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Java视频教程名称： 数据分析师Python进阶视频教程 java自学网[javazx.com] Python视频教程 it教程 Java自学网收集整理
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Java视频教程详情描述：
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* S" N3 M6 |# }
│ ├─【非常重要】项目资料
$ G- m5 ]+ r# v3 c' ?│ │ 考核项目01_基于Python的算法函数创建_资料.zip3 M/ o) M, W1 j" [
│ │ 考核项目02_视频网站数据清洗整理和结论研究.zip" {" ^2 S: |/ a) K- U
│ │ 考核项目03_多场景下的算法构建.zip
2 h. U- \2 f, e, \│ │ 考核项目04_多场景下的图表可视化表达.zip
! s- P6 C3 E) b S2 m│ │ 考核项目05_国产烂片深度揭秘.zip; X3 u( T- @+ N/ Q& J& e! x. Z
│ │
8 s+ E- w$ K# n8 m) c' V* Z, |# c│ ├─数据团所有付费&免费课程+免费课资料
" `/ E D6 Z6 `! G│ │ 01-城市数据团所有免费课（干货0116）.docx( a, }" M: ~( A
│ │ 01【体验课】数据分析师python体验课资料.zip9 c0 t, ~) \8 a& G( L. B
│ │ 02-城市数据团所有系统课程（付费）.docx# \1 o0 i3 `# a, @
│ │ 《城市空间研究专题（Python）体验课》课程资料.txt
1 O$ w: j6 q6 A+ Z│ │ 【地产数据分析师体验课】课程及上课资料链接.txt
) a' c' T7 F |+ I; [: o│ │ 数据可视化微专业-体验课资料.rar
/ R' i" u6 d, ]# H│ │ # w( k; C" R" a, F o/ K/ [& P
│ └─每周干货7 V/ W2 m$ l% ?3 t3 Y9 ~
│ 01每周干货分享_藏在excel中的可视化大杀器.docx0 S' j& Z9 [0 R" j
│ 02每周干货分享_饼图可以这样玩-双坐标轴的妙用.docx; z4 X' e% S g" `4 r# S
│ 03每周干货分享_还在烦手动复制粘贴表格？来看看这个！.docx' l% E4 w1 s8 C8 g2 I: i
│ 04每周干货分享_如何用150秒完成1000个Excel表格的合并.pdf/ T4 R# s* c' e2 C6 [2 x. [, x
│ 05.5【学员分享】 百度热力图的基础用法.pdf9 C4 v% B% x. C$ E$ j
│ 06每周干货分享_哪一个统计量是真的.pdf
: U% U! ~: n, F: x' v Y& w│ 07每周干货分享_从零代码爬虫到Python函数式编程.pdf
3 g" v" w7 o* Z* w9 X│ 08每周干货分享_大数据告诉你，哪里的吃货对各种小吃来者不拒？.pdf0 h, v9 H9 |; M. \
│ 09 每周干货分享_“还完花呗，再也不用吃土！”是真的吗？.pdf
# ?9 }8 u- ]/ G4 o& O' k' k│ 10 每周干货_没想到你竟然是这样的全职高手 -从文本挖掘聊起.pdf
" P9 s1 ?, R4 S6 }; t/ D│ 11_每周干货_从负基础学编程，这样的思维方式你知道吗？（学霸秘籍）.pdf
: d! Q- j; j) S│ 12_每周干货_刚刚，我用微信“验证”了六度区隔假说.pdf# v5 w, T1 v! K/ C2 r' Q! `4 H
│ 13_每周干货_数据下的奥运百年-Kaggle数据研究.pdf0 u6 K Y' x+ v
│ 14_每周干货_感谢百度，我再也不用手动抓经纬度了！.pdf* X* y$ t. A0 D5 R' J) y
│ 15_每周干货_面对喜欢的人，该表达还是等待？.pdf
/ e- `; @8 s2 t4 r: m- Z( B6 [" q│ 16_每周干货_Python数据分析初体验，需要解答的三大问题.pdf, a% D N) m0 n: }0 {; F! h: M
│ 17_每周干货_Python下无处遁形的赌场套路.pdf0 ~: d G# V: ^! ~: {0 u2 s8 @
│ 18_每周干货_女朋友的情绪难以捉摸，作为程序员我应该？.pdf
2 } c& w- y6 U4 Q│ 19_每周干货_大佬，您的选房系统已上线.pdf
( D' `$ q6 u& \- N" a3 }│ 20_每周干货_收藏-这份可视化神器安利请收好！.pdf
/ w$ |) _1 E4 G D! v# i0 }│ 21_每周干货_每天都有新老婆上线？教你如何用python把玩守望先锋新英雄.pdf
" P% U n; r/ I& o5 T" e- ]% v4 W│ 22_每周干货_Geopandas――从“可视化”到“字母化”的空间数据分析.pdf
& s9 v" n( s" k8 ]! {& T│ 23_每周干货_面试官让用5种python方法实现字符串反转？对不起我有16种…….pdf/ Q8 z( k' P4 Z# J
│ 24_每周干货_学Python好还是学R好？.pdf
. {( q# m4 N a0 c3 M% P4 r ?! h2 I3 G│ 25_每周干货_如何利用机器学习甄别淘宝优质店铺.pdf, U1 r/ l/ P0 b+ k4 k
│ 26_每周干货 学会-精湛-应用，一个数据分析师的养成手册.pdf
. e$ S" u" C% K! K3 |( M4 C│ 27_每周干货_拒绝调包，如何用python推导线性回归模型.pdf
1 h% z, ^- @5 x│ 28_每周干货_情人节选花神器_深度学习指南.pdf, V+ L% L6 ? x: o, ^
│ 29_每周干货_蒙特卡罗随缘猜数法求解四宫格.pdf
! r3 p% ^% m$ C' @% P+ x, f│ 30_每周干货_这是一篇让人脸红的python数据分析.pdf
/ m$ Z8 @ D$ k│ 31_每周干货_数据分析师最不能错过的数据是什么？.pdf+ ^+ C+ r2 e% ^& \ a
│ 32_每周干货_如何在上海租房，数据有话说.pdf# W( O- A7 M. x' k3 h: d8 b$ k2 {9 @
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& y `3 w8 e5 G+ {) W├─00-00 课前直播! C0 B0 v1 L* ]$ }
│ 课时01寒冬下数据分析师的去向如何？.mp4
* Z- A5 n0 B! T) \5 A2 G! g2 W' e│ 课时02数据工作者如何升级赋能？.mp4
6 L" x7 ]. I- i! y│ 课时03数据分析师如何转型玩算法？.mp4" \8 t3 D# G; \* L
│ 课时04一小时就能入门python爬虫：想当数据分析师就自己爬数据！.mp4
, f9 a' u. c- d8 ?+ W" z( h│ 课时05用Pandas快速搞定数据清洗，从此告别Excel.mp4
/ j# H8 f6 w* P k9 T│ 课时06企业实战中的爬虫问题详解.mp4
# j$ K4 W# Y$ A# x│ 课时07商业数据挖掘：用Python完成描述性统计分析.mp4
0 U4 O2 Z) d r. F1 f/ q│ 课时08Python机器学习入门：教你使用sklearn进行房价预测.mp4, D; U1 g3 J# e* q
│ 课时09数据门槛太高？那就用随机数模拟算法！.mp4' w' a, w5 F+ V1 X
│ 课时10数据分析师面试技巧解析_10分钟搞定你的面试官.mp4, D3 Y0 ?2 [ L8 y9 C
│ 课时11想要准确预测未来趋势？这些因素你不能漏掉！.mp4
; G) L! O0 z! _ G* E9 M9 V│ . P. S$ x! H) w! U, ?: s) a- x
├─00-1【预备课】数据思维导论
$ {4 l/ ^; N; s1 w9 G│ 00课程须知：课程服务和软件下载（重要！必看！）.mp4
( o6 C0 o* a& q: ^9 }│ 01第一章 数据能做什么？.mp47 d& B& J) T2 u! p& e2 ~. u
│ 02第二章 避免对数据可视化的误解2(1).mp4
1 P! G9 g* y0 i& J. P│ 02第二章 避免对数据可视化的误解2.mp4
7 S; p$ \1 c- L3 H$ _0 e│ 03第三章 机器学习是什么.mp4
Z8 \6 A. @* l│ 04第四章 用数据改变未来.mp4
" D4 E5 T8 i/ n' |" ^, Y* {│
?$ E- Q" j k├─00-2【预备课】基础语言入门4 ]
. h: }( r5 N9 s3 r│ 练习01：商铺数据加载及存储.mp4& N* \, E3 W- v
│ 课程1.1 重新认识你的电脑.mp4
6 k1 h6 S& u9 U) N% b% b│ 课程1.2 为什么选择Python？.mp4
$ S. e2 k1 k% h. n+ e│ 课程1.3 集成开发环境及Python运行逻辑.mp4. b. f8 ?; e; _* u9 m7 E
│ 课程1.4 JupyterNotebook与Spyder.mp4* N1 t# t5 c! V B* J
│ 课程2.1 数值类型概述.mp49 ^: J5 t* s! x# t6 k
│ 课程2.2 认识变量.mp4
! F) F2 D- ^% b* @( W│ 课程2.3 运算符.mp40 V+ w5 I8 \" H% ~3 z0 e0 J
│ 课程2.4 注释.mp4
, @7 D& s* G* }│ 课程3.1 什么是序列？.mp4: m) [" E' Z( z. C5 B% V% L- j* h
│ 课程3.2 序列通用操作.mp4, K, C6 e8 f6 g/ n4 e
│ 课程3.3 列表list常用操作.mp43 ^- r5 A4 h+ c6 Z& a4 G' s
│ 课程3.4 文本序列str常用操作.mp49 R. ~3 X* N" |$ B! h
│ 课程4.1 字典dict基本概念.mp4- O2 n8 l D& ~& b4 V: n: r7 g
│ 课程4.2 字典常用操作.mp4
/ _' W# N% c7 P+ H& f8 ?+ @1 M│ 课程4.3 字典的元素访问及遍历.mp4
) p# D$ v' F3 O0 b& q$ t│ 课程5.1 什么是语句？.mp4
& O( R( J. f+ ]. o% R) l│ 课程5.2 条件判断：if语句.mp4
0 E% f# a+ E' ~4 O9 c# F│ 课程5.3 循环语句：for循环.mp44 @6 `* \7 b, A* V( _$ ~. F) |
│ 课程5.4 循环语句：while循环.mp4
3 m. X/ }4 ^. Y5 D2 L% z│ 课程5.5 循环控制语句.mp4
7 y5 z L+ |; ^' e6 E8 E│ 课程6.1 函数的基本概念.mp4
- x( U' V3 m$ l2 B2 T│ 课程6.2 自定义函数.mp4
+ B5 E) y, {. j% q│ 课程6.3 局部变量及全局变量.mp4
7 _3 j& p- E7 i/ }3 O6 P& n; W│ 课程6.4 匿名函数lambda.mp4
2 [/ g3 ~( [4 ^3 y7 D; @│ 课程7.1 什么是模块？.mp4
, y1 o0 r& E. K' v# k! J0 F& F2 _│ 课程7.2 模块创建及import指令运用.mp4
5 t2 I. c. N v│ 课程7.3 “包”的概念及python包管理工具：pip.pptx.mp4
/ u: s2 F2 G- G* G$ R6 t│ 课程7.4 windows环境下的代码运行.mp4- S( E: P) |1 y' ~
│ 课程8.1 文件对象声明及基本操作.mp4$ B6 S% ]+ }' ]! M! z8 Q' t
│ 课程8.2 系统模块下的路径操作.mp4
* {5 e7 M. i8 C$ ]│ 课程8.3 文件的读取与写入（上）.mp4
1 D1 E- |4 A" R* N│ 课程8.4 文件的读取与写入（下）.mp4& t/ A. k% T" b8 E9 G
│ 课程8.5 pickle模块的运用.mp4
8 l, z: b5 W* | M│
: t' \. M6 Q# k& I( u├─00-3【预备课】重点工具掌握
. V; J; [7 c7 s9 W& g│ 练习02：知乎数据清洗整理和结论研究.mp45 f- t3 J2 E% F0 ]2 N- J
│ 课程1.1 什么是Numpy？.mp4
4 o4 l! v" j; P% Y# @% Z0 r6 r│ 课程1.2 Numpy基础数据结构.mp4
5 L1 |, k' h3 U│ 课程1.3 Numpy通用函数.mp4- l0 c. U7 X- _5 Q
│ 课程1.4 Numpy索引及切片.mp4
0 A, a) `2 E1 W, m, [│ 课程1.5 Numpy随机数.mp4
( ]7 m5 f* o* |8 l- x; B│ 课程1.6 Numpy数据的输入输出.mp49 U {& d6 H, O: H" e$ e. W5 ?
│ 课程2.01 什么是Pandas.mp4$ k U3 c' r: ~, O
│ 课程2.03 数据结构Series：索引.mp4! {; i6 V+ F% d' j) h* N
│ 课程2.04 数据结构Series：基本技巧.mp4
* F7 y. O. b8 {* A6 u$ f│ 课程2.05 数据结构Dataframe：基本概念及创建.mp4
6 \# e c& H/ g% n l% ^│ 课程2.06 数据结构Dataframe：索引.mp4
9 P# s! I7 {0 t5 V8 N4 B+ P& B│ 课程2.07 数据结构Dataframe：基本技巧.mp4. b D: F4 m* V: S. s+ B) z; z
│ 课程2.08 时间模块.mp4
/ Y* \: H6 W: L* X( i& B* r│ 课程2.09 时刻数据.mp4
0 ^* x8 \8 Z5 E" [' ]5 w│ 课程2.10 时间戳索引.mp4# V0 c' x; Z2 e) a- _: j. j
│ 课程2.11 时期.mp4
/ G% {: r: x# `: @4 y│ 课程2.12 时间序列 - 索引及切片.mp4! a* t" c1 ]( @3 j
│ 课程2.13 时间序列 - 重采样.mp4# S5 i2 L4 } f) E! V, ~5 n
│ 课程2.14 数值计算和统计基础.mp4
4 m0 `5 R6 Q% j* F3 B J s% d│ 课程2.15 文本数据.mp45 q& Q2 |% [( j1 B K- a
│ 课程2.16 合并.mp4
7 q% ?9 Z/ r6 m. \4 V1 V: o│ 课程2.17 连接与修补.mp4
+ d9 x* E: O: r- p. X│ 课程2.18 去重及替换.mp4$ H: X: @! H, X$ E6 ^) m9 L) m
│ 课程2.19 数据分组.mp4
# \1 I e7 B j5 m6 q. v0 B* `│ 课程2.20 分组转换及一般性“拆分-应用-合并”(1).mp4: h8 @2 N' Q! C- d- {
│ 课程2.20 分组转换及一般性“拆分-应用-合并”.mp4
% K4 x7 \3 n) d9 d" f0 O" ?( r C│ 课程2.21 透视表及交叉表.mp4
! B5 d; B9 X* ]5 }) P+ L* S% n│ 课程2.22 文件读取.mp4) |0 w9 e/ q3 _0 B+ _9 U
│ 课程3.01 Matplotlib简介及图表窗口.mp4
6 M3 ^2 w+ P- K; s│ 课程3.02 图表的基本元素.mp4: ~( n2 n& b) h
│ 课程3.03 图表的样式参数.mp4
2 Q; h0 i$ i& a$ A: l+ F& |6 C│ 课程3.04 刻度、注解、图表输出.mp4; B( w2 t3 `% ^5 @, [" x4 @
│ 课程3.05 子图.mp4
. n1 c& e% o3 m1 J1 m8 u# J│ 课程3.06 基本图表绘制.mp4
; }4 k$ O$ b/ Y1 i│ 课程3.07 柱状图、堆叠图.mp4
" z& O" g$ N7 v" K. Q6 W) s│ 课程3.08 面积图、填图、饼图.mp4; _, B7 t( U8 a3 ~1 F4 }' ]) V
│ 课程3.09 直方图.mp4+ j, }& e3 l5 p' [4 E
│ 课程3.10 散点图、矩阵散点图.mp4; U; e; W) T+ D2 g0 `$ o {2 w
│ 课程3.11 极坐标图.mp4
9 j( n* h7 z$ [. @# `7 C. ^) `│ 课程3.12 箱型图.mp4
, j: s/ Y m+ ^│ 课程3.13 表格样式创建.mp4; s. E- a% \3 C6 ? x& |
│ 课程3.14 表格显示控制.mp4
. ?# C- S3 k* X7 C0 x! m│ 课程3.15 表格样式调用.mp4
2 H5 l8 c m5 w" B! a! n' _│ 课程4.1 什么是空间数据.mp4
# n+ { b/ ^& Z0 ?/ S│ 课程4.2 GIS软件基本操作及数据加载.mp4: c$ G0 X3 \ n: d
│ 课程4.3 坐标系.mp4
( }: ]" b$ n( [7 v2 q, R$ P1 u) r│ 课程4.4 空间数据基本处理.mp4
3 g* ~3 q: M. O│ 课程4.5 空间数据几何计算.mp4
& n+ u, ?& H: i! B│ 课程4.6 空间可视化制图.mp4+ x1 ^* a! L$ E1 P' A% X0 ~
│ 课程4.7 空间划分.mp41 l* V6 H6 }- l% ~+ I
│ 课程4.8 空间统计.mp4
* l- u" |- v t" N│ ) z1 R( E0 [2 _9 m* y* Y8 O4 @
├─01 数据分析方法7 N! |" e8 f2 K6 F
│ ├─1数据特征分析
; y% A' }/ N3 T) O; A1 y2 t│ │ 课程1.1 数据特征分析.mp4
. l- V+ c: D4 j4 @' p│ │ 课程1.2 分布分析.mp4
4 F8 Q" |+ W% X! l' S0 O4 q. t- T# N" M│ │ 课程1.3 对比分析（上）.mp4
2 L# @( z0 r( l9 e; q+ C- p│ │ 课程1.3 对比分析（下）.mp4, A7 {) b( K! f% k7 U ^+ _2 o$ `9 Q5 {8 C
│ │ 课程1.4 统计分析.mp47 C! h" K- d2 M
│ │ 课程1.5 帕累托分析.mp4
, ]3 U5 e6 q4 \3 i+ B2 P│ │ 课程1.6 正态性检验（上）.mp4
! m) r9 _& h2 Y3 q+ e│ │ 课程1.6 正态性检验（下）.mp4+ g8 M7 s. O% Y) y% A
│ │ 课程1.7 相关性分析.mp47 v" {5 g5 f$ p; e8 U
│ │ & d' C! c3 q: i
│ ├─2数据处理: `' |% d: e! F* B) d" s Y
│ │ 课程2.1 缺失值处理.mp43 t. B9 m5 t4 ]6 \. }: x2 S7 |
│ │ 课程2.2 异常值处理.mp4
! ~1 y& B* |( P" ~6 H; ~+ G7 o│ │ 课程2.3 数据归一化.mp4
% q) n9 l8 M4 F, p- k3 \│ │ 课程2.4 数据连续属性离散化.mp4
. ?5 t" e4 x. D! j/ @│ │
+ _% I, I+ O/ d# [4 v9 @7 b7 o! F- J4 i│ └─3数学建模
3 c3 m, I1 |3 I" [. S│ 课程3.1 数学建模概述.mp4
% a. e/ a* ~/ r5 _│ 课程3.2.1 线性回归理论概述.mp4
: Q+ X0 C, `- j$ B│ 课程3.2.2 线性回归的python实现方法.mp4
2 q" s7 x5 u! ~' ~( m6 v7 Z, u│ 课程3.2.3 线性回归模型评估.mp4
2 C5 Z6 J6 G- y. s9 u+ m2 I│ 课程3.3.1 KNN最邻近分类理论概述.mp4
' d; W" l. X: f& q│ 课程3.3.2 KNN最邻近分类的python实现方法.mp4
- [) y, v; L% X1 N4 R' X; b1 U- g│ 课程3.4.1 PCA主成分分析理论概述.mp4
" q& Z: O5 ~* S6 f│ 课程3.4.2 PCA主成分的python实现方法.mp4
: h8 k) H, c: F6 x7 x2 D│ 课程3.4.3 K-means聚类理论概述及python实现.mp4( X2 m! o( w4 T2 ~ N. D& H: k$ I
│ 课程3.5.1 蒙塔卡罗模拟理论概述.mp40 E0 {: M2 C3 r% j# I3 h: \
│ 课程3.5.2 蒙塔卡罗模拟案例解读.mp45 x+ |6 [3 ?5 u- W* ?0 E
│
7 K+ G& |2 ~7 r├─02 数据表达逻辑; W0 R3 ~8 ?/ M; {: g) U5 y
│ ├─第1章 数据可视化整体概述4 j D: C, j, w3 c
│ │ 课程1.1 什么是数据可视化？.mp4
) y' a8 l2 H/ V. j- l8 ^ o│ │ 课程1.2 数据可视化技术体系及方向.mp4
7 d5 ~, k; k0 J1 w( p1 S9 J1 A$ q, ?( }│ │ 课程1.3 数据图表表达的逻辑原理.mp44 b" o% Y8 s$ K9 S+ ^3 |
│ │ 课程1.4 设计美学.mp4; ?" A0 \( u' _1 x- l: C' a- M
│ │
6 Q: e8 x7 W2 ?8 Y│ ├─第2章 Python图表数据可视化：Seaborn
& N! g" N5 ?8 J│ │ 课程2.01 为什么选择Seaborn做图表可视化？.mp4
" v% U# n; S' M! ^│ │ 课程2.02 整体风格设置.mp4% A7 n, I5 X l
│ │ 课程2.03 调色盘.mp4* g7 N6 K4 \( C7 G- _. J
│ │ 课程2.04 分布数据可视化 - 直方图与密度图.mp4
- ]' W$ `8 c0 y9 L│ │ 课程2.05 分布数据可视化 - 散点图.mp4" G/ t8 i" N# g, I
│ │ 课程2.06 分类数据可视化 - 分类散点图.mp4( r3 x6 ^2 _+ R7 B: N: Z7 C- }
│ │ 课程2.07 分类数据可视化 - 分布图.mp4: s$ m- n9 H0 }9 _$ p0 g6 G: e) _
│ │ 课程2.08 分类数据可视化 - 统计图.mp4
8 O" |& R @6 w2 S1 B│ │ 课程2.09 线性关系数据可视化.mp4$ p* [: g/ g; h( t% {
│ │ 课程2.10 时间线图表、热图.mp4
( W4 j6 Z) w% `- L% C1 t) P│ │ 课程2.11 结构化图表可视化.mp4
0 E( h/ ?2 T* q│ │ ! y( L3 a2 v6 w4 Z# H- p
│ ├─第3章 关系网络数据可视化
/ ~. x, n8 ^9 d3 z│ │ 课程3.1 什么是关系网络图？.mp4- f, S! Z" E6 u% h6 `: N6 O
│ │ 课程3.2 Gephi软件安装及配置.mp4; P k# R; G0 G
│ │ 课程3.3 Gephi基本操作.mp4
# m1 w8 ~/ H0 q6 \4 |$ s4 R$ _( f0 H│ │ 课程3.4 Python数据预处理.mp42 x+ Q U4 X! W* C# o7 X2 S6 E
│ │ 课程3.5 案例研究一：公司职员关系图表.mp4
; T7 R3 z$ E( k: u5 u [1 l/ K│ │ 课程3.6 案例研究二：导演演员关系网络可视化.mp4% Y B! d/ K6 K5 u% n4 }
│ │ 1 {1 H* v5 G4 x& u7 o# {
│ ├─第4章 空间数据可视化( S; E; Q" b8 ?3 L
│ │ 课程4.1 空间数据可视化工具概述.mp46 h3 Q9 u; F2 a- x
│ │ 课程4.2 3D图表.mp4- e# P" j( v" _7 m% i7 f l
│ │ 课程4.3 空间柱状图（1）.mp4
, v6 @* W- @) r D$ l0 f│ │ 课程4.4 空间柱状图（2）.mp4% ]. M# P: a0 j j: d
│ │ 课程4.5 空间线性轨迹图（1）.mp4) A4 Z" g, G/ t4 v$ K" \
│ │ 课程4.6 空间线性轨迹图（2）.mp43 E. w) p: M9 b6 N6 N
│ │ 课程4.7 空间热力图.mp4
* J1 z6 r3 S$ D# R: _, }│ │ " ] K: B$ h' k% e. D
│ └─第5章 Python交互图表可视化：Bokeh
, E# ?4 _ I3 T' v* e│ 课程5.1 什么是Bokeh及其可视化交互原理？.mp4' D" b6 d1 |4 D- e1 b2 d8 y& I& h, \
│ 课程5.2 绘图空间基本操作.mp40 S+ c1 P4 G4 f# H
│ 课程5.3 图表辅助参数设置.mp49 g( Z+ d+ F3 q# c# S% o
│ 课程5.4 散点图.mp4
" F; }* ~* y o$ P( J; \7 j│ 课程5.5 折线图 面积图.mp4 P0 P# D( \4 u5 l9 T& c+ l
│ 课程5.6 柱状图 堆叠图 直方图.mp4
+ v2 x t3 C. K9 F│ 课程5.7 绘图表达进阶操作.mp4* B; q$ e4 R0 r% o- g- D* M& n% y2 r
│ 课程5.8 ToolBar工具栏设置.mp4
8 i7 B1 z( J8 p3 ^" W: S# F│ 课程5.9 其他交互工具设置.mp4
1 |7 @ O& L _+ u( \$ s│
L7 v0 d5 u9 ~7 n) z├─03数据分析项目实战
: E, |8 S! u( r7 _│ 1项目介绍：准备工作 → 现在开始启动spyder视频视频.mp4
; M/ x0 d$ s& }9 R' Z" E: V│ 2练习03介绍 城市餐饮店铺选址分析视频.mp44 |* r* v1 O) c4 U4 g, m
│ 2练习03讲解01视频.mp4
/ c: Z4 b: \/ {9 ]& Z. O│ 2练习03讲解02视频.mp4
3 Q [+ G1 L) I- J# M# f% d* w: y│ 3练习04介绍 电商打折套路解析视频.mp48 n0 f w1 m! W" e; J" |6 k$ {
│ 3练习04讲解01视频.mp4
; h2 E; D5 y3 s# b9 g│ 3练习04讲解02视频.mp4
5 T6 l) h! D# g- b│ 3练习04讲解03视频.mp4! U/ X8 i6 X8 O: }
│ 3练习04讲解04视频.mp4
J2 e* u! k2 y; j+ b! |│ 4练习05介绍 中国姓氏排行研究视频.mp4
/ `/ j' |# O7 ]; L│ 4练习05讲解01视频.mp4
' c% N' V/ i. T& s$ ^ a" a│ 4练习05讲解02视频.mp4
$ ~' W, u) r& V( [8 s- K1 ?0 W2 X│ 4练习05讲解03视频.mp4
. N, w9 @: z# X/ W) F3 g) w│ 5练习06介绍 房价影响因素挖掘视频.mp4: d0 g& O1 `& c4 a$ e
│ 5练习06讲解01视频.mp4
1 @& k1 v( `, m% ~8 v0 B│ 5练习06讲解02视频.mp4$ q, {8 H3 |4 a+ i4 X9 t
│ 5练习06讲解03视频.mp4; b. H) `$ P+ Q" f' A
│ 5练习06讲解04视频.mp46 X' d3 e ^( V8 @
│ 6练习07介绍 中国城市资本流动问题探索视频.mp44 u$ {! P& K% W6 P
│ 6练习07讲解01视频.mp4* P+ k% _) z! V
│ 6练习07讲解02视频.mp4% Q9 s- h. c0 C% ^$ Y- o
│ 6练习07讲解03视频.mp4- U( e# X5 W- O% p4 j
│ 7练习08介绍 社会财富分配问题模拟视频.mp4
0 [9 r3 m2 d, B/ u│ 7练习08讲解01视频.mp4% `1 p- e1 D$ m, Y: d3 K% u
│ 7练习08讲解02视频.mp4
7 | n4 w* e* w7 d7 A│ 7练习08讲解03视频.mp41 _' y% h! K7 u1 F% T+ c/ s1 c3 z
│ 7练习08讲解04视频.mp4
% k& p0 }% S1 t' d│ 8练习09介绍 泰坦尼克号获救问题视频.mp46 U' F4 r) r" @+ D, w( I
│ 8练习09讲解01视频.mp4" o: B4 `0 Q! ?: y+ y9 L0 q
│ 8练习09讲解02视频.mp4
0 h/ a" w8 B Z7 M3 [│ 9考核01介绍 国产烂片深度揭秘视频.mp4
6 S7 {# y" O1 P% p│ 9考核02介绍 婚恋配对实验视频.mp4
6 C2 x/ p3 ]$ i X# A3 O9 h& n│
4 D0 W$ e- n5 O) }* w& u├─04数据分析企业实战# R! e. Y, L$ a" i$ [. U
│ ├─第1章 网易游戏：数据时代的网络游戏设计与运营)
* ?/ B7 b; i$ D. I* p│ │ 1.1网易游戏：数据时代的网络游戏设计与运营.mp4
0 m0 g$ l, H% y/ a│ │ + f: u B: T% p; j; f& W
│ ├─第2章 网易严选：用户增长实践经验分享
3 \; n* V9 @6 G# Z│ │ 2.1第一节 严选数据分析实践经验分享1.mp42 X: K Q# w' ]% d8 S
│ │ 2.2第二节 严选数据分析实践经验分享2.mp4
7 Z7 E5 V$ Q0 @# e│ │ 2.3第三节 严选数据分析实践经验分享3.mp4
" L7 V9 W/ E5 A6 m( i% x- ~│ │ 2.4第四节 严选数据分析实践经验分享4.mp49 D. A$ J6 b9 A! n) a# u5 J0 W
│ │
8 H) l- W! |9 H" G5 G, B│ ├─第3章 网易教育：如何高效构建业务指标体系4 {- Z# c Q3 R8 v! `
│ │ 3.1第一节 指标体系建设.mp4
) X! z$ }, o2 e8 k: V+ @+ W8 i│ │ 3.2第二节 指标类型及常见的指标.mp4
- i: H. @, D/ b7 V s; }2 b% S│ │ 3.3第三节 如何确定业务指标体系.mp4- v' ?. o3 F/ [
│ │ 3.4第四节 指标体系落地.mp46 J* E& a5 p9 u, u& }4 e; d: {
│ │ [5 c' |9 T; e' h( s" i( M& J
│ ├─第4章 网易有数：数据平台在汽车行业中的应用1 y4 N3 E6 X0 b' N* Y
│ │ 4.1第一节 网易有数整体介绍视频.mp4
4 ]( w; O% @2 J' c/ k2 u) i│ │ 4.2第二节 整车销售业务分析.mp4
7 j/ K& i L1 W' H; @, v│ │ 4.3第三节 整车售后配件业务分析.mp4! F( X' V! c- h
│ │ ' S3 ?) w% }. S
│ ├─第5章 网易实战：电商营销活动数据复盘8 U' K. i7 V) J9 I d
│ │ 5.1 1.0 课程简介.mp4
! _5 L7 t. F" X# X1 w! L2 V│ │ 5.2 1.1 电商活动核心数据指标解析.mp4
: p- z+ E8 \6 ^: l) n│ │ 5.3 1.2 电商营销活动数据案例解析视.mp4' W \* ?6 ~3 ?$ X, `
│ │
, `. q+ d2 D: s& j3 L│ └─第6章 硅谷实战：消费者行为分析机器预测 d+ h, f- N5 D. ?4 c
│ 6.1第一节 消费者行为分析01-02.mp4$ o O8 o' \ B$ r8 }
│ 6.2第二节 消费者行为分析03.mp4* t$ _% b+ S4 I5 S" @! Y/ M6 \
│ 6.3第三节 消费者行为分析04.mp4
$ q3 C+ m. ~3 {. @│ 6.4第四节 消费者行为分析05.mp4: l4 t6 [( q h- N( F
│
! s9 h# `+ R _) e$ H8 ]6 @├─05数据爬虫技巧% ^: R* Q1 F3 g
│ ├─1学会看懂网页
6 E7 p" @7 R) r3 z6 q" l: [3 B" G0 y│ │ 课程1.1 读懂网页结构.mp4) X3 B5 r* n4 z
│ │ 课程1.2 网页结构剖析.mp4
, f+ U5 P& ?% X$ N# y' r│ │ * V& G& ~( X; A3 @. d4 u: W5 u/ v
│ ├─2网络资源访问工具：requests
0 F% h0 a+ n+ b" `3 a1 ^│ │ 课程2.1 requests基础学习.mp4
7 W0 I) B% t) w4 Z3 S│ │
: x# i* A0 _5 ^* M│ ├─3网页信息解析方法：Xpath与BeautifulSoup
& Q B z) N7 C$ [& X; Y6 h│ │ 课程3.1 BeautifulSoup基本语法.mp4: Z5 a0 {1 E' G
│ │ 课程3.2 Xpath与lxml包.mp4, ~2 J4 _8 K2 v8 m8 R ?/ s2 K
│ │ 课程3.3 网页标签解析.mp4# A- Q) m b& E: y- o6 L. }
│ │ 课程3.4 搜索文档树.mp4& q4 [1 [) I$ D# H8 J% K" ^. y
│ │ 课程3.5 遍历文档树.mp4
& W- Y* E3 _! C# O, p! q# s! `+ X│ │ 5 H* L& [9 c4 K; X! O& q. y, T
│ ├─4-爬虫练习项目
4 J+ r$ J9 o: u8 W0 {% T9 r) N│ │ 案例1：豆瓣图书数据采集part1.mp4
/ L8 i: u# |% V q- d% T+ a$ r) G│ │ 案例1：豆瓣图书数据采集part2.mp4
6 F. h& C" h1 U: y/ k- s│ │ 案例2：豆瓣图书数据采集.mp4
# {. a4 n" L! T! U1 w│ │ 案例3：豆瓣图书图片数据采集.mp4
. m* d o( n7 i" E+ ]( |│ │ 案例4：去哪儿网景点数据采集.mp4
& z, z. Y! h& b+ h; }' s& d5 H│ │ ! S& {; R" ^, n: U# N
│ ├─4正则表达式
6 H; p# T* q6 {. K3 t4 a: b8 ^# _* j│ │ 课程4.1 正则表达式快速上手.mp4$ G4 V& {" [7 u& \
│ │ 课程4.2 正则表达式模式.mp4! F9 \$ [9 ^. X S, M& Z
│ │ 课程4.3 字符搜索.mp4
- f/ m/ b% S# _' F: ?│ │ 课程4.4 字符替换与分割.mp4 k% X5 f* V3 A3 Y% c7 K
│ │ 课程4.5 爬虫中正则的用处.mp4& A9 u6 }" Q; G: Z# \
│ │ - ?7 z R8 @% s* K$ h8 m: i9 W
│ ├─5数据库：MongoDB2
* q0 y, ]* }. b' p# p│ │ 课程5.1 MongoDB快速入门.mp4
) q: r+ {/ {3 f9 P$ N" r- l│ │ 课程5.2 MongoDB基本语法.mp4
2 c1 I% S- R7 Y# `│ │ 课程5.3 如何使用Robo3T？.mp4+ v- L' Q7 G" g8 c% z4 j5 n
│ │ 课程5.4 如何通过python使用MongoDB.mp4. y+ |' L7 s- e) g9 d' A- i
│ │
: V% o2 J/ X& e│ ├─6-爬虫练习项目（二） s+ l: W7 A! h+ _
│ │ 案例五：blibli弹幕数据采集.mp4 g( j! e- X; @( C6 u5 K9 l6 I. a
│ │
5 P, Z7 y4 w! n S' j9 I7 g│ └─6第六章 浏览器测试框架：Selenium
5 A2 C, j$ B! z) U4 G* ^" U│ 课程6.1 什么是Selenium-.mp4
/ k/ x2 w+ x- o2 _│ 课程6.2 如何用Selenium快速访问网页.mp4
2 D" f j! u" s│ 课程6.3 提取网页数据.mp4
. B+ @, Y# m3 f% \" K. i" p# {│ 课程6.4 实现网页的账号登陆.mp4
8 j. w. c8 B! x│ 课程6.5 如何协调selenium与requests+bs的方法.mp47 j# q. i5 y1 K. s+ Q8 {
│ 4 i, S3 {4 M7 P% e; \
├─06数据爬虫项目实战+ {$ g( x' [/ J: D
│ └─1爬虫练习项目（三）
+ ~; d, C. l3 Q0 m│ 01.案例六：拉钩网数据采集（1）.mp4& E4 ?. @5 `6 l6 b
│ 02.案例七：拉钩网数据采集（2）.mp4
6 x' P0 b7 J; j: C5 Q8 E* s│ 6 C4 ]$ O: w1 l4 ?7 T/ P
├─07.数据爬虫企业实战
# p2 o/ l; k. j1 a│ ├─01如何从零开始构建数据采集工作流3 P" [" O- j; O7 K
│ │ 01.企业层面数据爬虫的核心要点.mp4
; Z4 L( C8 N6 e4 w+ |│ │ c/ K: F& r& Q* M, g4 w
│ ├─02.第一步：数据需求文档整理6 s" T3 ^4 w9 T
│ │ 01.如何构建需求文档.mp4' D0 W+ K" h, C5 A
│ │ # k4 D9 { ?: L2 k/ m
│ ├─03第二步：网页访问及反爬处理7 z- E3 z/ B9 @5 P
│ │ 01.二手房源数据采集_爬虫.mp4
7 f, x- O( x% q" u│ │ 02.动态IP代理设置.mp4
6 q0 Z9 z' U+ _5 g│ │ - a, w" E( \ C7 _- c, z% v# A
│ └─04.第三步：数据存储及清洗逻辑7 h, [$ }: y4 o# P+ B+ M+ f
│ 01.构建函数噪音处理.mp4
: V, R/ {- {7 S7 k* {│ * B( P |7 o$ i6 S
├─08.机器学习算法
) M7 s+ x C& b( w& ?! [: V+ [│ ├─01.第一章 机器学习简介5 N9 @) o. K8 u ^8 |! ?0 S
│ │ 01.课程1.1 什么是机器学习.mp43 R( @# N4 h' e4 _4 l2 n
│ │ 02.课程1.2 监督学习与非监督学习.mp4
: y4 `9 n" m7 f* e" Y& x│ │ 03.课程1.3 回归与分类.mp4
/ n1 v3 w$ `% f$ t3 s│ │ 04.课程1.4 模型评估.mp4
: }# ~+ L @ A8 v% Q- m3 p│ │ 5 w; p& M+ C/ }( h
│ ├─02.第二章 模型基础：线性模型3 W- h% ^, w+ W$ \5 N W
│ │ 01.课程2.1 线性回归.mp4
, o/ e" P! |4 ]+ T│ │ 02.课程1.2 监督学习与非监督学习.mp4% z9 Q+ B n3 F! g
│ │ 03.课程2.3 线性回归：最小二乘法.mp42 w3 u- k" u6 e0 k
│ │ 04.课程2.4 多元线性回归.mp4
" Q. n; j6 b9 A0 [3 I│ │ 05.课程2.5 多元线性回归代码实现.mp4& T5 t; [) Z! T" Z& I+ I2 Q
│ │ 06.课程2.6 逻辑回归.mp46 i3 z" [ r7 ^
│ │ 07.课程2.7 逻辑回归：损失函数.mp42 Y5 G& o; ?8 K
│ │ 08.课程2.8 逻辑回归与梯度下降调优.mp4' a) F: t3 n9 \. L) d" q
│ │ 09.课程2.9 惩罚模型.mp4* `: }5 k: g& K
│ │ 10.课程2.10 sklearn实现线性模型.mp4; x* Q B) F0 L9 X% C* B9 C
│ │ & E1 p: k8 n, W1 h/ c% O6 p
│ ├─03.第三章 数据预处理与特征工程+ B8 G& S) ^+ \; O1 i
│ │ 01.课程3.1特征工程介绍.mp40 H4 B: A+ k9 l7 B; k6 C
│ │ 02.课程3.2 数据处理操作：预处理，标准化，纠偏.mp4
1 ~& [; p- G& b! Q# U│ │ 03.课程3.3 特征工程操作，共线性、降维、拓展.mp4
3 a9 K# |% q3 a$ c) F: R│ │ 04.课程3.4 回归模型常用指标评价.mp4
8 Z2 ^6 S* |7 _! T* X, o% k│ │ 05.课程3.5分类模型常用指标评价.mp4
: h7 m1 z- X/ [4 v* Z% C│ │ 06.课程3.6 数据集划分方法.mp43 b2 Y ]: p0 ?. B h/ u1 _
│ │
2 e1 E/ K+ L& \4 v* s8 ]│ └─04.第四章 模型进阶：非线性模型
( a3 H: z7 h1 @# ~( @│ 01.课程4.1 模型进阶概述.mp4
/ L; t4 y0 ]$ l+ z; o1 ^│ 02.课堂4.2 模型进阶CART模型理论.mp4
# y! m" f' s& ] c- |! z& V) I│ 03.课程4.3 决策树模型代码演示.mp4: W5 g7 N p- f% [" P
│ 04.课程4.4 模型进阶集成学习模型.mp48 e7 s% ]/ K0 ~4 }4 j! ?/ ?
│ 05.课程4.5 模型进阶 随机森林模型.mp4
( b. u# E- S6 c% G" r│ 06.课程4.6 模型进阶――xgboost模型.mp4
8 [3 m) I8 I! ]+ k│ 07.课程4.7 模型进阶_参数搜索.mp45 l! ?" C @& H. j, S9 L5 ?! ^
│ & i2 o! q& z9 r4 [7 W8 e
├─09.Kaggle算法实战&
/ |: g% o6 X, [, D( r/ V│ ├─01.纽约出租车车程用时预测
+ c$ @+ x% N5 F1 w6 i│ │ 01.Pandsa 读取和处理多种类型格式数据.mp43 ~! r% u: A# w ~, F, b
│ │ 02.Matplotlip 花样数据库可视化 用Kmeans Clustering 增添效果.mp4) v9 c% Z8 w" _ |8 Q
│ │ 03.Sklean 花样特征工程.mp4) |1 @ D0 x( g8 ^% c' P
│ │ 04.One-hot encode 处理所有类型特征.mp4
9 P& ]0 x8 O; s│ │ 05.使用模型中战斗机XGBOOST训练模型预测结果.mp4
* h) h( v5 m$ s+ W; k) f7 ]% i│ │ 06.用柱状图呈现特征重要性.mp46 t. _6 l; Y1 }
│ │ ' D0 l5 u7 |$ T$ U" l- V4 l' d, p1 \
│ ├─02.共享单车需求量预测
0 B7 `1 y7 C0 r- \│ │ 01.Pandas 读取和观察数据.mp47 }9 u( ^; H$ W) K- l& O
│ │ 02.Seabom边画边提取特征.mp43 T8 o2 G; C: q
│ │ 03.五个回归模型Lasson Ridge SVR Random Forest XGR regressor.mp4) o- B; K: O. b5 h ]3 g
│ │ 04.提升模型神器，五个回归模型自动调参.mp4
4 a1 u( M$ _% z│ │ 05.搭建super模型： 堆砌五个回归模型，取长补短搭建二层回归模型.mp4
5 G' y& X% I' P9 J│ │ 06.二层回归模型自动调参，得分再上一层楼.mp4( m5 R( d4 [/ s8 k3 \
│ │
2 {, M# N1 w' r O' I│ ├─03.手机用户识别' _$ d) P+ A# q
│ │ 01.Pandas读取多张关联表格，正确设置index.mp4- b$ f/ g2 y5 C% @ u
│ │ 02.Basemap 在地图张做数据可视化，观察用户特征.mp4! d3 V- d* s9 W0 `3 l. O
│ │ 03.对类别数据做Label encoding 并展开.mp4- e! T& n# E! `& C
│ │ 04.小电脑带不动两万多个特征值？学习压缩稀疏矩阵.mp4
/ T; u7 O: f2 D* j0 I& X5 _- T7 p│ │ 05.对八个稀疏矩阵分别进行压缩.mp4
2 ^6 n0 v* Q$ I│ │ 06.堆叠多个稀疏矩阵并使用XGBOOST训练模型预测结果.mp4
( U3 j$ R/ N3 H& t│ │ 1 [1 @9 o2 s" b
│ └─04.项目10 租金预测项目- C6
r# r( u: H5 R! E/ c│ 01.租金预测项目介绍.mp4
4 r' e- c4 o4 @│ 02.租金数据探索.mp4
" L6 [- k: V. [# ^│ 03.租金数据清洗.mp45 h! n) @9 `: B$ Q5 j8 w; Q
│ 04.租金数据特征补充.mp4* g8 n+ V' [9 p ^7 v
│ 05.地理数据处理介绍.mp41 P$ c7 Y9 @3 W/ A# l9 [: E
│ 06.租金数据预处理.mp4
7 F8 y; Z7 U. X, U- W% }│ 07.训练并优化模型.mp4
1 C0 \7 c& ]& H5 o& L│ % B/ \- B& {9 `7 h3 f
└─10.数据挖掘企业实战# y& Z8 { H* ]+ b, J9 K3 y" i+ K7 h
│ 04.信用评分建模：课件8 \. ^) x4 H. _5 z0 z
│
' e6 l- W0 P7 f3 Q- f7 @3 `3 o ├─01.信用评分建模案例：基础知识!
0 _2 q1 ~0 a; f. s- ~ │ 1.1.信用评分建模基础知识.mp4
, J. D% \. ]# }' c N' K │ javazx.com/ g4 B/ }: D- n7 _
├─02.信用评分建模：案例与操作.
$ s$ v9 ~1 o) ?$ e$ j, { │ 2.1信用评分建模间接和分箱简介.mp4( j; u5 h2 ]& |) R
│ 2.2卡房分箱原理.mp4
4 |, W0 A4 {! L- `' Q7 C │ 2.3卡房分箱实现步骤.mp4# r. K& g5 R8 M, d* n5 Q2 F) F! t+ J
│ 2.4分箱输出需要满足的条件.mp46 d6 B o0 p1 I- X- f1 Q7 e
│ 2.5数据介绍：UCI信用评分数据.mp4
, X) g$ q1 D# C- ? h8 n │ 2.6初步筛选数据.mp4
: q X( N2 `# ?: ]0 o; A, a7 _& t% j │ 2.7类别型变量和数据型变量.mp48 z, e* {) H/ [" N9 s/ P$ V
│ 2.8对取值少的离散型变量分箱.mp4* J2 i, I7 Q [% s+ |6 ~! P0 f0 P* i
│ 2.9对取值多的离散型变量分箱.mp4; }$ v! K1 G3 N
│ 2.10对连续型变量和类别型变量分箱.mp4, D: G# D4 R1 y* h' a) d. P2 C5 c# Q
│ 2.11测试分箱和存储.mp46 U. {8 d- |4 t$ L
│ 2.12非数值变量转变方法简介：WOE编码.mp4
' O1 V# @6 g! i# q/ N3 _( u5 I" H; G │ 2.13WOE编码公式.mp45 h' y! m/ m. a) K7 T
│ 2.14变量重要性：信息值IV分析简介.mp4
$ N; i9 z: @7 b2 a8 ^ │ 2.15利用单变量分析进行特征值筛选.mp4
) J8 p0 v3 P! X7 J$ a$ J │ 2.16信用评分建模模型学习：以逻辑回归为例子.mp4
' e) S, K# ?; |& e; @ │ 2.17模型检验.mp4: F2 k, I5 L* t2 T L
│ 2.18操作：信用评分模型学习.mp4
* ]; U- I& u$ R. e$ E7 B/ b" r! f" s │ 2.19章节小节.mp4
; N7 z3 h' N! R% n6 b4 R! J │
4 }6 a1 X3 u4 Q ~& j6 J, N- G ├─03.信用评分建模：迁移学习; o0 i! D2 N0 {& z1 L9 R
│ 3.1逻辑回归和其他分类器对比.mp4
, P& Y8 b/ a* K: I │ 3.2拒绝挂断.mp4
! e$ f9 ^# y# S7 m5 J% i │ 3.3迁移学习项目拓展推荐.mp42 K6 I2 ]+ [4 a ?
│ : L% ~( X( t) Y7 W7 h: {
├─05.分仓规划案例介绍; l: \& E% w8 D5 J! F3 T6 N* z
│ 5.1分仓规划：建模思考.mp4" }7 V3 B- A# j2 g- V/ D
│ 5.2分仓规划：问题的抽象模型.mp4
" I0 z- @' Y9 o- q │ 5.3分仓规划：数据预处理的主要任务.mp4
0 N; j1 @$ f9 s: D4 `2 F │ 5.4特征的构造和时间颗粒度的选取.mp4 ~ y+ T- V: b+ O- `. l$ a* S
│ 5.5机器学习建模和分析.mp4# e4 I; u: ]5 I0 g s
│ 5.6模型优化汇总.mp43 k9 k+ H& Z! i0 e& m% G
│
# L# h. e# q" g& Z" i0 i! a0 k └─06.分仓规划案例实操;
/ S+ {) q" W$ z A% A6 I, q 6.1分仓规划操作：数据预处理.mp4% G2 k# ~& d7 g, |, ?
6.2分仓规划操作：模型训练.mp4
$ s; @) V/ W3 J: f1 z8 y. N& C0 }# f7 [. N* x9 ~
6 A; v: t7 T. v2 E/ c2 \) U* q
* Z& t- R+ P' p& M. n; f% T# E& i6 K$ y, ~/ ~4 l. l1 e/ n
- s. Z( n! D+ H8 a) U9 Q4 n
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发表于 2019-12-6 01:52:04
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