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Java自学网»论坛 › IT视频教程 › IT教程 › cda数据分析师-CDA一级二级考试视频课
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cda数据分析师-CDA一级二级考试视频课

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仔叶

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发表于 2024-7-25 02:04:02 | 显示全部楼层 |阅读模式
——cda数据分析师-CDA一级二级考试视频课/& [3 ~0 q3 G3 O
├──CDA二级考试视频课  6 }' U0 Q; r$ l* U3 I! N8 w' p
|   ├──第1章：用户标签体系与用户画像  
( n  q# `- w2 O# U5 w: E' j# H|   |   ├──课时 10  1.1.1 如何定位用户.mp4  25.98M
$ s3 w% U" w3 p! {! P" P|   |   ├──课时 11  1.1.2 业务指标与用户标签的关系-1.mp4  49.31M
, [4 @% m: P$ D! ]|   |   ├──课时 12  1.1.2 业务指标与用户标签的关系-2.mp4  65.86M' |3 S4 `) [: L0 ?# H: Y9 ?, n
|   |   ├──课时 13  1.1.3 用户标签与用户画像的关系.mp4  60.88M) ~. }0 O5 _! R& e& k
|   |   ├──课时 14  1.1.4 用户标签的类型.mp4  32.19M
8 V! e1 T$ u2 u) _|   |   ├──课时 15  1.1.5总结和例题讲解.mp4  9.34M
. i0 M" t* ]2 e$ P! B|   |   ├──课时 16  1.2.1用户标签的制作方法.mp4  38.55M
4 N' j( M; b: H* a1 k2 l|   |   ├──课时 17  1.2.2总结和例题讲解.mp4  8.98M7 l# P) u8 t# `# A% q* R- @; l
|   |   ├──课时 18  1.3.1 用Python做用户画像的基础知识-1(1).mp4  44.82M  J( r1 Q9 Z* F
|   |   ├──课时 18  1.3.1 用Python做用户画像的基础知识-1.mp4  44.82M
. r1 M9 E" j/ y9 [  H* O. M* G$ w|   |   ├──课时 19  1.3.2 用户画像在诊断阶段中的应用.mp4  8.39M( n2 D! s9 r2 R6 n/ i/ b+ u, z7 [
|   |   └──课时 20  1.3.3总结和例题讲解.mp4  40.94M
! ?" i, U! B9 N/ j* J6 V* V|   ├──第2章：数据采集与处理  
# s/ u7 A. |. r6 i|   |   ├──课时 21  2.1.1市场研究中的数据.mp4  64.40M
- ~- ^, P2 I  `9 R$ g8 U|   |   ├──课时 22  2.1.2 概率抽样方法-1.mp4  74.31M* Z& k" a, L# P1 N2 }( q8 D
|   |   ├──课时 23  2.1.2 概率抽样方法-2.mp4  44.25M: V& B* A1 V5 R" O  C5 w2 s- h
|   |   ├──课时 24  2.1.3 非概率抽样方法.mp4  42.55M! t3 ^: ?% o! ~& n" V* p1 b7 i+ g& U
|   |   ├──课时 25  2.1.4总结和例题讲解.mp4  10.81M
1 z1 z8 G, f0 P0 ^/ h& }# k( d* d+ }|   |   ├──课时 26  2.2.1市场调研流程和目标设定.mp4  13.24M' ~' o: ^/ u% i' x7 R$ ?9 z
|   |   ├──课时 27  2.2.2市场调研前准备和实施.mp4  44.39M
" W1 V5 g2 {: J. u|   |   ├──课时 28  2.2.3总结和例题讲解mp4.mp4  7.87M8 J7 ^8 w# [) B/ a
|   |   ├──课时 29  2.3.0引言.mp4  20.84M
& R$ a! t, S+ e|   |   ├──课时 30  2.3.1 单变量描述性统计.mp4  35.56M
2 \8 {4 `  u$ O: h% E' p, K8 Q|   |   ├──课时 31  2.3.2 两变量描述性统计.mp4  19.01M6 n, K$ r4 @9 q1 O# v/ a
|   |   ├──课时 32  2.3.3 制图原理_1.mp4  14.08M) t. f9 b9 j8 u4 N- }4 T
|   |   ├──课时 33  2.3.3 制图原理_2SPSS作图.mp4  25.64M
7 L  F7 f# u# A( [( R% ?) {7 q|   |   ├──课时 34  2.3.3 制图原理-3Python作图.mp4  29.77M
8 G. E8 s% w6 z8 V$ c! O|   |   ├──课时 35  2.3.4总结和例题讲解.mp4  7.02M
! Z, f2 n( ^- n0 I9 R4 N|   |   ├──课时 36  2.4.1 数据预处理基本步骤.mp4  20.12M+ y( c! D" z7 [# f) s# c
|   |   ├──课时 37  2.4.2 错误和离群值数据识别与处理.mp4  29.00M
( k8 F! t$ i7 C. t4 Q  f|   |   ├──课时 38  2.4.3 分类变量概化处理.mp4  18.24M8 M; ]; P; ]: ]7 _: b
|   |   ├──课时 39  2.4.4 缺失值处理.mp4  20.89M
7 G% u0 L! T3 D3 b' z# k+ w|   |   ├──课时 40  2.4.5 噪声平滑.mp4  19.01M  E% U% |4 d% m0 T& G7 I
|   |   ├──课时 41  2.4.6 连续变量分布形态转换和标准化.mp4  18.40M; F) L  j0 Q( {5 j" q
|   |   ├──课时 42  2.4.7 变量降维和WoE.mp4  17.29M
6 y' }5 ]2 K$ `/ u: F8 A|   |   └──课时 43  2.4.8总结和例题讲解.mp4  11.82M, u. h" ^+ N( m! l8 Z+ s
|   ├──第3章：数据模型管理  
  \- M6 R5 t5 T! N* _|   |   ├──课时 44  3.1 数据分类.mp4  27.44M
- q. j  O8 v- ^# s$ G|   |   ├──课时 45  3.2 数据建模.mp4  43.12M# I8 p$ o/ Y5 S9 X9 j
|   |   ├──课时 46  3.3 数据仓库体系和ETL.mp4  28.92M
( t6 ]. u0 r! b# d, L/ h|   |   └──课时 47  3.4总结和例题讲解.mp4  33.57M
( c" N' v! L$ e9 ?|   ├──第4章：统计分析  ( s& F0 Q; q/ X$ n
|   |   ├──课时 48  4.1.1 分析框架.mp4  49.26M
" y8 p2 \' S9 j5 @) _  z|   |   ├──课时 49  4.1.2 样本与总体.mp4  81.58M
+ p& n$ x! u# P0 C) \" k8 \6 a|   |   ├──课时 50  4.1.3 参数估计-1.mp4  53.90M
" H" Z; w4 q% Z0 b|   |   ├──课时 51  4.1.3 参数估计-2.mp4  40.23M
) ]9 s. e( c" j7 N3 o( t9 I) {|   |   ├──课时 52  4.1.4 总结和例题讲解.mp4  20.33M6 `/ F" F* m: X; a; P1 I( J) g
|   |   ├──课时 53  4.2.1 假设检验的示例.mp4  18.62M  X$ A- h: K5 `4 m, o% o  I# _! Y
|   |   ├──课时 54  4.2.2 假设检验基本概念.mp4  28.28M
5 U3 ~' V. u4 P" J1 a/ `) g8 ||   |   ├──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! z  I! y1 t% Y$ f|   |   ├──课时 56  4.2.4 AB测试优化法.mp4  23.91M
2 e* r* g  i; I|   |   ├──课时 57  4.2.5 总结和例题讲解.mp4  15.17M
9 |" @0 b$ p7 Y6 v& B5 G- }( B|   |   ├──课时 58  4.3.1 两样本t检验.mp4  50.87M
- t$ m% ?2 g1 }; m, b|   |   ├──课时 59  4.3.2 方差分析.mp4  63.76M
% V/ U2 i, [/ p2 y3 y$ N|   |   ├──课时 60  4.3.3 相关分析.mp4  34.81M
$ S$ d& O) m' B) F5 A8 s4 h|   |   ├──课时 61  4.3.4 卡方检验.mp4  44.59M
/ d7 t0 v2 k" m6 p4 T: t- Q|   |   ├──课时 62  4.3.5 总结和例题讲解.mp4  18.76M
$ j" }2 Y4 q: I, Q" d0 ~|   |   ├──课时 63  4.4.1 一元线性回归模型.mp4  53.98M
' z- o7 J$ a) a" z# z|   |   ├──课时 64  4.4.2线性回归的参数估计.mp4  16.42M+ l8 f+ y. u$ \$ r+ T
|   |   ├──课时 65  4.4.3 一元逻辑回归模型.mp4  45.90M
+ h- y- l1 b1 f2 n; [|   |   ├──课时 66  4.4.4 逻辑回归极大似然估计法.mp4  7.41M
% G- H) X# T+ H0 A5 b|   |   └──课时 67  4.4.5 总结和例题讲解.mp4  21.65M6 D* K- T. F3 Y) ?, Q
|   ├──第5章 数据分析模型与应用  ) p* Q3 f% Z- s& B# N) W) z
|   |   ├──课时 68  5.1.1 矩阵分析法.mp4  88.46M6 U' L; T/ w1 S5 a' c
|   |   ├──课时 69  5.1.2主成分分析的理论基础.mp4  251.25M
9 n9 v6 V0 z" Q) f1 y! D|   |   ├──课时 70  5.1.3主成分分析的计算步骤.mp4  338.91M
6 l% ]2 j% v& Y" X8 P|   |   ├──课时 71  5.1.4 主成分分析的应用.mp4  704.63M& u7 ]% J3 D1 n+ l  b& {2 p
|   |   ├──课时 72  5.1.5-8因子分析.mp4  547.64M
* x7 d7 j; ^* I- u/ ]. y|   |   ├──课时 73  5.1.9主成分题目讲解.mp4  150.43M
% p1 I4 l0 x% t, ~' T0 x$ `- Y|   |   ├──课时 74  5.1.10因子分析题目讲解(1).mp4  103.01M
% {8 B& A8 Z7 d& ?: Q0 j|   |   ├──课时 74  5.1.10因子分析题目讲解.mp4  103.01M; j1 R2 W- x9 c
|   |   ├──课时 75  5.2.1-3线性回归-1.mp4  785.20M" h$ Z" r  J2 j( C, k& w! R( p
|   |   ├──课时 76  5.2.4线性回归-2.mp4  529.06M5 u8 i! o8 f8 ]0 f7 b% z8 v
|   |   ├──课时 77  5.2.5-5.2.7线性回归-3.mp4  445.27M
+ a- p9 D8 l" l5 {) u|   |   ├──课时 78  5.2.8总结和试题讲解.mp4  282.26M; t) ]# y1 A: [, T
|   |   ├──课时 79  5.3.1-5.3.4逻辑回归-1.mp4  348.45M7 T, w- _1 I! |- @
|   |   ├──课时 80  5.3.5 逻辑回归-2.mp4  713.08M
+ x+ W0 _) h$ M) k|   |   ├──课时 81  5.3.6逻辑回归-3试题讲解mp4.mp4  200.65M8 v4 s9 ]: \, o7 m5 U4 u! i9 M# U
|   |   ├──课时 82  5.4.1 聚类方法的基本逻辑.mp4  374.25M: Y# G) i1 A' u
|   |   ├──课时 83  5.4.2 系统聚类法.mp4  593.97M& X  E7 P' S" P' W% {" d* S8 t$ ^
|   |   ├──课时 84  5.4.3-4k-means聚类-1.mp4  438.46M
3 U5 q4 ^, }1 y) p2 ]3 H( t|   |   ├──课时 85  5.4.3-4k-means聚类-2.mp4  473.84M/ @6 V3 s/ a+ L- G, o6 i
|   |   ├──课时 86  5.4.5聚类事后分析.mp4  173.01M
# K8 H( P  j, s" r|   |   ├──课时 87  5.4.6聚类试题讲解.mp4  199.68M; q: q; B, _7 w' F' s
|   |   ├──课时 88  5.5.1 宏观业务指标预测框架.mp4  560.41M
# u* B5 E6 T) Z: P|   |   ├──课时 89  5.5.2 趋势分解法.mp4  191.85M% B. s4 \2 i- {4 R  H
|   |   ├──课时 90  5.5.3 ARIMA方法-1.mp4  458.65M
9 Q% }( F5 @$ U& m4 |7 T" N8 f3 ?9 k|   |   ├──课时 91  5.5.4 时间序列回归.mp4  140.25M
& l# Y: v8 h6 b2 E: c* _|   |   └──课时 92  5.5.5时间序列考题讲解.mp4  90.35M! ~: ~$ R4 Q) F5 ~; A
|   ├──第6章 数字化工作方法与应用  ! q- f) L8 J9 P' r4 t" c8 z
|   |   ├──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
( J7 }' d4 r2 j  j& D5 b: A|   |   ├──课时 93  6.0引言.mp4  183.64M
+ a- X# }/ K4 x" L; F3 v7 I/ \|   |   ├──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  203.27M
9 a' u% U" D. J- \9 e6 J2 q|   |   ├──课时 95  6.1.3 业务流程图及习题.mp4  184.86M
9 B$ A3 r4 J# E  ~# Z. o5 S|   |   ├──课时 96  6.2.1近因分析.mp4  205.22M+ X3 @- p7 H) |
|   |   ├──课时 97  6.2.2根本原因分析.mp4  218.34M! A, {' P7 s; B: }/ ^
|   |   ├──课时 98  6.2.3根因分析试题讲解.mp4  60.23M) j$ U5 K6 w# Q* B* v" J
|   |   └──课时 99  6.3.1业务优化框架和运筹优化.mp4  352.82M
8 ?% }% x* t5 B6 t, i" O|   ├──第7章 选修：python数据分析基础  
* B' I; f- {3 D2 [  J|   |   ├──课时 102  分类模型的评估方法.mp4  247.24M
$ x2 d0 K7 H# I2 S* s# O|   |   ├──课时 103  数据科学的基本概念1.mp4  217.56M0 {) {. T, `6 k' B& X  }
|   |   ├──课时 104  数据科学的基本概念2.mp4  307.14M
5 R3 l5 R0 y! q9 N1 v) d1 {/ Y5 a$ i|   |   ├──课时 105  数据挖掘的技术与方法1.mp4  263.54M/ b1 B7 G6 M  C# S0 U" D3 K3 o
|   |   ├──课时 106  数据挖掘的技术与方法2.mp4  398.31M
7 l: Y: l: q( Z8 `! K6 B" j) h|   |   ├──课时 107  数理统计技术.mp4  285.56M1 h3 t  v- M1 G( V, h
|   |   ├──课时 108  1Python介绍.mp4  109.76M/ F& m6 Z. `/ T4 n+ G- P5 N
|   |   ├──课时 109  2Python基础数据类型与表达式.mp4  543.98M; q4 g9 n+ g4 D0 c( B: a( q
|   |   ├──课时 110  3Python原生态数据结构.mp4  389.75M7 r5 ~! N! K! P- [8 }
|   |   ├──课时 111  4Python控制流.mp4  267.50M
3 B1 y* x% ^  Z|   |   ├──课时 112  5Python函数.mp4  274.41M
. q. P4 M$ g# |" n2 m|   |   ├──课时 113  6Python模块.mp4  185.30M
/ A6 a0 }8 [' ?% n0 b  I, \|   |   ├──课时 114  7使用pandas读写数据.mp4  166.39M9 c8 H9 W1 @* h9 V
|   |   ├──课时 115  1背景介绍.mp4  56.20M0 p6 G8 M6 s; B& ]) T# Z1 k
|   |   ├──课时 116  2描述性分析-1对被解释变量进行描述.mp4  362.05M
1 K3 a3 ^3 c! q1 Z8 A5 W9 i|   |   ├──课时 117  3描述性分析-2对解释变量进行描述1.mp4  353.94M
. O, |9 J9 A5 \! t|   |   ├──课时 118  4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp4  367.25M
, s  Q7 p7 n( W* F4 F* ]|   |   ├──课时 119  5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp4  586.91M( S7 A* K/ N" K8 M. B7 a5 f* @0 s; S
|   |   ├──课时 120  6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp4  493.31M
8 |" X1 ^: N) k0 |5 S! \|   |   ├──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% a+ n  w/ Y" D" L+ k
|   |   ├──课时 122  4统计推断与假设检验1.mp4  521.85M2 ^5 y8 }$ I0 k& B( V8 v: ?
|   |   ├──课时 123  4统计推断与假设检验2.mp4  632.81M9 l4 l7 z! j/ j' Z: H. q; A
|   |   ├──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; {9 L" u3 a' y
|   |   ├──课时 125  模板1预习课程2：线性回归优化与正则化.mp4  1.34G
9 [; E' E$ W. [3 d|   |   ├──课时 126  模板1预习课程3：逻辑回归变量筛选、编码.mp4  1.58G
' n9 l! h2 C0 y9 F" |7 A* a|   |   └──课时 127  案例 个人贷款信用风险评级全流程.mp4  2.79G
9 X9 J5 |% T  H3 i; J' Z|   ├──前言：level2课程导读  
( O5 q2 k! P1 D* ?|   |   ├──1节：数据分析基础与二级总结介绍  ( L3 n! I0 p- w+ n5 M
|   |   ├──2节：前导选修课：数据分析指标体系  $ O  _# k/ O1 X
|   |   └──课时 1  张溪梦：从洞察到增长—数据分析的未来.mp4  6.13G6 V. q+ o: d, g6 J! d
|   ├──CDA二级考试视频课.exe  491.38M3 n1 @& t* M' Q& O9 L* |
|   └──Python编程基础-课件和脚本.exe  21.84M
' {* I5 Q+ F' N- a. W├──CDA一级考试视频课  " e# F7 |3 m2 K
|   ├──00、导读 数据分析前导通识课  
5 L5 D- [- W$ o5 d& }, m! I; I|   |   ├──课时 1  1.1 数据这个行业.mp4  561.89M# H; v' H+ u/ P' c- j
|   |   ├──课时 2  1.2 数据分析的商业应用.mp4  819.23M
/ ]7 b' a$ m4 J  }$ N|   |   ├──课时 3  1.3 数据分析思维.mp4  632.71M' c/ a6 t5 N8 U6 l) g
|   |   ├──课时 4  1.4 数据分析常用方法.mp4  470.47M2 j# N# P0 x, E8 a- R0 F
|   |   └──课时 5  1.5 实务中的数据分析师.mp4  362.89M
  z+ m0 z  m5 c1 c9 u! m( c|   ├──01、第1章 数据分析概述与职业操守  
. J8 Q% K( u: }- s* h# k2 r|   |   ├──课时 6  数据分析的基本概念.mp4  274.10M3 N- [, K, I/ }( O" m8 W/ z
|   |   ├──课时 7  职业道德行为准则.mp4  267.73M& U, q: r! @; h. H% Z
|   |   └──课时 8  大数据立法安全隐私.mp4  195.02M
% q% E7 h2 T: J, o# d$ z|   ├──02、第2章 数据结构  ! k# f( z$ W3 n0 m6 F
|   |   ├──课时 10  常用函数（选修，考试不涉及）.mp4  1.53G/ I0 [/ d2 r6 Y! F, ?
|   |   ├──课时 11  查找引用函数（选修，考试不涉及）.mp4  825.94M- \' W  ^$ q) [* g! i* D/ |4 R6 q
|   |   ├──课时 12  表结构数据特征.mp4  668.61M
9 |; m; d+ l6 p|   |   ├──课时 13  表结构数据获取.mp4  511.85M
& A0 j! W3 U8 e9 H  `; q|   |   ├──课时 14  表结构数据使用.mp4  808.05M/ K: |' ~" P6 i+ X: s( P
|   |   └──课时 9  表格结构数据内容.mp4  1.29G
4 {+ [  a0 |( U. q6 w|   ├──03、第3章 数据库应用  ) o% u6 t: Y: s5 I8 B5 X9 q
|   |   ├──课时 15  数据库应用第一部分.mp4  1.77G
* ]6 n+ a* ^" |0 P|   |   └──课时 16  数据库应用第二部分.mp4  2.54G- l/ e' h% ?6 ^* p3 y; Q. J8 t
|   ├──04、第4章 描述性统计分析  0 l$ V0 j3 D0 p' ]; l% \, W2 \
|   |   ├──课时 17  统计学的基本概念.mp4  332.13M
8 V  {% e* A* P. |1 D|   |   ├──课时 18  集中趋势.mp4  266.79M. O# D* E1 a% y8 j
|   |   ├──课时 19  离散趋势.mp4  165.46M
9 W0 A2 {" ?! d|   |   ├──课时 20  分布形态的描述.mp4  210.24M* C9 I* M7 |' j- O& B2 i
|   |   ├──课时 21  二项分布和正态分布.mp4  294.99M
' J9 Q9 r: f  G0 m& \, k. v& H$ k- l|   |   ├──课时 22  抽样分布.mp4  211.15M  }8 |- F( z' f1 _
|   |   ├──课时 23  参数估计基础知识.mp4  372.37M
2 j9 Z0 N4 O' z5 f, @. _1 {|   |   ├──课时 24  点估计.mp4  355.56M' s3 b- U0 E7 ?! s! I9 I
|   |   ├──课时 25  区间估计.mp4  216.11M
& n/ Z, o- m8 \9 c7 R|   |   ├──课时 26  （拓展学习）假设检验基础概念.mp4  354.09M
* I7 c$ \7 _( \8 A; m9 Y) M|   |   ├──课时 27  （拓展学习）假设检验例题.mp4  140.43M6 ^* D% f1 {  N0 g8 W9 L
|   |   └──课时 28  相关分析.mp4  160.62M
9 L* m% Z1 i- Q|   ├──05、第5章 多维数据透视分析  % P  S! L; e7 `' l' R3 `4 F) e  c1 F
|   |   ├──课时 29  1.多维透视分析前半部分.mp4  1.91G. V( D+ y! \4 q+ T5 o, E1 ^) {6 ]
|   |   └──课时 30  2.透视分析后半部分.mp4  830.97M) w) N" R! w$ h3 ?) b
|   ├──06、第6章 业务数据分析  
; A0 {3 }- j: I. n! m* d# F|   |   ├──课时 31  数据驱动型业务管理方法.mp4  1.15G
$ c  W$ H: {- T& J|   |   ├──课时 32  指标的应用与设计1.mp4  502.77M
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雷浩

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夜已深

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真是难得给力的帖子啊。
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一枚有趣的灵魂

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星知道

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让过去过去

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余鹏

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为何落寞

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楼主加油，我们都看好你哦。
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一般不二不

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壮志凌云

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