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A0580《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
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Java视频教程目录：; M0 X P' H4 L; y5 l1 Q
; R) z1 [# u3 z- O/ d8 K. ~│ ├─第2节 探索性数据分析2 C4 x3 W+ S- `
│ │ 01. 如何描述业务量数据.mp4
2 }" z W2 L A8 H% S│ │ 02. 可视化展示的原则.mp4/ w! V) a! A+ Y. m1 ~& B
│ │ 03. 本节小结.mp4
- a- d. P" M3 }& y" v1 E│ │ - L0 F" [( K, g0 r0 ]: a+ V7 b
│ ├─第3节 预测和分类- R2 k. p- t2 f6 f
│ │ 01. 预测和分类的概念模型、流程.mp42 n: o: @" h$ b# ^2 G
│ │ 02. 分类和预测：线性回归.mp4
* f/ C9 d5 U5 t0 G4 Y│ │ 03. 逻辑回归.mp4! Y, K$ ?% Q _6 W z9 C( N
│ │ 04. 决策树算法.mp4* L- k* m0 s5 X( [0 Z
│ │ 05. 支持向量机.mp4
& j. r F, c1 f) B* i5 I│ │ 06. 朴素贝叶斯.mp4
9 M5 u1 p8 t6 c' R│ │ 07. 本节小结.mp4 L! g$ Y3 m# Y% n& R# Z
│ │
8 \% B# A ]+ q4 g$ G3 ?│ └─第4节 分群和降维
* S4 O4 f6 K+ @/ @+ n│ 01. 聚类算法的基本概念.mp4
1 s3 e3 T2 I, L│ 02. 层次聚类.mp4
: E. V8 k3 ^9 x$ T- s, |2 S│ 03. K-means聚类.mp43 B6 Y% ~2 Y9 |1 o8 `
│ 04. 降维模型-PCA.mp4
, l5 f( g; ^$ _1 @ L│ 05. 本节小结.mp4, `0 ^- W% X- F% E
│ 2 _, p, {1 _# q4 T! ^$ ]
├─第3章 统计学基础和SPSS软件应用/ b" t1 H4 [( @( b; C
│ ├─第1节 描述性统计描述( i# U y; ]/ o2 F
│ │ 01. 统计分析的目的.mp4
/ d9 q7 s9 O. K% R: @' s, L$ e│ │ 02. 统计分析的关键概念.mp4
$ R! _( q9 A8 H0 [│ │ 03. 四种测量尺度.mp4 B4 ]9 ?; n) p% F
│ │ 04. 集中趋势-均值.mp4" y* E# k5 l; y" s) @& J5 x4 y
│ │ 05. 集中趋势-中位数和众数.mp4
# x4 O7 {, N1 u3 s! s│ │ 06. 离散趋势-极差和方差.mp4
5 r7 w) d5 \0 _' k! S+ W│ │ 07. 案例操作-如何实现离中趋势和集中趋势.mp4) G8 w8 P* ?& G( w) H5 Q' A
│ │ 08. 本节小结.mp4
- k+ K- Y- s+ M! }9 ` y5 m│ │ h$ J# w- O: l
│ ├─第2节 假设检验_统计判断
) R- p! q8 y7 q│ │ 01. 统计学本质.mp4; _2 ~% D2 Y C4 M3 T$ j
│ │ 02. 统计学两大定理.mp4$ ]! Y; X) J7 ^ s+ ^6 P, _6 O+ G
│ │ 03. 统计判断-抽样误差与标准误差.mp4" u1 h/ V3 S: H$ E& d
│ │ 04. 统计推断-t分布.mp4
6 U% {$ N. b1 L! n6 C V2 k│ │ 05. 统计推断-参数估计.mp4
% _" ~- T4 |( c# G6 k I# r7 N9 Y│ │ 06. 统计推断-假设检验.mp4
& k* k" ~: h! I b9 p u |2 l( q│ │ 07. 本节小结.mp4! X! V5 g+ ~/ g# j$ r4 B
│ │ 3 |; V6 n B/ M7 c0 \' G7 s R- P
│ ├─第3节 抽样方法, b8 |. h% _7 ~3 {* R9 l O
│ │ 01. 统计过程.mp4
$ z' ]: `7 G1 z/ a" [│ │ 02. 抽样的概念.mp4
) \1 r, W+ F9 j/ l- h& |│ │ 03. 抽样方法与非抽样方法.mp43 N" a O3 X& g5 W) n$ s7 ~9 O, y
│ │ 04. 抽样调查与普查的特点.mp4
( U6 z, t$ a: Q& u- i0 j! |: |5 X- M5 y│ │ 05. 非抽样调查.mp4
2 d; h! d2 P. y4 r│ │ 06. 非抽样调查的三种类型.mp4
6 ]' N7 @! R) {7 U8 u) v│ │ 07. 无回答误差的处理.mp4
* y W' C; a6 g9 j│ │ 08. 抽样过程.mp43 }# C% \# k: i" P' U
│ │ 09. 抽样单元与抽样框.mp4
+ M' ], Y3 ?1 E- C, ]' ^3 Y│ │ 10. 抽样形式.mp45 D4 |8 j. _7 A% z7 }: p2 x8 U
│ │ 11. 概率抽样-简单抽样和系统抽样.mp4
6 o$ ^9 E& O( y$ B2 M, [: `│ │ 12. 概率抽样-pps抽样.mp4
2 F# V. ~8 {8 L- W7 G│ │ 13. 概率抽样-分层抽样.mp43 Z$ K& A$ y( w4 W9 c# {
│ │ 14. 非概率抽样-区域抽样、时间抽样和电话抽样.mp45 f( n: \6 S6 K& }6 G! `, S
│ │ 15. 总结.mp4, s+ M+ k' Q3 H8 i
│ │
8 X/ ^5 X& ? b L│ └─第4节 一般性模型9 o0 N. n1 Q# Y0 \0 Y( F7 {
│ │ 1. t检验.mp4
" G, G9 O3 f6 R! j+ [8 v│ │ 2. t检验-案例实践.mp4% G s5 q0 X( @" N& q
│ │ 3. F检验.mp4% k/ J4 b: w# j
│ │ 4. F检验-案例实践.mp4* i2 P/ l: I$ p
│ │ 5. 相关分析.mp4
. C4 {" p. p+ U( P* n5 _# G│ │ 6. 相关分析-案例实践.mp4; a0 ]- L) A/ ^! N$ `" h
│ │ 7. 线性回归.mp4 T& f% m$ a- x) b' z6 j2 d
│ │ 8- 线性回归-案例实践.mp4, g# p2 M0 h2 D6 \/ m7 f
│ │ 9. 本节小结.mp4
|4 v3 ^ L" x│ │ ' P0 }; i+ y. n6 w. m& }
│ └─实操题
y3 l' F% l- ^$ F" X' l│ 作业数据.rar" m- D0 T; ?8 H2 E7 }
│ 截图1.png
2 d. X3 e/ k5 @+ T& ~, v│ 1 g0 l) m. m: w: D( p
├─第4章 数据预处理基础& ]) A, p' F0 n) u0 R; `# K
│ │ 课后题.txt
9 K5 t2 b4 q0 t7 w, l+ \2 e$ T│ │ 3 X/ G& ~8 Q0 C3 O5 U6 K1 |, \
│ ├─第1节 数据分析前的准备工作* b# d- a% d2 P; @+ ]
│ │ 1. 统计工作流程.mp4! o( @% A( D' M/ C
│ │ 2. 统计准备工作.mp41 J0 n. I. q$ J r+ T5 F
│ │ 3. 数据检查要点.mp46 W O$ y/ s' ~" l% P
│ │ 4. 开放题的准备.mp4
: B6 G+ Q- I0 \│ │ 5. 本节小结.mp4
) o: x. m1 o0 H ]; h& D│ │
/ ~% X4 S! ] |* A" H* l│ ├─第2节 数据清洗! y6 k7 }8 f* N! i4 j
│ │ 1. 数据清洗的概念和流程.mp4" |$ w. _" z7 ]) G. k4 ]
│ │ 2. 字段选择和数据质量报告.mp4
% x9 F, G0 Z) \/ \│ │ 3. 数据清洗主要工作.mp4
6 _6 k: W; A7 M4 H8 T6 X+ ^2 b│ │ 4. 错误值和异常值处理方法.mp4
# c( H8 g0 F6 b│ │ 5. 缺失值处理方法.mp4+ M9 m7 t! g! q0 o; U
│ │ 6. 异常值和缺少值的处理操作.mp4
0 u+ }7 ]. p/ j7 u1 O- l- l6 D# P$ S2 M│ │ 7. 本节小结.mp4
4 I+ X' m3 \% E, m5 n. e/ [, C2 Y│ │ : R2 C; ^4 U6 F$ i. t
│ └─第3节 数据规范化
( n" r: R7 A" I& j│ 1. 数据转化.mp4* d. b2 `5 c- O/ R# d' @
│ 2. 数据离散化与数据扩充.mp4' R6 o: Z' a3 o/ G
│ 3. 数据合并与拆分.mp4( F" C$ I6 H7 x# A a
│ 4. 本节小结.mp4' V( U1 K2 q' Q3 L6 G0 B
│
/ c0 k% C& {2 u6 I├─第5章 mysql教程' j, B8 d8 w/ j" a6 J
│ ├─第1节 sql简介6 W- Y! [' f7 f8 x/ W- V
│ │ 1. sql简介.mp44 `% ?' }+ S$ [& I7 v- Q$ Q& k0 X
│ │ 2. 建立数据库.mp4
$ S2 x$ P; ~# ]0 D│ │ 3. 建立数据表和约束条件.mp4* B x' `# [: r4 R- u! |# T( u
│ │ 4. 插入和更改.mp4
2 {; H7 A7 U! p) }; W9 Q* s) K│ │ 5. 本节小结.mp4- c- |7 o, |2 R; E
│ │
- m( T. a6 C% P+ N8 M1 s│ ├─第2节 基本查询语句
9 ~5 m9 e- `9 Z- ~: G│ │ 1. 基本查询语句.mp4' N; J1 |* [- Z5 [: m: J v
│ │ 2. 本节小结.mp4
* c' l& x% k" K" Y8 M1 u│ │
) o* H. O& |$ S- C' m│ ├─第3节 交叉查询和子查询* g3 y2 F) M8 A' l% C3 e# a
│ │ 1. 聚合函数和交叉查询：group by.mp4- a6 y5 R* q% Y. W+ m' J, S
│ │ 2. 子查询（in、not in）&模糊匹配 Like.mp4
0 z7 {: @4 _2 \( x8 w/ }│ │ 3. 本节小结.mp4! I. c& _: {+ [% X7 t2 l) m* Q4 E U. E
│ │ 6 G9 S/ A9 k+ C
│ ├─第4节 练表查询2 d' x# i1 o6 C' R1 l" P& ^
│ │ 1. 连表查询.mp4
% S/ Y/ P6 D' f│ │ 2. 小结.mp4& a! k7 j- i) p* c/ X( I
│ │ 0 H0 O# v: J+ A
* g7 G2 l3 e9 b) N$ H& a│ └─课后练习
C. u' X! o% ?% }& Z E# d% k│ 作业素材.rar
" w& E; b! l) Q3 I# I& G│ 题目.txt: m: X- _9 ^* @2 O4 O; q
│
1 i0 n4 s0 ]8 P' ]2 K8 A├─第6章 Excel分析及可视化
& {* i: E# V2 Q! t4 ~9 s│ ├─第1节 Excel简介$ g/ g% d; ^" n S& P! `
│ │ 1. Excel简介.mp4
+ S/ i0 J5 p. e/ o) t│ │ 9 b# Z: V; k. R6 h+ `/ w. t
│ ├─第2节 Excel函数技巧+ p1 D' A) b! b" I
│ │ 1. 函数的简介.mp4 U6 y1 z9 T- f) N# x
│ │ 2. 查找函数-vlookup和hlookup.mp4
. F3 E! }0 {+ m {│ │ 3. 查找函数-INDEX和MATCH.mp4. j3 I) _8 _2 G- W! E' u7 r; a3 a
│ │ 4. 统计函数.mp4
8 M# @3 E* T0 w* I" s& v6 e7 x│ │ 5. 逻辑函数（上）-if、anda和or.mp4% m+ i$ i& ?/ y3 l+ y5 ]6 d: N
│ │ 6. 逻辑函数（下）.mp4
C0 q" [' F" v/ b+ M0 J& u│ │ 7. 日期函数和文本函数.mp40 ?6 x z7 V0 h0 x6 ^; i! q, }
│ │ 8. 本节小结.mp42 v! }8 W4 E9 p3 ` y4 R
│ │
3 ^$ s9 J! }4 a: _) y: w│ ├─第3节 Excel快速处理技巧
/ D8 x. b: w& b) H g( z% j│ │ 1. 宏的技巧.mp4
. k$ L W# y) d2 W│ │ 2. 数据透视表和选择性黏贴.mp43 x8 Q3 f) A) n+ R! [% n
│ │ 3. 格式调整技巧.mp4
4 n7 Y: y/ C* w7 \│ │ 4. 查找和定位&数据有效性技巧.mp46 ]7 i; f C5 V8 }( Y
│ │ 5. 快捷键相关技巧.mp4
3 ?% B. [: g7 \- w' ^" O; L│ │ 6. 本节小结.mp41 m7 T" `. r9 |
│ │ - h6 D4 ]" C0 }1 [, f
│ ├─第4节 Excel可视化技巧
9 L: A% W8 c- N. D& U( ~' e# ]│ │ 1. 如何制作一张图.mp4
+ c- a, Q% i3 @6 G│ │ 2. 组合图的做法.mp4: l# o5 }( d Z1 f" }
│ │ 3. 条形图的变体.mp4
- x- m6 F5 Z7 ~ g│ │ 4. 数据起跑地图的做法.mp4' P' l9 k5 u; U9 ]
│ │ 5. 本节小结.mp49 x& x* @3 C/ P. T, S0 i1 K! D% g
│ │
0 e" K' {, |" `: q5 A│ └─课后练习
9 g7 L$ L8 n A* P! x! }│ 作业素材 (1).rar
8 N: }+ ]1 A% I│ 作业素材.rar* |' i, P* |# i* _6 M* g: |2 l0 Y
│ 哪吒.png
( J& }6 J: I% D# |2 I│ 课后练习.docx* N- A% u, e1 I: m' s% N, ]8 [' X+ K+ x
│
) E3 j5 K5 j: }6 h8 y# q7 V├─第7章 进阶学习4 V: O% |) W) d) v- |/ H* I: s2 Y
│ ├─第1节 多变量分析方法选择思路
$ `1 d( F D8 g│ │ 1. 无监督分析和有监督分析.mp4( ~# P1 o, W. [& @% ~
│ │ 2. 无监督分析的原则.mp4
- V- P) p @- n* s4 t( s: X# W9 ?│ │
. d g* R1 R1 X {) x+ R/ \│ ├─第2节 因子分析
- @# b9 j& |$ Y0 m/ |1 k│ │ 1. 因子分析使用场景.mp4
/ Q3 L J) u0 |7 `' x│ │ 2. 因子的概念及分析过程.mp4
4 W( X/ h5 ^# Z│ │ 3. 因子数的推定.mp4% x L( z3 ^5 Z$ W3 z n1 t! y7 O
│ │ 4. 因子轴的旋转.mp4
, p; A2 e% L" n* G, ?9 X; y│ │ 5. 因子解释及因子得分计算.mp4
* H$ v4 n! K/ z3 z1 E- D) T│ │ 6. 案例实践.mp4
/ _" ]) r$ A; ^2 t# D# r│ │ 7. 如何用因子分析做评价.mp4
- H# P( Z& {5 |; c3 n│ │
2 V' s: {% w/ J│ ├─第3节 聚类分析8 _3 O% X4 a7 [5 u5 W* I9 d
│ │ 1. 聚类分析使用场景.mp44 s2 U- g$ w' h1 c9 C# d5 g" \
│ │ 2. 聚类分析算法.mp4
+ k4 O" [" _9 d# s3 _8 t9 B# I│ │ 3. 费层次聚类 K-means.mp49 t1 V; v r9 i9 l7 J( v) ^
│ │ 4. K-means案例实践.mp4+ _. Z8 V! e/ q0 q$ `
│ │ 5. 二阶聚类.mp49 C* n- a# b" M+ U
│ │ 1 ^0 V$ N8 v! m1 D9 S
│ ├─第4节 对应分析6 S! W4 \& F0 F @) Y8 I1 E( ~
│ │ 1. 对应分析使用目的及结果解读.mp4
$ M6 r& c: Y- f- ]# F7 ^& G│ │ 2. 对应分析案例实践.mp40 P9 \0 {' \+ s& I0 S
│ │
2 Z+ H, \( _; @( B│ ├─第5节 多维尺度分析! Q) X1 G+ w7 K7 g( Q2 U, k6 ]% i# h& t
│ │ 1. 概念和使用场景.mp4
" v) q. O: p0 z E│ │ 2. 多维尺度分析举例.mp4! G) U7 e% k" y$ C: h A z0 n
│ │ 3. 案例1：根据学生评分进行分座位.mp4
3 w# O1 v% S- s│ │ 4. 案例2：根据学生考试成绩进行分座位.mp4' J7 ?, j& R: s8 A! {9 H! h
│ │ 5. 案例3：根据手机的相似度判断竞争力.mp47 N1 v( D) Z; E. p g% p$ ~: S, `
│ │ 6. 多维尺度的不足及替代方法.mp41 h! e ]4 Y* \3 ]& O
│ │
' r! s* r+ S7 m3 }& ]│ ├─第6节 时间序列分析
% W3 R0 f: R' m( A9 z2 T│ │ 1. 时间序列使用场景.mp4, g0 o; U8 \$ \ |9 U
│ │ 2. 两种类型的时间序列.mp4
/ B' t6 r8 @; P- f│ │ 3. 时间序列模型ARIMA.mp4. r, X# n) `9 |' c) s
│ │ 4. 时间序列中的处理办法.mp4
/ ]8 ~- O/ X% x$ `" d$ r# d; q) o│ │ 5. 案例实践-某连锁超市销售额影响因素预测.mp4# Z" s' o' ~9 l+ m
│ │ 0 l( k9 C( o1 t+ o
│ ├─第7节 Logistic
$ N) t* e( [+ |, {# B% g│ │ 1. 使用场景和理论背景.mp4
$ D! _% b$ n+ j" ^│ │ 2. logistic案例实践-用户流失的影响因素及新用户预测.mp4* c$ Q3 o6 g( i- K( z' a3 x
│ │ o& I' v; g; Y1 o% E2 }9 y
│ └─课后练习
2 Q4 D+ M8 J5 I; ?│ 进阶统计学方法作业数据.xlsx4 h }" z$ D% ~# y2 L
│ 题目.txt- I( K0 k- }! Q, \) R4 M& J
│
+ ?3 i! k% F9 }- V4 T, U9 A├─第8章 经典数据挖掘算法3 ]4 q. e1 ~& `/ S# A: k% f
│ ├─第1节 数据挖掘基础及数据分层抽样! S. D& Z& g# a: A
) {! e5 C# p# ~9 R1 O6 v. o│ │ 1. 生活中熟悉的数据挖掘案例.mp4 m( p/ A0 h- _. ~/ I0 ^7 I
│ │ 2. 数据准备及数据分割方式.mp48 q+ j8 ~9 U* e( ]' s
│ │ 3. 数据分析与数据挖掘的联系与区别.mp4
5 V6 F. F5 v! {- A, T0 |│ │ 4. Modeler软件介绍.mp4
! k! h' X9 ? \/ W│ │ 5. 如何在Modeler实现数据分层抽样.mp4
3 c# A6 s l7 Y2 f4 b5 ?# W│ │
& G: F' X+ k ^8 c9 g* q0 F+ O6 q2 u│ ├─第2节 朴素贝叶斯
d: w) a8 {. C+ l, E! t│ │ 1.朴素贝叶斯原理.mp4
, Z% x6 f t; \9 h) A│ │ 2. 朴素贝叶斯算法过程.mp4( \- @, j$ E. F8 X4 m) ?
│ │ 3. 朴素贝叶斯算法举例.mp4: @% u b' F& G8 r& o2 e/ b* Q) x
│ │ 4. 朴素贝叶斯算法优点及不足.mp4: |- G: H9 y3 x0 L! B
│ │ 5. 案例实践-使用贝叶斯网络建模.mp4. c7 o) |! |( n2 P/ _+ V- ]* C O- `
│ │
8 x2 b i1 o- V2 Z* x│ ├─第3节 决策树; z5 c. G; d- Q7 K( w' t) j
│ │ 1. 决策树使用场景.mp4
* V. r. a. x# m# c0 \' ?7 Q│ │ 2. 决策树算法（1）――ID3.mp4* M9 M4 s+ e0 L7 w }
│ │ 3. 决策树算法（2）――C4.5.mp4
$ [& q0 ] q' e% @' F# v│ │ 4. 决策树算法（3）――回归树CART.mp4
B. j' v& }; t/ b│ │ 5. 决策树算法（4）――CHAID.mp4, A+ Q/ G/ A) E* d, p+ j
│ │ 6. 防止过度拟合的问题.mp4' z# O2 ]6 C6 | `$ ^' G# X( D
│ │ 7. 使用Modeler如何做决策树.mp4( l& [: k) s+ t
│ │ + P( a8 U4 Z! z1 Y% Q
│ ├─第4节 神经网络
; O: k: F/ m$ o│ │ 1. 神经网络的组成.mp4
, d' N, F3 i& d0 F6 t- O( t, L! \7 c│ │ 2. 计算误差函数，修正出事权重.mp4) a' t4 M1 k# v+ ]3 |0 a' Q
│ │ 3. 神经网络与其他分析的关系.mp46 ?2 h1 b! t" k; ?! X' H+ x
│ │ 4. 案例实践.mp4
?$ G5 Z" [ P6 w- i│ │ - Y$ C* _9 H1 n1 |/ l
│ ├─第5节 支持向量机, c' q, i! a5 t3 T/ b
│ │ 1. 支持向量机原理介绍.mp4
. v" _8 b0 o( f }7 ~│ │ 2. 线性可分与线性不可分.mp4) O4 J+ C/ x, F! g8 ]+ j
│ │ 3. 案例实践.mp4
: |" e0 _# d- w" s% h/ O' a│ │
) Q( @: r# R! c2 e│ ├─第6节 集成算法和模型评估( P$ t" ^: p6 c! A" d- o
│ │ 1. 集成算法的目的与方式.mp4
( e- v& v. `; W) ?# a: K$ F6 a│ │ 2. Bagging与Bosting的计算原理.mp4
8 G) Q6 H' b1 E! E5 T│ │ 3. 根据混淆矩阵进行模型评估.mp4$ h# y( y" U. @& e
│ │ 4. 在Modeler中画出GAIN曲线图和Lift曲线图.mp4, Z: x- `+ R& C; c: a8 O; r; v
│ │ 5. 学习资料拓展.mp4
$ K+ r9 O2 s" O+ I│ │ 9 V3 E% w1 F4 v5 s: U' h
│ └─课后练习
0 Q: i" h; s9 X9 L3 W5 \( A│ 作业素材.rar' t, |& k1 t. P1 a B& D
│ 课后练习.txt8 R9 m6 o( ], G0 g# {" A: a: c
│ ! z+ l4 _( C, `; g- Y/ [( L V/ k# a
├─第9章 R语言入门及基础分析
9 h! i2 v" T* s: O/ |│ ├─第1节 R语言基础操作9 s* W, z' o: S1 y) X9 j; X
│ │ 1. 初识R语言.mp4; y3 d6 L$ d- p' O7 Z- b
│ │ 2. R语言的基本操作.mp4; Q2 W& V: y+ E" D) f' l
│ │ 3. R语言的数据结构介绍.mp4" l( W5 d8 w$ o: x+ p4 `
│ │ 4. 向量和矩阵的基本操作.mp4
! b4 J* |. P& g: S│ │ 5. 数据框的操作.mp4
3 Q& a3 T# f9 T! U; n) R│ │ 6. 循环控制流――for&while.mp4' u0 y# Z, J& ?) R: b( U
│ │ 7. 条件选择控制流――if.mp46 z4 q$ [( A! E7 R3 z+ ]7 |
│ │ 8. 自定义函数.mp4
" Y/ S4 i D z* r│ │ 9. R语言关于概率分布的函数以及应用介绍.mp4% t) M" q4 v4 W8 p
│ │ 10. 离散随机变量分布和连续随机变量分布.mp4: \8 y( O3 @" g7 T0 i
│ │
" ], i* t1 |5 Z│ ├─第2节 R语言描述性数据分析
9 l! [& B9 _& m- x" h) u│ │ 1. 探索性数据分析――集中趋势和离中趋势.mp4# E: }) w1 f+ I8 Q& D
│ │ 2. 探索性数据分析――相关系数及函数介绍.mp4/ ?" ^& \5 p/ l/ V ?
│ │ 3. 探索性数据分析――假设检验.mp4& s6 m, j2 a1 B9 v/ A$ u/ C
│ │
& r. j2 a3 z7 y0 R+ P8 w│ ├─第3节 R语言回归算法, K5 @3 Y/ ^3 ~6 E1 B
│ │ 1. 回归基本算法及相关哈数介绍(上).mp4
+ ?+ \: z t5 u, m) u│ │ 2. 回归基本算法及相关哈数介绍(下).mp4
! @0 z* n% s% R7 ]" H# Z3 J│ │ 3. 模型选择.mp4
# [2 A: T8 C% D# a' j% ? E│ │ 4. 回归诊断.mp4+ b. _% R+ @$ E+ X
│ │ 2 y9 h6 T: a' ^+ O) O% T8 h
│ ├─第4节 R语言分类算法) H+ D3 r5 o4 ^- b5 ^" r
│ │ 1. 逻辑回归（上）.mp4
+ p' z3 G8 L/ W3 U5 b│ │ 2. 逻辑回归（下）.mp43 C, D& l+ J% I4 y9 U9 } _. ]
│ │ 3. 决策树算法.mp49 p+ S$ d5 G7 t) K4 p
│ │ 4. 决策树的剪枝.mp4. n. m5 x6 w0 w- r( \' z
│ │ 5. 随机森林.mp4* D1 s9 _6 l! l) A# @2 L
│ │ - ], W& B5 O- o" h; k
│ ├─第5节 R语言聚类和降维: _( ]5 X, Y6 m* Y
│ │ 1. 使用R如何实现层次聚类.mp4 i. p# j4 X: O
│ │ 2. 使用R如何实现Kmeans聚类法.mp4
5 u8 }* J/ G: N% ~, J) e│ │ 3. 如何判断聚类的好坏.mp4
3 M$ _5 m9 X) Z+ {' B│ │ 4. 使用R如何实现PCA降维.mp4: M2 J+ e" g# t8 C- y. e! r
│ │
. D1 l" s2 |% H% _* F# L│ └─课后练习
# h* z6 v- h% m- U4 u│ 课后练习.txt
9 N3 Z. ~. V M' m│ 黄牛明细数据.rar- `; j* Q' s% k0 ~( c
│
7 g* y! h- T4 Y7 p3 U8 f├─第10章 python入门及基础分析
% L& d* t7 o# r( K, x│ ├─第1节 概述与基本操作3 X v7 C) i4 E( ~
│ │ 1. 课程与开发环境简介.mp4
L5 e& m# j6 C7 F. P│ │ 2. 帮助文档的获取&基础操作.mp4- O' Y; W: D6 b4 k7 y
│ │ 3. 基础操作：整数、小数、复数&列表、字符串、字典.mp4
% i4 H, A- r& H+ B: M│ │ 4. 自定义函数.mp4* q& E( z5 A% b7 C6 S7 U
│ │ 5.Jupyte常用快捷键以及自动补全功能的实现r.mp4+ w w8 F4 R. a; c/ T* D3 ]
│ │ 6. 本节小结.mp4 U- o0 V$ T) p9 a( N) ]9 ^
│ │
: |6 X) t. ~% R0 g% i│ ├─第2节 Numpy
; N+ U* ~. E0 E& M5 N( a│ │ 1. 从头创建一个数组.mp4
' }0 h7 _# X( E- t) x) g5 j( G4 I: h│ │ 2. 案例实践――如何实现99乘法表和老虎机.mp4
0 [! E, [2 r" s9 e│ │ 3. 数组的操作.mp4
$ A) H0 t/ s D7 o4 Q│ │ 4. 数组的计算.mp4
. E6 v+ Z" a2 l9 o- Y│ │ 5. 数组的广播.mp40 w; Z W; O, }7 K( C, ~& f
│ │ 6. 比较、掩码和布尔逻辑.mp4
: N( F9 u% a& l. J# I2 k# z│ │
6 m" |5 ^- @& k e│ ├─第3节 Pandas* @ d" f6 R. J) h' z4 C
│ │ 1. 序列和数据库.mp4
8 O1 u" U r3 M" d# [" l│ │ 2. 索引和切片.mp4% {) \, l7 f: C" \
│ │ 3. 通过索引运算和生成新的列.mp4 Q7 g; x$ L* b; f
│ │ 4. 文件的读取和写入.mp4
( v4 ^% t& R+ U│ │ 5. 缺失值处理.mp4# s) l1 r7 | [5 H$ H
│ │ 6. 数据连接.mp4
) q; m1 z" n( {! B0 @3 y1 f1 I│ │ 7. 分组和聚合.mp4
4 Z: G5 Z+ ~1 N v [5 g1 ~8 G. v│ │ 8. 数据透视表.mp4
0 I$ X" P: e s) r. @│ │ 9. 字符串的处理.mp4$ q# d; k& g( F7 q! K% F
│ │ 10. 本节小结.mp4# G4 z: \! ]/ D
│ │ 4 ?0 J9 ]3 \! E$ k9 P/ y& Z3 s1 B
│ ├─第4节 Matplotlib与python作图( ]. l' k f3 i2 x
│ │ 1. 基础作图――折线图和散点图.mp4
5 l9 R: Y* q+ W! J) a/ q/ t+ h) c│ │ 2. 基础作图――直方图和饼图.mp45 M5 a& N* _) b3 r5 s/ O- D
│ │ 3. 子图和图例.mp47 ^% n5 o% H) B4 a; P+ R
│ │ 4. 图标设置――标签，表格样式和cmap.mp4
( T' i! \7 r9 b- U: I4 D│ │ 5. 高级作图.mp4# y o' b$ E3 E* P' o2 N1 B
│ │ 6. 本节小结.mp4
6 u% K3 z; X1 L( z- v) b│ │ javazx.com* e) @$ |/ p0 B1 B! o
│ ├─第5节 Sklearn与机器学习基础0 H6 H. M" S6 f; Y
│ │ 1. 线性回归.mp4# {# M, C. n/ h
│ │ 2. 逻辑回归的原理、模型实现与正则化.mp46 J& @" m$ h6 x# }1 }5 b
│ │ 3. 逻辑回归的评估以及最优迭代次数.mp4* o4 S( p& T& f5 s0 x! K
│ │ 4. 贝叶斯分类器的实现过程.mp4
. z; Y6 ^( _2 d5 n6 x# N: T$ K2 ]- |5 O│ │ 5. 朴素贝叶斯算法案例――手写数字识别.mp41 X' @* R$ `1 t5 \; g
│ │ 6. 数据预处理.mp44 n& a* p, ~* \* O# H
│ │ 7. 决策树和随机森林――熵和决策树.mp4
4 k; M; `! j8 X( `/ z, M│ │ 8. 决策树和随机森林算法对比.mp4- t, F4 a# V2 Y$ l6 r) j' h( D5 ?
│ │ 9. 随机森林的调参.mp4$ }1 k3 D: y! d/ U- K5 L
│ │ 10. 支持向量机――核函数.mp4; r5 l( _! ?6 R1 k5 `, A& `
│ │ 11. 支持向量机是如何防止过拟合的.mp4/ ~/ V& ]: h8 h; j7 r J0 }5 b( w! b8 |
│ │ 12. 如何使用Python实现PCA降维算法.mp4
6 k* R6 u! w R& f│ │ 13. 如何使用Python实现Kmeans聚类.mp4) z: [4 t$ f- S
│ │ 14. 本节小结.mp42 s* k4 ?) }5 P. S8 T5 z8 ~
│ │
1 ? q2 F' x# \2 h│ └─课后练习
' C6 u3 [# v; E# D) c3 A* q│ 课后练习.txt
) {$ W, F4 t3 n4 s: f; p2 K9 f1 m/ A. x│ ' l4 I& c6 i3 T: |: F/ @
├─第11章 课程总结图谱
_+ ]' `, Z5 l. x' m) U9 r│ 课程总结.mp4
. Q e! h* R7 j9 c+ i7 G│ ; m. }2 l# }- a+ z
└─资料
# N- d: |! d. s 所有人都能学的数据分析师-授课资料（pdf）.rar
; g/ q- }$ b. p4 { 所有人都能学的数据分析课--总结图谱.rar
+ U2 |: x K/ S, L 课程练习材料.rar
+ {0 C& ~6 c* d. y* R$ q) [# t) ?) @ A/ ~7 ?& v0 H& [
: d' D% Z6 ^. H* r0 a+ e
4 _9 D; Z- `" `, C: G. A. A2 q. Q* L! X4 y8 i
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