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——cda数据分析师-CDA一级二级考试视频课/4 w- w: ] e+ z
├──CDA二级考试视频课 . [: @; R! K' m+ q0 h3 r0 A
| ├──第1章：用户标签体系与用户画像 5 E* J! M8 u) z; u+ E$ J
| | ├──课时 10 1.1.1 如何定位用户.mp4 25.98M5 ^' O% B2 {3 ~
| | ├──课时 11 1.1.2 业务指标与用户标签的关系-1.mp4 49.31M) d/ X- U1 O6 ]8 L* a' Y
| | ├──课时 12 1.1.2 业务指标与用户标签的关系-2.mp4 65.86M
3 |# g( e7 e; Q| | ├──课时 13 1.1.3 用户标签与用户画像的关系.mp4 60.88M
6 \ @6 n; Y/ x [3 i| | ├──课时 14 1.1.4 用户标签的类型.mp4 32.19M( R" ?( x* e8 T" s
| | ├──课时 15 1.1.5总结和例题讲解.mp4 9.34M# y7 f" u, K* M+ Q/ q2 \1 R* K
| | ├──课时 16 1.2.1用户标签的制作方法.mp4 38.55M5 i. e' h% i& m/ D" H
| | ├──课时 17 1.2.2总结和例题讲解.mp4 8.98M
. c1 Q! }. F5 K4 `0 Z: q| | ├──课时 18 1.3.1 用Python做用户画像的基础知识-1(1).mp4 44.82M/ r. l& x3 G- x; i# P: O
| | ├──课时 18 1.3.1 用Python做用户画像的基础知识-1.mp4 44.82M
4 M" E* E9 y$ {1 w5 t| | ├──课时 19 1.3.2 用户画像在诊断阶段中的应用.mp4 8.39M
) y/ y( V+ p, V, W' N7 R' L! b| | └──课时 20 1.3.3总结和例题讲解.mp4 40.94M
' C3 i7 k$ t* R, s$ _& D+ c8 K| ├──第2章：数据采集与处理 $ @0 {# m4 h; j
| | ├──课时 21 2.1.1市场研究中的数据.mp4 64.40M
& g* g; G! N$ z, E8 P; t) w| | ├──课时 22 2.1.2 概率抽样方法-1.mp4 74.31M
" ~/ A- S; u, f; L3 i, m+ ^| | ├──课时 23 2.1.2 概率抽样方法-2.mp4 44.25M9 [; t9 w. {" D, d7 |9 U
| | ├──课时 24 2.1.3 非概率抽样方法.mp4 42.55M
+ M3 T7 {$ ~3 V| | ├──课时 25 2.1.4总结和例题讲解.mp4 10.81M5 H4 T) u7 G5 K9 Y* I m
| | ├──课时 26 2.2.1市场调研流程和目标设定.mp4 13.24M
4 r) e1 J& `: U$ `/ A4 f| | ├──课时 27 2.2.2市场调研前准备和实施.mp4 44.39M
4 W, \7 Q2 Z! j3 D9 a| | ├──课时 28 2.2.3总结和例题讲解mp4.mp4 7.87M* z0 @$ B1 H- J' H% @& I. `
| | ├──课时 29 2.3.0引言.mp4 20.84M3 o& E3 v: m2 t b
| | ├──课时 30 2.3.1 单变量描述性统计.mp4 35.56M
! D0 R2 X# R4 _, z V5 }8 s| | ├──课时 31 2.3.2 两变量描述性统计.mp4 19.01M
! o! v7 D0 \# N. {; `, q6 }| | ├──课时 32 2.3.3 制图原理_1.mp4 14.08M7 ]. H4 a1 |/ x
| | ├──课时 33 2.3.3 制图原理_2SPSS作图.mp4 25.64M( k4 E. {( `5 l# c% f
| | ├──课时 34 2.3.3 制图原理-3Python作图.mp4 29.77M
' ?8 R; V9 g* t b" H6 Z4 n8 e| | ├──课时 35 2.3.4总结和例题讲解.mp4 7.02M
) f8 r1 E3 `( U. d' u: @3 J/ @| | ├──课时 36 2.4.1 数据预处理基本步骤.mp4 20.12M0 v/ @2 W% g6 f
| | ├──课时 37 2.4.2 错误和离群值数据识别与处理.mp4 29.00M; K+ w- j5 h# X/ l
| | ├──课时 38 2.4.3 分类变量概化处理.mp4 18.24M
9 V5 s# p; {4 v% A1 |* x% V, J2 W- L( [| | ├──课时 39 2.4.4 缺失值处理.mp4 20.89M" D2 g$ r% I" J8 X" U) X
| | ├──课时 40 2.4.5 噪声平滑.mp4 19.01M
9 {- k: i4 C h% d: Z. ~9 D, U| | ├──课时 41 2.4.6 连续变量分布形态转换和标准化.mp4 18.40M! `+ Y' V; ^1 X5 n& c
| | ├──课时 42 2.4.7 变量降维和WoE.mp4 17.29M
h6 I2 l( P$ Z8 `+ Q2 P Q C( Q! _| | └──课时 43 2.4.8总结和例题讲解.mp4 11.82M
/ p( r; F n! ]& t2 W! E- u$ C| ├──第3章：数据模型管理
, h( U3 L. y- a: X; T, k$ a1 o6 M| | ├──课时 44 3.1 数据分类.mp4 27.44M
. @: H' O" Q( n. f| | ├──课时 45 3.2 数据建模.mp4 43.12M5 `: n, s1 |( [
| | ├──课时 46 3.3 数据仓库体系和ETL.mp4 28.92M* K3 f: U+ w+ p6 j: E9 P ^
| | └──课时 47 3.4总结和例题讲解.mp4 33.57M
/ N( q+ M* a: G1 p: A| ├──第4章：统计分析 4 n8 q' J$ ^9 s! y4 j4 ~
| | ├──课时 48 4.1.1 分析框架.mp4 49.26M8 U5 P# Y& s! q( @ x7 }
| | ├──课时 49 4.1.2 样本与总体.mp4 81.58M
k, { X0 Y) V$ j| | ├──课时 50 4.1.3 参数估计-1.mp4 53.90M
8 H& i' M/ h# k| | ├──课时 51 4.1.3 参数估计-2.mp4 40.23M
. ~- L: Q: r% |! }. N| | ├──课时 52 4.1.4 总结和例题讲解.mp4 20.33M
; m( c+ A/ J1 K| | ├──课时 53 4.2.1 假设检验的示例.mp4 18.62M
. W# N3 p6 U. I$ K| | ├──课时 54 4.2.2 假设检验基本概念.mp4 28.28M
8 \, b0 J/ w: c" {) z: `| | ├──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
; W) F% J, d% N9 c7 n| | ├──课时 56 4.2.4 AB测试优化法.mp4 23.91M
$ l* Z: V3 y0 T1 V| | ├──课时 57 4.2.5 总结和例题讲解.mp4 15.17M) y% {. ]" W7 |! ] O5 ?6 E) l& x
| | ├──课时 58 4.3.1 两样本t检验.mp4 50.87M
. W' [5 `1 W8 O& b0 H| | ├──课时 59 4.3.2 方差分析.mp4 63.76M! l. R+ G! ~: B6 q7 M! M# |1 d# z9 m
| | ├──课时 60 4.3.3 相关分析.mp4 34.81M
) J6 n w! j1 A2 g6 F3 g/ k- p) h| | ├──课时 61 4.3.4 卡方检验.mp4 44.59M
6 l7 v% N* f7 P7 I% R* f" {( j| | ├──课时 62 4.3.5 总结和例题讲解.mp4 18.76M* @; Y9 ?0 [2 Z S
| | ├──课时 63 4.4.1 一元线性回归模型.mp4 53.98M" e0 W+ Q9 q3 Z8 C! n
| | ├──课时 64 4.4.2线性回归的参数估计.mp4 16.42M8 f2 O5 l6 L! L/ h
| | ├──课时 65 4.4.3 一元逻辑回归模型.mp4 45.90M2 z8 O+ }$ \0 r
| | ├──课时 66 4.4.4 逻辑回归极大似然估计法.mp4 7.41M7 o: U! k7 x2 H: J/ s: u) e
| | └──课时 67 4.4.5 总结和例题讲解.mp4 21.65M
9 M! y6 U, A- g# P: w| ├──第5章 数据分析模型与应用 6 k! `4 k3 w" |3 Q! I
| | ├──课时 68 5.1.1 矩阵分析法.mp4 88.46M! i! }3 a; ]" q' p# F& h
| | ├──课时 69 5.1.2主成分分析的理论基础.mp4 251.25M
! L+ @9 t" C4 ?| | ├──课时 70 5.1.3主成分分析的计算步骤.mp4 338.91M
) M& P4 q) A3 N) F7 \6 w! ~+ u- Q% U. H| | ├──课时 71 5.1.4 主成分分析的应用.mp4 704.63M
7 U7 R5 U M% v* {4 e7 C| | ├──课时 72 5.1.5-8因子分析.mp4 547.64M
/ a/ ^" M9 ^! c* ^6 F| | ├──课时 73 5.1.9主成分题目讲解.mp4 150.43M- Y }# t u, u2 X r
| | ├──课时 74 5.1.10因子分析题目讲解(1).mp4 103.01M
2 l d3 H; t' W( l5 {| | ├──课时 74 5.1.10因子分析题目讲解.mp4 103.01M- `3 l7 z1 Q, y/ {; o4 |5 k3 s
| | ├──课时 75 5.2.1-3线性回归-1.mp4 785.20M+ h% L. H" W2 a. \
| | ├──课时 76 5.2.4线性回归-2.mp4 529.06M
& k/ `: R( e. v| | ├──课时 77 5.2.5-5.2.7线性回归-3.mp4 445.27M
0 v# t2 z# V$ C| | ├──课时 78 5.2.8总结和试题讲解.mp4 282.26M+ @3 }1 X" W0 M5 K" Y( E
| | ├──课时 79 5.3.1-5.3.4逻辑回归-1.mp4 348.45M0 s% k, E) l! j8 _5 v% \4 s
| | ├──课时 80 5.3.5 逻辑回归-2.mp4 713.08M/ F# t$ @5 P% E
| | ├──课时 81 5.3.6逻辑回归-3试题讲解mp4.mp4 200.65M6 b. t0 C+ \7 s
| | ├──课时 82 5.4.1 聚类方法的基本逻辑.mp4 374.25M. d" _2 x# ^, C& F# }! n
| | ├──课时 83 5.4.2 系统聚类法.mp4 593.97M# O) k! r( l3 X/ M4 A
| | ├──课时 84 5.4.3-4k-means聚类-1.mp4 438.46M
( r% _$ L9 p. i5 _# f8 z' q| | ├──课时 85 5.4.3-4k-means聚类-2.mp4 473.84M
^2 \& Q+ a; c6 j2 Q& l| | ├──课时 86 5.4.5聚类事后分析.mp4 173.01M- q! G" ?- ?. o1 P Y
| | ├──课时 87 5.4.6聚类试题讲解.mp4 199.68M
, b. |# \# \5 C: [| | ├──课时 88 5.5.1 宏观业务指标预测框架.mp4 560.41M
1 i( s2 [3 e+ h| | ├──课时 89 5.5.2 趋势分解法.mp4 191.85M
/ \5 S7 h$ {5 o8 o, V| | ├──课时 90 5.5.3 ARIMA方法-1.mp4 458.65M
0 a# a# B- |( ~! }7 j2 O4 Z2 X+ H| | ├──课时 91 5.5.4 时间序列回归.mp4 140.25M
; @6 ^1 b6 U. K| | └──课时 92 5.5.5时间序列考题讲解.mp4 90.35M2 |; z& o% C4 }: o. l( `$ v8 {8 K
| ├──第6章 数字化工作方法与应用 7 {- w$ v, d) ^
| | ├──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
4 T& H8 p1 r& ^| | ├──课时 93 6.0引言.mp4 183.64M
8 i. Z* v4 |7 G! c- m6 p, W( J" t| | ├──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
1 D8 l. I9 G4 ^1 ~% o8 e0 @. h| | ├──课时 95 6.1.3 业务流程图及习题.mp4 184.86M
# a* A$ Y& D' e0 A, F| | ├──课时 96 6.2.1近因分析.mp4 205.22M3 Q- i2 a4 g) \4 n- x; x" _+ B
| | ├──课时 97 6.2.2根本原因分析.mp4 218.34M/ a6 r, |, [4 I6 N5 X* f/ d* i
| | ├──课时 98 6.2.3根因分析试题讲解.mp4 60.23M
# f3 r9 L% t7 v. Q7 C| | └──课时 99 6.3.1业务优化框架和运筹优化.mp4 352.82M; g8 W. y2 r K8 ^6 }/ x+ J
| ├──第7章 选修：python数据分析基础 " S% G; W: D2 { z$ E
| | ├──课时 102 分类模型的评估方法.mp4 247.24M5 i! g: B6 d, `* r
| | ├──课时 103 数据科学的基本概念1.mp4 217.56M
; v. D$ r \* F6 z2 ~9 `| | ├──课时 104 数据科学的基本概念2.mp4 307.14M& Z/ P* Q* ^8 }* g2 k, h
| | ├──课时 105 数据挖掘的技术与方法1.mp4 263.54M
) S( A( Y% Z: u% z3 u| | ├──课时 106 数据挖掘的技术与方法2.mp4 398.31M H* \/ A! [8 g5 N+ T
| | ├──课时 107 数理统计技术.mp4 285.56M
' B0 D h* F/ |: R# ~8 R; z| | ├──课时 108 1Python介绍.mp4 109.76M7 I+ l, s* T; [( k8 K! E$ r
| | ├──课时 109 2Python基础数据类型与表达式.mp4 543.98M
8 n c8 w- R# K2 h4 F) N% C| | ├──课时 110 3Python原生态数据结构.mp4 389.75M
+ |/ s6 \ D! O| | ├──课时 111 4Python控制流.mp4 267.50M8 J$ k0 ~4 v# E- D
| | ├──课时 112 5Python函数.mp4 274.41M7 j7 {8 ?( P, g( }. G( a7 M' y
| | ├──课时 113 6Python模块.mp4 185.30M
& q: a' e+ c, ?, x4 D' w| | ├──课时 114 7使用pandas读写数据.mp4 166.39M* Z" M- |0 s1 T
| | ├──课时 115 1背景介绍.mp4 56.20M4 ]5 w7 G3 e0 b% d- T* |
| | ├──课时 116 2描述性分析-1对被解释变量进行描述.mp4 362.05M9 @$ T. U' _& |* _4 d5 s
| | ├──课时 117 3描述性分析-2对解释变量进行描述1.mp4 353.94M
& X' H7 ^. _4 h| | ├──课时 118 4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp4 367.25M& ?& r. }, t! D/ T \! H6 }3 [! x
| | ├──课时 119 5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp4 586.91M) r$ T( }$ d0 s7 ]# I" V1 f# S
| | ├──课时 120 6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp4 493.31M% V" C0 T$ O4 c2 h% O, m/ @- f
| | ├──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( s2 n; n$ y6 {/ S. ]
| | ├──课时 122 4统计推断与假设检验1.mp4 521.85M
- q S# j( @& q2 y8 p' Q| | ├──课时 123 4统计推断与假设检验2.mp4 632.81M: d. e5 C% |' j/ q
| | ├──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
' ~. }: M& x1 w1 ?9 f| | ├──课时 125 模板1预习课程2：线性回归优化与正则化.mp4 1.34G- \, u# z+ _2 x9 F
| | ├──课时 126 模板1预习课程3：逻辑回归变量筛选、编码.mp4 1.58G8 ~# F {% n) x) D/ O1 w9 d/ [
| | └──课时 127 案例 个人贷款信用风险评级全流程.mp4 2.79G* [3 Y! \6 B. j" r7 G5 q* C W
| ├──前言：level2课程导读 4 {- P; u% g; Q" g: N5 Y4 g
| | ├──1节：数据分析基础与二级总结介绍
- E# ^! I8 p9 D| | ├──2节：前导选修课：数据分析指标体系
5 m6 c# t' r3 r% [; E| | └──课时 1 张溪梦：从洞察到增长—数据分析的未来.mp4 6.13G- h) Q2 }0 k/ [1 q4 M
| ├──CDA二级考试视频课.exe 491.38M. |+ p) q( E2 D; k6 O. [8 v( N# Z
| └──Python编程基础-课件和脚本.exe 21.84M) K1 l! a: }5 A' F9 a' y
├──CDA一级考试视频课 4 @- ^# u' p: C+ h
| ├──00、导读 数据分析前导通识课
& ^# M [' i& ?8 || | ├──课时 1 1.1 数据这个行业.mp4 561.89M
( _! {- A! ]! L0 `5 @, W! p, V| | ├──课时 2 1.2 数据分析的商业应用.mp4 819.23M9 V0 N5 R9 y" M' {% i
| | ├──课时 3 1.3 数据分析思维.mp4 632.71M) i$ Y! d) l" a4 T( A) o& B
| | ├──课时 4 1.4 数据分析常用方法.mp4 470.47M4 p$ _1 s1 S- x3 t+ w
| | └──课时 5 1.5 实务中的数据分析师.mp4 362.89M4 s) N* }! j. u# i2 B
| ├──01、第1章 数据分析概述与职业操守 ]5 t# P6 l0 k0 a8 {3 k, t3 z6 |/ q
| | ├──课时 6 数据分析的基本概念.mp4 274.10M6 i4 t+ B) H( q5 V: g' h4 S
| | ├──课时 7 职业道德行为准则.mp4 267.73M- E& E& i* a- H5 p: i3 G( C
| | └──课时 8 大数据立法安全隐私.mp4 195.02M
& E2 U; ~1 m* D# g" W4 n; d| ├──02、第2章 数据结构 8 i; X+ k4 g" Z- q9 L. b! w$ |
| | ├──课时 10 常用函数（选修，考试不涉及）.mp4 1.53G; r( l) ]. c, T" _/ S
| | ├──课时 11 查找引用函数（选修，考试不涉及）.mp4 825.94M; E/ i% G' V: N) F3 V5 G
| | ├──课时 12 表结构数据特征.mp4 668.61M5 G# c/ U7 `9 ]( G5 V
| | ├──课时 13 表结构数据获取.mp4 511.85M
6 ?/ S3 h* [1 G- `. r P. w; q| | ├──课时 14 表结构数据使用.mp4 808.05M0 O# v. k2 X! i( D, |
| | └──课时 9 表格结构数据内容.mp4 1.29G- E$ _% A8 ~# {4 J8 Z
| ├──03、第3章 数据库应用
. g8 w0 Y+ `# G3 Q: o0 H! `5 h h| | ├──课时 15 数据库应用第一部分.mp4 1.77G
- T' ]# h1 L6 }+ m8 P| | └──课时 16 数据库应用第二部分.mp4 2.54G- O7 V9 G* O: Z# R0 v% w
| ├──04、第4章 描述性统计分析 # {: z7 u; r& |
| | ├──课时 17 统计学的基本概念.mp4 332.13M' g& K. R' H( j+ P2 I
| | ├──课时 18 集中趋势.mp4 266.79M$ s3 @) R/ f! w" w
| | ├──课时 19 离散趋势.mp4 165.46M
8 |1 p4 m+ w0 r/ ?; K| | ├──课时 20 分布形态的描述.mp4 210.24M/ n) t/ t( _% u5 p8 E
| | ├──课时 21 二项分布和正态分布.mp4 294.99M
, D# R6 G* h4 U; [3 v0 P# X) {, w| | ├──课时 22 抽样分布.mp4 211.15M& z! d8 y8 D* L. h, J2 K
| | ├──课时 23 参数估计基础知识.mp4 372.37M
' P! [5 v2 X, P| | ├──课时 24 点估计.mp4 355.56M
2 R/ M# t# i6 F4 n6 e| | ├──课时 25 区间估计.mp4 216.11M5 Q! D% i2 `- Z
| | ├──课时 26 （拓展学习）假设检验基础概念.mp4 354.09M
+ |+ e1 A; G+ A3 G0 t9 b# z! W V! X- V| | ├──课时 27 （拓展学习）假设检验例题.mp4 140.43M7 `1 U1 T, v x* F
| | └──课时 28 相关分析.mp4 160.62M
; Q+ }8 Q2 k- v5 R* ^3 Y7 u| ├──05、第5章 多维数据透视分析 7 I; v5 y; F; z% k. D# P. [; Y3 t( X0 b
| | ├──课时 29 1.多维透视分析前半部分.mp4 1.91G
7 j+ I" b6 v" k* e; T| | └──课时 30 2.透视分析后半部分.mp4 830.97M/ U# G: ~9 }- q: T0 F5 ~
| ├──06、第6章 业务数据分析
& ^3 U7 [% T' k5 G| | ├──课时 31 数据驱动型业务管理方法.mp4 1.15G* q [) V% m( |) A$ e& d& U) p8 v
| | ├──课时 32 指标的应用与设计1.mp4 502.77M
/ G" ^9 D W9 v3 p1 f0 c: G2 g e# |1 D* i; l9 v
$ U% p, P' r; o; r5 @6 Z
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1 O4 Z6 y) @- W$ N, M9 f4 X
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发表于 2024-7-25 02:04:02
