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——cda数据分析师-CDA一级二级考试视频课/
5 O/ A" ^% f7 |5 l# A7 e( m% y4 W7 T├──CDA二级考试视频课 ( g: M& b( i5 b6 t, C, r% \4 [5 X
| ├──第1章：用户标签体系与用户画像
! P6 B4 s$ ?9 k| | ├──课时 10 1.1.1 如何定位用户.mp4 25.98M$ Y* x. S: f' p$ I
| | ├──课时 11 1.1.2 业务指标与用户标签的关系-1.mp4 49.31M; D$ i& k3 _- k4 t; [; ]
| | ├──课时 12 1.1.2 业务指标与用户标签的关系-2.mp4 65.86M( l: B3 X) I( w. K
| | ├──课时 13 1.1.3 用户标签与用户画像的关系.mp4 60.88M3 K3 F! R2 u2 U5 z9 ^2 c, C3 ?+ Y
| | ├──课时 14 1.1.4 用户标签的类型.mp4 32.19M
# ]0 h! G% R8 x3 G7 ^3 i$ X F| | ├──课时 15 1.1.5总结和例题讲解.mp4 9.34M
: g* m5 {0 ~9 d, K: W2 `| | ├──课时 16 1.2.1用户标签的制作方法.mp4 38.55M
. y% M4 ?+ b6 x) n: ]* @| | ├──课时 17 1.2.2总结和例题讲解.mp4 8.98M+ k- Q5 y, ^, i: t. p2 H3 m& u- h
| | ├──课时 18 1.3.1 用Python做用户画像的基础知识-1(1).mp4 44.82M/ E- }0 u* d9 T1 ?
| | ├──课时 18 1.3.1 用Python做用户画像的基础知识-1.mp4 44.82M
, N8 H& q: c- h% m| | ├──课时 19 1.3.2 用户画像在诊断阶段中的应用.mp4 8.39M6 [, N) U5 k- Y: H$ e1 i; \
| | └──课时 20 1.3.3总结和例题讲解.mp4 40.94M
- A: H X- G6 Y" ]% P `0 f: I& L| ├──第2章：数据采集与处理
+ L$ {& p; _) N| | ├──课时 21 2.1.1市场研究中的数据.mp4 64.40M$ _2 {+ v, ~9 C+ D0 g# s
| | ├──课时 22 2.1.2 概率抽样方法-1.mp4 74.31M
0 n9 B! I6 t3 D3 N| | ├──课时 23 2.1.2 概率抽样方法-2.mp4 44.25M
+ M) v) b0 N6 m6 x7 S4 L) x7 E| | ├──课时 24 2.1.3 非概率抽样方法.mp4 42.55M( a$ ^$ t: D4 B1 s) Z- h0 Q
| | ├──课时 25 2.1.4总结和例题讲解.mp4 10.81M
7 T, ]& r' \7 F* o& T| | ├──课时 26 2.2.1市场调研流程和目标设定.mp4 13.24M
" ^/ S) H6 T# _9 y% \| | ├──课时 27 2.2.2市场调研前准备和实施.mp4 44.39M
5 ^, H$ Z/ T* f# L" S1 ?4 R. s| | ├──课时 28 2.2.3总结和例题讲解mp4.mp4 7.87M) M0 i! }$ S. U/ j2 m
| | ├──课时 29 2.3.0引言.mp4 20.84M
4 |6 t7 W: f( `4 y9 z% \! W2 }| | ├──课时 30 2.3.1 单变量描述性统计.mp4 35.56M
* M3 v* s- i0 l) d| | ├──课时 31 2.3.2 两变量描述性统计.mp4 19.01M
9 g7 S" g/ F h0 T- r* t+ ], H| | ├──课时 32 2.3.3 制图原理_1.mp4 14.08M3 f: T. R: n0 \* ?, F$ r
| | ├──课时 33 2.3.3 制图原理_2SPSS作图.mp4 25.64M( N7 n, d: i# N: G7 U, s. K5 p
| | ├──课时 34 2.3.3 制图原理-3Python作图.mp4 29.77M" U, C, q8 }& o$ R& m2 d. ~
| | ├──课时 35 2.3.4总结和例题讲解.mp4 7.02M
- H5 U' e5 R- t0 J7 _3 N. I| | ├──课时 36 2.4.1 数据预处理基本步骤.mp4 20.12M* Q4 @$ N# ^/ x) k
| | ├──课时 37 2.4.2 错误和离群值数据识别与处理.mp4 29.00M* n8 _8 C; Z7 [4 x$ m, E; I: {
| | ├──课时 38 2.4.3 分类变量概化处理.mp4 18.24M
9 w8 L+ }7 w( f; C! a7 j| | ├──课时 39 2.4.4 缺失值处理.mp4 20.89M
; t: D8 Q+ n6 q! C$ R& R| | ├──课时 40 2.4.5 噪声平滑.mp4 19.01M
5 X; r1 L; w/ {' g% v| | ├──课时 41 2.4.6 连续变量分布形态转换和标准化.mp4 18.40M) E( S* t; r; b& C5 J$ t9 T
| | ├──课时 42 2.4.7 变量降维和WoE.mp4 17.29M r+ D& V0 Q' c; ~$ h
| | └──课时 43 2.4.8总结和例题讲解.mp4 11.82M
) Y0 S9 `/ W3 y( K; y| ├──第3章：数据模型管理 " q0 k5 H+ o8 b, a; b+ f, C
| | ├──课时 44 3.1 数据分类.mp4 27.44M
+ S! g; q: x% n# m5 ~| | ├──课时 45 3.2 数据建模.mp4 43.12M6 h" h; i) D, v0 X' @7 ^7 V
| | ├──课时 46 3.3 数据仓库体系和ETL.mp4 28.92M5 q0 s* i; d1 `( w5 a& A
| | └──课时 47 3.4总结和例题讲解.mp4 33.57M
% L; h% u) Z0 f" _, r| ├──第4章：统计分析 * B% K; O8 b. I |
| | ├──课时 48 4.1.1 分析框架.mp4 49.26M! ~3 ]3 X: D4 h
| | ├──课时 49 4.1.2 样本与总体.mp4 81.58M+ ~/ M) l( X2 o9 w2 w" X
| | ├──课时 50 4.1.3 参数估计-1.mp4 53.90M
% H, U# k7 A* O* i| | ├──课时 51 4.1.3 参数估计-2.mp4 40.23M0 k. c4 [) _) z# X% i# v
| | ├──课时 52 4.1.4 总结和例题讲解.mp4 20.33M
9 k# m+ u" g8 k5 X# d0 h$ ~| | ├──课时 53 4.2.1 假设检验的示例.mp4 18.62M3 Q7 t; n+ a7 }$ o/ o
| | ├──课时 54 4.2.2 假设检验基本概念.mp4 28.28M& ?" t! ^2 ]* f3 ^0 T0 q' @
| | ├──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( T5 ]8 m+ A1 L- }
| | ├──课时 56 4.2.4 AB测试优化法.mp4 23.91M
' u) I$ Z: W7 C| | ├──课时 57 4.2.5 总结和例题讲解.mp4 15.17M4 M2 R& k: L, c; g) v: R' A4 y
| | ├──课时 58 4.3.1 两样本t检验.mp4 50.87M
4 `8 x8 ?$ r: w6 ?/ O: K" `4 k" n| | ├──课时 59 4.3.2 方差分析.mp4 63.76M0 Y8 b) U' v4 n z, v' a0 n( N
| | ├──课时 60 4.3.3 相关分析.mp4 34.81M* y- ]4 E4 H3 x) [7 t& X \
| | ├──课时 61 4.3.4 卡方检验.mp4 44.59M. j4 h9 n+ f9 Y* i: q
| | ├──课时 62 4.3.5 总结和例题讲解.mp4 18.76M
# L8 ~/ ]' u- b/ m& P| | ├──课时 63 4.4.1 一元线性回归模型.mp4 53.98M
6 m0 L4 f; k2 m. b* [& }6 @| | ├──课时 64 4.4.2线性回归的参数估计.mp4 16.42M, e% R+ F' S! b/ S6 Q
| | ├──课时 65 4.4.3 一元逻辑回归模型.mp4 45.90M
4 n) `' V) H- X. o& s+ M4 m/ K| | ├──课时 66 4.4.4 逻辑回归极大似然估计法.mp4 7.41M# N) ?# r/ f2 D, p
| | └──课时 67 4.4.5 总结和例题讲解.mp4 21.65M
% c& X& N o$ x3 K# v i| ├──第5章 数据分析模型与应用
2 X( q" v7 B: Z4 |. P3 @: x4 _| | ├──课时 68 5.1.1 矩阵分析法.mp4 88.46M
* L$ C" B( ^6 V! Q# r; I+ Q3 V# M| | ├──课时 69 5.1.2主成分分析的理论基础.mp4 251.25M& m$ e! s0 I" Z
| | ├──课时 70 5.1.3主成分分析的计算步骤.mp4 338.91M; `, ?: G: A, X7 T0 T+ `- }
| | ├──课时 71 5.1.4 主成分分析的应用.mp4 704.63M, n$ T4 V* Q. G1 U# z/ f8 P) r
| | ├──课时 72 5.1.5-8因子分析.mp4 547.64M5 L- @& q5 V" u% Z9 \. ?6 M
| | ├──课时 73 5.1.9主成分题目讲解.mp4 150.43M5 ], _4 _; A. q
| | ├──课时 74 5.1.10因子分析题目讲解(1).mp4 103.01M4 a& ] u5 d8 d1 k$ x" ~+ `
| | ├──课时 74 5.1.10因子分析题目讲解.mp4 103.01M
) t' Q1 r# \# _$ l" B| | ├──课时 75 5.2.1-3线性回归-1.mp4 785.20M; Z& p! j( Z/ g* |% W9 l1 C
| | ├──课时 76 5.2.4线性回归-2.mp4 529.06M
( {( @) b1 n/ B) y/ X6 }5 |! x( j& J| | ├──课时 77 5.2.5-5.2.7线性回归-3.mp4 445.27M/ m; O, L2 `3 l2 ~0 a8 x ?2 u
| | ├──课时 78 5.2.8总结和试题讲解.mp4 282.26M7 q* m0 z4 G/ o9 G4 l/ [8 ~8 k
| | ├──课时 79 5.3.1-5.3.4逻辑回归-1.mp4 348.45M
9 @# Y" N: `' ?0 ?% Y| | ├──课时 80 5.3.5 逻辑回归-2.mp4 713.08M
; u# q6 ?* ]" I$ [( G, r) U( ?' V# m| | ├──课时 81 5.3.6逻辑回归-3试题讲解mp4.mp4 200.65M/ ~. C$ H& I3 {
| | ├──课时 82 5.4.1 聚类方法的基本逻辑.mp4 374.25M
' k3 I, K+ `) ^0 x; D; J2 s| | ├──课时 83 5.4.2 系统聚类法.mp4 593.97M
! U* [1 W+ J: R# H& m| | ├──课时 84 5.4.3-4k-means聚类-1.mp4 438.46M9 S( ~7 V9 f0 a0 b5 l
| | ├──课时 85 5.4.3-4k-means聚类-2.mp4 473.84M
7 O- x: {+ t- N: ?* X& ?# P| | ├──课时 86 5.4.5聚类事后分析.mp4 173.01M
6 Q$ ~. _ |; N- [: X1 k. i, r, H| | ├──课时 87 5.4.6聚类试题讲解.mp4 199.68M
6 r8 M3 }& L% U| | ├──课时 88 5.5.1 宏观业务指标预测框架.mp4 560.41M
9 b+ t' ` L: D: o. e| | ├──课时 89 5.5.2 趋势分解法.mp4 191.85M" z' F* n8 ?6 s6 M( e4 r) d
| | ├──课时 90 5.5.3 ARIMA方法-1.mp4 458.65M& t3 K) T8 l) O3 m, F
| | ├──课时 91 5.5.4 时间序列回归.mp4 140.25M
' w, e; U! s3 G- m% J| | └──课时 92 5.5.5时间序列考题讲解.mp4 90.35M& p3 W1 h" N' D% Q2 I) e. J
| ├──第6章 数字化工作方法与应用
5 R+ d% F) g5 L& p& k2 D7 u| | ├──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
% D2 @+ c9 U4 G% T| | ├──课时 93 6.0引言.mp4 183.64M
8 q4 ]) c* K2 G3 t; h5 R 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
' H+ z8 K7 Y2 Y5 v: X4 S4 \' T| | ├──课时 95 6.1.3 业务流程图及习题.mp4 184.86M5 ]7 J6 p4 p& B
| | ├──课时 96 6.2.1近因分析.mp4 205.22M8 O, e' s; S( k3 m. r1 P
| | ├──课时 97 6.2.2根本原因分析.mp4 218.34M
* E( ]: k' L+ F% v| | ├──课时 98 6.2.3根因分析试题讲解.mp4 60.23M8 n9 y' i0 N, p5 j) F# y! [" V
| | └──课时 99 6.3.1业务优化框架和运筹优化.mp4 352.82M' _$ T% N/ O8 e! D
| ├──第7章 选修：python数据分析基础 % Z0 p% E4 i+ P2 b
| | ├──课时 102 分类模型的评估方法.mp4 247.24M1 w* X+ _# t. [4 R4 w1 y
| | ├──课时 103 数据科学的基本概念1.mp4 217.56M
% U Z- t) R( L) [4 V9 o| | ├──课时 104 数据科学的基本概念2.mp4 307.14M9 V/ |& `$ [6 Y% c
| | ├──课时 105 数据挖掘的技术与方法1.mp4 263.54M
& u6 m/ F& {0 C: z| | ├──课时 106 数据挖掘的技术与方法2.mp4 398.31M4 [/ b, A6 `# l+ S# S' c. ~# ?, ~
| | ├──课时 107 数理统计技术.mp4 285.56M
! A' \# @8 l" k: m& H: \/ R( P| | ├──课时 108 1Python介绍.mp4 109.76M
- v% _2 O6 u8 @. S$ |1 P* Q| | ├──课时 109 2Python基础数据类型与表达式.mp4 543.98M4 @! i, U) S. J4 N) h) }# k
| | ├──课时 110 3Python原生态数据结构.mp4 389.75M+ @+ z" l# `/ v( e% p: N
| | ├──课时 111 4Python控制流.mp4 267.50M
1 o' w7 }2 B( X( G: U' \9 _9 T| | ├──课时 112 5Python函数.mp4 274.41M. y6 T9 v2 }, }# o3 C" z1 H
| | ├──课时 113 6Python模块.mp4 185.30M
( C3 m2 L% `# j9 d3 U/ V+ Z+ P| | ├──课时 114 7使用pandas读写数据.mp4 166.39M
2 w; V1 B- h. |" {: X1 r| | ├──课时 115 1背景介绍.mp4 56.20M
( h4 R- ^" Q4 d i| | ├──课时 116 2描述性分析-1对被解释变量进行描述.mp4 362.05M
( d# R" I% x& @' ^. T; Z+ y u| | ├──课时 117 3描述性分析-2对解释变量进行描述1.mp4 353.94M
# C+ O% X# c% K| | ├──课时 118 4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp4 367.25M
6 s. h8 U! D9 P% E4 f& d- b7 Q| | ├──课时 119 5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp4 586.91M
% x0 |1 c' C! g! }& E }| | ├──课时 120 6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp4 493.31M
z% E8 a- ?* d: G% s# j| | ├──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
% B2 T1 I) Q i/ h8 k' u/ S| | ├──课时 122 4统计推断与假设检验1.mp4 521.85M
' ]4 x" Y7 }9 S5 L5 u ~| | ├──课时 123 4统计推断与假设检验2.mp4 632.81M$ G& q9 ~* X& l4 v7 j
| | ├──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
( B: O w( ]( ^7 w& H. f| | ├──课时 125 模板1预习课程2：线性回归优化与正则化.mp4 1.34G1 J+ F5 s' t* X6 C5 `2 l0 U
| | ├──课时 126 模板1预习课程3：逻辑回归变量筛选、编码.mp4 1.58G
# b$ h1 t3 Q7 Y7 n% u| | └──课时 127 案例 个人贷款信用风险评级全流程.mp4 2.79G
) R' y0 u) D" D6 \$ Q| ├──前言：level2课程导读 $ y$ q$ S, j! I
| | ├──1节：数据分析基础与二级总结介绍 $ C+ |* D* @. o4 D3 C% r& P
| | ├──2节：前导选修课：数据分析指标体系
0 n% O/ y, U; K, @! n| | └──课时 1 张溪梦：从洞察到增长—数据分析的未来.mp4 6.13G
( y) b- z5 D z| ├──CDA二级考试视频课.exe 491.38M; |$ p$ ]7 D% s
| └──Python编程基础-课件和脚本.exe 21.84M
% a8 z; G/ c' a2 d├──CDA一级考试视频课 9 O. H5 w( X+ z5 j! v
| ├──00、导读 数据分析前导通识课
: }4 \) z9 {% b4 q; R- Q$ a J9 z| | ├──课时 1 1.1 数据这个行业.mp4 561.89M! ?6 ~1 E( }8 q, g& f4 \
| | ├──课时 2 1.2 数据分析的商业应用.mp4 819.23M) f {; M7 J' ?# d H: |/ R! g
| | ├──课时 3 1.3 数据分析思维.mp4 632.71M
* v3 u* h! B8 C* || | ├──课时 4 1.4 数据分析常用方法.mp4 470.47M
% {6 \. t5 G3 n) e: n# p: b| | └──课时 5 1.5 实务中的数据分析师.mp4 362.89M8 \3 T( w l: T( n$ |5 g
| ├──01、第1章 数据分析概述与职业操守 4 [; H2 a0 K* G8 |5 j
| | ├──课时 6 数据分析的基本概念.mp4 274.10M" [6 b0 Q$ R, s) E4 i6 F+ ?
| | ├──课时 7 职业道德行为准则.mp4 267.73M
' q/ V6 R& n9 Y) i0 C% q) @| | └──课时 8 大数据立法安全隐私.mp4 195.02M) b1 J8 k3 U- l0 G7 o% M& c
| ├──02、第2章 数据结构 5 |' x6 g9 O! e+ G& h* U0 I- h
| | ├──课时 10 常用函数（选修，考试不涉及）.mp4 1.53G+ T5 }: }) g: y$ O N# X6 C
| | ├──课时 11 查找引用函数（选修，考试不涉及）.mp4 825.94M* x1 v) A& X9 _- n# L
| | ├──课时 12 表结构数据特征.mp4 668.61M
: [! P8 `; z+ j; e6 D| | ├──课时 13 表结构数据获取.mp4 511.85M
) K+ u: Q/ A5 H4 c4 O2 d4 S| | ├──课时 14 表结构数据使用.mp4 808.05M
8 z. n! H/ I* ?" i$ B6 ~| | └──课时 9 表格结构数据内容.mp4 1.29G
9 C& z) Q2 H; {/ g0 n. a| ├──03、第3章 数据库应用 3 f9 a+ B4 D5 T8 V: h X
| | ├──课时 15 数据库应用第一部分.mp4 1.77G; A! v7 W$ F! s& N9 q$ `. I# I
| | └──课时 16 数据库应用第二部分.mp4 2.54G
" r! w$ \+ y* f( @6 ?: C| ├──04、第4章 描述性统计分析
4 i8 a) [. V8 {- e1 J| | ├──课时 17 统计学的基本概念.mp4 332.13M5 H+ P. `& I4 D0 k
| | ├──课时 18 集中趋势.mp4 266.79M
# ]* l2 K4 I: d4 Z/ ~| | ├──课时 19 离散趋势.mp4 165.46M; y; o+ ^5 l! r1 ?
| | ├──课时 20 分布形态的描述.mp4 210.24M7 F, ]. h+ F3 @% W3 V) i
| | ├──课时 21 二项分布和正态分布.mp4 294.99M
3 _* b# C) m! u4 D {| | ├──课时 22 抽样分布.mp4 211.15M/ l& X q% d3 E+ J
| | ├──课时 23 参数估计基础知识.mp4 372.37M
2 o* n/ B* C$ w3 F2 M| | ├──课时 24 点估计.mp4 355.56M7 k' ]3 [2 N$ a
| | ├──课时 25 区间估计.mp4 216.11M
+ g2 G) ~# w# c# \. r| | ├──课时 26 （拓展学习）假设检验基础概念.mp4 354.09M+ Z: P1 u# z* I1 z/ D
| | ├──课时 27 （拓展学习）假设检验例题.mp4 140.43M- {; _$ r" b" U8 T P
| | └──课时 28 相关分析.mp4 160.62M) Y8 ?7 k# L) j* E
| ├──05、第5章 多维数据透视分析
! U& f0 u, s+ m, T| | ├──课时 29 1.多维透视分析前半部分.mp4 1.91G
" L0 i6 V! ~4 Z| | └──课时 30 2.透视分析后半部分.mp4 830.97M
6 ~/ q v8 s9 W& x| ├──06、第6章 业务数据分析
# _, ^" u# _& C% ] O9 [| | ├──课时 31 数据驱动型业务管理方法.mp4 1.15G
. R1 w3 d5 n0 a) V i" Z/ @! U| | ├──课时 32 指标的应用与设计1.mp4 502.77M
0 E2 j) d' \, Z1 l; V
! W, v2 u m7 m9 ^4 d+ Z4 D/ Z7 s
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发表于 2024-7-25 02:04:02
