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——cda数据分析师-CDA一级二级考试视频课/$ b. B1 T( z& l- `
├──CDA二级考试视频课 ' R( C& l8 U2 }/ L7 I( ~/ Y; y
| ├──第1章：用户标签体系与用户画像 ' _9 m2 h, O# P" r
| | ├──课时 10 1.1.1 如何定位用户.mp4 25.98M# A9 V8 Q0 Y4 k4 q8 `
| | ├──课时 11 1.1.2 业务指标与用户标签的关系-1.mp4 49.31M
* f7 U& P. I2 [| | ├──课时 12 1.1.2 业务指标与用户标签的关系-2.mp4 65.86M
, n/ ]' l. u! |2 s/ J( P. b0 Z| | ├──课时 13 1.1.3 用户标签与用户画像的关系.mp4 60.88M
j' D' I/ I v% y| | ├──课时 14 1.1.4 用户标签的类型.mp4 32.19M
# c6 F& e8 w% s3 M6 Z' |5 O| | ├──课时 15 1.1.5总结和例题讲解.mp4 9.34M
5 T6 X8 T7 C6 j. ~5 W| | ├──课时 16 1.2.1用户标签的制作方法.mp4 38.55M+ B" M2 x. ?* v0 J/ U9 m
| | ├──课时 17 1.2.2总结和例题讲解.mp4 8.98M
' q0 A4 L1 R/ i- I6 r| | ├──课时 18 1.3.1 用Python做用户画像的基础知识-1(1).mp4 44.82M& d9 O6 c, ~- _% n
| | ├──课时 18 1.3.1 用Python做用户画像的基础知识-1.mp4 44.82M
8 y! \4 {# ^( o$ Y! y| | ├──课时 19 1.3.2 用户画像在诊断阶段中的应用.mp4 8.39M
, L9 Q' z9 p l8 g1 e8 G9 P; o8 Z| | └──课时 20 1.3.3总结和例题讲解.mp4 40.94M6 {1 {, R r/ E, G0 k5 v5 G: k
| ├──第2章：数据采集与处理
$ \. V5 H# E/ ^6 j5 h0 U" l| | ├──课时 21 2.1.1市场研究中的数据.mp4 64.40M
2 B4 v$ c5 n D4 F' {+ S| | ├──课时 22 2.1.2 概率抽样方法-1.mp4 74.31M1 R7 h7 f. T6 y$ L: H
| | ├──课时 23 2.1.2 概率抽样方法-2.mp4 44.25M8 \" S; j2 b7 T4 v
| | ├──课时 24 2.1.3 非概率抽样方法.mp4 42.55M
2 ~1 V3 h/ |4 M' B; M6 z: A| | ├──课时 25 2.1.4总结和例题讲解.mp4 10.81M
# V. w1 L: ~% _+ D: D6 ~0 B: Y| | ├──课时 26 2.2.1市场调研流程和目标设定.mp4 13.24M
# N' |8 `) N0 {1 K& C- E| | ├──课时 27 2.2.2市场调研前准备和实施.mp4 44.39M
- K) U4 Q: T5 h, I) G( e| | ├──课时 28 2.2.3总结和例题讲解mp4.mp4 7.87M
% u$ z2 d7 u+ r2 H| | ├──课时 29 2.3.0引言.mp4 20.84M
! ?; z! v$ j: ^3 i% R| | ├──课时 30 2.3.1 单变量描述性统计.mp4 35.56M
1 ^( k3 N' Z2 `" C" Q3 d| | ├──课时 31 2.3.2 两变量描述性统计.mp4 19.01M
1 P5 X# r% r! q7 F) || | ├──课时 32 2.3.3 制图原理_1.mp4 14.08M
T" c0 F8 W3 a: b7 q% X| | ├──课时 33 2.3.3 制图原理_2SPSS作图.mp4 25.64M
; J0 l2 q3 j0 N% E+ ?| | ├──课时 34 2.3.3 制图原理-3Python作图.mp4 29.77M
# n- d# H# Z* W3 y3 k2 f| | ├──课时 35 2.3.4总结和例题讲解.mp4 7.02M Q K7 o5 O1 j& s6 U8 L- `
| | ├──课时 36 2.4.1 数据预处理基本步骤.mp4 20.12M1 a% t) C4 t& H! x* d: t2 t6 z
| | ├──课时 37 2.4.2 错误和离群值数据识别与处理.mp4 29.00M
+ Y& L8 b" ?$ W| | ├──课时 38 2.4.3 分类变量概化处理.mp4 18.24M+ ?' \8 g& h, z/ E
| | ├──课时 39 2.4.4 缺失值处理.mp4 20.89M& _0 S( S7 V7 }" `- W- o
| | ├──课时 40 2.4.5 噪声平滑.mp4 19.01M; K- _' ]0 w+ o. Q
| | ├──课时 41 2.4.6 连续变量分布形态转换和标准化.mp4 18.40M0 n% n- Z7 l" J5 f& d
| | ├──课时 42 2.4.7 变量降维和WoE.mp4 17.29M
! L6 q( Y- k0 Y1 _+ ^/ T1 \| | └──课时 43 2.4.8总结和例题讲解.mp4 11.82M. S- ?6 ?$ Y; |+ k8 o8 b
| ├──第3章：数据模型管理 }' S! W/ k# ^; ]$ J4 z& P
| | ├──课时 44 3.1 数据分类.mp4 27.44M
) b5 p0 e3 A1 A6 L* C8 a4 s4 j| | ├──课时 45 3.2 数据建模.mp4 43.12M& i. n9 m, I/ _' E% P5 @% y
| | ├──课时 46 3.3 数据仓库体系和ETL.mp4 28.92M
0 f6 J( f, I/ x0 e+ w| | └──课时 47 3.4总结和例题讲解.mp4 33.57M
0 [" e; A8 H% x4 V, C& q. y+ o| ├──第4章：统计分析 . P( H7 z& z' B
| | ├──课时 48 4.1.1 分析框架.mp4 49.26M% ^6 }: p; o. ~0 W! }; w2 m9 Z( G
| | ├──课时 49 4.1.2 样本与总体.mp4 81.58M* E, I# l/ I' F g
| | ├──课时 50 4.1.3 参数估计-1.mp4 53.90M
# W1 N, o6 ~7 {: _3 o( b| | ├──课时 51 4.1.3 参数估计-2.mp4 40.23M
* g( Q5 \1 u G# J8 q9 R0 F| | ├──课时 52 4.1.4 总结和例题讲解.mp4 20.33M
. E2 M B% S: r5 V" H| | ├──课时 53 4.2.1 假设检验的示例.mp4 18.62M8 `" P& t* l7 Y/ C9 k
| | ├──课时 54 4.2.2 假设检验基本概念.mp4 28.28M3 f& t0 L& @2 D. y
| | ├──课时 55 4.2.3 假设检验的基本步骤和配对样本T检验.mp4 34.89M
! M; _( r" X6 A0 ~" J: f6 C7 X| | ├──课时 56 4.2.4 AB测试优化法.mp4 23.91M
2 Y$ G. n. K2 i# g6 B& l| | ├──课时 57 4.2.5 总结和例题讲解.mp4 15.17M" K ?) G- x8 c. ^# Q/ W1 u
| | ├──课时 58 4.3.1 两样本t检验.mp4 50.87M7 i& }( P8 f# M0 f! Z% N6 O
| | ├──课时 59 4.3.2 方差分析.mp4 63.76M
: [, w* E- _5 |1 m8 e! a/ [| | ├──课时 60 4.3.3 相关分析.mp4 34.81M+ h8 M+ g" C0 U* ^! D$ j( v: Y. a
| | ├──课时 61 4.3.4 卡方检验.mp4 44.59M/ Q& b' n9 Q' q. H
| | ├──课时 62 4.3.5 总结和例题讲解.mp4 18.76M
1 P; o6 W ]( R, a3 `| | ├──课时 63 4.4.1 一元线性回归模型.mp4 53.98M
0 v. T3 d# B. ^7 z e! Y| | ├──课时 64 4.4.2线性回归的参数估计.mp4 16.42M
2 D* U$ Z+ j; D4 w# ~, y| | ├──课时 65 4.4.3 一元逻辑回归模型.mp4 45.90M: Z, [5 L, h$ G
| | ├──课时 66 4.4.4 逻辑回归极大似然估计法.mp4 7.41M3 ]4 F1 p6 W( r& o
| | └──课时 67 4.4.5 总结和例题讲解.mp4 21.65M
% k/ b l+ e. Z5 v S! Z) m! v9 D# F, g4 k| ├──第5章 数据分析模型与应用
" ^! s# T0 ]$ P4 o/ s/ D0 A) e| | ├──课时 68 5.1.1 矩阵分析法.mp4 88.46M# n2 Y7 X# ?6 t3 S; P) ~9 e
| | ├──课时 69 5.1.2主成分分析的理论基础.mp4 251.25M
, Z9 Q4 r, i# ~3 A5 U2 B| | ├──课时 70 5.1.3主成分分析的计算步骤.mp4 338.91M
3 d6 q( @" y/ w9 M7 R6 p| | ├──课时 71 5.1.4 主成分分析的应用.mp4 704.63M
# x" h5 _* ]7 _| | ├──课时 72 5.1.5-8因子分析.mp4 547.64M
( D1 }1 _9 H6 d# {& C7 H# g9 t: k| | ├──课时 73 5.1.9主成分题目讲解.mp4 150.43M+ x; Z% d/ r, d2 L+ U5 ]
| | ├──课时 74 5.1.10因子分析题目讲解(1).mp4 103.01M* I1 p) m: ^4 Y
| | ├──课时 74 5.1.10因子分析题目讲解.mp4 103.01M
/ U: u! z* n1 z8 {, _/ `| | ├──课时 75 5.2.1-3线性回归-1.mp4 785.20M
% E1 ~/ @ n9 {, S& B4 ~/ t| | ├──课时 76 5.2.4线性回归-2.mp4 529.06M" J c8 Y1 C0 ~
| | ├──课时 77 5.2.5-5.2.7线性回归-3.mp4 445.27M
* x2 s w, q6 [/ v+ S6 ?| | ├──课时 78 5.2.8总结和试题讲解.mp4 282.26M" N4 @2 M) ]" f# @6 O
| | ├──课时 79 5.3.1-5.3.4逻辑回归-1.mp4 348.45M
; I* D' M& R, J* J7 C5 ~| | ├──课时 80 5.3.5 逻辑回归-2.mp4 713.08M6 g s1 H: d, X. j8 L9 f( \. y$ R
| | ├──课时 81 5.3.6逻辑回归-3试题讲解mp4.mp4 200.65M# K2 f* o$ _2 s; v! b' C" h
| | ├──课时 82 5.4.1 聚类方法的基本逻辑.mp4 374.25M
/ H3 P/ \9 [9 N7 b4 s" V| | ├──课时 83 5.4.2 系统聚类法.mp4 593.97M
1 S$ C8 R$ i1 l. {7 @6 g+ X! `| | ├──课时 84 5.4.3-4k-means聚类-1.mp4 438.46M
1 B! j4 O+ A5 z0 j| | ├──课时 85 5.4.3-4k-means聚类-2.mp4 473.84M
2 [) d2 b3 A7 f8 P" q E! H' d| | ├──课时 86 5.4.5聚类事后分析.mp4 173.01M
8 m9 o9 F) A( L+ K6 B ]| | ├──课时 87 5.4.6聚类试题讲解.mp4 199.68M
8 s) y& v4 l5 d4 [| | ├──课时 88 5.5.1 宏观业务指标预测框架.mp4 560.41M- R( D* A2 T @0 Y
| | ├──课时 89 5.5.2 趋势分解法.mp4 191.85M9 ^8 c* d, P4 _
| | ├──课时 90 5.5.3 ARIMA方法-1.mp4 458.65M
0 j( S3 M9 d3 g0 I/ ~8 x1 \| | ├──课时 91 5.5.4 时间序列回归.mp4 140.25M( g) q P% G3 p
| | └──课时 92 5.5.5时间序列考题讲解.mp4 90.35M$ r. P% s' [3 { Y" O. T' @
| ├──第6章 数字化工作方法与应用 4 H f. V+ @' r9 J# V5 F8 ?* R4 l9 _
| | ├──课时 100 6.3.5&6.3.6 知识库与策略库和基于业务流程的优化.mp4 324.47M
" m) g0 Q l3 E" g1 |2 n| | ├──课时 93 6.0引言.mp4 183.64M/ j9 v. U* q/ W9 L, j* M7 Z& H. ^
| | ├──课时 94 6.1.1&6.1.2 启动程序阶段和业务事件还原工具.mp4 203.27M0 |! p/ a! T% i8 i
| | ├──课时 95 6.1.3 业务流程图及习题.mp4 184.86M: }: Y+ E) H/ B5 r
| | ├──课时 96 6.2.1近因分析.mp4 205.22M6 n( h, l. C- J9 v# w4 I
| | ├──课时 97 6.2.2根本原因分析.mp4 218.34M
. N& n% n; z; P1 Q6 }| | ├──课时 98 6.2.3根因分析试题讲解.mp4 60.23M
, `6 b9 [" C9 Z: Z, e3 p: A| | └──课时 99 6.3.1业务优化框架和运筹优化.mp4 352.82M8 i: w6 F. o( ~0 r( T7 k7 K
| ├──第7章 选修：python数据分析基础 ! b7 E5 z( e0 e' h* t \$ M, g% h
| | ├──课时 102 分类模型的评估方法.mp4 247.24M
7 f& D, A- c' X" `& K' ~( o5 q| | ├──课时 103 数据科学的基本概念1.mp4 217.56M5 }) L+ r0 D6 D3 {8 B: i
| | ├──课时 104 数据科学的基本概念2.mp4 307.14M
* t/ K; X1 I) x3 u: ~ u! }| | ├──课时 105 数据挖掘的技术与方法1.mp4 263.54M8 B' k& Y, k; P- @
| | ├──课时 106 数据挖掘的技术与方法2.mp4 398.31M
" B) H6 n; r# k: b$ Z5 O B| | ├──课时 107 数理统计技术.mp4 285.56M
6 b! \1 ~4 b) I8 U| | ├──课时 108 1Python介绍.mp4 109.76M
4 F+ d: s- e9 g| | ├──课时 109 2Python基础数据类型与表达式.mp4 543.98M
7 V# W9 S5 c8 ^5 [) R| | ├──课时 110 3Python原生态数据结构.mp4 389.75M/ e' X x9 z& q
| | ├──课时 111 4Python控制流.mp4 267.50M
, _, {8 |' Q% L$ b, N3 _' t| | ├──课时 112 5Python函数.mp4 274.41M% Z7 `$ a5 C B0 z8 @8 S) N) w
| | ├──课时 113 6Python模块.mp4 185.30M$ a1 m& a9 L0 ]5 t( d
| | ├──课时 114 7使用pandas读写数据.mp4 166.39M+ q: v; l( X0 F; c& H
| | ├──课时 115 1背景介绍.mp4 56.20M
8 X0 [# I2 N8 y( {* h; }' n6 D| | ├──课时 116 2描述性分析-1对被解释变量进行描述.mp4 362.05M
& l" I; i) {: @. l5 j9 z( v1 s| | ├──课时 117 3描述性分析-2对解释变量进行描述1.mp4 353.94M% E, d( i, F* a- s
| | ├──课时 118 4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp4 367.25M
8 U" D0 \- D4 w. t- \# R8 R# s9 A| | ├──课时 119 5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp4 586.91M
' N: W1 [! ~; ~! T% F% [| | ├──课时 120 6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp4 493.31M- a2 H: n7 ]5 E% b
| | ├──课时 121 7建立预测模型-3有交互项的线性模型和预测.mp4 354.67M" ~* R9 _5 U5 G! ?
| | ├──课时 122 4统计推断与假设检验1.mp4 521.85M
1 g3 C5 @+ w+ }+ `" z9 f0 A) E% Y| | ├──课时 123 4统计推断与假设检验2.mp4 632.81M
- `4 `3 {; |6 R: V7 a6 z4 T4 K| | ├──课时 124 模板1预习课程1：线性回归算法概述与变量筛选.mp4 837.19M) p8 n( p( ]3 y$ q! K; p% f! Z
| | ├──课时 125 模板1预习课程2：线性回归优化与正则化.mp4 1.34G
]& {) j3 l4 a2 k# A| | ├──课时 126 模板1预习课程3：逻辑回归变量筛选、编码.mp4 1.58G4 S: b3 ^4 A- h& L
| | └──课时 127 案例 个人贷款信用风险评级全流程.mp4 2.79G
# j7 U6 y& {% u9 @1 [4 I| ├──前言：level2课程导读 7 }* ~) ]/ j: K
| | ├──1节：数据分析基础与二级总结介绍
: j0 S9 c, Y" M| | ├──2节：前导选修课：数据分析指标体系 " b7 T/ v2 Q$ n( G$ t
| | └──课时 1 张溪梦：从洞察到增长—数据分析的未来.mp4 6.13G
7 h' K4 Y% W; v' H+ Y2 o' J* Q, ?( o| ├──CDA二级考试视频课.exe 491.38M
7 g8 c8 R$ W! U( n; s8 l& J3 I3 t| └──Python编程基础-课件和脚本.exe 21.84M5 V) y; T, B y7 U% ^2 A
├──CDA一级考试视频课 3 f, _: p7 O. u% @9 q- J
| ├──00、导读 数据分析前导通识课 ) K8 Q7 k% z4 l: _# \
| | ├──课时 1 1.1 数据这个行业.mp4 561.89M4 c3 i1 `! m z0 `3 \2 v( J+ H& R! F
| | ├──课时 2 1.2 数据分析的商业应用.mp4 819.23M- I' V6 v! E1 p% u3 T
| | ├──课时 3 1.3 数据分析思维.mp4 632.71M/ B7 c8 j) Z5 X% M# G, w
| | ├──课时 4 1.4 数据分析常用方法.mp4 470.47M
2 H- f4 Q- C3 v! m: L6 @- z| | └──课时 5 1.5 实务中的数据分析师.mp4 362.89M: C% ^$ Q8 y! k
| ├──01、第1章 数据分析概述与职业操守 + t% _+ F" P( v# a2 p) b- v* _
| | ├──课时 6 数据分析的基本概念.mp4 274.10M& k2 g1 Q; i3 Q' ]
| | ├──课时 7 职业道德行为准则.mp4 267.73M
+ J9 S* W* z# K6 L| | └──课时 8 大数据立法安全隐私.mp4 195.02M9 E3 E! u1 C+ f6 l# G6 l
| ├──02、第2章 数据结构
. k/ k8 C! U) }, n| | ├──课时 10 常用函数（选修，考试不涉及）.mp4 1.53G+ K' Z8 z; @; X9 j
| | ├──课时 11 查找引用函数（选修，考试不涉及）.mp4 825.94M
; O: Z* p+ H+ w: {" n+ [, ~" Y2 E| | ├──课时 12 表结构数据特征.mp4 668.61M6 p _% ~5 }/ q
| | ├──课时 13 表结构数据获取.mp4 511.85M: |* X1 N1 p% t# i! [. I
| | ├──课时 14 表结构数据使用.mp4 808.05M
& h& u9 X7 V* P L6 O% h+ t| | └──课时 9 表格结构数据内容.mp4 1.29G
" {/ X; R* v, o; k# R- x| ├──03、第3章 数据库应用
: M1 N. i+ g6 o& x8 V5 x1 [9 {| | ├──课时 15 数据库应用第一部分.mp4 1.77G
+ [' ]. z) k, F( n9 C| | └──课时 16 数据库应用第二部分.mp4 2.54G# r7 E% D7 @! @2 ]7 x
| ├──04、第4章 描述性统计分析
% L3 _( F- _1 }) Z0 T, Q6 E0 B3 |0 P) k1 R5 x| | ├──课时 17 统计学的基本概念.mp4 332.13M
( k; r& m. i, k! c! c| | ├──课时 18 集中趋势.mp4 266.79M/ ~( [! V- j/ A
| | ├──课时 19 离散趋势.mp4 165.46M
; P2 `6 [0 `, N5 ?' I4 o& d| | ├──课时 20 分布形态的描述.mp4 210.24M
9 _/ v6 i/ ~) d2 j| | ├──课时 21 二项分布和正态分布.mp4 294.99M
6 z1 W# f; ?* m| | ├──课时 22 抽样分布.mp4 211.15M
/ w, r* H( Q& w% M0 Z) g| | ├──课时 23 参数估计基础知识.mp4 372.37M) z$ ^7 P/ k# R3 r
| | ├──课时 24 点估计.mp4 355.56M
1 \) _ u; w0 p| | ├──课时 25 区间估计.mp4 216.11M$ \) v& }1 b% i0 D* z
| | ├──课时 26 （拓展学习）假设检验基础概念.mp4 354.09M
" H1 C# W1 i1 `3 u% f7 W, G3 c| | ├──课时 27 （拓展学习）假设检验例题.mp4 140.43M
% T- N/ e# {- A& I| | └──课时 28 相关分析.mp4 160.62M
1 ]1 z- _4 Q# x6 o) m! c' e6 Y8 F| ├──05、第5章 多维数据透视分析
# U6 t$ j, u& \, G- p| | ├──课时 29 1.多维透视分析前半部分.mp4 1.91G
$ u2 e; Z+ J- v! || | └──课时 30 2.透视分析后半部分.mp4 830.97M. h3 J, g6 e* K/ M
| ├──06、第6章 业务数据分析
' e! }" @0 R* S' C' E| | ├──课时 31 数据驱动型业务管理方法.mp4 1.15G" s1 f! Q8 n1 s, R* q/ I; N
| | ├──课时 32 指标的应用与设计1.mp4 502.77M" r* {. I# U- E- U
/ M t+ B3 k0 O4 ?# F" Z
6 j; {5 ~1 d, W0 h: J8 F
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发表于 2024-7-25 02:04:02
