cda数据分析师-CDA一级二级考试视频课

仔叶

——cda数据分析师-CDA一级二级考试视频课/
├──CDA二级考试视频课  
; U% \$ L1 U2 `2 H8 o; y& G- Q|   ├──第1章：用户标签体系与用户画像  
7 |1 ^6 k" @5 M7 j8 y|   |   ├──课时 10  1.1.1 如何定位用户.mp4  25.98M
|   |   ├──课时 11  1.1.2 业务指标与用户标签的关系-1.mp4  49.31M
|   |   ├──课时 12  1.1.2 业务指标与用户标签的关系-2.mp4  65.86M
7 z& w5 E4 e0 q6 z* U|   |   ├──课时 13  1.1.3 用户标签与用户画像的关系.mp4  60.88M
|   |   ├──课时 14  1.1.4 用户标签的类型.mp4  32.19M
* w# U: i- v: R8 b3 A|   |   ├──课时 15  1.1.5总结和例题讲解.mp4  9.34M
& O% R- S; x. r|   |   ├──课时 16  1.2.1用户标签的制作方法.mp4  38.55M
! L# ~0 Z' P! A|   |   ├──课时 17  1.2.2总结和例题讲解.mp4  8.98M
|   |   ├──课时 18  1.3.1 用Python做用户画像的基础知识-1(1).mp4  44.82M
- V8 ^  b1 G8 b7 v|   |   ├──课时 18  1.3.1 用Python做用户画像的基础知识-1.mp4  44.82M
|   |   ├──课时 19  1.3.2 用户画像在诊断阶段中的应用.mp4  8.39M
0 c  ^5 B; q8 w: f% Q|   |   └──课时 20  1.3.3总结和例题讲解.mp4  40.94M
|   ├──第2章：数据采集与处理  
- [# o/ Z0 I1 s|   |   ├──课时 21  2.1.1市场研究中的数据.mp4  64.40M
|   |   ├──课时 22  2.1.2 概率抽样方法-1.mp4  74.31M
" ^. q' J' B3 L! ?9 ?2 q/ ]|   |   ├──课时 23  2.1.2 概率抽样方法-2.mp4  44.25M
|   |   ├──课时 24  2.1.3 非概率抽样方法.mp4  42.55M
|   |   ├──课时 25  2.1.4总结和例题讲解.mp4  10.81M
|   |   ├──课时 26  2.2.1市场调研流程和目标设定.mp4  13.24M
|   |   ├──课时 27  2.2.2市场调研前准备和实施.mp4  44.39M
|   |   ├──课时 28  2.2.3总结和例题讲解mp4.mp4  7.87M
; `! |4 g) g/ [+ y|   |   ├──课时 29  2.3.0引言.mp4  20.84M
' q7 F' ]; u5 x/ s" f8 H|   |   ├──课时 30  2.3.1 单变量描述性统计.mp4  35.56M
|   |   ├──课时 31  2.3.2 两变量描述性统计.mp4  19.01M
|   |   ├──课时 32  2.3.3 制图原理_1.mp4  14.08M
|   |   ├──课时 33  2.3.3 制图原理_2SPSS作图.mp4  25.64M
|   |   ├──课时 34  2.3.3 制图原理-3Python作图.mp4  29.77M
  ?5 H" i! P; A/ c|   |   ├──课时 35  2.3.4总结和例题讲解.mp4  7.02M
: x& k. g3 |6 C" ?  U5 z& _. i5 O& H|   |   ├──课时 36  2.4.1 数据预处理基本步骤.mp4  20.12M
5 C3 v3 {/ B$ N- s& P7 u. k+ @|   |   ├──课时 37  2.4.2 错误和离群值数据识别与处理.mp4  29.00M
|   |   ├──课时 38  2.4.3 分类变量概化处理.mp4  18.24M
|   |   ├──课时 39  2.4.4 缺失值处理.mp4  20.89M
+ N, z: W& X$ I% ?5 j|   |   ├──课时 40  2.4.5 噪声平滑.mp4  19.01M
|   |   ├──课时 41  2.4.6 连续变量分布形态转换和标准化.mp4  18.40M
|   |   ├──课时 42  2.4.7 变量降维和WoE.mp4  17.29M
  ]7 m4 R( ?1 |7 ]& T/ l8 T|   |   └──课时 43  2.4.8总结和例题讲解.mp4  11.82M
|   ├──第3章：数据模型管理  
; b* s( W9 t" F9 C# X8 Z: |& T- i5 p|   |   ├──课时 44  3.1 数据分类.mp4  27.44M
# a3 _/ Y! h* B; b|   |   ├──课时 45  3.2 数据建模.mp4  43.12M
  F# v5 }8 I) K2 B: |$ e|   |   ├──课时 46  3.3 数据仓库体系和ETL.mp4  28.92M
|   |   └──课时 47  3.4总结和例题讲解.mp4  33.57M
|   ├──第4章：统计分析  
|   |   ├──课时 48  4.1.1 分析框架.mp4  49.26M
& X  ^7 O. A; R9 p6 c$ h|   |   ├──课时 49  4.1.2 样本与总体.mp4  81.58M
|   |   ├──课时 50  4.1.3 参数估计-1.mp4  53.90M
|   |   ├──课时 51  4.1.3 参数估计-2.mp4  40.23M
|   |   ├──课时 52  4.1.4 总结和例题讲解.mp4  20.33M
$ G" _& _/ {0 j4 T! ~|   |   ├──课时 53  4.2.1 假设检验的示例.mp4  18.62M
|   |   ├──课时 54  4.2.2 假设检验基本概念.mp4  28.28M
|   |   ├──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
+ c% G% `5 y' i- W# f|   |   ├──课时 56  4.2.4 AB测试优化法.mp4  23.91M
) u0 O/ \: W- `|   |   ├──课时 57  4.2.5 总结和例题讲解.mp4  15.17M
|   |   ├──课时 58  4.3.1 两样本t检验.mp4  50.87M
|   |   ├──课时 59  4.3.2 方差分析.mp4  63.76M
|   |   ├──课时 60  4.3.3 相关分析.mp4  34.81M
$ _4 K' `# [8 l. V: E: ]+ S|   |   ├──课时 61  4.3.4 卡方检验.mp4  44.59M
& a! u0 G# j$ X- y( [|   |   ├──课时 62  4.3.5 总结和例题讲解.mp4  18.76M
|   |   ├──课时 63  4.4.1 一元线性回归模型.mp4  53.98M
|   |   ├──课时 64  4.4.2线性回归的参数估计.mp4  16.42M
|   |   ├──课时 65  4.4.3 一元逻辑回归模型.mp4  45.90M
$ n8 O$ b* h( k& O8 t8 L$ {|   |   ├──课时 66  4.4.4 逻辑回归极大似然估计法.mp4  7.41M
|   |   └──课时 67  4.4.5 总结和例题讲解.mp4  21.65M
|   ├──第5章 数据分析模型与应用  
2 A& b7 m6 c+ y|   |   ├──课时 68  5.1.1 矩阵分析法.mp4  88.46M
|   |   ├──课时 69  5.1.2主成分分析的理论基础.mp4  251.25M
) K  [# E! I8 F3 H, ||   |   ├──课时 70  5.1.3主成分分析的计算步骤.mp4  338.91M
|   |   ├──课时 71  5.1.4 主成分分析的应用.mp4  704.63M
$ \0 J9 C$ Z! K& m$ m2 P6 l3 [|   |   ├──课时 72  5.1.5-8因子分析.mp4  547.64M
|   |   ├──课时 73  5.1.9主成分题目讲解.mp4  150.43M
) e% }  J5 E5 n6 U! b& l. T& ?|   |   ├──课时 74  5.1.10因子分析题目讲解(1).mp4  103.01M
|   |   ├──课时 74  5.1.10因子分析题目讲解.mp4  103.01M
|   |   ├──课时 75  5.2.1-3线性回归-1.mp4  785.20M
' |  I: A7 g) \' M; Z8 @|   |   ├──课时 76  5.2.4线性回归-2.mp4  529.06M
|   |   ├──课时 77  5.2.5-5.2.7线性回归-3.mp4  445.27M
|   |   ├──课时 78  5.2.8总结和试题讲解.mp4  282.26M
4 o( r. g- v: g( f- P. C|   |   ├──课时 79  5.3.1-5.3.4逻辑回归-1.mp4  348.45M
|   |   ├──课时 80  5.3.5 逻辑回归-2.mp4  713.08M
|   |   ├──课时 81  5.3.6逻辑回归-3试题讲解mp4.mp4  200.65M
|   |   ├──课时 82  5.4.1 聚类方法的基本逻辑.mp4  374.25M
2 D+ z0 {. h( q. L9 Z|   |   ├──课时 83  5.4.2 系统聚类法.mp4  593.97M
3 O+ ?7 Z0 o& t% H" Z|   |   ├──课时 84  5.4.3-4k-means聚类-1.mp4  438.46M
|   |   ├──课时 85  5.4.3-4k-means聚类-2.mp4  473.84M
. N, u6 `$ F' n. M( Z8 L: S$ J! E6 U|   |   ├──课时 86  5.4.5聚类事后分析.mp4  173.01M
9 j) Y0 L% [$ x- f4 s|   |   ├──课时 87  5.4.6聚类试题讲解.mp4  199.68M
|   |   ├──课时 88  5.5.1 宏观业务指标预测框架.mp4  560.41M
|   |   ├──课时 89  5.5.2 趋势分解法.mp4  191.85M
: T4 g! B# n9 b7 m+ e|   |   ├──课时 90  5.5.3 ARIMA方法-1.mp4  458.65M
% C( r& u' Y4 R* Y  L* f3 T$ t|   |   ├──课时 91  5.5.4 时间序列回归.mp4  140.25M
|   |   └──课时 92  5.5.5时间序列考题讲解.mp4  90.35M
, i# Z9 ^$ D% J4 r/ k& ?|   ├──第6章 数字化工作方法与应用  
* Z0 s0 L5 b" H: I' l1 V  o5 N$ N3 B" \|   |   ├──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
|   |   ├──课时 93  6.0引言.mp4  183.64M
$ ~3 @7 `, Z. h3 r% p. k* e/ X! b|   |   ├──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
|   |   ├──课时 95  6.1.3 业务流程图及习题.mp4  184.86M
|   |   ├──课时 96  6.2.1近因分析.mp4  205.22M
, \8 n+ F& E  ^6 S! O. b|   |   ├──课时 97  6.2.2根本原因分析.mp4  218.34M
* x; x3 }" S- z) |* W+ c/ S3 V|   |   ├──课时 98  6.2.3根因分析试题讲解.mp4  60.23M
2 ^. s3 A9 d2 @, N" T. h$ A$ u|   |   └──课时 99  6.3.1业务优化框架和运筹优化.mp4  352.82M
|   ├──第7章 选修：python数据分析基础  
|   |   ├──课时 102  分类模型的评估方法.mp4  247.24M
: C3 d2 E% ^+ ^/ J2 O|   |   ├──课时 103  数据科学的基本概念1.mp4  217.56M
" C* k) ^. A+ K9 A2 L; n# {|   |   ├──课时 104  数据科学的基本概念2.mp4  307.14M
|   |   ├──课时 105  数据挖掘的技术与方法1.mp4  263.54M
' i1 U4 s7 d- v|   |   ├──课时 106  数据挖掘的技术与方法2.mp4  398.31M
* z& T6 E  ]) R; p# r|   |   ├──课时 107  数理统计技术.mp4  285.56M
|   |   ├──课时 108  1Python介绍.mp4  109.76M
|   |   ├──课时 109  2Python基础数据类型与表达式.mp4  543.98M
|   |   ├──课时 110  3Python原生态数据结构.mp4  389.75M
|   |   ├──课时 111  4Python控制流.mp4  267.50M
/ n0 ~0 j3 s" Y8 a6 _|   |   ├──课时 112  5Python函数.mp4  274.41M
/ L3 q/ [* ?! l5 {+ i|   |   ├──课时 113  6Python模块.mp4  185.30M
|   |   ├──课时 114  7使用pandas读写数据.mp4  166.39M
1 [) q/ j4 ]4 L2 Z|   |   ├──课时 115  1背景介绍.mp4  56.20M
|   |   ├──课时 116  2描述性分析-1对被解释变量进行描述.mp4  362.05M
2 j8 w0 H2 v+ Z! X! d|   |   ├──课时 117  3描述性分析-2对解释变量进行描述1.mp4  353.94M
& v$ x! y/ M! Q' K& y|   |   ├──课时 118  4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp4  367.25M
; o2 M/ U2 r$ w) x|   |   ├──课时 119  5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp4  586.91M
" P" \7 {  K% l7 j* c|   |   ├──课时 120  6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp4  493.31M
8 B+ y2 [3 x; h8 ~# ~- }0 {; y' y/ u/ B$ N8 R|   |   ├──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
|   |   ├──课时 122  4统计推断与假设检验1.mp4  521.85M
# N! S6 y4 P7 {  P|   |   ├──课时 123  4统计推断与假设检验2.mp4  632.81M
|   |   ├──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
|   |   ├──课时 125  模板1预习课程2：线性回归优化与正则化.mp4  1.34G
|   |   ├──课时 126  模板1预习课程3：逻辑回归变量筛选、编码.mp4  1.58G
|   |   └──课时 127  案例 个人贷款信用风险评级全流程.mp4  2.79G
& H. \( `/ B& p  \|   ├──前言：level2课程导读  
. r, r, \4 i( x' h|   |   ├──1节：数据分析基础与二级总结介绍  
|   |   ├──2节：前导选修课：数据分析指标体系  
: z% H4 h& e% h|   |   └──课时 1  张溪梦：从洞察到增长—数据分析的未来.mp4  6.13G
|   ├──CDA二级考试视频课.exe  491.38M
3 C! {3 x& o2 R4 k1 S5 w& J6 [- I|   └──Python编程基础-课件和脚本.exe  21.84M
3 O* ]. ]- x/ e7 R5 y6 |7 I" y2 w2 @├──CDA一级考试视频课  
|   ├──00、导读 数据分析前导通识课  
|   |   ├──课时 1  1.1 数据这个行业.mp4  561.89M
|   |   ├──课时 2  1.2 数据分析的商业应用.mp4  819.23M
|   |   ├──课时 3  1.3 数据分析思维.mp4  632.71M
) x$ X4 l4 t- h+ t" q|   |   ├──课时 4  1.4 数据分析常用方法.mp4  470.47M
. f# `# S$ C* `8 x|   |   └──课时 5  1.5 实务中的数据分析师.mp4  362.89M
5 S2 K9 k+ d) o) M( v9 P5 T6 {|   ├──01、第1章 数据分析概述与职业操守  
|   |   ├──课时 6  数据分析的基本概念.mp4  274.10M
|   |   ├──课时 7  职业道德行为准则.mp4  267.73M
: |7 a) ~* h/ R2 o* d0 a|   |   └──课时 8  大数据立法安全隐私.mp4  195.02M
|   ├──02、第2章 数据结构  
|   |   ├──课时 10  常用函数（选修，考试不涉及）.mp4  1.53G
|   |   ├──课时 11  查找引用函数（选修，考试不涉及）.mp4  825.94M
2 `, v: k& U* w) x2 ~|   |   ├──课时 12  表结构数据特征.mp4  668.61M
- b9 d; X3 }& Z/ D2 B3 }5 |. g|   |   ├──课时 13  表结构数据获取.mp4  511.85M
|   |   ├──课时 14  表结构数据使用.mp4  808.05M
! _- V5 f! T* H  C" a$ S+ K9 u6 d7 g|   |   └──课时 9  表格结构数据内容.mp4  1.29G
|   ├──03、第3章 数据库应用  
|   |   ├──课时 15  数据库应用第一部分.mp4  1.77G
$ n8 u4 y/ N2 H! @4 C* ||   |   └──课时 16  数据库应用第二部分.mp4  2.54G
|   ├──04、第4章 描述性统计分析  
& l, b/ J! l0 M7 o|   |   ├──课时 17  统计学的基本概念.mp4  332.13M
: n! T1 \- f2 Y; y4 o( v|   |   ├──课时 18  集中趋势.mp4  266.79M
  l- v' g$ ]! Q( G|   |   ├──课时 19  离散趋势.mp4  165.46M
|   |   ├──课时 20  分布形态的描述.mp4  210.24M
|   |   ├──课时 21  二项分布和正态分布.mp4  294.99M
' ?( y! N  R6 s8 L: |1 I|   |   ├──课时 22  抽样分布.mp4  211.15M
% V! m) [# N) {% f' h|   |   ├──课时 23  参数估计基础知识.mp4  372.37M
|   |   ├──课时 24  点估计.mp4  355.56M
6 q, h5 o1 y2 h3 x- w' y8 T5 |. K|   |   ├──课时 25  区间估计.mp4  216.11M
4 O% {0 A, c/ Y" p& l& H|   |   ├──课时 26  （拓展学习）假设检验基础概念.mp4  354.09M
1 c- C& K! u( m2 ~|   |   ├──课时 27  （拓展学习）假设检验例题.mp4  140.43M
|   |   └──课时 28  相关分析.mp4  160.62M
8 O8 S- X, Y1 s' W4 p8 d" G& [$ [|   ├──05、第5章 多维数据透视分析  
|   |   ├──课时 29  1.多维透视分析前半部分.mp4  1.91G
|   |   └──课时 30  2.透视分析后半部分.mp4  830.97M
- Z& K) j0 F8 M8 S- d- s5 V7 \|   ├──06、第6章 业务数据分析  
" }; _7 w+ ]$ ^|   |   ├──课时 31  数据驱动型业务管理方法.mp4  1.15G
|   |   ├──课时 32  指标的应用与设计1.mp4  502.77M
, y0 f* s. O7 q7 k
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雷浩

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夜已深

真是难得给力的帖子啊。

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

楼主加油，我们都看好你哦。

一般不二不

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壮志凌云

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