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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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. C4 Q ^; B- K% O! t, V9 x9 _Java视频教程目录:3 ^( [# k% Y/ Z
- ?. J; h6 y& Z: r$ L7 G& E$ ^
│ ├─第2节 探索性数据分析- f3 r; y6 M- z( q
│ │ 01. 如何描述业务量数据.mp4; m* o- \; E$ q4 R
│ │ 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, W3 n9 t+ S5 K' s; t/ j3 r
│ │ 01. 预测和分类的概念模型、流程.mp4( m: [3 V# e( F7 j A
│ │ 02. 分类和预测:线性回归.mp43 c& l( i! s5 b: u1 [
│ │ 03. 逻辑回归.mp4) ~2 S5 O& P/ V4 {& A3 A! i2 W
│ │ 04. 决策树算法.mp4
1 Z# A7 d9 Y& U3 O5 m7 i│ │ 05. 支持向量机.mp46 h8 C4 V1 z) b% G
│ │ 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' s) @9 {" D+ c, r9 ?' m
│ │ 3 c# S0 b+ M/ [) C9 o7 D
│ └─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' X& G/ G9 ~" a( a( i2 t
│ 02. 层次聚类.mp4
~7 ?8 z" ^4 J5 B│ 03. K-means聚类.mp44 i$ r R- I- \0 w
│ 04. 降维模型-PCA.mp4 a& x& a/ w, [5 q6 H
│ 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- w+ s9 h6 ^5 g8 q
│ ├─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.mp44 k, F, g2 K. m% }0 U* ]! C' [# D f
│ │ 03. 四种测量尺度.mp4
: p; [ [, y; @- U# }! [: b& f│ │ 04. 集中趋势-均值.mp4$ [8 N: Z4 {. j& r! |/ S" v
│ │ 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 }│ │ % F+ g* x& B% d& _( G# c
│ ├─第2节 假设检验_统计判断0 `8 _* U6 ]- A i+ @, a8 g/ L4 X/ t
│ │ 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% q9 D2 J3 U; L3 f2 ^6 p2 P6 b
│ │ 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, r" w0 L( l0 T6 @
│ │ 05. 统计推断-参数估计.mp42 V4 W) K0 Y: O. J4 U: R# h
│ │ 06. 统计推断-假设检验.mp4. _* S+ Q" H: {3 ]5 f
│ │ 07. 本节小结.mp42 a. \& ?7 M7 q' U
│ │
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.mp44 G) h! [. M5 ?5 u% X s7 D3 t
│ │ 05. 非抽样调查.mp4. K1 a2 b; m8 ^# u$ _
│ │ 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.mp47 u+ Y: @ o; l1 z
│ │ 12. 概率抽样-pps抽样.mp4
" }! V+ ?# |- E: g│ │ 13. 概率抽样-分层抽样.mp4$ `/ F# O- l+ l/ T6 M; o" K
│ │ 14. 非概率抽样-区域抽样、时间抽样和电话抽样.mp4& p, I" Q# b0 g
│ │ 15. 总结.mp4$ `% R; l3 j% e5 d+ g b4 M
│ │ : \4 K% t# [/ Q0 H
│ └─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" A! y# n3 h" w7 J9 O
│ │ 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# d7 D' U: Y" j% L/ C0 y% d
│ │ 8- 线性回归-案例实践.mp4+ N0 o ~% e8 ?/ W8 o
│ │ 9. 本节小结.mp4
7 W. H8 @' Y# R! a- y9 r│ │ 0 j T: k S+ }- n4 l' U$ u
│ └─实操题
( C# P( F5 V5 ]! h) e, \+ |│ 作业数据.rar$ i9 q9 n( z! k+ a8 U
│ 截图1.png( G# i) ]' r3 }) L* p5 e8 E
│ + C' H6 m8 _# Y
├─第4章 数据预处理基础
% [! V5 T( @' H, U, a# E│ │ 课后题.txt% D3 z; Z% Q3 \2 y3 o, j4 e
│ │ 8 F n" `+ ^6 T2 h# `7 p
│ ├─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- U% _8 p- X; ?: H0 Z& B* [
│ │ 4. 开放题的准备.mp4+ R0 z* K, V7 W; J5 ?6 M
│ │ 5. 本节小结.mp40 g8 [0 N6 G. q7 m( {2 b7 q7 Y0 m
│ │
/ 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; T- W) v2 q9 [( A
│ │ 3. 数据清洗主要工作.mp48 w# |& J _6 d& W' t) I. I5 ]7 h
│ │ 4. 错误值和异常值处理方法.mp49 q: w* D8 H- U( o \, ?. ]# Y# u
│ │ 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│ │ 8 ]7 P7 f5 E; Z% ~# k4 N
│ └─第3节 数据规范化: A* t0 `8 z0 t. f# {1 O
│ 1. 数据转化.mp42 h, {/ j* S: m& V
│ 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.mp47 X7 o0 @! t3 _/ f
│ 7 ?% J4 P' G B4 e$ m
├─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" I" _. Z8 n$ W
│ │ 2. 建立数据库.mp43 f+ ^$ _5 x3 z0 P) a
│ │ 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$ q8 ?( s8 k. K& k5 N/ g
│ │ 5. 本节小结.mp4
- |5 A+ l+ C. n+ e9 |│ │ 7 v& f, ^4 l- c
│ ├─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$ \) N$ J7 \, R4 o% b9 g: m5 N
│ │ 3. 本节小结.mp47 m# j4 w4 f9 c) a8 E( P# Q% e
│ │
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" D0 ]0 _. Q+ D/ T \5 e. F2 t$ W
│ 作业素材.rar
* U; r3 I# F) B- e: T9 l│ 题目.txt. |8 h1 X6 z3 _% e+ k
│
+ 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. G/ t. G: q5 c: ~9 A: ^# Q4 g% W
│ │ 1. Excel简介.mp47 L6 n/ D. i+ Z1 C
│ │
/ s% c) \; q& v8 t% f' ^9 d│ ├─第2节 Excel函数技巧4 c f" p+ ?5 T7 G3 X
│ │ 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$ g+ o, G1 w5 I+ p- y$ C. Z5 {" z
│ │ 5. 逻辑函数(上)-if、anda和or.mp4 p7 A" r) K1 i% [
│ │ 6. 逻辑函数(下).mp42 M4 \4 Q4 u. z t) e$ i
│ │ 7. 日期函数和文本函数.mp4
9 K0 m+ q, x# m+ f( `│ │ 8. 本节小结.mp4 m- Z( X* f0 Y& h) L4 I
│ │
+ R+ m3 {$ i# j$ s3 V│ ├─第3节 Excel快速处理技巧5 e' u2 v8 u: v& u2 u* q( q
│ │ 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- n" S5 z7 z2 v" b$ k
│ │ 4. 查找和定位&数据有效性技巧.mp4; v6 K* n( q0 @1 {1 C9 E4 U+ N
│ │ 5. 快捷键相关技巧.mp4( ?% u: g, `9 _$ g- I- G
│ │ 6. 本节小结.mp48 s2 e8 y2 a. h w2 S! m' Q
│ │
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- [4 [. f" j1 _* l
│ │ 2. 组合图的做法.mp4 o+ B/ A5 u3 L1 h# I8 A% A1 p
│ │ 3. 条形图的变体.mp4
4 u+ F* ~# W: F; j│ │ 4. 数据起跑地图的做法.mp41 b2 I( c1 S( ]+ @
│ │ 5. 本节小结.mp4
0 }' \" B, q9 n8 m( V7 S│ │ ( ^% T, [6 n! n4 y$ c$ g
│ └─课后练习4 D9 u5 s& u. ^; `3 G4 m
│ 作业素材 (1).rar
1 Z+ R6 k# ~, ^2 X+ y v8 M│ 作业素材.rar4 E: j( w! d8 O7 m+ g6 S
│ 哪吒.png5 a4 [* f" j1 ~; o
│ 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% `9 _/ F; G6 a; ]1 C
│ │ 1. 无监督分析和有监督分析.mp42 k, }- d9 \* Z. E
│ │ 2. 无监督分析的原则.mp4" k. n# P& C0 Q4 j
│ │
& 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+ e: R- n: X7 p- b7 ^2 g) w
│ │ 2. 因子的概念及分析过程.mp41 w: r$ h7 O' R% L
│ │ 3. 因子数的推定.mp4
* s$ C- s, J) {8 c1 }" `│ │ 4. 因子轴的旋转.mp4! m; w0 }) p) S' Y
│ │ 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( Q& d! q. D# p- O6 c4 p
│ │ 7. 如何用因子分析做评价.mp4
5 e2 _: q, \ d7 n: Y9 j8 U% F│ │ 4 E( _+ ]9 R3 g2 I' h4 k; u( W: ?
│ ├─第3节 聚类分析
+ [4 R# d. ^& \8 w│ │ 1. 聚类分析使用场景.mp4; |$ h" j5 g) ^4 c* S
│ │ 2. 聚类分析算法.mp4
" f/ {' n5 Q b5 L' h│ │ 3. 费层次聚类 K-means.mp47 d5 ~* u2 o1 ~4 ]* b! `. F- q
│ │ 4. K-means案例实践.mp4
2 k7 W8 N; |* S8 g# G; c2 f4 Q0 W│ │ 5. 二阶聚类.mp43 l6 n: t! j2 t% z' H* k- a9 y/ K
│ │
) E, y' Q3 Z: g* U( n9 Y# T0 m│ ├─第4节 对应分析, J+ P/ o6 n" R/ |) T# M
│ │ 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8 T l7 Y4 K! r) K( d- d
│ │ 1. 概念和使用场景.mp47 r7 {3 t$ u+ S4 b
│ │ 2. 多维尺度分析举例.mp49 [0 ]1 E/ Y/ j& r9 M0 F2 T
│ │ 3. 案例1:根据学生评分进行分座位.mp4' \1 B9 q# M* ?* R8 W6 e2 @
│ │ 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 d1 e2 [2 ?6 ?" u! g# f, k0 _
│ │ 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" a |) e2 V7 ~7 d0 P d) k
│ │ 1. 时间序列使用场景.mp42 ?0 r! v( ]3 m2 q: h; h- |
│ │ 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 d: B- g: L( s% f9 c5 Q
│ │ 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 J9 A0 ~" j) }1 f
│ │ 1. 使用场景和理论背景.mp4! C0 [2 E' F# b) W
│ │ 2. logistic案例实践-用户流失的影响因素及新用户预测.mp4; B, q, b2 g! {, p4 a a
│ │ . {) z- m* E0 @1 t* Y4 R$ n
│ └─课后练习
. V/ y/ Q0 V) a" S│ 进阶统计学方法作业数据.xlsx( ]3 z7 H0 s& n' }4 O- s
│ 题目.txt$ S7 e" r4 z: q2 K/ z
│ l1 r- e2 |5 R" X7 A) v
├─第8章 经典数据挖掘算法+ o9 ~8 P$ g, A1 `1 t
│ ├─第1节 数据挖掘基础及数据分层抽样! S. D& Z& g# a: A* U+ m! {8 y* H% D* k
│ │ 1. 生活中熟悉的数据挖掘案例.mp4( l: ^5 Q2 |; {/ e+ ]9 }
│ │ 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+ ?" Q7 j0 W7 S6 o; V# B
│ │ 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' D! s1 J) B% X9 o
│ │
! 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.mp47 h0 }* A* w6 S7 L, `7 @
│ │ 2. 决策树算法(1)――ID3.mp4* N; Z3 c6 Q% P! F' M
│ │ 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' \! x. L: Q' q) M
│ │ 6. 防止过度拟合的问题.mp4' | M) T2 ~/ O4 G& h
│ │ 7. 使用Modeler如何做决策树.mp4
" Y$ S' {5 K0 }6 F$ T1 x│ │ $ q; T+ r: h, `" M; L6 w/ R
│ ├─第4节 神经网络+ M/ r4 B% l; n) L% H
│ │ 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 z) Y5 B6 b$ x
│ │ 4. 案例实践.mp4) u( N7 G2 q9 M. o1 C, \
│ │
) }& 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# d$ K9 W& p; |
│ │ 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.mp48 ^0 I5 q2 I, m+ P' o
│ │
- D( I$ z8 ]" C' N' z# z│ ├─第6节 集成算法和模型评估) U( l @& M- X4 T
│ │ 1. 集成算法的目的与方式.mp43 d! `5 e/ O& {
│ │ 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.mp43 `9 {" C. `6 m) { D9 u
│ │ 9 Z5 i& {2 g4 Q; p2 Z) T
│ └─课后练习) W5 Z# r: {& e, ]( H! i' B6 s) z
│ 作业素材.rar
4 ?: G) n2 G# I# m│ 课后练习.txt/ S' K) c' u$ y( S1 v E
│
* M5 W/ o( U$ D5 }├─第9章 R语言入门及基础分析8 e ?( l a- K9 G
│ ├─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% c( U7 U( g L9 D! _
│ │ 2. R语言的基本操作.mp42 Y% ?0 j4 T1 U( P
│ │ 3. R语言的数据结构介绍.mp4( O: C5 |6 g6 D# A! Z- J% q
│ │ 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% G4 ~, i5 l4 Q7 Z' @( l8 d& q
│ │ 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# E( G& r+ p4 ?9 T% ~
│ │ 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│ │ 4 n$ v& a0 i- F* O
│ ├─第2节 R语言描述性数据分析: U/ z* W X, ~! Z1 j3 f
│ │ 1. 探索性数据分析――集中趋势和离中趋势.mp41 D( ?* w/ s; d2 \
│ │ 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│ │ % S- @ ^. [' d' r1 G
│ ├─第3节 R语言回归算法$ b5 l" @9 n6 R) R) B' z
│ │ 1. 回归基本算法及相关哈数介绍(上).mp4% s4 x T9 J/ x8 h
│ │ 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. h/ H& |2 u7 F$ ?, s ^
│ │ 4. 回归诊断.mp43 n" x" ]* |( u0 M( U9 A8 W
│ │
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).mp41 d& g8 @( f$ @5 Z% k' d1 \
│ │ 2. 逻辑回归(下).mp4
9 \5 [* X6 e- E# Q; Y2 N: {: E│ │ 3. 决策树算法.mp4- J I. m8 t3 V. C5 x
│ │ 4. 决策树的剪枝.mp40 q/ i+ r! x; m( j( Y# Z+ V
│ │ 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: \3 W+ l5 P" a. N7 Y
│ │ 2. 使用R如何实现Kmeans聚类法.mp47 V1 T# ?$ N$ j$ \9 _
│ │ 3. 如何判断聚类的好坏.mp49 B N: ]) N* O; A7 u0 g
│ │ 4. 使用R如何实现PCA降维.mp4
; i0 Y; a2 c) x5 E. N│ │ # _; E1 q" v) c" @2 E* j
│ └─课后练习
' E! X8 D3 X1 f8 I! F0 ]│ 课后练习.txt3 S6 \6 Q5 y4 w' e8 T# B) ?) y% B4 M8 S
│ 黄牛明细数据.rar
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├─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9 N- |. R! x; s6 q# t
│ │ 1. 课程与开发环境简介.mp4, w2 ]+ N, h6 J* o4 q( _; v. J/ n
│ │ 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( G/ h! P2 O* b- X3 t
│ │ 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$ z' Z* `) b' l6 h
│ │
, [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) A, L8 V9 a0 P, A0 T, \ F: k
│ │ 3. 数组的操作.mp4; Q! n8 x; _: V% q
│ │ 4. 数组的计算.mp4
, g: l# n% @1 ]: \( l' Q│ │ 5. 数组的广播.mp40 Z. z+ Z$ V2 A7 y8 u, k& X: t
│ │ 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.mp40 ?; c+ t- y% z) J
│ │ 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+ y4 e& H4 I. g- N1 |
│ │ 4. 文件的读取和写入.mp49 L( b: r7 P; J- }
│ │ 5. 缺失值处理.mp42 l6 u5 _6 `9 j) W
│ │ 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.mp43 {6 p3 ~7 k7 w* o' n5 Q6 A2 O: V% I
│ │ 9. 字符串的处理.mp48 H; p$ w3 g" I2 o
│ │ 10. 本节小结.mp4
( w% b7 r2 {2 T7 H5 D! a│ │ . t; I7 U, e% m6 P4 M
│ ├─第4节 Matplotlib与python作图% D* {, |+ G3 W3 {# f
│ │ 1. 基础作图――折线图和散点图.mp4! n/ W; d C: _+ S
│ │ 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, j `; Q( U9 w& R
│ │ 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.mp41 U" a# i+ A+ n! V
│ │ 3. 逻辑回归的评估以及最优迭代次数.mp4# G, F b" f4 z% a
│ │ 4. 贝叶斯分类器的实现过程.mp4; k# `5 r* W9 ]" b% S& E
│ │ 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- p6 U; i9 V/ o7 M- X5 b6 g* l
│ │ 9. 随机森林的调参.mp42 Z7 @' y5 l6 N' I m4 F6 f
│ │ 10. 支持向量机――核函数.mp45 q( }# l" e# n
│ │ 11. 支持向量机是如何防止过拟合的.mp41 d% ~' R( L* w5 `8 t2 T* k0 {. m
│ │ 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.mp40 Y- f2 e+ h/ h! y
│ │ 14. 本节小结.mp4
- t# Z P/ X7 @/ e! H/ U│ │
4 Q' P* c+ D+ X: [+ x│ └─课后练习" ]) z* ]- [, N! Q) g
│ 课后练习.txt4 ?2 q; F' G0 u7 @! Q
│ & J5 m1 Q) s; J7 g
├─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( }5 g& d$ i% w+ _
所有人都能学的数据分析师-授课资料(pdf).rar: O/ y* r! f# B6 O
所有人都能学的数据分析课--总结图谱.rar. g- @! }. \2 n" h9 ^( `
课程练习材料.rar
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