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集数合计：11章[javazx.com] 6 d6 {& } ~3 N7 F
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( S- z4 a% H/ J+ H" l6 P
1 v* E! ~/ r! j) oJava视频教程目录：5 M" d: ?9 e, f3 _- y. l; z
3 L! _* g* z7 A: V$ s$ U+ d│ ├─第2节 探索性数据分析; t7 F0 r4 o( P0 z W. j' D* |
│ │ 01. 如何描述业务量数据.mp4
; |$ @8 F7 Z) S+ w, j6 I8 V│ │ 02. 可视化展示的原则.mp4
* b# ]4 Q% B$ g$ A7 M; V│ │ 03. 本节小结.mp4
9 k3 y. w6 A n( w+ x* D│ │ * {( J2 _$ a+ N" I; G7 ]
│ ├─第3节 预测和分类
! ] w4 l. x& V5 G$ e│ │ 01. 预测和分类的概念模型、流程.mp4" Z- ?) z* H0 u; H4 y) [: m1 D4 x
│ │ 02. 分类和预测：线性回归.mp4. @1 Y' a/ A' [# g3 e0 I/ A+ b
│ │ 03. 逻辑回归.mp4, o; X1 `4 z) J( ~6 s4 z A
│ │ 04. 决策树算法.mp4: U! `0 \6 F8 ?; Y8 f- j
│ │ 05. 支持向量机.mp4
A& [: e: @* ^│ │ 06. 朴素贝叶斯.mp4
+ d! N1 N0 N! `( R$ h/ [│ │ 07. 本节小结.mp4. I$ {2 x1 K% I+ f+ E% Y2 i6 X) ?
│ │ h! r1 V/ T. L( h& [; @
│ └─第4节 分群和降维
$ |6 K% h; b# B1 q3 j" O& m" A│ 01. 聚类算法的基本概念.mp4: {* t' k9 Q* o4 q5 t
│ 02. 层次聚类.mp4
- l* O! I( B" V2 q& e# e│ 03. K-means聚类.mp42 Z/ o% T, S; y5 i6 [! C' t4 h
│ 04. 降维模型-PCA.mp4
7 W. O% ~7 q2 {│ 05. 本节小结.mp49 _ c! [6 ` ~4 r, O9 d) E
│ & ^) r4 |2 q7 x
├─第3章 统计学基础和SPSS软件应用
4 r/ A2 l* V% C3 G5 L: r│ ├─第1节 描述性统计描述
1 u" l1 y9 B5 P4 }/ n- }* f2 i3 [│ │ 01. 统计分析的目的.mp46 T: T5 I# Q& v- l' B
│ │ 02. 统计分析的关键概念.mp4
! k: }' l5 M& b: S3 B% O; h│ │ 03. 四种测量尺度.mp4
+ `9 |' o& h1 ^5 \│ │ 04. 集中趋势-均值.mp4
; _" ]1 P! J1 i( O│ │ 05. 集中趋势-中位数和众数.mp4 B$ [' A4 |/ Q, a$ q6 R: l
│ │ 06. 离散趋势-极差和方差.mp4/ ?0 o; B) X7 V7 P
│ │ 07. 案例操作-如何实现离中趋势和集中趋势.mp4
1 _! A2 l/ o# T│ │ 08. 本节小结.mp4) {6 w" i0 b6 u6 ?
│ │ - j! ^2 Y0 g! ]" i* D
│ ├─第2节 假设检验_统计判断4 t+ l) c. B$ D0 \7 ]8 \5 t2 _
│ │ 01. 统计学本质.mp48 t! }. ?2 `6 f8 o$ E; ^- \
│ │ 02. 统计学两大定理.mp4
/ }* C$ j/ g1 o7 q0 E4 R3 c; S│ │ 03. 统计判断-抽样误差与标准误差.mp41 j. p1 S) A* y2 h
│ │ 04. 统计推断-t分布.mp4
* h) S* a) j8 H' H│ │ 05. 统计推断-参数估计.mp4- [3 r( z& q8 x0 Q# G
│ │ 06. 统计推断-假设检验.mp4* u1 D+ M. {6 Y
│ │ 07. 本节小结.mp4) E" b9 Y5 h* g! }- r
│ │ * t2 g+ o/ X- _% B( v# I4 v5 }
│ ├─第3节 抽样方法4 g/ C6 b/ Y3 _7 k
│ │ 01. 统计过程.mp49 x% m. Z( P! a% Z
│ │ 02. 抽样的概念.mp4( B. [8 O8 R2 N9 W: V, S( g
│ │ 03. 抽样方法与非抽样方法.mp4
2 i/ G* M9 Q! {: W│ │ 04. 抽样调查与普查的特点.mp4" k1 |* c. z* B: Z2 u2 d
│ │ 05. 非抽样调查.mp4
i* C# b% D3 F4 A) U6 d( R3 U1 D│ │ 06. 非抽样调查的三种类型.mp44 U' G4 s" x/ `& y, |1 W
│ │ 07. 无回答误差的处理.mp4
8 A) @7 [% b7 c' C2 n│ │ 08. 抽样过程.mp4. G# @. Y0 [1 s, H6 v, l6 `
│ │ 09. 抽样单元与抽样框.mp4
; D* @' R, F/ D6 n! d│ │ 10. 抽样形式.mp42 [7 [/ O4 F/ P+ S# ^5 Z! A
│ │ 11. 概率抽样-简单抽样和系统抽样.mp4
) n4 N3 g& _% P* x/ i. n2 Y/ j│ │ 12. 概率抽样-pps抽样.mp4& P1 `; y+ K; G% G) ?# ~
│ │ 13. 概率抽样-分层抽样.mp4
% ]8 B% u9 c/ u3 `) E* ^6 H/ i3 z1 Y│ │ 14. 非概率抽样-区域抽样、时间抽样和电话抽样.mp4 Q! O; B, s; t7 R! T$ t
│ │ 15. 总结.mp4% u8 B+ [9 c2 E# \9 h Z
│ │
. g7 l5 x% a% j! o& w│ └─第4节 一般性模型
1 J! u. Q- O5 Q4 w│ │ 1. t检验.mp4" |1 \7 q5 A @0 k9 ]( y
│ │ 2. t检验-案例实践.mp4
" u. {% s; _# P1 S0 H│ │ 3. F检验.mp4
1 m3 v. Z! h K4 Z- y3 [ {8 _│ │ 4. F检验-案例实践.mp41 b' v/ F5 G2 Z6 e" ]
│ │ 5. 相关分析.mp4
, N" R$ T5 \# [4 q% L3 K% ~│ │ 6. 相关分析-案例实践.mp4
% `' @- A3 |2 m0 \/ t│ │ 7. 线性回归.mp4
- O& L9 f4 T) Y" Q4 A3 c0 s+ \, I│ │ 8- 线性回归-案例实践.mp4* V- d4 A; c3 Y. [
│ │ 9. 本节小结.mp4- l; k, t. Q+ m+ H1 G; b# @
│ │ ) ? N9 n! d5 P
│ └─实操题
" @% e3 O/ W+ E8 D8 `# I│ 作业数据.rar
' g% @2 N4 Z8 v, f1 [│ 截图1.png: P3 q' M. V, ^6 h, x1 v
│
1 u5 }& z( b. Q: k6 t9 {├─第4章 数据预处理基础
; [* g' S& s$ S& `│ │ 课后题.txt8 b+ v+ `- N6 Z- v5 P, p1 c
│ │
, c* z4 `$ F+ h│ ├─第1节 数据分析前的准备工作2 v6 d( U4 m6 w
│ │ 1. 统计工作流程.mp4
. S$ j" W& X: P; \│ │ 2. 统计准备工作.mp4
5 c* w0 S) d+ v' l# W9 n│ │ 3. 数据检查要点.mp4 P9 c% l% T& D. q) F
│ │ 4. 开放题的准备.mp4
6 e7 x# u1 F- W+ t% V5 x2 p│ │ 5. 本节小结.mp4$ A( s) @/ R: T7 u) B
│ │
, R0 W+ X+ M& f6 R4 O9 v |/ H│ ├─第2节 数据清洗7 Y ?+ ]+ _3 @# c" v0 V9 a
│ │ 1. 数据清洗的概念和流程.mp4) y) Z# g B. G
│ │ 2. 字段选择和数据质量报告.mp49 ~1 w3 U9 K( u" N8 E1 p4 v, c5 H& w( v
│ │ 3. 数据清洗主要工作.mp4/ z/ g0 r8 {3 z4 Z; k _; K
│ │ 4. 错误值和异常值处理方法.mp4
/ q0 g/ h* U" k V' ]) n│ │ 5. 缺失值处理方法.mp4& o S9 Z8 w$ K( b' r" @
│ │ 6. 异常值和缺少值的处理操作.mp4$ g2 W; A! s }$ }4 I( \
│ │ 7. 本节小结.mp4
2 V3 ~( n, e5 ]8 u9 r" q2 E│ │
0 P) [" `8 @% }1 O2 R/ P- S! X│ └─第3节 数据规范化
# ?; i2 F+ V1 ]" C4 H6 _ Y+ W! e│ 1. 数据转化.mp4
- w2 P+ g% z# x' ]5 L│ 2. 数据离散化与数据扩充.mp4. t7 ~3 S7 V# W$ R
│ 3. 数据合并与拆分.mp4
- D9 Y) ]+ S% j2 z9 m5 |. o│ 4. 本节小结.mp4
( Z$ Y, g" {# N% ]+ l- L6 J8 z! W│ ; w8 M8 c4 I7 f0 E
├─第5章 mysql教程: t: Q9 P) P$ u* q
│ ├─第1节 sql简介
" M$ {" Y6 M1 V9 v6 B$ }│ │ 1. sql简介.mp4( m( ^/ X% g, j1 m
│ │ 2. 建立数据库.mp42 G/ A0 s" m% T2 B: P1 y o4 h
│ │ 3. 建立数据表和约束条件.mp4
: A9 Q X- q3 ?3 l* ]0 `) |│ │ 4. 插入和更改.mp4
# P( a. T1 r$ \│ │ 5. 本节小结.mp4
. B. G1 x% ^- Z" O& _+ J3 i% e, o│ │
a% @2 X' v1 J: O# Z0 M( ^│ ├─第2节 基本查询语句! _9 c; D1 a$ j
│ │ 1. 基本查询语句.mp49 x$ | m9 |/ V; \% p2 F
│ │ 2. 本节小结.mp4/ i9 H5 d* `: f. M) f
│ │
. e! {/ Q H' R5 f│ ├─第3节 交叉查询和子查询6 V& Q) w7 Z$ H/ l) V
│ │ 1. 聚合函数和交叉查询：group by.mp4
. I$ o8 p& _3 U5 t. d' `4 f│ │ 2. 子查询（in、not in）&模糊匹配 Like.mp4( s2 }, H- D# ? g3 |. I. }( g
│ │ 3. 本节小结.mp4
+ O" `% u/ R; g- n+ _│ │
W5 ?& a5 x* p& t│ ├─第4节 练表查询
3 ^8 N& _) D2 J8 s- I│ │ 1. 连表查询.mp43 a- t) N; v: o! n
│ │ 2. 小结.mp4
: H% V+ T! V0 D+ f2 C& M│ │ 0 H0 O# v: J+ A/ V6 ~' I7 [& o' \7 p
│ └─课后练习8 y* i- N. P V5 V \ E) q' \( t
│ 作业素材.rar
) e* y/ j( R: Y# d; H9 b. C│ 题目.txt. ]8 K0 Q' Y" Z4 l6 e* E' E0 N
│ " ?- s( Y! I3 Z) B* ~
├─第6章 Excel分析及可视化
- H0 y& I( O+ i│ ├─第1节 Excel简介
4 j0 ?! d; b6 |! i( _│ │ 1. Excel简介.mp4" ^' i, ?, s1 D7 }* y
│ │
9 V" f% i- _: q8 M X│ ├─第2节 Excel函数技巧
6 Y2 O) A. J+ m+ W│ │ 1. 函数的简介.mp4
) g9 C" O8 t2 R8 a' f- E│ │ 2. 查找函数-vlookup和hlookup.mp4( O) q! @+ T$ M5 H
│ │ 3. 查找函数-INDEX和MATCH.mp4
1 }& d* K) w, D, E- |, m│ │ 4. 统计函数.mp4- f2 X6 N7 P* j) I+ _$ L, t
│ │ 5. 逻辑函数（上）-if、anda和or.mp40 n/ e) B+ Z' [. Y
│ │ 6. 逻辑函数（下）.mp4/ `- A- L& C+ ?! ~ W, N
│ │ 7. 日期函数和文本函数.mp4
3 \. O; w- n) U" G, l8 @6 P* S* D│ │ 8. 本节小结.mp49 f% o" C2 `1 [( I, `
│ │ # k2 ?7 K& w$ n% v, j; S
│ ├─第3节 Excel快速处理技巧5 l( V v5 V2 b: j4 |
│ │ 1. 宏的技巧.mp4$ z$ N+ r! C+ }3 |1 u
│ │ 2. 数据透视表和选择性黏贴.mp4& }) d6 A; U$ v0 x/ q
│ │ 3. 格式调整技巧.mp4
* X6 s$ r- T6 z│ │ 4. 查找和定位&数据有效性技巧.mp4- A& _0 ]! w5 v% b; B) U4 S0 ?: S
│ │ 5. 快捷键相关技巧.mp4
6 [% B/ _; b) ^) T│ │ 6. 本节小结.mp4
& g7 z* @' L" C│ │
# B" [) h: o( y- A│ ├─第4节 Excel可视化技巧( K$ Q1 o3 {# `' Y8 p9 `
│ │ 1. 如何制作一张图.mp4
9 I8 W* l. C2 h7 A9 T0 z│ │ 2. 组合图的做法.mp4+ c5 r/ K# U- d
│ │ 3. 条形图的变体.mp4
5 I) P3 n% W; k6 h% n/ |/ u│ │ 4. 数据起跑地图的做法.mp4. P: `# H" C8 Y# Z
│ │ 5. 本节小结.mp4- b" Q A* V- I) M
│ │ 2 r9 Z- K+ g& h/ u1 n7 U4 W. Z
│ └─课后练习3 [4 ^- z( y4 {' v/ q" ~& R; Q
│ 作业素材 (1).rar! w |' i9 t- g; Z8 a3 \
│ 作业素材.rar
) q6 @+ Q7 [( x3 c6 f8 E│ 哪吒.png
9 I+ u. h: W( W│ 课后练习.docx
5 }8 \" Z, W2 r│
0 Y. `- ?+ l- X$ J; `├─第7章 进阶学习( \5 }) d5 G* K* [( U; i
│ ├─第1节 多变量分析方法选择思路3 L* D/ ]. J, s
│ │ 1. 无监督分析和有监督分析.mp4
0 W' c4 ~$ D1 C" [' `# h' U│ │ 2. 无监督分析的原则.mp4
7 _: c' A0 K4 R/ N0 i* ]+ T│ │
m, b2 _+ G5 {: \│ ├─第2节 因子分析7 m1 N/ A" S; Z' p
│ │ 1. 因子分析使用场景.mp4. ?2 `/ [; k% g
│ │ 2. 因子的概念及分析过程.mp4( o8 ^/ q2 l, t! }0 G& x
│ │ 3. 因子数的推定.mp4
1 E0 W6 u. P0 R# I│ │ 4. 因子轴的旋转.mp4& y5 [4 `" D0 r& q5 }3 d$ `: z
│ │ 5. 因子解释及因子得分计算.mp4( L S# y+ t1 Z# h! L v
│ │ 6. 案例实践.mp4
* X8 [% v7 P" o+ ` e│ │ 7. 如何用因子分析做评价.mp4' r# U9 r0 x _4 W+ w2 z3 _
│ │
0 \; g1 I* `$ L) f0 b│ ├─第3节 聚类分析
) w' m7 J# K$ ~$ F0 F4 I" T│ │ 1. 聚类分析使用场景.mp4
# K4 F( d( [0 z- H( U# x. X│ │ 2. 聚类分析算法.mp4; @5 a; S# i' I# B
│ │ 3. 费层次聚类 K-means.mp4
2 [1 G$ \ t! R0 Z( s│ │ 4. K-means案例实践.mp4' C; Y3 t9 ] E5 g' @# ?+ W2 Y& A5 K
│ │ 5. 二阶聚类.mp4
8 z6 r6 Z, k4 t0 J1 H. e0 \: Q( z. n│ │
" F, e) G$ w# B7 U; L& U/ [( P% R│ ├─第4节 对应分析
: o. z/ N! c- ^! c│ │ 1. 对应分析使用目的及结果解读.mp4
+ g& A8 J+ O/ t5 [% x3 P│ │ 2. 对应分析案例实践.mp4
: W+ }$ F; Q8 O4 y6 O# s│ │
: z6 g3 O+ Q$ L( _& o: |) W: U│ ├─第5节 多维尺度分析' Y* O+ L" U4 f3 W3 N3 p$ Y* ?: Y
│ │ 1. 概念和使用场景.mp4
' B& E4 w2 X; P2 f8 B│ │ 2. 多维尺度分析举例.mp4
1 s9 K% r! a8 h" f│ │ 3. 案例1：根据学生评分进行分座位.mp4: L* N9 M) ^7 A, }
│ │ 4. 案例2：根据学生考试成绩进行分座位.mp4
% P7 N( W; Y5 M1 s, d│ │ 5. 案例3：根据手机的相似度判断竞争力.mp4% q w1 V- H2 d3 p# e
│ │ 6. 多维尺度的不足及替代方法.mp47 H4 C: K4 ? V& M$ L2 t, Q( @8 u
│ │ 5 s$ v. b) R) R$ U5 \/ @" {7 W. i
│ ├─第6节 时间序列分析
5 u6 p9 F! k _( P% C) S│ │ 1. 时间序列使用场景.mp4
1 Q7 \6 D, H Q& X│ │ 2. 两种类型的时间序列.mp4
, W5 r; s* K$ z7 ?│ │ 3. 时间序列模型ARIMA.mp4
" ~% a+ a8 i/ K2 s- r* Y│ │ 4. 时间序列中的处理办法.mp4
' g' p) i& M. x F│ │ 5. 案例实践-某连锁超市销售额影响因素预测.mp4
4 w* `% d) ^* J# W* F8 P2 } y│ │ ! p4 P/ D9 a, \3 W9 ]
│ ├─第7节 Logistic/ k9 _2 B4 @% ~+ G5 f, b0 |
│ │ 1. 使用场景和理论背景.mp4+ c# b H' D8 [; E/ c5 ]
│ │ 2. logistic案例实践-用户流失的影响因素及新用户预测.mp4( U3 x. y! ^7 @
│ │
+ a& L' W$ x% \! g; J: B│ └─课后练习9 y% ^3 {9 i9 M* k
│ 进阶统计学方法作业数据.xlsx
5 n% C2 P- r _) z6 v7 Y+ c│ 题目.txt
0 q' d% U/ j, A# B2 n9 `2 }│
9 m; j/ e3 Z# r" e2 }├─第8章 经典数据挖掘算法8 {& n) I. c4 K
│ ├─第1节 数据挖掘基础及数据分层抽样! S. D& Z& g# a: A
& `8 W3 S4 Q) p+ \& U4 d% l( Z│ │ 1. 生活中熟悉的数据挖掘案例.mp4, G7 Z+ C, Y" W- r
│ │ 2. 数据准备及数据分割方式.mp4
1 D# \/ ~) y I1 O4 r1 C* }; j$ g│ │ 3. 数据分析与数据挖掘的联系与区别.mp4
% k2 i3 x6 V- d7 r! N│ │ 4. Modeler软件介绍.mp4
4 r0 ?' y. G4 S0 F$ E│ │ 5. 如何在Modeler实现数据分层抽样.mp4
% @, K8 ], U/ Q( h* f│ │
+ K A3 q0 R, |5 ]$ X* a│ ├─第2节 朴素贝叶斯6 _/ t- U9 f" H& @% B
│ │ 1.朴素贝叶斯原理.mp4/ [* X8 ~" O! k: I) A6 }
│ │ 2. 朴素贝叶斯算法过程.mp4! J4 G/ G( K4 M* p6 b2 m N4 L
│ │ 3. 朴素贝叶斯算法举例.mp4
: e+ C" _. a& U& v$ N& ]│ │ 4. 朴素贝叶斯算法优点及不足.mp4: A+ o7 W. J8 ^: B/ Q1 A3 u
│ │ 5. 案例实践-使用贝叶斯网络建模.mp47 u( |' r4 G% c9 K- x6 x
│ │
" J- e* \$ p- @2 D│ ├─第3节 决策树$ |. H1 h! z: b! N1 j$ ~ s, P( ?! G
│ │ 1. 决策树使用场景.mp4) J, l, i: r0 k5 O- K
│ │ 2. 决策树算法（1）――ID3.mp4
/ F& V3 w) S9 `% M│ │ 3. 决策树算法（2）――C4.5.mp4: [8 u/ B/ X4 {4 N9 Y n
│ │ 4. 决策树算法（3）――回归树CART.mp4
4 Y/ A# |: a$ n' P/ L│ │ 5. 决策树算法（4）――CHAID.mp4! p$ x& {- G9 G0 x# B0 H; S
│ │ 6. 防止过度拟合的问题.mp45 p' a; E3 f2 X
│ │ 7. 使用Modeler如何做决策树.mp4
* k4 X& C$ b9 r7 `+ _0 l│ │
8 p7 C, \ }3 x│ ├─第4节 神经网络! u" P9 r& q. W; W* d/ A+ n' p
│ │ 1. 神经网络的组成.mp4
* g6 i6 y& d( u( x│ │ 2. 计算误差函数，修正出事权重.mp4
* F1 K4 h4 o) c│ │ 3. 神经网络与其他分析的关系.mp4
0 c9 h5 W+ y- ?/ h# W9 s) o/ W│ │ 4. 案例实践.mp4
( w. u$ D/ p( J/ D5 P+ I│ │ 2 M8 a) ?0 [; {) {5 t& d
│ ├─第5节 支持向量机
; l( t5 n! d' o7 k" W4 o: G│ │ 1. 支持向量机原理介绍.mp4
) @' F# P' g$ o# h8 K' ~6 `│ │ 2. 线性可分与线性不可分.mp43 T7 ]$ F* _! D2 p. K% b9 l- Y
│ │ 3. 案例实践.mp4
3 H9 R; u) I& |8 E" Z; u│ │ 2 _* S# T1 i, r+ W! r
│ ├─第6节 集成算法和模型评估
) f* {. C3 j& _4 A# x* K8 i% m│ │ 1. 集成算法的目的与方式.mp4
* z& p, l5 k) x5 W/ `│ │ 2. Bagging与Bosting的计算原理.mp4
: a1 H8 q; }+ v. }│ │ 3. 根据混淆矩阵进行模型评估.mp4# R! B* m' }* |: w& R9 M( N
│ │ 4. 在Modeler中画出GAIN曲线图和Lift曲线图.mp4
/ K& u( p6 i+ [% D│ │ 5. 学习资料拓展.mp40 F ~4 \9 M9 H, G7 B
│ │
$ l S4 i2 Q# |│ └─课后练习& m- ~7 V8 }+ \% w+ j
│ 作业素材.rar
7 S/ e5 A- E- g1 |0 s, Q/ D│ 课后练习.txt
( {: g+ ^% _/ @│ ( f/ s4 b, V: Y3 w f" \
├─第9章 R语言入门及基础分析
4 W* C5 P* ^" \; X" C1 }│ ├─第1节 R语言基础操作2 R n( R% X0 ~/ M }+ t
│ │ 1. 初识R语言.mp45 }; I; Z- v( ]0 R5 n: ?
│ │ 2. R语言的基本操作.mp4/ \1 O" m- K6 U* F/ O
│ │ 3. R语言的数据结构介绍.mp4& Y7 ?/ x m5 c: y) N- _0 U
│ │ 4. 向量和矩阵的基本操作.mp4
. G; I9 C6 o/ [. D& i x│ │ 5. 数据框的操作.mp40 B5 {$ i" D% a
│ │ 6. 循环控制流――for&while.mp46 F# M: l1 W' z- ~+ r5 R8 q4 i
│ │ 7. 条件选择控制流――if.mp4
& J- D/ ?! w: d│ │ 8. 自定义函数.mp4
+ u7 p1 U$ I9 p! I# E# W│ │ 9. R语言关于概率分布的函数以及应用介绍.mp4
' j: H* w" g8 `1 Y│ │ 10. 离散随机变量分布和连续随机变量分布.mp4+ O, y8 ?3 F \* r9 V
│ │ # W+ Z; z* U* g2 ?; n M( r; w3 ?
│ ├─第2节 R语言描述性数据分析! ~: R6 ]/ ]* _0 \
│ │ 1. 探索性数据分析――集中趋势和离中趋势.mp4! `5 p" Y# b4 r' W
│ │ 2. 探索性数据分析――相关系数及函数介绍.mp4
# n3 Q" |" x% P4 b5 Q2 |- J│ │ 3. 探索性数据分析――假设检验.mp4! I& I. {/ }1 D. W
│ │
& E. U. n6 `. X│ ├─第3节 R语言回归算法
3 K- b8 g& G7 ^! F│ │ 1. 回归基本算法及相关哈数介绍(上).mp4! N* u# x0 p9 j# t% {" f
│ │ 2. 回归基本算法及相关哈数介绍(下).mp4
3 i; r5 S8 l+ q8 ^│ │ 3. 模型选择.mp4
1 k' A0 V% B+ s& C4 \│ │ 4. 回归诊断.mp4$ ]/ `$ `3 ^/ r3 q: A
│ │
, t& b$ v$ @! A3 }+ z. T% J& E│ ├─第4节 R语言分类算法
2 G1 |0 |9 }9 v' |│ │ 1. 逻辑回归（上）.mp4
; {7 g0 q+ n3 X% ?│ │ 2. 逻辑回归（下）.mp4
5 _+ ^2 |+ Z- c/ N9 @, M│ │ 3. 决策树算法.mp4, I9 @( m$ K/ ?5 C, @# `3 m6 \8 k; J
│ │ 4. 决策树的剪枝.mp40 m6 O( f0 S- j0 u5 g9 r$ }
│ │ 5. 随机森林.mp49 O) W, K' o$ O: G$ @
│ │
5 E" d8 S5 `3 W x$ E' k; }4 G/ y│ ├─第5节 R语言聚类和降维
, d3 ^" f4 ]% P5 s% W& h│ │ 1. 使用R如何实现层次聚类.mp4
- x$ Q- p$ w' `7 A8 n% T│ │ 2. 使用R如何实现Kmeans聚类法.mp4
7 h" u3 C+ M& Z& g6 q. K2 K4 E│ │ 3. 如何判断聚类的好坏.mp4: P$ y( _& a. b, ~8 p8 w+ a+ s- @ Z
│ │ 4. 使用R如何实现PCA降维.mp47 `1 j) h; n- W) o$ |0 p+ |; E+ \
│ │
# J3 }: @+ j0 }( J: \│ └─课后练习
, C# N5 ^' w3 g1 L, W│ 课后练习.txt
" y1 n$ u6 P* Q9 \( c│ 黄牛明细数据.rar
8 e4 e2 V( I* J│
+ U7 E8 l# N/ e |├─第10章 python入门及基础分析! j0 P2 r0 v3 L$ S" [
│ ├─第1节 概述与基本操作
9 `1 }0 K# x0 H; x, b# D│ │ 1. 课程与开发环境简介.mp4
! ?6 @* U$ J, S1 P│ │ 2. 帮助文档的获取&基础操作.mp4
& p: \1 r6 a; R$ ^3 A│ │ 3. 基础操作：整数、小数、复数&列表、字符串、字典.mp4
z& E8 R) ]' H# N6 {6 e│ │ 4. 自定义函数.mp4! r( J3 ^" c& S$ I+ R6 v7 F8 i
│ │ 5.Jupyte常用快捷键以及自动补全功能的实现r.mp49 S6 C2 i) p( Q* B/ @
│ │ 6. 本节小结.mp4' A" j* w: O! Z8 b
│ │
) O& X, n" o: m9 E│ ├─第2节 Numpy
# @& X- [& u) }3 e│ │ 1. 从头创建一个数组.mp43 o: |, J6 E4 | _
│ │ 2. 案例实践――如何实现99乘法表和老虎机.mp4
- w0 P/ p$ s- d) W( ?: T- N│ │ 3. 数组的操作.mp4
. {/ i& D5 |+ X. u% b6 S. y$ m) Z│ │ 4. 数组的计算.mp49 [! x! S/ u$ ?# o
│ │ 5. 数组的广播.mp4
' G- Y: O9 B2 A9 N4 p│ │ 6. 比较、掩码和布尔逻辑.mp4 K" k3 x0 f, V+ v
│ │ 8 W% T, m0 U" V5 n
│ ├─第3节 Pandas6 o( v6 q/ G6 M+ h
│ │ 1. 序列和数据库.mp4
" z: D1 `1 K, r& L; E: b│ │ 2. 索引和切片.mp4$ B. a, p1 e" H( A; u3 {( }% [% B3 D
│ │ 3. 通过索引运算和生成新的列.mp4
- {5 [4 j2 t& `* c* a W) Q$ i│ │ 4. 文件的读取和写入.mp4
7 f7 d4 X; Z8 ~& ? ^6 q3 K2 {│ │ 5. 缺失值处理.mp48 N4 l9 l, _0 Q! }2 C1 D
│ │ 6. 数据连接.mp4& g, U" j( N/ ?# i8 h$ `" b
│ │ 7. 分组和聚合.mp4
9 G! d% g) _, u│ │ 8. 数据透视表.mp4
! h2 M. A5 h; d8 L, h│ │ 9. 字符串的处理.mp4
+ C+ Q# T1 k: p│ │ 10. 本节小结.mp4
" q4 K6 T: q9 @│ │ . G! I% b1 x# R. _3 k4 P
│ ├─第4节 Matplotlib与python作图
0 q: O' W( I. J( j│ │ 1. 基础作图――折线图和散点图.mp44 f5 C, O, S- y. D* q
│ │ 2. 基础作图――直方图和饼图.mp44 H' E7 E9 L- @6 C' y" p
│ │ 3. 子图和图例.mp4
9 N9 b t) L: Q│ │ 4. 图标设置――标签，表格样式和cmap.mp43 \8 B/ j! |, H" F% D: y, U/ P2 V
│ │ 5. 高级作图.mp4
% a5 I; U( ]; A0 h4 V( a0 S│ │ 6. 本节小结.mp43 E* p4 H( e$ w. }
│ │ javazx.com! [3 A4 g1 ~, d+ d2 ?% ]
│ ├─第5节 Sklearn与机器学习基础! _* R) y, B% c* e+ X. H
│ │ 1. 线性回归.mp41 E! ?$ ?6 X, C* W2 S: S/ e
│ │ 2. 逻辑回归的原理、模型实现与正则化.mp4
3 H# @, ^+ r' I$ Y│ │ 3. 逻辑回归的评估以及最优迭代次数.mp4
. {; D: f6 M: V│ │ 4. 贝叶斯分类器的实现过程.mp4
8 V; l. M4 C: {7 E, @4 m│ │ 5. 朴素贝叶斯算法案例――手写数字识别.mp43 [8 x4 c2 d5 ], ]: u- }
│ │ 6. 数据预处理.mp4. s& b9 J. u$ ?2 w! M
│ │ 7. 决策树和随机森林――熵和决策树.mp4) X( \! Q& G! U
│ │ 8. 决策树和随机森林算法对比.mp4' X5 \0 ]& L, k
│ │ 9. 随机森林的调参.mp4! k4 g* d% Y8 C* k$ C1 i
│ │ 10. 支持向量机――核函数.mp4/ A q* J0 C) Q; c0 N
│ │ 11. 支持向量机是如何防止过拟合的.mp4' q5 ]- l$ O0 B+ @. P
│ │ 12. 如何使用Python实现PCA降维算法.mp4' D( _$ Y# l2 R) k5 ?
│ │ 13. 如何使用Python实现Kmeans聚类.mp4
& X, L' ^6 `+ A/ l3 K│ │ 14. 本节小结.mp4
R; X9 [* j5 I8 p$ J) A│ │
- c @ X6 I ]! Q1 y0 B$ Q│ └─课后练习8 o% m- t$ H' P" {0 _& ?5 n
│ 课后练习.txt
( T! \" c. X ?# ?7 Q6 h│
+ e1 j7 H6 t. B├─第11章 课程总结图谱6 y* N1 @7 T* r( q$ L
│ 课程总结.mp4
; V, G. x" u- [9 B! x0 i9 i S│ # t4 M7 H9 s, S* `- {! ?
└─资料
- | C5 ?9 H$ Q/ S5 @1 I 所有人都能学的数据分析师-授课资料（pdf）.rar
/ H/ `3 B+ ?( I8 ] 所有人都能学的数据分析课--总结图谱.rar
) g# m3 y ^8 l. H' z$ ^ 课程练习材料.rar! Q% \: |6 Q v9 t H
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