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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  
! N- J$ b9 m/ x5 I5 u/ |6 V7 C* u' v+ \3 u
. C4 Q  ^; B- K% O! t, V9 x9 _Java视频教程目录：

│  ├─第2节 探索性数据分析
│  │      01. 如何描述业务量数据.mp4
│  │      02. 可视化展示的原则.mp4
6 R- b* F  ~9 P2 I│  │      03. 本节小结.mp4
9 r% p1 F/ L( @9 @% r2 V│  │      
! J' u6 N  M  `$ }# A) N% j: D9 G0 i│  ├─第3节 预测和分类
│  │      01. 预测和分类的概念模型、流程.mp4
│  │      02. 分类和预测：线性回归.mp4
│  │      03. 逻辑回归.mp4
│  │      04. 决策树算法.mp4
1 Z# A7 d9 Y& U3 O5 m7 i│  │      05. 支持向量机.mp4
│  │      06. 朴素贝叶斯.mp4
6 ?" ~4 h& ^8 L! W* H. z9 _0 K1 R& n│  │      07. 本节小结.mp4
│  │      
│  └─第4节 分群和降维
$ o* h' ?3 u: O7 f1 H│          01. 聚类算法的基本概念.mp4
│          02. 层次聚类.mp4
  ~7 ?8 z" ^4 J5 B│          03. K-means聚类.mp4
│          04. 降维模型-PCA.mp4
│          05. 本节小结.mp4
% i* Y- B+ o  {3 Z: T  d│         
& R! k8 q8 n1 l8 Y8 P9 @* P6 _├─第3章 统计学基础和SPSS软件应用
│  ├─第1节 描述性统计描述
+ p( G0 ~- J" e" `│  │      01. 统计分析的目的.mp4
, r& z- R3 k3 ]7 Q  U│  │      02. 统计分析的关键概念.mp4
│  │      03. 四种测量尺度.mp4
: p; [  [, y; @- U# }! [: b& f│  │      04. 集中趋势-均值.mp4
│  │      05. 集中趋势-中位数和众数.mp4
& M6 ]6 p" m& w" d) \│  │      06. 离散趋势-极差和方差.mp4
) Q) ^& m7 d4 b  X5 }  M$ h│  │      07. 案例操作-如何实现离中趋势和集中趋势.mp4
# @9 R, _8 [4 `- _" Y7 L│  │      08. 本节小结.mp4
/ @0 x6 c  d  S$ u7 b7 e$ `4 }│  │   
│  ├─第2节 假设检验_统计判断
│  │      01. 统计学本质.mp4
2 r$ V- ^, z# e, C! S7 g  M9 f+ u│  │      02. 统计学两大定理.mp4
│  │      03. 统计判断-抽样误差与标准误差.mp4
7 B- i8 n& _: U+ }4 ~. u6 Z│  │      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
│  │      07. 本节小结.mp4
│  │     
1 a! D+ l2 B( J* g# |' ?9 T│  ├─第3节 抽样方法
, A1 M+ w1 d. `' |│  │      01. 统计过程.mp4
/ N1 n0 t  X1 E│  │      02. 抽样的概念.mp4
$ p9 w6 Q8 I. l! E: h│  │      03. 抽样方法与非抽样方法.mp4
0 }1 p; {$ p6 F% n/ c& S│  │      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
2 K2 w0 m5 c/ Q7 \# u+ f│  │      07. 无回答误差的处理.mp4
% Z4 y" g4 i0 j& L; N3 A' \& u│  │      08. 抽样过程.mp4
( h; r; ~6 X7 F( G│  │      09. 抽样单元与抽样框.mp4
" O- N9 J1 [) {' ~- L9 B│  │      10. 抽样形式.mp4
" y1 p% B& F6 {│  │      11. 概率抽样-简单抽样和系统抽样.mp4
│  │      12. 概率抽样-pps抽样.mp4
" }! V+ ?# |- E: g│  │      13. 概率抽样-分层抽样.mp4
│  │      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
3 |- P' G+ X6 q/ `; U│      │  1. t检验.mp4
+ C  n! b0 X7 j* z  k. D% X- c│      │  2. t检验-案例实践.mp4
" x% {" Y3 [& K│      │  3. F检验.mp4
│      │  4. F检验-案例实践.mp4
3 N/ Y, ^2 ?5 p0 ~  b& Q│      │  5. 相关分析.mp4
" M# V6 x+ G' S# w! T│      │  6. 相关分析-案例实践.mp4
% l# ^3 F9 {: g4 ?% x- w- r│      │  7. 线性回归.mp4
│      │  8- 线性回归-案例实践.mp4
│      │  9. 本节小结.mp4
7 W. H8 @' Y# R! a- y9 r│      │
│      └─实操题
( C# P( F5 V5 ]! h) e, \+ |│              作业数据.rar
│              截图1.png
│            
├─第4章 数据预处理基础
% [! V5 T( @' H, U, a# E│  │  课后题.txt
│  │
│  ├─第1节 数据分析前的准备工作
( @2 C% ]3 w& @4 N4 \/ ^, L│  │      1. 统计工作流程.mp4
4 }- ]+ h$ u) L4 d+ e│  │      2. 统计准备工作.mp4
3 {' q. O1 ?5 q* i' ^: r% p│  │      3. 数据检查要点.mp4
│  │      4. 开放题的准备.mp4
│  │      5. 本节小结.mp4
│  │     
/ O4 d7 M1 b+ f, n& V│  ├─第2节 数据清洗
1 @1 A  @1 C6 E9 Q│  │      1. 数据清洗的概念和流程.mp4
$ ?8 P4 F) f" `│  │      2. 字段选择和数据质量报告.mp4
│  │      3. 数据清洗主要工作.mp4
│  │      4. 错误值和异常值处理方法.mp4
│  │      5. 缺失值处理方法.mp4
: q: S3 P: i& F& g- I/ N. D│  │      6. 异常值和缺少值的处理操作.mp4
% Q9 g3 {, ~# r│  │      7. 本节小结.mp4
9 k  Y9 l  E, x2 D# x│  │      
│  └─第3节 数据规范化
│          1. 数据转化.mp4
│          2. 数据离散化与数据扩充.mp4
. U) n, n. X0 C│          3. 数据合并与拆分.mp4
6 k5 y9 ]6 L; j6 ]: I│          4. 本节小结.mp4
│      
├─第5章 mysql教程
" e0 m8 p$ G7 y- N* k) Z/ ]$ ~│  ├─第1节 sql简介
2 d. p, x3 X8 {% ^& I│  │      1. sql简介.mp4
│  │      2. 建立数据库.mp4
│  │      3. 建立数据表和约束条件.mp4
( |* i9 h9 _6 C5 E+ B│  │      4. 插入和更改.mp4
│  │      5. 本节小结.mp4
- |5 A+ l+ C. n+ e9 |│  │     
│  ├─第2节 基本查询语句
& w/ q8 P% [) D! w: t& j6 d│  │      1. 基本查询语句.mp4
6 X" C4 |" ^1 y9 |0 [│  │      2. 本节小结.mp4
' V0 L* U/ a# E- w7 o" X│  │      
+ ~! I2 y: T6 K* G0 C4 `- x6 Q9 r│  ├─第3节 交叉查询和子查询
* l1 t2 g: C- [│  │      1. 聚合函数和交叉查询：group by.mp4
; t* n9 g6 d( q- |│  │      2. 子查询（in、not in）&模糊匹配 Like.mp4
│  │      3. 本节小结.mp4
│  │      
8 n7 U+ Z8 D% {. q8 P6 o: ?│  ├─第4节 练表查询
% C5 _1 v  R/ `9 ]# c4 M7 D│  │      1. 连表查询.mp4
9 p1 O  ^% D& Q/ f0 V- g) n$ M" B! A│  │      2. 小结.mp4
  ^- Z! o; K. ?0 [0 z│  │      0 H0 O# v: J+ A
$ X6 ]/ r, |" x3 \. q& w) t│  └─课后练习
│          作业素材.rar
* U; r3 I# F) B- e: T9 l│          题目.txt
│         
+ c) z/ w) g5 X' j  ]( O├─第6章 Excel分析及可视化
1 Y( y; T8 u/ j$ D3 O. ^* ~│  ├─第1节 Excel简介
│  │      1. Excel简介.mp4
│  │      
/ s% c) \; q& v8 t% f' ^9 d│  ├─第2节 Excel函数技巧
│  │      1. 函数的简介.mp4
) i9 {' A% Y8 M; A│  │      2. 查找函数-vlookup和hlookup.mp4
$ F1 `% z$ M4 N/ E( S0 b) [2 k( a│  │      3. 查找函数-INDEX和MATCH.mp4
" F# [; `, T( c6 H$ g/ D│  │      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
9 K0 m+ q, x# m+ f( `│  │      8. 本节小结.mp4
│  │      
+ R+ m3 {$ i# j$ s3 V│  ├─第3节 Excel快速处理技巧
│  │      1. 宏的技巧.mp4
6 Q' \! k/ {/ j$ y1 t  j' y1 t│  │      2. 数据透视表和选择性黏贴.mp4
: P( W3 \6 W' l: r/ D1 B* `│  │      3. 格式调整技巧.mp4
│  │      4. 查找和定位&数据有效性技巧.mp4
│  │      5. 快捷键相关技巧.mp4
│  │      6. 本节小结.mp4
│  │      
9 u* m& y( R2 f  E│  ├─第4节 Excel可视化技巧
3 w( \+ {, g! S" c3 @6 H│  │      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 u+ F* ~# W: F; j│  │      4. 数据起跑地图的做法.mp4
│  │      5. 本节小结.mp4
0 }' \" B, q9 n8 m( V7 S│  │      
│  └─课后练习
│          作业素材 (1).rar
1 Z+ R6 k# ~, ^2 X+ y  v8 M│          作业素材.rar
│          哪吒.png
│          课后练习.docx
! Z# n" x9 w/ r/ \$ A3 e9 y8 a│         
+ l1 k9 B  x4 E! i9 Q4 N+ `* l├─第7章 进阶学习
9 _$ d9 _% y! i5 z/ I. N│  ├─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
│  │      2. 无监督分析的原则.mp4
│  │      
& o- y) Q& U7 E% z- m$ f8 `│  ├─第2节 因子分析
" F! Z! a4 R: R. J  r  T│  │      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
* s$ C- s, J) {8 c1 }" `│  │      4. 因子轴的旋转.mp4
│  │      5. 因子解释及因子得分计算.mp4
' N/ A% }, P5 q- p5 i│  │      6. 案例实践.mp4
│  │      7. 如何用因子分析做评价.mp4
5 e2 _: q, \  d7 n: Y9 j8 U% F│  │      
│  ├─第3节 聚类分析
+ [4 R# d. ^& \8 w│  │      1. 聚类分析使用场景.mp4
│  │      2. 聚类分析算法.mp4
" f/ {' n5 Q  b5 L' h│  │      3. 费层次聚类 K-means.mp4
│  │      4. K-means案例实践.mp4
2 k7 W8 N; |* S8 g# G; c2 f4 Q0 W│  │      5. 二阶聚类.mp4
│  │      
) E, y' Q3 Z: g* U( n9 Y# T0 m│  ├─第4节 对应分析
│  │      1. 对应分析使用目的及结果解读.mp4
7 z) n1 A4 s) }0 B3 R│  │      2. 对应分析案例实践.mp4
, o. l  o( s  W$ }. Q4 Z│  │      
) W4 Q) ?9 ?3 ?; j" [│  ├─第5节 多维尺度分析
│  │      1. 概念和使用场景.mp4
│  │      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
) x4 {. X; i) b2 n' w6 B│  │      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
6 G  Q1 e  c5 c6 J5 p" @$ A│  │      
! w+ j* p$ D% P: f5 b. B2 |  K│  ├─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
8 G4 C9 F' r& r( }│  │      3. 时间序列模型ARIMA.mp4
│  │      4. 时间序列中的处理办法.mp4
* T/ Z% V, P3 {, R% i│  │      5. 案例实践-某连锁超市销售额影响因素预测.mp4
' ]6 z( a2 A/ o3 V7 \│  │      
5 n/ [/ Y# t5 t) U0 l│  ├─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
│  │      
│  └─课后练习
. V/ y/ Q0 V) a" S│          进阶统计学方法作业数据.xlsx
│          题目.txt
│         
├─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
│  │      2. 数据准备及数据分割方式.mp4
: r+ |. r5 V9 Z% x8 C" A│  │      3. 数据分析与数据挖掘的联系与区别.mp4
% I/ [1 V* I: Y) [" h* n9 a5 ?│  │      4. Modeler软件介绍.mp4
│  │      5. 如何在Modeler实现数据分层抽样.mp4
) U# \+ J/ W& |6 i1 N7 M0 m, }& I1 v& W│  │      
: a; ]; q9 {$ r! j5 h" x8 [& k│  ├─第2节 朴素贝叶斯
2 D: \- p6 W8 V: B1 S│  │      1.朴素贝叶斯原理.mp4
7 J% D" q8 l4 C│  │      2. 朴素贝叶斯算法过程.mp4
! G" Y$ H& @6 _  w: Q│  │      3. 朴素贝叶斯算法举例.mp4
7 V- F8 ]; `& r7 F+ ^1 M6 e│  │      4. 朴素贝叶斯算法优点及不足.mp4
/ i- d5 K2 I! G+ P│  │      5. 案例实践-使用贝叶斯网络建模.mp4
│  │      
! q+ x: J" [# Y( l" l+ o│  ├─第3节 决策树
; ?2 F- A4 `( _( @( Z/ N' [" f' }: ]1 u│  │      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
2 O# \: J* G5 ^, |6 A6 I│  │      4. 决策树算法（3）――回归树CART.mp4
: B: z3 i7 M/ x  Y' r& \│  │      5. 决策树算法（4）――CHAID.mp4
│  │      6. 防止过度拟合的问题.mp4
│  │      7. 使用Modeler如何做决策树.mp4
" Y$ S' {5 K0 }6 F$ T1 x│  │      
│  ├─第4节 神经网络
│  │      1. 神经网络的组成.mp4
: j! }4 {* r" p! Z│  │      2. 计算误差函数，修正出事权重.mp4
! r& D" O5 m7 w& j│  │      3. 神经网络与其他分析的关系.mp4
│  │      4. 案例实践.mp4
│  │      
) }& R8 F' j, s/ k3 G│  ├─第5节 支持向量机
7 X7 q' s% R$ D/ \2 {2 y- a│  │      1. 支持向量机原理介绍.mp4
│  │      2. 线性可分与线性不可分.mp4
) ^) i% O' s8 s: F6 d0 Y! U│  │      3. 案例实践.mp4
│  │      
- D( I$ z8 ]" C' N' z# z│  ├─第6节 集成算法和模型评估
│  │      1. 集成算法的目的与方式.mp4
│  │      2. Bagging与Bosting的计算原理.mp4
2 L$ d# e  [3 n  y4 U7 W│  │      3. 根据混淆矩阵进行模型评估.mp4
. w4 F! m. I. Z% C+ N│  │      4. 在Modeler中画出GAIN曲线图和Lift曲线图.mp4
$ t9 s5 x7 u- D. Y5 ]: z8 h6 P│  │      5. 学习资料拓展.mp4
│  │      
│  └─课后练习
│          作业素材.rar
4 ?: G) n2 G# I# m│          课后练习.txt
│         
* M5 W/ o( U$ D5 }├─第9章 R语言入门及基础分析
│  ├─第1节 R语言基础操作
0 j( {' @$ v* n5 l3 f0 n& K* A│  │      1. 初识R语言.mp4
│  │      2. R语言的基本操作.mp4
│  │      3. R语言的数据结构介绍.mp4
│  │      4. 向量和矩阵的基本操作.mp4
! `, a$ W, G# A3 l* b; `& H8 y, z- v. Z│  │      5. 数据框的操作.mp4
4 ^+ K. y1 P8 p│  │      6. 循环控制流――for&while.mp4
8 E7 z  h! W4 G& K+ ?│  │      7. 条件选择控制流――if.mp4
│  │      8. 自定义函数.mp4
8 l; p1 I5 b) Z, a7 m  `5 ~│  │      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
$ n1 _* g9 N6 _! W3 B4 f/ J│  │      
│  ├─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
│  │      2. 探索性数据分析――相关系数及函数介绍.mp4
4 g- a& p' `1 W" `4 C0 r; ~│  │      3. 探索性数据分析――假设检验.mp4
& i+ I: |) ], L! n│  │      
│  ├─第3节 R语言回归算法
│  │      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 Z+ H7 D9 w8 h" A  P) X# y0 I9 @│  │      3. 模型选择.mp4
│  │      4. 回归诊断.mp4
│  │     
  o3 z$ D/ A: B9 Y" Y# e│  ├─第4节 R语言分类算法
" _3 C" w) H+ @- t/ m│  │      1. 逻辑回归（上）.mp4
│  │      2. 逻辑回归（下）.mp4
9 \5 [* X6 e- E# Q; Y2 N: {: E│  │      3. 决策树算法.mp4
│  │      4. 决策树的剪枝.mp4
│  │      5. 随机森林.mp4
2 T  J, q0 x3 m: Q│  │      
+ b$ O$ n( I3 `7 Q│  ├─第5节 R语言聚类和降维
5 u( C  N8 D3 M- C5 J│  │      1. 使用R如何实现层次聚类.mp4
│  │      2. 使用R如何实现Kmeans聚类法.mp4
│  │      3. 如何判断聚类的好坏.mp4
│  │      4. 使用R如何实现PCA降维.mp4
; i0 Y; a2 c) x5 E. N│  │      
│  └─课后练习
' E! X8 D3 X1 f8 I! F0 ]│          课后练习.txt
│          黄牛明细数据.rar
8 S1 c9 ]8 z2 o) D% n& u/ U6 r│         
├─第10章 python入门及基础分析
+ [- I% y7 y! X/ R. M6 p$ ^│  ├─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
: c( y1 X7 s3 B+ Y8 M) W; u│  │      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
# C9 X  d( W3 d% p: c│  │      5.Jupyte常用快捷键以及自动补全功能的实现r.mp4
: A/ `/ i5 R& H│  │      6. 本节小结.mp4
│  │      
, [6 N7 H: {% ?& y1 H* Y│  ├─第2节 Numpy
9 R6 t3 Y6 j+ A: {8 p- j│  │      1. 从头创建一个数组.mp4
2 `  B. U; ~3 I│  │      2. 案例实践――如何实现99乘法表和老虎机.mp4
│  │      3. 数组的操作.mp4
│  │      4. 数组的计算.mp4
, g: l# n% @1 ]: \( l' Q│  │      5. 数组的广播.mp4
│  │      6. 比较、掩码和布尔逻辑.mp4
! h- n9 x+ ~; h4 i4 n, K│  │      
. q& B! i: t# \: }$ g; [+ P0 r│  ├─第3节 Pandas
+ {+ H$ d/ K2 K+ Y# \+ Z9 \│  │      1. 序列和数据库.mp4
│  │      2. 索引和切片.mp4
$ ?7 F/ R& X' z7 B' Q│  │      3. 通过索引运算和生成新的列.mp4
│  │      4. 文件的读取和写入.mp4
│  │      5. 缺失值处理.mp4
│  │      6. 数据连接.mp4
+ \, ]: b" h& Y# `& n7 o│  │      7. 分组和聚合.mp4
# }3 M  c4 i( u: @4 b│  │      8. 数据透视表.mp4
│  │      9. 字符串的处理.mp4
│  │      10. 本节小结.mp4
( w% b7 r2 {2 T7 H5 D! a│  │      
│  ├─第4节 Matplotlib与python作图
│  │      1. 基础作图――折线图和散点图.mp4
│  │      2. 基础作图――直方图和饼图.mp4
1 a. x( L9 W& C, T2 i' k; Z│  │      3. 子图和图例.mp4
+ P8 F4 T. z" }│  │      4. 图标设置――标签，表格样式和cmap.mp4
2 s4 k1 D  O1 U! S2 f│  │      5. 高级作图.mp4
9 R9 F$ o8 |' y/ K& r6 i2 z* T  u/ u│  │      6. 本节小结.mp4
. ~3 x' Q6 f2 z+ H│  │     javazx.com
+ d* M" Q) ^3 A8 r$ x* {- Q│  ├─第5节 Sklearn与机器学习基础
│  │      1. 线性回归.mp4
+ G0 B) J' }4 y│  │      2. 逻辑回归的原理、模型实现与正则化.mp4
│  │      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
│  │      5. 朴素贝叶斯算法案例――手写数字识别.mp4
& ?1 g0 O% P+ n; k$ [│  │      6. 数据预处理.mp4
( s7 [: c5 D9 l│  │      7. 决策树和随机森林――熵和决策树.mp4
. h5 ^( d, v: l( C* G1 |0 Y│  │      8. 决策树和随机森林算法对比.mp4
│  │      9. 随机森林的调参.mp4
│  │      10. 支持向量机――核函数.mp4
│  │      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
7 s7 [) g" A; ?9 W. }  l│  │      13. 如何使用Python实现Kmeans聚类.mp4
│  │      14. 本节小结.mp4
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4 Q' P* c+ D+ X: [+ x│  └─课后练习
│          课后练习.txt
│         
├─第11章 课程总结图谱
' _6 B8 Q/ x0 z$ h  ?( x- C- n6 K│      课程总结.mp4
, n7 n/ P; Q  c9 ?! [│         
6 [. T3 k3 A" J6 Q! E8 ^└─资料
        所有人都能学的数据分析师-授课资料（pdf）.rar
        所有人都能学的数据分析课--总结图谱.rar
        课程练习材料.rar
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