4 D- X  v# `& B, r│  │      
0 Z4 R5 M9 E& y# P) A; T/ i│  ├─第3节 Excel快速处理技巧
6 a/ z5 R: P3 E1 E│  │      1. 宏的技巧.mp4
│  │      2. 数据透视表和选择性黏贴.mp4
9 u* @7 z: M1 B6 |. z│  │      3. 格式调整技巧.mp4
% c4 V7 I1 f! K, y- c│  │      4. 查找和定位&数据有效性技巧.mp4
; z4 N+ B% f0 R9 H& X7 R│  │      5. 快捷键相关技巧.mp4
, m6 @/ k, r: n; g: N+ P: x0 s│  │      6. 本节小结.mp4
│  │      
5 l& y* T. l( _1 t, m│  ├─第4节 Excel可视化技巧
│  │      1. 如何制作一张图.mp4
│  │      2. 组合图的做法.mp4
│  │      3. 条形图的变体.mp4
│  │      4. 数据起跑地图的做法.mp4
│  │      5. 本节小结.mp4
- y- j( h, D0 C" y9 M$ ~& M7 R. B8 O│  │      
│  └─课后练习
/ E0 d9 \5 v: T6 `│          作业素材 (1).rar
│          作业素材.rar
│          哪吒.png
9 P' P; R  H- b  O( `) P5 [│          课后练习.docx
│         
4 c- ^1 g; B$ K( u1 Z. r, T$ v% e├─第7章 进阶学习
│  ├─第1节 多变量分析方法选择思路
│  │      1. 无监督分析和有监督分析.mp4
/ k! W6 W7 @. d│  │      2. 无监督分析的原则.mp4
% |  l  Y5 }( V& j) h$ T│  │      
8 s" |0 ?! ?7 @! |3 g  }' o' A% A  \│  ├─第2节 因子分析
│  │      1. 因子分析使用场景.mp4
│  │      2. 因子的概念及分析过程.mp4
│  │      3. 因子数的推定.mp4
* \4 Y5 R" }; }/ Q5 v8 R* u│  │      4. 因子轴的旋转.mp4
│  │      5. 因子解释及因子得分计算.mp4
│  │      6. 案例实践.mp4
│  │      7. 如何用因子分析做评价.mp4
7 O# l& h  s, Y1 T- e│  │      
2 r# {8 @  [/ }3 e5 n0 o! n% \│  ├─第3节 聚类分析
, G' L7 ?6 A" D3 r│  │      1. 聚类分析使用场景.mp4
│  │      2. 聚类分析算法.mp4
│  │      3. 费层次聚类 K-means.mp4
/ |4 A3 L! ?0 X9 G+ D7 U  g│  │      4. K-means案例实践.mp4
│  │      5. 二阶聚类.mp4
4 B8 o& Z  U8 P9 i: Z! \4 W8 Y│  │      
0 S. \. O/ P/ Q9 i, ?4 s│  ├─第4节 对应分析
│  │      1. 对应分析使用目的及结果解读.mp4
│  │      2. 对应分析案例实践.mp4
│  │      
│  ├─第5节 多维尺度分析
│  │      1. 概念和使用场景.mp4
% h9 I% }4 I3 z% S4 L+ U5 h( {' |: U│  │      2. 多维尺度分析举例.mp4
│  │      3. 案例1：根据学生评分进行分座位.mp4
│  │      4. 案例2：根据学生考试成绩进行分座位.mp4
+ A' y. R6 q7 i3 ]) F4 i0 Z│  │      5. 案例3：根据手机的相似度判断竞争力.mp4
│  │      6. 多维尺度的不足及替代方法.mp4
7 K& U' M- ~# H  r' p4 F$ E( ~│  │      
│  ├─第6节 时间序列分析
│  │      1. 时间序列使用场景.mp4
│  │      2. 两种类型的时间序列.mp4
│  │      3. 时间序列模型ARIMA.mp4
5 m# F* ?, {. j' \: d│  │      4. 时间序列中的处理办法.mp4
# ?1 q5 o$ D% s: _6 S8 [│  │      5. 案例实践-某连锁超市销售额影响因素预测.mp4
│  │      
6 z( W( L6 S/ j5 \% e2 @  v│  ├─第7节 Logistic
│  │      1. 使用场景和理论背景.mp4
│  │      2. logistic案例实践-用户流失的影响因素及新用户预测.mp4
│  │      
, C' v+ G- |& y# S  K$ X( y│  └─课后练习
1 D, h. D& k; |* H. w: f│          进阶统计学方法作业数据.xlsx
+ `8 X0 R6 s$ O- n│          题目.txt
/ A% Z  [( |( f│         
; Y6 ?" t) H( m  U) t1 w. d" d9 t6 z├─第8章 经典数据挖掘算法
│  ├─第1节 数据挖掘基础及数据分层抽样! S. D& Z& g# a: A
│  │      1. 生活中熟悉的数据挖掘案例.mp4
- E% l- Q0 |* [' L; C, M│  │      2. 数据准备及数据分割方式.mp4
│  │      3. 数据分析与数据挖掘的联系与区别.mp4
& j( v8 _& p* K6 W; I4 ~, `( r. J│  │      4. Modeler软件介绍.mp4
│  │      5. 如何在Modeler实现数据分层抽样.mp4
4 `0 U' t' f. s  j5 }, O' ~│  │      
│  ├─第2节 朴素贝叶斯
& d8 Y, v: Z- o. m$ g│  │      1.朴素贝叶斯原理.mp4
: y/ y" _  v+ ^6 }* _│  │      2. 朴素贝叶斯算法过程.mp4
9 O% r" {5 M/ b6 Z: h│  │      3. 朴素贝叶斯算法举例.mp4
9 S' w6 a- o- G5 ?7 ~8 A│  │      4. 朴素贝叶斯算法优点及不足.mp4
│  │      5. 案例实践-使用贝叶斯网络建模.mp4
│  │      
. O* F' l3 b, y* A0 q│  ├─第3节 决策树
. C$ i# l$ q7 \4 L" f7 O│  │      1. 决策树使用场景.mp4
│  │      2. 决策树算法（1）――ID3.mp4
│  │      3. 决策树算法（2）――C4.5.mp4
│  │      4. 决策树算法（3）――回归树CART.mp4
│  │      5. 决策树算法（4）――CHAID.mp4
! q% w7 _4 X* L│  │      6. 防止过度拟合的问题.mp4
" v; a+ l! R; _" }1 ~│  │      7. 使用Modeler如何做决策树.mp4
% P* c3 ]5 c; o* }5 B7 M  o│  │      
" |) y4 u9 E- \" s( ~│  ├─第4节 神经网络
1 r2 @! h& Q. y. V│  │      1. 神经网络的组成.mp4
& U& D! a2 ?& E2 F! r│  │      2. 计算误差函数，修正出事权重.mp4
│  │      3. 神经网络与其他分析的关系.mp4
" V7 K7 o: G3 }, g3 U0 F│  │      4. 案例实践.mp4
/ ^; b% K& R8 `; G│  │      
# R" h: V( e; f' X1 R6 c; |│  ├─第5节 支持向量机
, p& x$ Q# k8 u│  │      1. 支持向量机原理介绍.mp4
1 u* m" ]; e  y! p│  │      2. 线性可分与线性不可分.mp4
│  │      3. 案例实践.mp4
& m0 b  l2 d" [) h" O│  │      
│  ├─第6节 集成算法和模型评估
1 s9 R; g; W: `' p2 T+ P) ~│  │      1. 集成算法的目的与方式.mp4
│  │      2. Bagging与Bosting的计算原理.mp4
/ O, b6 f! ^1 s3 U7 M* k* J│  │      3. 根据混淆矩阵进行模型评估.mp4
│  │      4. 在Modeler中画出GAIN曲线图和Lift曲线图.mp4
8 ]+ {% A8 W+ D0 i: r+ }% k. g│  │      5. 学习资料拓展.mp4
) I: o) Z3 u$ @$ ]│  │      
8 ?, k& Z7 J6 L' _- A% z│  └─课后练习
% U  a7 Z; h$ L( v7 |│          作业素材.rar
* `+ c- Y' \( {" C( [7 G│          课后练习.txt
│         
├─第9章 R语言入门及基础分析
│  ├─第1节 R语言基础操作
7 L* B3 ]( Q- r; f3 T, @│  │      1. 初识R语言.mp4
5 Q' F5 v# |& Y# Q% J; U4 _│  │      2. R语言的基本操作.mp4
│  │      3. R语言的数据结构介绍.mp4
7 U  A& }& j6 c* X2 a│  │      4. 向量和矩阵的基本操作.mp4
3 J) z# N+ q6 U0 B& U& ^│  │      5. 数据框的操作.mp4
* s/ u; \% J; Z$ Z- S│  │      6. 循环控制流――for&while.mp4
│  │      7. 条件选择控制流――if.mp4
4 c* S9 o5 f% i+ ~) _4 c+ X: M& T│  │      8. 自定义函数.mp4
. y9 w6 U) e0 O$ k* F* t│  │      9. R语言关于概率分布的函数以及应用介绍.mp4
│  │      10. 离散随机变量分布和连续随机变量分布.mp4
│  │      
, s' ^0 |$ w% E│  ├─第2节 R语言描述性数据分析
│  │      1. 探索性数据分析――集中趋势和离中趋势.mp4
" k5 H! I4 X+ Z( G│  │      2. 探索性数据分析――相关系数及函数介绍.mp4
│  │      3. 探索性数据分析――假设检验.mp4
│  │      
5 l: Z$ y$ _* s& r, z1 J│  ├─第3节 R语言回归算法
* a+ ?/ V) p6 n│  │      1. 回归基本算法及相关哈数介绍(上).mp4
│  │      2. 回归基本算法及相关哈数介绍(下).mp4
│  │      3. 模型选择.mp4
│  │      4. 回归诊断.mp4
│  │     
4 J; F6 F9 e1 {/ b4 w2 G│  ├─第4节 R语言分类算法
│  │      1. 逻辑回归（上）.mp4
+ l" Q; t$ K9 [  k│  │      2. 逻辑回归（下）.mp4
. _8 ]' ]; v. v1 P│  │      3. 决策树算法.mp4
│  │      4. 决策树的剪枝.mp4
8 k0 n; x2 m9 }. C│  │      5. 随机森林.mp4
│  │      
- o6 G7 g! @  H# b7 X  K│  ├─第5节 R语言聚类和降维
8 _+ I5 c) J1 t% m5 Z1 r( ]6 _& s│  │      1. 使用R如何实现层次聚类.mp4
* ^/ p0 F( B, o% ?2 z. b. N│  │      2. 使用R如何实现Kmeans聚类法.mp4
│  │      3. 如何判断聚类的好坏.mp4
- b* {  }9 }: I! @- P│  │      4. 使用R如何实现PCA降维.mp4
! ~2 E% q0 @9 C) }7 ]: k│  │      
│  └─课后练习
3 F( @0 |8 T  |8 r; X+ @│          课后练习.txt
! M5 [0 ]$ B7 j- A* w6 p; ^6 Z7 V│          黄牛明细数据.rar
│         
2 x, D4 K; f% W: ?3 s* \├─第10章 python入门及基础分析
: r# |& ~1 n; W, q1 ]4 N% O│  ├─第1节 概述与基本操作
│  │      1. 课程与开发环境简介.mp4
│  │      2. 帮助文档的获取&基础操作.mp4
0 F: [5 ]0 x( O% Z│  │      3. 基础操作：整数、小数、复数&列表、字符串、字典.mp4
│  │      4. 自定义函数.mp4
  P$ b0 w/ f0 \  r│  │      5.Jupyte常用快捷键以及自动补全功能的实现r.mp4
│  │      6. 本节小结.mp4
- i8 d$ S2 E" ?1 {: K3 Q│  │      
│  ├─第2节 Numpy
& I; @- \5 _) B* {$ G  b. B# I1 j│  │      1. 从头创建一个数组.mp4
9 N; b& X. A* G/ B# c7 e│  │      2. 案例实践――如何实现99乘法表和老虎机.mp4
  x: F8 e  h3 ]& l3 o4 P0 x│  │      3. 数组的操作.mp4
│  │      4. 数组的计算.mp4
  a# ~4 `- Z3 m( H' t, ?( k│  │      5. 数组的广播.mp4
│  │      6. 比较、掩码和布尔逻辑.mp4
, l7 p8 C, G1 L│  │      
9 d  A- z6 u1 A: [│  ├─第3节 Pandas
│  │      1. 序列和数据库.mp4
. i) I4 e0 m6 n│  │      2. 索引和切片.mp4
│  │      3. 通过索引运算和生成新的列.mp4
│  │      4. 文件的读取和写入.mp4
6 p0 }; b/ M1 o& r: {# S/ N8 J│  │      5. 缺失值处理.mp4
1 S9 {/ W( ~1 e* q" k/ D* I, [│  │      6. 数据连接.mp4
│  │      7. 分组和聚合.mp4
│  │      8. 数据透视表.mp4
│  │      9. 字符串的处理.mp4
- {! Z8 P' f4 k2 u+ |- B, N1 X│  │      10. 本节小结.mp4
! {. m  _6 ~- _+ j3 i; H2 d│  │      
, i9 |1 U- [, z5 Z7 l5 P7 \│  ├─第4节 Matplotlib与python作图
│  │      1. 基础作图――折线图和散点图.mp4
2 z( C9 B$ W0 V' I4 s' p2 ^2 i│  │      2. 基础作图――直方图和饼图.mp4
6 C6 H% Q, A" w/ T" U; X( _│  │      3. 子图和图例.mp4
, s$ E1 H! m- w9 V( i│  │      4. 图标设置――标签，表格样式和cmap.mp4
│  │      5. 高级作图.mp4
' e- B4 y% b7 y& C% B5 t6 i8 A│  │      6. 本节小结.mp4
% j- |2 \1 Y' B& `# b5 |. ~│  │     javazx.com
* E1 D! q% z. |& l1 G" E* a│  ├─第5节 Sklearn与机器学习基础
│  │      1. 线性回归.mp4
: q4 a, Q- j* K% c│  │      2. 逻辑回归的原理、模型实现与正则化.mp4
+ j: w% w5 ^7 A: e│  │      3. 逻辑回归的评估以及最优迭代次数.mp4
│  │      4. 贝叶斯分类器的实现过程.mp4
) s/ Z; k0 A5 m1 |│  │      5. 朴素贝叶斯算法案例――手写数字识别.mp4
│  │      6. 数据预处理.mp4
│  │      7. 决策树和随机森林――熵和决策树.mp4
│  │      8. 决策树和随机森林算法对比.mp4
; e% M# N8 h8 E! Y1 M) o│  │      9. 随机森林的调参.mp4
│  │      10. 支持向量机――核函数.mp4
: S9 @/ p) x: K/ y│  │      11. 支持向量机是如何防止过拟合的.mp4
│  │      12. 如何使用Python实现PCA降维算法.mp4
│  │      13. 如何使用Python实现Kmeans聚类.mp4
│  │      14. 本节小结.mp4
4 h0 x  g% Q. v: Q│  │     
1 r/ b" I! {4 n3 e0 F( a│  └─课后练习
│          课后练习.txt
│         
├─第11章 课程总结图谱
│      课程总结.mp4
' X8 g9 x% B( o+ B│         
4 A8 d1 _+ d# z8 c0 Y; `4 j' x, F└─资料
        所有人都能学的数据分析师-授课资料（pdf）.rar
: a4 |1 D4 |4 \4 O        所有人都能学的数据分析课--总结图谱.rar
  r% I" F: ]9 d$ e/ {7 a        课程练习材料.rar

6 [, F/ D7 d2 x6 c/ X% {8 N

夜辰

Java自学网牛

lcw_2019

很好的资源

tony21hbb

这辈子最深情的眼神，都献给了楼主java视频教程

joraboy328

VERY GOOOOOOD

pengx

【A0580】[java视频教程]BXG所有人都能学会的数据分析课视频教程 it教程 自学网

无敌帅哥就是我

[/hide]密码: 3gb6 【解压密码：javazx.com-oPxo9DZJ】

studywalker

11111111111

hidyma

不错好资源 可以用

fenglichun

BXG所有人都能学会的数据分析课javazx点COM视频教程