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B: U4 R4 |% MA0580《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
* r& M0 K( Y" v) g% h/ i
% E5 z0 |! V& h- ?& s$ VJava视频教程目录：4 ?* p* K2 ^9 S; m i5 J- o- B8 e, o
9 l4 V' I ^1 x/ U7 _ h│ ├─第2节 探索性数据分析
* _8 Z3 d' l; i- {- `│ │ 01. 如何描述业务量数据.mp4
0 J! O: b& Z3 F3 e│ │ 02. 可视化展示的原则.mp4
7 L6 T4 k/ a$ q* r6 {4 w; g│ │ 03. 本节小结.mp4
{/ F4 e1 S# R" {. L7 {* g2 e│ │
2 I2 U9 l, [' }, z+ P; D* m m│ ├─第3节 预测和分类4 [+ g# d* b& |5 b' Z3 O6 H; H: M
│ │ 01. 预测和分类的概念模型、流程.mp4! I3 @( Y1 Y0 Z
│ │ 02. 分类和预测：线性回归.mp4
: C" m% g2 H* O% ~" b│ │ 03. 逻辑回归.mp4
9 \' B. [) Q5 f2 S9 Z│ │ 04. 决策树算法.mp46 V, `! ]0 P9 s( b5 l5 _
│ │ 05. 支持向量机.mp4; k- K. {: D6 M
│ │ 06. 朴素贝叶斯.mp4
5 p6 I+ c; h) M! O0 s/ E4 c5 o│ │ 07. 本节小结.mp4
+ T; Y$ j$ [8 j2 O7 a; ?5 L│ │ ) b" Z2 H2 Q. a* V2 t4 {* `
│ └─第4节 分群和降维
3 O# H. `5 }3 j│ 01. 聚类算法的基本概念.mp4# O6 _( U5 n( r, y
│ 02. 层次聚类.mp4
' `" N1 z; ~; S│ 03. K-means聚类.mp42 o7 c; B% Y W5 Q, z% f
│ 04. 降维模型-PCA.mp4
5 Y+ a' p7 ]' V8 y# [' ]8 X│ 05. 本节小结.mp4/ y) A; R) u: i; a
│ 0 Y6 G, F! d9 @' u" d$ k# m9 r
├─第3章 统计学基础和SPSS软件应用4 c+ h5 ^1 q' l, u3 @4 G: ]
│ ├─第1节 描述性统计描述
+ p. P# X7 b( M Y) P5 S9 Z│ │ 01. 统计分析的目的.mp4
5 Z' K: [& x6 X' J. g: U! W( z│ │ 02. 统计分析的关键概念.mp4: L8 }7 h4 k+ z7 L& ]( \" _6 t
│ │ 03. 四种测量尺度.mp4" e$ b" s7 {+ a+ h% v! v
│ │ 04. 集中趋势-均值.mp4- h5 `: L3 I+ X/ q# K! p2 ?
│ │ 05. 集中趋势-中位数和众数.mp4
4 B3 G0 C9 y3 O3 }│ │ 06. 离散趋势-极差和方差.mp4% \* w$ X0 v2 h9 y2 a7 _
│ │ 07. 案例操作-如何实现离中趋势和集中趋势.mp4
7 r3 T* Y7 a6 b' Y/ V# l1 G│ │ 08. 本节小结.mp4
! I! ]! V0 E6 ?, B0 r+ j│ │
+ F) q8 l$ J o1 n( U5 G│ ├─第2节 假设检验_统计判断, i- z0 u2 O* x* B: J1 F3 [$ p- E. Q
│ │ 01. 统计学本质.mp4' D: t8 r4 Q) X) N+ d, V
│ │ 02. 统计学两大定理.mp4$ o! k4 g1 z% l
│ │ 03. 统计判断-抽样误差与标准误差.mp4
; q* P$ _, [/ F* s│ │ 04. 统计推断-t分布.mp4' C, K1 f! i8 _0 h- k+ k2 W* W7 ]
│ │ 05. 统计推断-参数估计.mp48 A" X. m X5 t" o3 r3 x
│ │ 06. 统计推断-假设检验.mp4
3 ]! A; o. ?0 e a! }6 c│ │ 07. 本节小结.mp4
$ W9 [% D7 U" N4 W' G8 n│ │
2 `6 d8 r: B! l! m8 u- T* X│ ├─第3节 抽样方法8 X$ c: O; t# l8 A6 _
│ │ 01. 统计过程.mp4
# B, N0 j! P$ d3 d, a│ │ 02. 抽样的概念.mp4
0 m1 S( Y5 }$ ]: ~- s' a8 r│ │ 03. 抽样方法与非抽样方法.mp4
4 R- S9 y( e; q2 J' A2 o0 f0 n+ a│ │ 04. 抽样调查与普查的特点.mp4% d& ?: L1 n+ u6 k7 o1 r5 k
│ │ 05. 非抽样调查.mp4
0 ~7 m; K# W6 f0 R4 n│ │ 06. 非抽样调查的三种类型.mp48 {' r0 H/ m$ f L" u9 b; R% O
│ │ 07. 无回答误差的处理.mp41 p6 C; x& b$ z% `2 x1 A
│ │ 08. 抽样过程.mp4
t" y) }0 S. d( b│ │ 09. 抽样单元与抽样框.mp4
3 |& f" a3 ]% b0 Z2 b; \: J│ │ 10. 抽样形式.mp4
5 f& T# i5 M$ z* _│ │ 11. 概率抽样-简单抽样和系统抽样.mp4% E6 w1 j3 a4 w2 `" |. {" F2 ]; V
│ │ 12. 概率抽样-pps抽样.mp4
, v% p- F5 H, b│ │ 13. 概率抽样-分层抽样.mp4' E/ t8 N2 L1 I& k( [) _* ^5 e+ I
│ │ 14. 非概率抽样-区域抽样、时间抽样和电话抽样.mp4% m5 H |$ M% f3 E& [7 I% @; i
│ │ 15. 总结.mp4
- i: R3 M) p& _│ │
( C) P! d0 v; E: w9 J6 G│ └─第4节 一般性模型7 g$ ]+ C, G' s+ m- `4 D
│ │ 1. t检验.mp4* r, r( y3 I" G$ |8 m1 z I6 D. h
│ │ 2. t检验-案例实践.mp4
+ z3 _5 k+ l+ ?8 q# n6 F9 Z│ │ 3. F检验.mp4
) P0 E/ r2 Z9 X K5 k: D│ │ 4. F检验-案例实践.mp4
* ]. x+ H* n/ i4 X# R- B│ │ 5. 相关分析.mp4! |$ W5 Z9 _8 a4 J2 E+ x
│ │ 6. 相关分析-案例实践.mp49 N4 c$ s) f1 h+ M8 A. |
│ │ 7. 线性回归.mp4
' k A7 L; r) j p" n+ l7 S│ │ 8- 线性回归-案例实践.mp4
6 ^5 Z% A, ?4 ?' \8 W0 k│ │ 9. 本节小结.mp4: O* C( d) P; I$ Q4 i0 h5 Y
│ │
7 }8 x+ B* e4 k, X│ └─实操题" |2 _/ p' ]. \, _5 ?0 A
│ 作业数据.rar; H9 K% Q% Z# a* R4 y
│ 截图1.png) S: m% J- N" j" K5 i
│
" z5 G$ y# S9 |: K8 ^: S9 r' K├─第4章 数据预处理基础
, i. }' I6 Q" p% v- U# G6 E$ D6 W0 b4 `6 J│ │ 课后题.txt1 U4 R8 S# W. k8 M" t- f5 E
│ │
7 V. m$ b9 L" R s6 D1 [│ ├─第1节 数据分析前的准备工作
2 g+ P% Q1 H2 g e5 t0 [9 J! z│ │ 1. 统计工作流程.mp4$ f; n7 [% y5 X3 d4 ^: t4 Q+ s
│ │ 2. 统计准备工作.mp4. s/ ^* N: _8 S1 M6 p# ~1 P
│ │ 3. 数据检查要点.mp4 d! c+ d# }7 W: V9 @+ m1 h+ ]
│ │ 4. 开放题的准备.mp4
! j: A+ M) h# J% ?│ │ 5. 本节小结.mp4
) W1 u( Q1 u1 `2 H│ │
4 y& p: j( {- H; Z) N│ ├─第2节 数据清洗
1 G- n/ U- R6 |) I6 R$ ^│ │ 1. 数据清洗的概念和流程.mp4' g C- x" B* F: r# N7 m+ h( G; A
│ │ 2. 字段选择和数据质量报告.mp4& h+ v7 m! n' g1 e5 F2 j) p
│ │ 3. 数据清洗主要工作.mp4
: ]' f k7 W+ z! @1 ]3 K1 r│ │ 4. 错误值和异常值处理方法.mp49 L3 y3 V. W- f6 e8 @% E9 K) b
│ │ 5. 缺失值处理方法.mp4
1 _/ b- f% ^! L7 e│ │ 6. 异常值和缺少值的处理操作.mp4 Y+ M6 g8 }7 ~! h9 W, n
│ │ 7. 本节小结.mp44 O, D& O( o6 {" X5 T
│ │
1 ]/ U* x' d' b9 t3 V/ h│ └─第3节 数据规范化) g# c3 _) k/ D+ B) {* D/ p
│ 1. 数据转化.mp43 H" G# h" w8 I
│ 2. 数据离散化与数据扩充.mp45 |! X6 O& J _
│ 3. 数据合并与拆分.mp46 V4 S7 B9 R! ^, [; Z2 b
│ 4. 本节小结.mp47 O* V2 p5 Y7 `8 b) j ^1 o
│
/ z" j- F* W: _5 ^5 o* v7 d6 g# E├─第5章 mysql教程$ p; z! F3 \! z5 R5 `5 W
│ ├─第1节 sql简介
% t$ `( \; ^. P( w│ │ 1. sql简介.mp49 J; p: m7 i# S" c) O- z
│ │ 2. 建立数据库.mp4
6 F% S5 o7 K7 Z5 L│ │ 3. 建立数据表和约束条件.mp4
" U8 a% T2 r3 q# ]2 ]% y {; A│ │ 4. 插入和更改.mp4* Q2 \8 M+ [4 s- r" m# v7 }7 B" e
│ │ 5. 本节小结.mp4
9 K9 S6 A& C; Z% C* p! x5 [0 a│ │
: L" Y" H* s/ L. _& l' b$ O% d│ ├─第2节 基本查询语句
4 i# C! Y& _& h' w0 ?9 B0 w. I│ │ 1. 基本查询语句.mp4- f' S, @0 @7 X% t
│ │ 2. 本节小结.mp4- k! O) N! e# \1 H1 s
│ │ : @, Z5 g" j ^5 s9 s6 P. [
│ ├─第3节 交叉查询和子查询) h9 p: ~/ L8 x7 K! d/ ?
│ │ 1. 聚合函数和交叉查询：group by.mp4
; r1 _ o& V& {│ │ 2. 子查询（in、not in）&模糊匹配 Like.mp4
/ y" M+ h' n8 J [5 W; ?+ m! k│ │ 3. 本节小结.mp4; ^3 v; W0 k' I, }
│ │ 0 g( o C7 p4 i6 b: I6 Q
│ ├─第4节 练表查询/ o$ k' b( x8 A& \2 I7 m4 |5 S7 R8 ~
│ │ 1. 连表查询.mp47 w4 o- y7 G \/ u8 e! \0 z+ s& K5 a
│ │ 2. 小结.mp4# `! G: m; A; A$ D5 Y
│ │ 0 H0 O# v: J+ A
l' i% ~4 e) v* O$ O7 v( X; _4 s0 x" C│ └─课后练习, l, l6 }% ] ^! T7 q, L1 C
│ 作业素材.rar
0 K) X+ H" p3 }3 p, B& V* b. b k│ 题目.txt
( a$ ]5 O2 d) Q( g│ - U4 x5 o* W5 X4 B
├─第6章 Excel分析及可视化
' k9 q6 o" }( |5 J5 `, o% _+ \│ ├─第1节 Excel简介) L3 m2 W. X. y- ?; L% y5 q5 {9 ?
│ │ 1. Excel简介.mp4
5 v: i# j. s U. \- e1 b! }│ │
4 b' @/ q0 m1 B6 @8 }) E4 a│ ├─第2节 Excel函数技巧
; y1 l$ x) k) T│ │ 1. 函数的简介.mp45 _+ a5 z2 @, k+ W1 _1 k
│ │ 2. 查找函数-vlookup和hlookup.mp41 H$ Y0 ?# K+ P7 D! A, N
│ │ 3. 查找函数-INDEX和MATCH.mp4/ z3 b4 I$ m0 H. e3 c' }9 N
│ │ 4. 统计函数.mp4
* A; L6 r& v+ g! c# d( u│ │ 5. 逻辑函数（上）-if、anda和or.mp4. j% z7 J' Z# j7 \9 z
│ │ 6. 逻辑函数（下）.mp4
1 d- Y& Y$ f- \9 y│ │ 7. 日期函数和文本函数.mp4
6 p7 i) [7 O% M" g3 r│ │ 8. 本节小结.mp4 I2 z" r& d4 ]$ `+ @9 F# u7 I' w
│ │
8 f" N1 }8 U, f4 b" w│ ├─第3节 Excel快速处理技巧6 I0 c& c; o* Y& X4 i6 n' l4 a
│ │ 1. 宏的技巧.mp41 U2 p! K7 W! m& K& a9 B
│ │ 2. 数据透视表和选择性黏贴.mp4
) `8 e F* S* @6 J9 k│ │ 3. 格式调整技巧.mp41 k5 y4 p& R) R$ @; H. c9 }
│ │ 4. 查找和定位&数据有效性技巧.mp4: X! W6 B" \+ O S% F
│ │ 5. 快捷键相关技巧.mp4' e5 D" X. a" x, z
│ │ 6. 本节小结.mp4
& _. n) H! O! u1 z│ │
6 C, a" b' D8 P- s│ ├─第4节 Excel可视化技巧
' a/ F$ @8 I4 \# a│ │ 1. 如何制作一张图.mp4; P1 g4 ^( p* k9 J
│ │ 2. 组合图的做法.mp4
9 Q, |+ q' r, M- z# T. |│ │ 3. 条形图的变体.mp4: l/ x+ p' L G/ D( n& ?8 r/ C
│ │ 4. 数据起跑地图的做法.mp4
9 g& L- K( S" Y5 C! H│ │ 5. 本节小结.mp4
( H2 X0 `# ^+ e* t" h4 a│ │ ) p% c0 L4 s: {& t, ]2 i8 d
│ └─课后练习5 w4 G3 Q6 o) l6 |% C9 H; i# Z
│ 作业素材 (1).rar& b+ `' j9 g$ g; t7 k8 _
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! @, x( k8 V0 H& F; U│ 哪吒.png
+ w# H6 A3 s, S! v+ B│ 课后练习.docx: U- M/ }: f. a+ w5 V
│
1 S! w' Z5 M# w+ i├─第7章 进阶学习0 I4 F1 E; D( c1 }3 y
│ ├─第1节 多变量分析方法选择思路6 h/ Q y; X% q; X$ R
│ │ 1. 无监督分析和有监督分析.mp4" w. T) t, l" J7 _0 G
│ │ 2. 无监督分析的原则.mp4
- f: k) P& {7 j! _│ │
6 k* o! p+ E' O. | H│ ├─第2节 因子分析
# A, {1 S8 w5 I8 a, d( Z│ │ 1. 因子分析使用场景.mp4$ m4 t/ q) f7 C
│ │ 2. 因子的概念及分析过程.mp4+ f5 `$ J. F/ d- {# k
│ │ 3. 因子数的推定.mp4
* z+ [& C" n: M; j- }8 {│ │ 4. 因子轴的旋转.mp4
0 }/ q9 S1 E! W. _7 C C9 ]7 Z% u│ │ 5. 因子解释及因子得分计算.mp48 A+ W% l- R$ g/ D
│ │ 6. 案例实践.mp40 s& W5 _# V7 s* [. @5 d
│ │ 7. 如何用因子分析做评价.mp4
- r5 X6 Z$ u/ N4 C│ │ ! i* G" {+ W% _
│ ├─第3节 聚类分析 [# Y: R) d/ i) O) k
│ │ 1. 聚类分析使用场景.mp4+ ^# u9 p& o) i1 k7 l( |
│ │ 2. 聚类分析算法.mp43 p6 s( o( D# k% U# z" z
│ │ 3. 费层次聚类 K-means.mp4
" d4 c% T0 k/ ]' U' @% C; m│ │ 4. K-means案例实践.mp4. J4 t0 z8 C* I8 y* F
│ │ 5. 二阶聚类.mp4; T* s9 _3 Y4 e L6 c
│ │
3 `3 }5 Z- t- ~: P6 t# F│ ├─第4节 对应分析8 @ k* f; ^& i4 `& K8 O
│ │ 1. 对应分析使用目的及结果解读.mp46 U" X% m+ h! U. |4 N' e, I
│ │ 2. 对应分析案例实践.mp4
9 V" Z# i1 u( F' [8 y9 f6 Y' v│ │
6 x: b# N5 S: \ ]' p. z3 e│ ├─第5节 多维尺度分析
& M5 L) v: Q$ u8 V) i) _* w│ │ 1. 概念和使用场景.mp4. ]1 c3 z' |2 V( I
│ │ 2. 多维尺度分析举例.mp49 J/ B; F$ v( {2 Q. [ I! F
│ │ 3. 案例1：根据学生评分进行分座位.mp47 U+ I9 Z- Q& s% J
│ │ 4. 案例2：根据学生考试成绩进行分座位.mp4
4 R, z/ g( ]; @" Y6 h│ │ 5. 案例3：根据手机的相似度判断竞争力.mp4
+ H" X5 Z! p9 @5 j$ V" y$ |│ │ 6. 多维尺度的不足及替代方法.mp4
* V1 j; M7 E c* E│ │ 8 |" E$ k8 ?) ^$ H+ r
│ ├─第6节 时间序列分析5 E* o+ P9 U+ e3 c+ l
│ │ 1. 时间序列使用场景.mp4. b# W. k) ~2 ]+ u1 U, u
│ │ 2. 两种类型的时间序列.mp4: F% C0 D8 {6 w% B% x
│ │ 3. 时间序列模型ARIMA.mp43 ?/ Q( ^' ?$ w3 l$ x( p/ ~
│ │ 4. 时间序列中的处理办法.mp4( B( ^- l. ~) q
│ │ 5. 案例实践-某连锁超市销售额影响因素预测.mp4+ Z) M! f0 s+ l( n
│ │ + ~( S" q% N. g* U6 n8 @
│ ├─第7节 Logistic
$ y5 X9 x0 o1 T D" {│ │ 1. 使用场景和理论背景.mp40 }- ] v. P% D. a: [% f2 g8 w
│ │ 2. logistic案例实践-用户流失的影响因素及新用户预测.mp48 q& c$ r& b, l. U) k# l
│ │
, d7 O4 r1 r7 {( S6 V│ └─课后练习1 o; A- D, a' a: f, ~, S
│ 进阶统计学方法作业数据.xlsx
/ K0 m% d: c2 S, Q: x│ 题目.txt
3 s4 u7 a/ D: a* {* l│ ( Q; E8 l( |6 o u
├─第8章 经典数据挖掘算法
0 Q, ?$ v3 N1 {* _│ ├─第1节 数据挖掘基础及数据分层抽样! S. D& Z& g# a: A1 o4 p: J$ ^1 y: ~3 m/ A
│ │ 1. 生活中熟悉的数据挖掘案例.mp4
- L; e. H! c) E4 E7 f) u│ │ 2. 数据准备及数据分割方式.mp4) G$ ?& a. i- l- R& q
│ │ 3. 数据分析与数据挖掘的联系与区别.mp4) ]9 I$ D& b+ _( {
│ │ 4. Modeler软件介绍.mp49 V# o) o! K. M5 d6 b7 {& d
│ │ 5. 如何在Modeler实现数据分层抽样.mp4
3 Y) V. b6 x/ _) B0 L" r- {│ │
4 P% Y ~ M. z3 W$ i; o│ ├─第2节 朴素贝叶斯
+ b5 \8 a6 e3 q3 \│ │ 1.朴素贝叶斯原理.mp4
0 B7 e* b" w3 v│ │ 2. 朴素贝叶斯算法过程.mp4, x \1 y$ z }5 B; v
│ │ 3. 朴素贝叶斯算法举例.mp4
0 Y n* z, k* K│ │ 4. 朴素贝叶斯算法优点及不足.mp4: J y0 l! \- L3 J
│ │ 5. 案例实践-使用贝叶斯网络建模.mp4- g1 U3 a J f+ F( `" g* V
│ │ ; L6 K4 l i. q* w
│ ├─第3节 决策树
% `) S* @5 A2 @9 b3 V" X│ │ 1. 决策树使用场景.mp4
! m5 r @: r7 n2 ~: r5 P│ │ 2. 决策树算法（1）――ID3.mp4
4 Z* G) y3 b( i; F% Q" `│ │ 3. 决策树算法（2）――C4.5.mp4
( _* ]3 v0 e" t9 G, [│ │ 4. 决策树算法（3）――回归树CART.mp4
& l0 ~# [# V- D+ b- l- ]+ d3 b│ │ 5. 决策树算法（4）――CHAID.mp4; h6 O2 W& v1 M) T1 V. ?
│ │ 6. 防止过度拟合的问题.mp41 O4 P' @5 R: n+ `8 H3 P
│ │ 7. 使用Modeler如何做决策树.mp4
! g9 z$ j; ~% y' M- v│ │
5 n @! E/ ^- E, x│ ├─第4节 神经网络
2 D, c9 [$ ?/ L; C" ]2 z│ │ 1. 神经网络的组成.mp4/ ^% C$ H, T% C
│ │ 2. 计算误差函数，修正出事权重.mp4. K- M" G2 ~4 S+ }; n7 x' m. r
│ │ 3. 神经网络与其他分析的关系.mp4" t& ]* d0 ?4 a$ l4 v, \8 O
│ │ 4. 案例实践.mp49 w1 A3 ^( G ^, k! t9 }
│ │ 7 ?- ?+ i! V+ W) e; Z( a
│ ├─第5节 支持向量机
H @+ l: s* z; s `│ │ 1. 支持向量机原理介绍.mp4
$ R" i, [: o$ Z4 l9 u5 b+ H│ │ 2. 线性可分与线性不可分.mp4
s7 V5 W2 n# y! Z) s: p* M│ │ 3. 案例实践.mp4# C* m9 b+ P; U; _4 w
│ │
& i6 Z3 O3 G1 H5 T- I4 O" M8 b) J! R│ ├─第6节 集成算法和模型评估& G9 W" v+ X9 f: B) G2 q! R+ Q
│ │ 1. 集成算法的目的与方式.mp4
; t! X4 s$ D* f1 M4 }4 L│ │ 2. Bagging与Bosting的计算原理.mp4& m. N1 K) G6 e9 H7 i
│ │ 3. 根据混淆矩阵进行模型评估.mp4+ ]8 X' _9 v& d; M; w( h& X# [; i
│ │ 4. 在Modeler中画出GAIN曲线图和Lift曲线图.mp4; `3 W6 H k- y0 L R1 S* l
│ │ 5. 学习资料拓展.mp44 [2 r2 D$ w# Z8 H9 }. n i' G# _4 ?
│ │ / H4 G7 D, a, T' Y% v
│ └─课后练习# [* d5 V2 V# Q- P) f" w
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, A8 D5 |* Y! Z0 _/ y3 N$ L5 d T│ 课后练习.txt8 E K9 E. {7 j! X, \# A9 I" k
│
6 B$ w! D, |2 w+ R5 H, b1 n├─第9章 R语言入门及基础分析
7 n5 t7 k9 Q% b│ ├─第1节 R语言基础操作3 O) O$ V' k% P, i7 H8 v
│ │ 1. 初识R语言.mp4
- k$ k$ d9 w7 q. |1 d│ │ 2. R语言的基本操作.mp4
8 Q1 Z. O! Z! \# V9 @7 I│ │ 3. R语言的数据结构介绍.mp40 [/ u3 L) K) S
│ │ 4. 向量和矩阵的基本操作.mp4
6 B: W6 E& c; t* I# O5 _! A│ │ 5. 数据框的操作.mp4. J: x6 R! I! F- A
│ │ 6. 循环控制流――for&while.mp4( S5 F/ D- m7 e, z. ~4 Q
│ │ 7. 条件选择控制流――if.mp4
. J# ?: V1 c3 z+ f# L7 @1 h# d│ │ 8. 自定义函数.mp4( ^2 J5 x. H) P' K8 I+ o M# ]
│ │ 9. R语言关于概率分布的函数以及应用介绍.mp4
1 h1 S& i$ Q' i/ u% J│ │ 10. 离散随机变量分布和连续随机变量分布.mp4. j9 B/ t$ \% _' R$ J
│ │
: [4 ^, {1 q4 [ ~8 l) e│ ├─第2节 R语言描述性数据分析
6 c1 h& P0 B0 u│ │ 1. 探索性数据分析――集中趋势和离中趋势.mp4
9 n# _% k8 y- H" z* Y/ s│ │ 2. 探索性数据分析――相关系数及函数介绍.mp4
/ p: z3 r& Q4 b6 F% }( E! ]. n│ │ 3. 探索性数据分析――假设检验.mp4
9 X* F' ~: h M& D9 b1 B; ^; V p* x& A5 F│ │ 0 I5 H) i+ R- @
│ ├─第3节 R语言回归算法
! r p# O% S5 Y7 H4 \6 h% q" E│ │ 1. 回归基本算法及相关哈数介绍(上).mp4' h% C2 I+ c! _6 `
│ │ 2. 回归基本算法及相关哈数介绍(下).mp48 e2 t; \. ], W- c' u% N
│ │ 3. 模型选择.mp4% X1 `2 n3 C5 @2 s* x, D
│ │ 4. 回归诊断.mp4
4 L' a; A3 x+ P: L│ │
/ P; F9 b, A6 ], G4 R│ ├─第4节 R语言分类算法
( }4 I, q+ l5 H% v│ │ 1. 逻辑回归（上）.mp4
. y! _3 H$ h" l1 k│ │ 2. 逻辑回归（下）.mp4
7 B. D1 ?7 N7 W8 B│ │ 3. 决策树算法.mp4
" Y& `. L. n' S( w! R│ │ 4. 决策树的剪枝.mp4
7 J% e& p/ j0 y2 K! \7 C B│ │ 5. 随机森林.mp4
! t$ o8 p( E+ D9 Z6 `4 L5 }( i│ │
' ^6 ?% Z" q' a6 d- [│ ├─第5节 R语言聚类和降维
2 O( D. P) K+ ?6 w: x# j6 {2 B% h│ │ 1. 使用R如何实现层次聚类.mp47 \8 g5 x2 p8 f! d. C2 c
│ │ 2. 使用R如何实现Kmeans聚类法.mp4" X& F$ A9 p% d
│ │ 3. 如何判断聚类的好坏.mp4$ j# R( D1 n- [
│ │ 4. 使用R如何实现PCA降维.mp4
; e- U3 u Q6 R/ l! \" `, `│ │ 0 g, p0 p* W' U5 A$ b) r1 s
│ └─课后练习0 S! r2 {9 b- l8 d' j, N( o
│ 课后练习.txt' D+ ?3 d9 M, ~
│ 黄牛明细数据.rar
7 n& \( k4 L- |8 q0 a: _: C8 t│ - x% @# Q4 R* p$ w4 d* M
├─第10章 python入门及基础分析
# E8 R$ Q5 M7 A, ?5 T2 s- c│ ├─第1节 概述与基本操作' x5 }* W. z0 i) B3 v- W, o4 J
│ │ 1. 课程与开发环境简介.mp47 @; Q+ r( O% p: ?
│ │ 2. 帮助文档的获取&基础操作.mp4
9 a, |8 t& i' ]1 p7 N& |│ │ 3. 基础操作：整数、小数、复数&列表、字符串、字典.mp4
# o; W: j9 t O7 M│ │ 4. 自定义函数.mp47 W% t9 K+ H9 P w: A
│ │ 5.Jupyte常用快捷键以及自动补全功能的实现r.mp4
0 p, Q' ^- I; { j5 J│ │ 6. 本节小结.mp46 B. L& h1 n; I7 m5 A* U
│ │ % p. { J8 X7 m0 ^9 x; X* b* n8 Y5 n: I
│ ├─第2节 Numpy" N! s% x2 i- x% \4 C( R
│ │ 1. 从头创建一个数组.mp4
k* G" x4 \3 ^│ │ 2. 案例实践――如何实现99乘法表和老虎机.mp4
+ y( z, I# Q$ K* J2 A/ M, T% I: m│ │ 3. 数组的操作.mp4
2 c" J4 H& Q8 D4 c1 T│ │ 4. 数组的计算.mp4
( _0 }. _ c( r B& {│ │ 5. 数组的广播.mp41 R- z0 _5 s6 i h: [0 A5 Z
│ │ 6. 比较、掩码和布尔逻辑.mp4
6 `9 v" E5 y/ F│ │ ) I% T! d8 `% W) k! `
│ ├─第3节 Pandas
! S, I( w% f5 v1 ]& j3 P# n1 h│ │ 1. 序列和数据库.mp4
' b5 |8 T, H: X$ a+ h) h, P│ │ 2. 索引和切片.mp4$ q$ d* Y( {: [8 e% Q$ x D8 Q, ?
│ │ 3. 通过索引运算和生成新的列.mp46 G$ d5 O6 ^& f# h- u) G {% o
│ │ 4. 文件的读取和写入.mp4
$ {6 d6 l& o4 _8 R│ │ 5. 缺失值处理.mp4
8 }8 B$ y, M$ `0 n! Q! P│ │ 6. 数据连接.mp4
! E$ ]& T0 o+ M7 V+ H+ r│ │ 7. 分组和聚合.mp44 A" J* x+ D' i9 j) t
│ │ 8. 数据透视表.mp4
. P, `& ?/ G) E) J! g5 q, r! g; D3 {) r│ │ 9. 字符串的处理.mp40 u3 Z8 [( p- r' i5 O7 F
│ │ 10. 本节小结.mp4
* n5 s. |: B* t( b2 N│ │ 4 w5 d( C- D3 @( \- e" O5 g4 h
│ ├─第4节 Matplotlib与python作图
7 L7 ^5 ^7 q4 d6 d4 i0 Q9 g1 G│ │ 1. 基础作图――折线图和散点图.mp4
5 u- Y& q8 B) x a! B│ │ 2. 基础作图――直方图和饼图.mp44 j9 K8 p% e! Q* Q( x0 q+ H
│ │ 3. 子图和图例.mp4! m- h% l ^# |
│ │ 4. 图标设置――标签，表格样式和cmap.mp42 E- N( R$ V* f
│ │ 5. 高级作图.mp4* d& {$ _$ }; F4 y* l# y
│ │ 6. 本节小结.mp4- f7 h5 J/ d, h: X: Q% }4 r& Y$ R
│ │ javazx.com
9 O+ Z1 f& `8 l; [│ ├─第5节 Sklearn与机器学习基础
h8 {) i6 t% C$ k k│ │ 1. 线性回归.mp4
" A1 q/ G: Z+ b2 a, i4 O1 g│ │ 2. 逻辑回归的原理、模型实现与正则化.mp4
; ~) I8 E" n+ w) `│ │ 3. 逻辑回归的评估以及最优迭代次数.mp42 D/ z' n6 C% N A) ]
│ │ 4. 贝叶斯分类器的实现过程.mp4
/ R w3 J' I& J" ?│ │ 5. 朴素贝叶斯算法案例――手写数字识别.mp4
, k9 [& W# T2 u. S, r$ v│ │ 6. 数据预处理.mp4
9 S2 ?2 H% a5 {2 N$ d5 N9 o5 Y│ │ 7. 决策树和随机森林――熵和决策树.mp4
& E# ^* s' A( M: Y( e6 M! Z│ │ 8. 决策树和随机森林算法对比.mp4
: d/ c3 v) d" K/ k) Y6 j│ │ 9. 随机森林的调参.mp4+ i; S# |# t8 K: H2 q/ d- f
│ │ 10. 支持向量机――核函数.mp4
8 x& G1 {1 Z" J$ C1 P9 V# h# I- K│ │ 11. 支持向量机是如何防止过拟合的.mp4
g" r1 M1 h, l* _" t& a│ │ 12. 如何使用Python实现PCA降维算法.mp4
) H' a6 M: s- ]. Y* E/ W; G: C│ │ 13. 如何使用Python实现Kmeans聚类.mp4
0 h( Q- z1 W+ |, W# g k│ │ 14. 本节小结.mp4# S4 o, R# h: Q4 e( |0 m
│ │ + e1 F* _' M- `: k" R
│ └─课后练习8 m5 y2 w. T' L! j
│ 课后练习.txt
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+ g! G7 Z0 Z; i- |├─第11章 课程总结图谱! n1 _7 Z. H( m" L, d0 O
│ 课程总结.mp4
" ~. f* p5 d7 `0 j│
+ Z- Y1 d: v5 Y! e└─资料5 h3 O8 c) a9 a8 Z3 ]. r
所有人都能学的数据分析师-授课资料（pdf）.rar6 ^$ s% k+ G- ~& t8 E q
所有人都能学的数据分析课--总结图谱.rar
+ @% t Q9 c5 p% O8 x 课程练习材料.rar
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发表于 2019-10-28 21:37:01
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