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【A0580】[java视频教程]BXG所有人都能学会的数据分析课视频教程 it教程 自学网

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    [LV.Master]出神入化

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    发表于 2019-10-28 21:37:01 | 显示全部楼层 |阅读模式
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    1111.jpg - ?. 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
    8 S1 c9 ]8 z2 o) D% n& u/ U6 r│            m5 n  a9 p0 y
    ├─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
    6 o4 @. a" q/ _( q$ R. i* E! ]/ a2 u; W

    ( R% j8 @* {4 _. G& S% k/ R6 s: P0 a6 r! T! G

    & W  u: r6 D0 F4 T. ]7 N: V
    ! o. P* h) e. v8 o: N( T
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  • TA的每日心情
    开心
    2019-6-8 17:53
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    [LV.2]登堂入室

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    发表于 2019-10-28 21:37:02 | 显示全部楼层
    Java自学网牛
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  • TA的每日心情
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    [LV.8]已臻大成

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    发表于 2019-10-29 00:04:52 | 显示全部楼层
    很好的资源
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  • TA的每日心情
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    2020-12-13 14:52
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    [LV.8]已臻大成

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    发表于 2019-10-29 07:40:23 | 显示全部楼层
    这辈子最深情的眼神,都献给了楼主java视频教程
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    2021-4-29 18:18
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    发表于 2019-10-29 07:41:14 | 显示全部楼层
    VERY GOOOOOOD
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    [LV.9]功行圆满

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    发表于 2019-10-29 08:55:15 | 显示全部楼层
    【A0580】[java视频教程]BXG所有人都能学会的数据分析课视频教程 it教程 自学网
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    [LV.1]初学乍练

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    发表于 2019-10-29 11:22:27 来自手机 | 显示全部楼层
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    [LV.9]功行圆满

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    [LV.10]登峰造极

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    [LV.8]已臻大成

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