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; h+ o( M# p1 F
$ @) l0 D2 E9 `0 ?6 XJava视频教程目录：
( Z K. W; M1 n# ?& F9 ^
0 F: }" z2 L) X$ \( H# [- C
│ ├─第2节 探索性数据分析* L9 ?2 S( P1 g V3 Y3 n4 i6 c6 G% F3 J
│ │ 01. 如何描述业务量数据.mp41 @4 }; d9 L! M; ^' c. R
│ │ 02. 可视化展示的原则.mp4* h$ l/ c" D6 \; t# ~# r( z
│ │ 03. 本节小结.mp4
& @2 X2 q9 Y: ~8 b; X) J│ │ ! x, T/ R2 O( o- K# g$ Q+ U
│ ├─第3节 预测和分类6 m6 O: h7 x G: @. w1 l, V
│ │ 01. 预测和分类的概念模型、流程.mp4
8 K% F" W' X( m│ │ 02. 分类和预测：线性回归.mp4
" s! m: V/ H b$ U9 ~3 u! Y│ │ 03. 逻辑回归.mp4
! p [5 z3 J; C& V│ │ 04. 决策树算法.mp4
" h a# i* v4 `1 Y4 ]) C+ h: i│ │ 05. 支持向量机.mp4, s- o0 H; V* W( b
│ │ 06. 朴素贝叶斯.mp4
6 {# K* \, x9 U4 F' _0 Z│ │ 07. 本节小结.mp4
! ?0 s6 P, T# K+ k- r0 @│ │
( t, S" N0 j2 f& n- f* N│ └─第4节 分群和降维
3 n. L, E' K( [. {│ 01. 聚类算法的基本概念.mp40 F9 E0 @9 F) k( `5 U
│ 02. 层次聚类.mp45 T3 v6 E5 V& n3 J& d2 k
│ 03. K-means聚类.mp4
$ T6 `) m/ w7 N2 f' K' i, r: s4 x│ 04. 降维模型-PCA.mp4% B. A6 l( N, t
│ 05. 本节小结.mp4
; u3 p% O5 m. z- V7 S9 [: Q│ - g; G4 r, K5 h2 M# f7 A' ?2 A/ \
├─第3章 统计学基础和SPSS软件应用+ l9 [' f, m0 a, A& h7 S# p
│ ├─第1节 描述性统计描述
( s' y# d) p' A. m! N│ │ 01. 统计分析的目的.mp4
' }9 ~; l9 V0 b( B" h, }│ │ 02. 统计分析的关键概念.mp4" W" n9 F2 e) _7 U
│ │ 03. 四种测量尺度.mp4" K: O$ e4 H2 J! d7 D
│ │ 04. 集中趋势-均值.mp47 F2 v* Y/ h% Z9 C/ w3 A1 f
│ │ 05. 集中趋势-中位数和众数.mp47 l* v% k z. ], g" E
│ │ 06. 离散趋势-极差和方差.mp4& R8 F, m* }$ v+ t
│ │ 07. 案例操作-如何实现离中趋势和集中趋势.mp4
J- W/ j2 Y% u2 Y! l5 N& s9 B│ │ 08. 本节小结.mp4* Z$ W L9 A- a' Y* @& H2 F. o+ a4 t
│ │
O% }2 x- }. Z* g3 U& r│ ├─第2节 假设检验_统计判断+ \9 m7 R$ h% Y2 w
│ │ 01. 统计学本质.mp4
- o% P3 M' d. e5 ?│ │ 02. 统计学两大定理.mp42 a2 G/ i1 S* K2 |* S3 Q4 E
│ │ 03. 统计判断-抽样误差与标准误差.mp4# x% T4 @5 U, z, b7 a: D, o& ^! k
│ │ 04. 统计推断-t分布.mp4
7 @+ P* P: {- P│ │ 05. 统计推断-参数估计.mp4' M& g, _+ ?* V9 l, |
│ │ 06. 统计推断-假设检验.mp4) y/ ]% e' @- R- q* _; v
│ │ 07. 本节小结.mp49 u1 h$ d$ m2 N/ ~" w
│ │ ! _' ?* y u$ M/ v/ A, M6 `- z
│ ├─第3节 抽样方法
4 m& v# q6 W1 Q' q2 @+ y│ │ 01. 统计过程.mp4' d2 U; i1 R- p* o, Z$ v& N
│ │ 02. 抽样的概念.mp4
- e4 `0 U: U+ z- D│ │ 03. 抽样方法与非抽样方法.mp4
0 f1 N% I& |0 h" M7 K" {# d2 B│ │ 04. 抽样调查与普查的特点.mp40 y, O7 B. U& \: K$ d# F6 u$ c
│ │ 05. 非抽样调查.mp4
" R1 V2 v a: F6 J│ │ 06. 非抽样调查的三种类型.mp4( b ^8 T# V: k( y# X2 V$ c
│ │ 07. 无回答误差的处理.mp4
8 y" N$ U( i+ i4 _ ?, _│ │ 08. 抽样过程.mp47 V* g. u& S* C* [; f
│ │ 09. 抽样单元与抽样框.mp4
+ u- h$ y( Z; u& B/ L│ │ 10. 抽样形式.mp4
7 I f# m2 e9 v: Y│ │ 11. 概率抽样-简单抽样和系统抽样.mp4
1 b W( e6 x% Y& H; y│ │ 12. 概率抽样-pps抽样.mp4
0 |" D5 ~6 ?4 c) L" n# g! c' C. X│ │ 13. 概率抽样-分层抽样.mp40 |* e" R; e& c5 w% `
│ │ 14. 非概率抽样-区域抽样、时间抽样和电话抽样.mp4
4 Y8 a8 h7 w, K& g* L│ │ 15. 总结.mp4! A- J: o- r5 E8 ?. A- \
│ │ ( S& M/ ^) `& u, o1 B! M4 v9 }
│ └─第4节 一般性模型
: K! u3 @! h7 P$ _: Q; k3 c│ │ 1. t检验.mp4
3 a9 F/ M* z1 @0 M) _9 N& Z│ │ 2. t检验-案例实践.mp4
# l* I( B# k3 b│ │ 3. F检验.mp4
; W1 m& \3 z4 ^│ │ 4. F检验-案例实践.mp40 S4 X4 \7 n. ?/ ?; g( x# `: E, H
│ │ 5. 相关分析.mp43 W% u5 ~7 Y. j8 c6 e
│ │ 6. 相关分析-案例实践.mp4
0 H* t, g' e6 v+ Y│ │ 7. 线性回归.mp4+ t# }. t# m G* Z+ B
│ │ 8- 线性回归-案例实践.mp4
, L/ ?+ r) N5 G│ │ 9. 本节小结.mp4
7 t( Z8 X6 v; m% L6 i' ?& z│ │ & u+ A) `6 x& h a* ?+ Y' s
│ └─实操题* M2 J+ `4 o+ T( t/ p+ F
│ 作业数据.rar' f8 X- E( s4 Q# ?/ V# s( N
│ 截图1.png
( r# ]9 d- p4 |/ a/ H2 U; w│
' X# F6 l5 Q8 ]8 V% X7 V├─第4章 数据预处理基础
8 H& @" h/ \" W1 W0 I│ │ 课后题.txt. s F0 \; Q. W$ J8 d
│ │ * ]# R% U2 |9 m. ]
│ ├─第1节 数据分析前的准备工作$ y3 d. \: ?1 z& @' v$ O) `* i2 q n
│ │ 1. 统计工作流程.mp42 i$ c6 M- f; h$ m$ `) P
│ │ 2. 统计准备工作.mp4
, H7 B% A, B. t8 a/ t$ j│ │ 3. 数据检查要点.mp4
9 M5 J5 q' ?% t│ │ 4. 开放题的准备.mp4. T3 L4 ]. r# S
│ │ 5. 本节小结.mp4
8 } Y) V i Q9 {* d+ ?│ │
9 v# r! d1 n5 f# ]5 B│ ├─第2节 数据清洗& W3 n. e- L2 P5 l2 Y G, x
│ │ 1. 数据清洗的概念和流程.mp4
2 V, ^9 g/ j2 \1 k) m* V│ │ 2. 字段选择和数据质量报告.mp41 e& s( M A+ o( W
│ │ 3. 数据清洗主要工作.mp4* Y2 C) R9 t; }2 e+ ~
│ │ 4. 错误值和异常值处理方法.mp4% s" c" A- P" C. ]( G+ v
│ │ 5. 缺失值处理方法.mp4& u9 w" w& q1 o9 U
│ │ 6. 异常值和缺少值的处理操作.mp4
6 L! ?$ V/ v! v│ │ 7. 本节小结.mp4
6 P: B0 E3 a X K1 i│ │ ; g/ e4 G/ G. r0 L7 {3 P
│ └─第3节 数据规范化7 j" O0 ~# g+ D7 I
│ 1. 数据转化.mp4
3 D" l4 ~- K: A' G* u│ 2. 数据离散化与数据扩充.mp4
' f- y3 x, t/ B# J5 }│ 3. 数据合并与拆分.mp4; ]0 Y% C$ r" V
│ 4. 本节小结.mp4
% K* \- u5 W- Y% m0 F│
% I3 q2 x4 f6 ?, F; `1 F: b6 t2 d├─第5章 mysql教程; i8 h6 `6 Q7 R% `, U
│ ├─第1节 sql简介- c; B" k9 n# F
│ │ 1. sql简介.mp4
1 G- \/ e0 I4 R; [& V: ?│ │ 2. 建立数据库.mp4
: l$ U9 T/ i. b& Q│ │ 3. 建立数据表和约束条件.mp4
( X5 l9 ]. F! K% @4 y5 |0 x5 G8 O3 @│ │ 4. 插入和更改.mp4* M% v. f2 K' z2 G! ~$ G2 J
│ │ 5. 本节小结.mp4
/ [8 |4 O% P, L; w6 D$ l│ │
9 o1 n x. }9 _4 L│ ├─第2节 基本查询语句+ n# ?6 d E B1 v! n7 G
│ │ 1. 基本查询语句.mp4
0 ]8 F+ P- s' @! N7 B+ s│ │ 2. 本节小结.mp4; B% a! H0 }- u' D
│ │
% H- L# D( `5 R3 h│ ├─第3节 交叉查询和子查询# i* F5 A9 O& r8 C! U4 P c( n6 H
│ │ 1. 聚合函数和交叉查询：group by.mp4* A4 {# {, y; r- L. @! @
│ │ 2. 子查询（in、not in）&模糊匹配 Like.mp44 J; F' `* u* {4 d& B( Q v' {
│ │ 3. 本节小结.mp4: d2 v# V" s$ i7 j4 _9 s- g
│ │ : v" {' x+ f z
│ ├─第4节 练表查询7 I) n: n5 s' Z* a' \1 P& S; ~
│ │ 1. 连表查询.mp4
5 w1 y4 |+ J, e z* I1 L {9 Y│ │ 2. 小结.mp49 N- f/ M1 @, ]! U8 x8 Z2 t
│ │ 0 H0 O# v: J+ A
+ n; P) B% f" m) I2 ~( T│ └─课后练习, i% r/ G$ R9 g/ F
│ 作业素材.rar; `; Q; ^' o: Q" {. D! A( i0 V
│ 题目.txt( K- X. w, @2 a
│
$ n( q4 ?/ c6 q7 }- l├─第6章 Excel分析及可视化
% V7 \6 t2 _* R│ ├─第1节 Excel简介
9 s" ?5 V }8 N" i$ b│ │ 1. Excel简介.mp4; T9 _( F8 M, Z2 w" x
│ │
) E1 {% k* T- W( w│ ├─第2节 Excel函数技巧+ Z8 F( k% l0 ]8 @! b
│ │ 1. 函数的简介.mp44 E; s h/ G$ ]2 U w* J
│ │ 2. 查找函数-vlookup和hlookup.mp4
; c4 F! T) x/ d5 X* o4 H│ │ 3. 查找函数-INDEX和MATCH.mp4
7 y% J* b, D8 J) B│ │ 4. 统计函数.mp4/ z' \# k/ _8 r! l+ ~/ |
│ │ 5. 逻辑函数（上）-if、anda和or.mp4
' A1 Y a: }4 }# n# ?" b│ │ 6. 逻辑函数（下）.mp4
$ V: G2 W" @8 E( [: X7 M│ │ 7. 日期函数和文本函数.mp4
+ Y5 Q4 {8 q& O& F│ │ 8. 本节小结.mp4
( E1 e( d3 u# V4 ~: V% W$ \│ │ 3 ^. O) ]" H# U9 G' X. j# U3 z# K
│ ├─第3节 Excel快速处理技巧9 L" t9 f2 U5 ^+ c$ g/ r! Z0 a* _
│ │ 1. 宏的技巧.mp4
8 |% A4 N8 C; [* _0 N, F0 Y│ │ 2. 数据透视表和选择性黏贴.mp4
; E7 t' Q8 F* j' @! e│ │ 3. 格式调整技巧.mp4+ H3 t3 B' X* {0 v1 r
│ │ 4. 查找和定位&数据有效性技巧.mp4
0 h+ g. p1 G5 E2 z3 h│ │ 5. 快捷键相关技巧.mp4 D, p5 B" W1 G& h
│ │ 6. 本节小结.mp4
0 N' `; `; ` T, B7 m% `/ k' j│ │
- {5 I& @* T# Z0 n% w. ?1 F│ ├─第4节 Excel可视化技巧$ c. [2 w3 |5 }- v% R' @# b- i
│ │ 1. 如何制作一张图.mp4& M1 R' a& O; _1 }& X
│ │ 2. 组合图的做法.mp4
. u+ Z) @( C' `/ m l. a9 J7 _! K│ │ 3. 条形图的变体.mp4
Q! X7 M. R1 K% x0 { t│ │ 4. 数据起跑地图的做法.mp4, e3 t9 [, q, P1 @+ i. L
│ │ 5. 本节小结.mp4
0 ?% J: d+ N. q, P, x│ │ 0 b0 T9 L4 u z$ k
│ └─课后练习7 f- m3 j( { c; j4 `. A" m8 l0 r. X
│ 作业素材 (1).rar2 l6 E* T( g0 ?8 v/ A
│ 作业素材.rar+ H6 Q2 T" X) V! Y
│ 哪吒.png
$ z1 j) Y( k8 W5 M L; H' B│ 课后练习.docx
. O4 M5 u( n& m$ u( ^- g( x* v- d│
! K; U0 T& N3 U- ^$ ^# o├─第7章 进阶学习1 x B0 S9 h! ` f, L2 w3 n9 K6 H
│ ├─第1节 多变量分析方法选择思路8 L" u2 N& Q2 l3 Z$ q# e+ ]* M
│ │ 1. 无监督分析和有监督分析.mp49 f; T& v# ~; o$ A/ R" ^
│ │ 2. 无监督分析的原则.mp4) s6 A, k9 g: B8 X8 A9 Q
│ │ " N- i; a4 }! A& m
│ ├─第2节 因子分析
: L9 e$ H4 v I: W│ │ 1. 因子分析使用场景.mp4
3 {& S+ w1 Y q: z4 c/ p4 l│ │ 2. 因子的概念及分析过程.mp4( J7 |8 R9 T$ e; Y( E0 x1 b* L: Y4 V
│ │ 3. 因子数的推定.mp4& A" i' t) G: h. q6 h
│ │ 4. 因子轴的旋转.mp4
0 h) u: U8 ?% O5 t│ │ 5. 因子解释及因子得分计算.mp4' x; O* Z9 B% u5 j* ?; ~7 l5 F) K2 x
│ │ 6. 案例实践.mp4
1 [! Q) ]3 q" x, ]2 H- y│ │ 7. 如何用因子分析做评价.mp4
# o2 H/ F1 }& v) L) L, C│ │
9 V7 L( w* ]7 C1 ^ f│ ├─第3节 聚类分析
# |) K' O4 {& n( S│ │ 1. 聚类分析使用场景.mp4: E# s: \4 G! R6 w7 s
│ │ 2. 聚类分析算法.mp4
6 K% b j0 }" I+ u& v! Y% Q│ │ 3. 费层次聚类 K-means.mp4
0 ~( F3 @/ D% L4 d, }# L│ │ 4. K-means案例实践.mp43 C8 A, e g' [( w- R0 t7 M. }* P
│ │ 5. 二阶聚类.mp4
h6 H$ F% S8 B% f6 C) k5 n│ │
" Q9 f9 L& D. f% x│ ├─第4节 对应分析
- D9 t5 ?& j+ S+ Q& z1 f. S+ Y│ │ 1. 对应分析使用目的及结果解读.mp4
% _$ t }5 `7 l/ t│ │ 2. 对应分析案例实践.mp4* N# l% v- K. f1 j) W# S
│ │ 5 B4 [: W% @- G+ n& R
│ ├─第5节 多维尺度分析
& s. w/ g1 U5 v5 p6 C, R│ │ 1. 概念和使用场景.mp40 ?4 J3 A8 I7 |, v+ T
│ │ 2. 多维尺度分析举例.mp4
! T0 Y$ r" M, W5 a2 M│ │ 3. 案例1：根据学生评分进行分座位.mp4
0 _9 E; K! m6 x( p+ ]8 ?8 b/ u2 z│ │ 4. 案例2：根据学生考试成绩进行分座位.mp4
# s1 ~" V* I. l+ h! u│ │ 5. 案例3：根据手机的相似度判断竞争力.mp4
4 M* j& u0 h+ u* e# x4 V5 d# B# H│ │ 6. 多维尺度的不足及替代方法.mp4: o6 e7 O! p8 @# y4 a1 s' l
│ │ 2 d" e2 u0 a5 o8 \6 o! U z
│ ├─第6节 时间序列分析
" Y+ Z9 j( C' B$ [4 K( `( A0 ?* i│ │ 1. 时间序列使用场景.mp4& ^3 O3 R8 M2 d
│ │ 2. 两种类型的时间序列.mp47 w# }+ A0 J+ ?0 O! J$ k6 a7 L
│ │ 3. 时间序列模型ARIMA.mp4
# C% G3 K5 Q0 v% f# u' N│ │ 4. 时间序列中的处理办法.mp4: G$ i: U# a2 d2 e
│ │ 5. 案例实践-某连锁超市销售额影响因素预测.mp4
! A3 ~! v' X* q( p│ │ : J9 |' \! a* b! F t
│ ├─第7节 Logistic
/ k4 N! t) y i│ │ 1. 使用场景和理论背景.mp4. c, a+ Y! y# y- r: x! S2 y
│ │ 2. logistic案例实践-用户流失的影响因素及新用户预测.mp4. B. y4 B6 A0 {8 |/ g7 G
│ │
$ V9 x/ X( F$ M│ └─课后练习
! @1 F- m0 c4 r9 C, |& a0 q$ q│ 进阶统计学方法作业数据.xlsx
) w1 L, h/ A! ?9 H/ I. s# E1 U│ 题目.txt
( P K, U6 @6 ]# D( p% `│
9 N! e0 Q3 a R, d2 D) Y├─第8章 经典数据挖掘算法
6 @( C7 u$ M# t0 O. c" k│ ├─第1节 数据挖掘基础及数据分层抽样! S. D& Z& g# a: A
( Z1 \# b: ]; H# O& C2 h: ~│ │ 1. 生活中熟悉的数据挖掘案例.mp4- l5 P: s* c' g3 i; T
│ │ 2. 数据准备及数据分割方式.mp4
4 s" h$ B' k# h( h( a8 |│ │ 3. 数据分析与数据挖掘的联系与区别.mp4
- _$ m2 ?& g" {$ q│ │ 4. Modeler软件介绍.mp4! C% q5 n" m% J4 \9 Z
│ │ 5. 如何在Modeler实现数据分层抽样.mp4
" m0 w. W% o4 ]0 L│ │
+ X: E1 Z- Q/ D│ ├─第2节 朴素贝叶斯8 w! s: W& c3 k
│ │ 1.朴素贝叶斯原理.mp40 a" j8 m$ F# ^+ U; X: t
│ │ 2. 朴素贝叶斯算法过程.mp4/ s7 a- S5 w5 p4 @' ~% R8 O5 K( H5 p
│ │ 3. 朴素贝叶斯算法举例.mp49 z0 ^/ M9 T* N/ {8 u% t) o
│ │ 4. 朴素贝叶斯算法优点及不足.mp48 N& x5 i1 o; A% N" Q* k
│ │ 5. 案例实践-使用贝叶斯网络建模.mp4
( W& |1 v d ?' I$ L x│ │
& q- _9 A% M6 x! k1 f" U│ ├─第3节 决策树6 j" ^9 h- w9 X, s% b; ]) G' `
│ │ 1. 决策树使用场景.mp4" T' N+ P, e4 ?% }
│ │ 2. 决策树算法（1）――ID3.mp43 h( S, G/ G8 O2 X# o" B
│ │ 3. 决策树算法（2）――C4.5.mp4
- H) U8 Z. v4 B, M# e4 V- l│ │ 4. 决策树算法（3）――回归树CART.mp4
9 Z) m/ d1 Y8 M0 t0 P5 W) d3 i8 W3 f│ │ 5. 决策树算法（4）――CHAID.mp49 {5 m, h5 L+ z& C3 T
│ │ 6. 防止过度拟合的问题.mp4
; f0 R5 f- g) I7 w- B- o│ │ 7. 使用Modeler如何做决策树.mp42 g w3 Z3 |1 Z4 M
│ │
2 O. H( T; `) b& N: I, D0 ^$ M│ ├─第4节 神经网络% j1 \" i2 B; N
│ │ 1. 神经网络的组成.mp4$ x" Z2 {# k. {8 \7 z
│ │ 2. 计算误差函数，修正出事权重.mp45 n% @$ S* r0 g; H' a/ O
│ │ 3. 神经网络与其他分析的关系.mp4& r1 U$ L4 b& h o# y: n# d1 _
│ │ 4. 案例实践.mp4
6 C. w( O: R0 L│ │
: H; f" A% y. R- L/ i& J0 w│ ├─第5节 支持向量机
, G' c6 W, Q6 N│ │ 1. 支持向量机原理介绍.mp4' h6 p% n% N0 u: W. Y, v
│ │ 2. 线性可分与线性不可分.mp4
I3 l$ j! X( _" x# A│ │ 3. 案例实践.mp4. G Q6 k @$ y
│ │
5 `4 O0 h, O* g4 ?" O│ ├─第6节 集成算法和模型评估
6 a. v) M7 M% Z5 u1 m" C7 g, x/ G│ │ 1. 集成算法的目的与方式.mp4- U$ g2 |" u7 R# {
│ │ 2. Bagging与Bosting的计算原理.mp4/ S2 f5 u; z) S) g9 ~& z- R6 b7 O* y
│ │ 3. 根据混淆矩阵进行模型评估.mp4) A7 n ~1 v% c, s# o
│ │ 4. 在Modeler中画出GAIN曲线图和Lift曲线图.mp4
+ ~, `0 N3 c# ?' C- p│ │ 5. 学习资料拓展.mp4* B, P' `0 ~: x
│ │ , }# O% [/ q+ V; a
│ └─课后练习0 u' j9 w/ a4 n$ {8 [. h- ^
│ 作业素材.rar
3 _( a: W- w7 ?8 f: C│ 课后练习.txt% F5 o; q7 s- D: }# L
│
7 j8 ~; `, ?0 R├─第9章 R语言入门及基础分析& X7 o, E& s) {6 s# u, ]
│ ├─第1节 R语言基础操作
7 h, Q8 u* e0 O V# c6 t: }│ │ 1. 初识R语言.mp4
" e* J; R+ p: n│ │ 2. R语言的基本操作.mp42 u4 |- Q. G! G+ L+ r8 p
│ │ 3. R语言的数据结构介绍.mp4
1 s1 y9 I* R# Q$ M8 K│ │ 4. 向量和矩阵的基本操作.mp4- J% y+ c O2 ]0 l. [; `+ @
│ │ 5. 数据框的操作.mp41 W, @% ]* K7 \+ l# a
│ │ 6. 循环控制流――for&while.mp4
. F# w$ b5 x, b( t6 X4 E│ │ 7. 条件选择控制流――if.mp4
8 y5 Z; B- ?6 Z│ │ 8. 自定义函数.mp4& I- B9 c* }5 l* F" _: y. T# C
│ │ 9. R语言关于概率分布的函数以及应用介绍.mp4
4 G/ v& J* _2 s4 K+ T2 a" S│ │ 10. 离散随机变量分布和连续随机变量分布.mp4
" \0 N4 ?! r/ R/ j│ │ % D& T4 q. ]. g3 j
│ ├─第2节 R语言描述性数据分析
9 D+ D4 y$ X9 }/ z% H0 L│ │ 1. 探索性数据分析――集中趋势和离中趋势.mp4
8 q5 E! b4 @- T) j. M' a│ │ 2. 探索性数据分析――相关系数及函数介绍.mp4
l2 d9 e1 @ Y7 [4 h│ │ 3. 探索性数据分析――假设检验.mp49 M' z+ W# Y2 s3 i- {! {6 \4 W
│ │
! x* d' O8 D" S7 X9 F2 k│ ├─第3节 R语言回归算法; r1 c& x9 p; g: Z
│ │ 1. 回归基本算法及相关哈数介绍(上).mp4
- b4 {! b" |8 B) g' Q' M. o' ]: ?│ │ 2. 回归基本算法及相关哈数介绍(下).mp47 U3 D! ?# ~7 ]+ B0 C9 |4 k' N8 }
│ │ 3. 模型选择.mp4* y4 w" c0 R8 _) d! G
│ │ 4. 回归诊断.mp4
1 Q# l4 {- o+ R3 m# M' d4 E│ │
! a0 w' E6 @8 X- y1 H│ ├─第4节 R语言分类算法
6 J: i3 ?' H+ H│ │ 1. 逻辑回归（上）.mp4
$ v% F; H2 M9 b' S1 q7 Q- U. h! h/ j│ │ 2. 逻辑回归（下）.mp40 a) Z$ K0 n0 L5 H, q* o
│ │ 3. 决策树算法.mp4
% I' r# {" B3 e; M" Q7 V7 p│ │ 4. 决策树的剪枝.mp4
& Y) m. \3 s# k$ ?$ t( A│ │ 5. 随机森林.mp4* }' l# ~! j3 B: X$ P
│ │
0 B, A1 S# w* P9 j& [6 ]/ U7 A│ ├─第5节 R语言聚类和降维9 e/ G- c1 X( B, z
│ │ 1. 使用R如何实现层次聚类.mp4
: r8 ~* N2 }, l0 ]! X! I8 W) P│ │ 2. 使用R如何实现Kmeans聚类法.mp4
$ `8 [5 Y' ?5 a' u* M6 `│ │ 3. 如何判断聚类的好坏.mp46 R# F" p9 O; j7 l* @
│ │ 4. 使用R如何实现PCA降维.mp49 n5 H$ _5 t7 j( y4 ?
│ │ 6 J- @* N# G1 U
│ └─课后练习4 m E- P. D3 J2 D& p: O
│ 课后练习.txt
$ @4 j4 M* I& R4 j) Q) B│ 黄牛明细数据.rar. s. z3 p; t- @% E% k# H
│
! u& k7 x% T9 q; P├─第10章 python入门及基础分析
; F0 B0 F( x5 T" Q/ J│ ├─第1节 概述与基本操作
! _6 Z- A D, ?+ Y3 L! X0 Y│ │ 1. 课程与开发环境简介.mp4. z5 F: O+ h2 Q: W8 J( U% m- H
│ │ 2. 帮助文档的获取&基础操作.mp4
l' Q* T# x: y2 @7 U/ l% c│ │ 3. 基础操作：整数、小数、复数&列表、字符串、字典.mp4
0 q' Z4 R+ O* L" V3 |│ │ 4. 自定义函数.mp45 ?2 C( w2 Y( m/ d ]5 n( E" n% Y. a
│ │ 5.Jupyte常用快捷键以及自动补全功能的实现r.mp4
- a/ n+ m! @, I2 s. V│ │ 6. 本节小结.mp4; w1 R4 R1 {' L% c. g
│ │ ! D/ b8 j* b4 l& [: K4 @: R4 t
│ ├─第2节 Numpy
& J) J$ `# H" z3 v; b4 z│ │ 1. 从头创建一个数组.mp4
) O: N& O6 a0 ^│ │ 2. 案例实践――如何实现99乘法表和老虎机.mp47 B/ l1 u8 A) ~3 H0 n& s+ y
│ │ 3. 数组的操作.mp46 C# h% {3 Y- h
│ │ 4. 数组的计算.mp4 Y# I1 l' m/ w+ h
│ │ 5. 数组的广播.mp4
$ g) X' f4 {4 j: k$ @│ │ 6. 比较、掩码和布尔逻辑.mp4$ t4 s( S& G' \ I
│ │
' s, v6 f$ {! A' T$ m/ q. @* A│ ├─第3节 Pandas
. i% p* |& a2 z9 U, [" x; [: O│ │ 1. 序列和数据库.mp4
8 w! B9 C5 b5 x H, f│ │ 2. 索引和切片.mp4
# D4 r u: A/ K/ M│ │ 3. 通过索引运算和生成新的列.mp4
1 E) Z% I! `- Z# x' N9 Z% Q$ `│ │ 4. 文件的读取和写入.mp4- _+ U* X0 G' B$ w! [
│ │ 5. 缺失值处理.mp48 m9 o4 B2 O8 C+ Y% J
│ │ 6. 数据连接.mp4
4 c5 D: o2 U0 _│ │ 7. 分组和聚合.mp4
- N, i4 M- \( X2 ]│ │ 8. 数据透视表.mp4: v2 T$ n2 T$ A; |8 \
│ │ 9. 字符串的处理.mp40 l: Q4 _5 b/ e+ K, O9 h
│ │ 10. 本节小结.mp4
0 p% q, j; k4 S( r│ │ - [5 [* C1 k8 e8 f1 U( ?2 ~
│ ├─第4节 Matplotlib与python作图8 p, e$ X, E% d+ p, D& Y( |
│ │ 1. 基础作图――折线图和散点图.mp4
) b2 L! Z- y% s│ │ 2. 基础作图――直方图和饼图.mp4; ~& S5 F5 @" y
│ │ 3. 子图和图例.mp4
3 O6 {( \7 O! T4 @' D- Z7 x│ │ 4. 图标设置――标签，表格样式和cmap.mp4/ V1 c/ V' D: u& d0 s2 ^' w! M& F
│ │ 5. 高级作图.mp4* w7 m0 m6 T. u; [) A* e% ^) ]
│ │ 6. 本节小结.mp4
/ q) Z, [ l) v+ p6 y. b# A│ │ javazx.com, s m& F/ h5 r$ {$ \# ^; b- I
│ ├─第5节 Sklearn与机器学习基础( E0 N- T0 a8 u4 I# E( t: I3 `; x5 C
│ │ 1. 线性回归.mp4. _7 t6 ~6 w$ }9 W
│ │ 2. 逻辑回归的原理、模型实现与正则化.mp49 ]5 b) L( L5 r2 I
│ │ 3. 逻辑回归的评估以及最优迭代次数.mp48 w; X) G' f2 ~% I, Y
│ │ 4. 贝叶斯分类器的实现过程.mp4; e0 {! ~0 u) a4 ~/ ~
│ │ 5. 朴素贝叶斯算法案例――手写数字识别.mp49 F" S" ?% q0 p& @/ j( q
│ │ 6. 数据预处理.mp40 o4 j/ G% h6 O {5 }; L, o
│ │ 7. 决策树和随机森林――熵和决策树.mp4
# U' O3 H8 d7 s! a, A│ │ 8. 决策树和随机森林算法对比.mp4" b" m6 {$ k" Q' r' q
│ │ 9. 随机森林的调参.mp44 t4 L: f) W8 k! Z- Z% v
│ │ 10. 支持向量机――核函数.mp46 y( d8 K; l2 d& Q# ]6 [
│ │ 11. 支持向量机是如何防止过拟合的.mp4
3 n& T! ]- d, u8 f+ ]: ]│ │ 12. 如何使用Python实现PCA降维算法.mp4
" }( u' f2 X( f│ │ 13. 如何使用Python实现Kmeans聚类.mp4
4 [' G% k* M3 T" a; s7 d│ │ 14. 本节小结.mp4& I2 g$ e' n5 z2 x% x
│ │ : V4 O( g$ i) w, m/ g
│ └─课后练习
x' Z( g- T6 x( C│ 课后练习.txt. ^* j+ h% K# {3 V e
│ 1 Y; L9 k$ H* X2 J# h% b
├─第11章 课程总结图谱2 F, [$ K- `+ N% ?2 z1 i3 Q# J0 x
│ 课程总结.mp4
7 m- e9 H( ^# b) k) b- P7 w│ . x' ^& r# w0 w* h0 r
└─资料
4 I4 k4 e6 [) |4 `4 H8 Z1 C# J$ C" n 所有人都能学的数据分析师-授课资料（pdf）.rar, z7 G/ q9 q& l) O/ O0 t9 {# b# q
所有人都能学的数据分析课--总结图谱.rar
* Q% [4 A# W4 w0 B; D+ [ 课程练习材料.rar; ]+ {' @( J+ A
% Z, r- m+ S) V3 ~( {) }* y
# ], } y5 l( l% e
* l A+ h5 L5 R* b, a2 j% x/ m- {- F! Q9 Q1 P7 G @! O4 O
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