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A0580《BXG所有人都能学会的数据分析课视频教程》javazx.com BXG所有人都能学会的数据分析课视频教程 javazx点com java自学网整理
8 P, C( g3 E1 z; D0 i- H( e* y/ _: [* n+ j: e# z
Java视频教程目录：
# d3 L# V7 L+ p1 z) p7 n6 B8 P* O
3 v8 ?4 T" ~# C9 ]/ a) a1 P! C
│ ├─第2节 探索性数据分析
0 Q U! J9 C: u' P7 d0 G7 F│ │ 01. 如何描述业务量数据.mp4. N6 T# H: R7 j' a
│ │ 02. 可视化展示的原则.mp4: p4 F" T% ]; f7 h7 K
│ │ 03. 本节小结.mp4
! t0 a; A5 w, J- m% _7 I& Q( g+ k│ │
9 i. N, n) {/ R- P2 [( ^# M│ ├─第3节 预测和分类
; l" o( _# T) @3 n3 N7 j$ D│ │ 01. 预测和分类的概念模型、流程.mp4
( P$ ]) n, c! s- i7 }; v& ]│ │ 02. 分类和预测：线性回归.mp4$ }+ h) N& Z* a9 U
│ │ 03. 逻辑回归.mp44 e& D6 ~+ y* x+ S
│ │ 04. 决策树算法.mp4
- M, c0 Y& Y( e/ d! ?; D3 ]/ K│ │ 05. 支持向量机.mp4: D) o4 L+ v/ I+ B
│ │ 06. 朴素贝叶斯.mp4
$ k6 N: U" q9 M$ ]8 @│ │ 07. 本节小结.mp4
" \' |4 D+ P5 a* w) [% Q9 ]│ │ 0 y4 Y( `# z7 R6 y5 [9 d- I
│ └─第4节 分群和降维
9 T; m3 E& D4 ]& P/ u' m│ 01. 聚类算法的基本概念.mp43 K: E0 ^7 H% I% e9 X
│ 02. 层次聚类.mp4
?; h% d: b' v1 T/ M* T2 S│ 03. K-means聚类.mp4
4 M W1 q. \ k8 A! G│ 04. 降维模型-PCA.mp48 p# Z0 o& X" g9 p k- e
│ 05. 本节小结.mp4. ?, F% ]. }) X* G4 k
│
1 K# w/ B- u# e9 I* m. Q├─第3章 统计学基础和SPSS软件应用
& \4 I. l+ _0 ]4 z! P' a│ ├─第1节 描述性统计描述
?8 n9 {" {- o, G│ │ 01. 统计分析的目的.mp4
1 i+ K9 F9 c& x9 a5 b0 T0 E8 @1 A! l│ │ 02. 统计分析的关键概念.mp4
7 q5 H! ]0 o7 N│ │ 03. 四种测量尺度.mp4 q5 ^+ a" B! C. w5 P ~
│ │ 04. 集中趋势-均值.mp4
P% n' s4 U6 q- [│ │ 05. 集中趋势-中位数和众数.mp49 n: b" `2 R: ^! N# M" I8 L
│ │ 06. 离散趋势-极差和方差.mp4
5 x7 \6 n8 D3 k: z) t2 }4 }: W│ │ 07. 案例操作-如何实现离中趋势和集中趋势.mp4
9 g" ^! G1 g# B% r. o│ │ 08. 本节小结.mp4# V- @" S' G% N. z7 @
│ │ / }: Q) k2 r" G, ~, ~* b! |
│ ├─第2节 假设检验_统计判断
+ A1 ~0 z- R, c: k+ ]6 n( h│ │ 01. 统计学本质.mp4, E2 ~$ h. S1 V1 t6 I# D7 O# |1 E9 ^
│ │ 02. 统计学两大定理.mp4- f0 c2 x2 K2 a
│ │ 03. 统计判断-抽样误差与标准误差.mp4* X" _ T# p2 P0 `6 q
│ │ 04. 统计推断-t分布.mp49 y9 [8 J2 o# C( ^' p: k
│ │ 05. 统计推断-参数估计.mp4
/ {2 n$ I' A9 A. ?; \│ │ 06. 统计推断-假设检验.mp4: }, f0 Q+ J6 \' j2 {( |: w, O& N
│ │ 07. 本节小结.mp4! ]) R y8 D/ R
│ │ 1 c' s% V3 q" ` t- s
│ ├─第3节 抽样方法
7 j+ S/ L/ i1 C8 @) w4 ~ o│ │ 01. 统计过程.mp4! F$ Z) {1 C+ _8 U$ `) r
│ │ 02. 抽样的概念.mp4! W1 \; W! O9 e) N4 x" f: f+ `- N- @! E
│ │ 03. 抽样方法与非抽样方法.mp4% M& }8 t/ p4 o6 v( l6 [: x
│ │ 04. 抽样调查与普查的特点.mp4
4 V# C: @! |/ Y: W3 a/ m; _│ │ 05. 非抽样调查.mp4
' ?' s2 \: o/ v│ │ 06. 非抽样调查的三种类型.mp4& \! c, L! J5 d# k% S- F) I
│ │ 07. 无回答误差的处理.mp4+ P; Y2 B0 C$ Q& T9 j }& Y
│ │ 08. 抽样过程.mp4) X- ~! u1 D; N+ Q$ ^6 v; v
│ │ 09. 抽样单元与抽样框.mp4
2 G9 F6 p6 f4 L7 b u│ │ 10. 抽样形式.mp48 A! w& |) g6 d; {& j8 r9 G! C
│ │ 11. 概率抽样-简单抽样和系统抽样.mp4+ B8 |+ j6 _, Z" X
│ │ 12. 概率抽样-pps抽样.mp4
8 D* H/ D, W8 H" F/ F│ │ 13. 概率抽样-分层抽样.mp45 O( q. G! Z' K" {& b1 Q1 C' H
│ │ 14. 非概率抽样-区域抽样、时间抽样和电话抽样.mp40 R5 E4 r, X, O! A
│ │ 15. 总结.mp4
F* R: C* l5 s1 ?- L$ }│ │
; _! r$ a- F N( y2 d1 S8 ?7 o* t│ └─第4节 一般性模型
. f/ v# R; }( l& N1 ` u│ │ 1. t检验.mp4
5 V9 M' @# C$ ~" v, u' ?( O│ │ 2. t检验-案例实践.mp4
5 a) |7 t3 T/ S: W│ │ 3. F检验.mp40 C+ ]9 i! d# p9 u; ~ p+ p9 ?
│ │ 4. F检验-案例实践.mp4
/ H Q3 _5 i. s3 O6 s w2 L4 z) m6 F│ │ 5. 相关分析.mp4
8 O/ q* ?- F$ X) m4 w! t: ^4 Z5 P│ │ 6. 相关分析-案例实践.mp4& L6 ?, T2 }1 C! M
│ │ 7. 线性回归.mp4% F& Z- ~/ P8 U" Q, E3 J# a3 X
│ │ 8- 线性回归-案例实践.mp4
: |' q8 t- c% w6 n: F2 e! A│ │ 9. 本节小结.mp4
8 |9 C8 I3 b% K7 r2 j│ │
0 H& H4 B) f1 r3 D( H# w$ i│ └─实操题
; u; t a& |0 E2 v│ 作业数据.rar+ t% O/ a |7 b% Y
│ 截图1.png
& N2 k, L1 [ c. U│
* I Z5 M+ @5 a├─第4章 数据预处理基础
5 L$ Q2 X* }8 _& v2 F│ │ 课后题.txt) a' Q- o" o: `' P
│ │
: c) d M, `1 Z3 D$ y, e+ O│ ├─第1节 数据分析前的准备工作
. W8 \: Z" G7 e' O* O( {. R* L│ │ 1. 统计工作流程.mp4
( `' G' y8 Q$ ]$ h0 m│ │ 2. 统计准备工作.mp4; x2 H+ }2 t0 j2 p4 L
│ │ 3. 数据检查要点.mp4( p7 y/ a( w. L, T* u% P
│ │ 4. 开放题的准备.mp4& z! T# s! P1 P$ w* N; Z
│ │ 5. 本节小结.mp4
/ p- R" W. P6 t( g0 m1 }& l│ │ ) b4 F3 K* A# F& E' O1 T$ K. V
│ ├─第2节 数据清洗7 N! O: R. r' e! U X& ~5 ^9 E
│ │ 1. 数据清洗的概念和流程.mp4/ |8 v) \* @' A
│ │ 2. 字段选择和数据质量报告.mp4
( s# Q; \4 l. v- ~" r│ │ 3. 数据清洗主要工作.mp4" ~3 K, i' B% _& r& t( n
│ │ 4. 错误值和异常值处理方法.mp4/ b% Z& b2 F: M' h, d- P1 w
│ │ 5. 缺失值处理方法.mp4
2 t1 j- i9 }4 `│ │ 6. 异常值和缺少值的处理操作.mp4& m6 { W% Z$ m) h; @
│ │ 7. 本节小结.mp4
9 m; b- Z* |8 i; A$ }' W5 a( q3 f; k│ │
- s) l+ s1 E6 @0 w" ]5 U2 C│ └─第3节 数据规范化
_+ s$ Y! G$ n│ 1. 数据转化.mp42 W- Q H' D7 b/ X( e! s. c
│ 2. 数据离散化与数据扩充.mp4
1 e: o7 v( i. X# T2 @2 `) t6 V│ 3. 数据合并与拆分.mp4
' j, C" I2 A4 {4 N1 L6 c4 g│ 4. 本节小结.mp4% v' z& p! N0 L- _) q% }% T; `1 Q
│
* N8 N1 V4 C" Z8 R! a- H├─第5章 mysql教程
9 D. o; y8 y5 y- H$ G6 @- w│ ├─第1节 sql简介
$ D5 X" p7 m$ _7 i+ Z1 g X! s│ │ 1. sql简介.mp4
5 a3 l& o7 r4 T) U% X/ i" F9 g$ u│ │ 2. 建立数据库.mp47 F ?! g& i) d( G+ J
│ │ 3. 建立数据表和约束条件.mp4, @7 i% m$ P1 @9 ~
│ │ 4. 插入和更改.mp4
$ G9 C) _( a3 U2 c│ │ 5. 本节小结.mp4
/ @9 \3 y( ?- F. G3 H8 Q5 |│ │
, Y% ~. o% h7 |7 I& [│ ├─第2节 基本查询语句/ B3 [! J; i1 J- e
│ │ 1. 基本查询语句.mp4
, P4 [* y7 ^0 s/ s# b│ │ 2. 本节小结.mp4% t! J8 ^: q4 g8 h b* _# a* _
│ │
' `0 |: M4 _1 ?2 U0 j│ ├─第3节 交叉查询和子查询1 F3 F* I1 r: W8 w" l9 J% @
│ │ 1. 聚合函数和交叉查询：group by.mp4' o* X/ s! e$ |
│ │ 2. 子查询（in、not in）&模糊匹配 Like.mp4
/ n6 q5 G0 {5 G! X3 _" k│ │ 3. 本节小结.mp4- P b' d4 f5 T0 [! b/ r
│ │
5 L' S. _+ h* R│ ├─第4节 练表查询
% }& \3 }" P R│ │ 1. 连表查询.mp4
7 l5 G* F: d5 I4 W& J6 j7 n2 a2 B│ │ 2. 小结.mp44 w/ H8 i( ~" E+ o0 B- u
│ │ 0 H0 O# v: J+ A( W: y# d9 Z8 @- |0 P: f+ e
│ └─课后练习
2 p4 ]4 l9 ~+ T+ \/ s/ `│ 作业素材.rar
/ f) i0 R1 n2 H/ H# V( M│ 题目.txt) ~3 f' V, I4 r2 @
│ 9 g- ?8 x4 ?6 ?! @ m
├─第6章 Excel分析及可视化
8 S' }* a g9 d8 o7 V% p2 c. y│ ├─第1节 Excel简介
- Q$ \ A. R5 {│ │ 1. Excel简介.mp4' S$ z0 i( s1 e- S
│ │ 1 f5 k! ^ \" `' x, W0 j
│ ├─第2节 Excel函数技巧6 y4 x/ D4 t3 ?2 y$ z
│ │ 1. 函数的简介.mp4& l% m: ?# k2 g) Q* B/ T; V" q& G
│ │ 2. 查找函数-vlookup和hlookup.mp4
* _+ F [ Q4 y│ │ 3. 查找函数-INDEX和MATCH.mp4
* z" S- ^% a9 V│ │ 4. 统计函数.mp47 B, ?0 P3 U3 a2 Q
│ │ 5. 逻辑函数（上）-if、anda和or.mp49 H+ D" K# Q8 `4 y
│ │ 6. 逻辑函数（下）.mp4
/ X, M! T8 Q/ D) J, f( U│ │ 7. 日期函数和文本函数.mp4& b9 n$ }4 F8 z, X
│ │ 8. 本节小结.mp4
& t7 }3 f9 Z; N( R2 Q; N│ │
' Q* H+ J) {5 |+ G│ ├─第3节 Excel快速处理技巧
( L Q& I) s* H/ G! G4 z! d│ │ 1. 宏的技巧.mp4 g8 \5 h# Q( f9 N2 Z+ r, Z s
│ │ 2. 数据透视表和选择性黏贴.mp4( V8 u# \4 \# k. C8 I# M% s7 v8 I
│ │ 3. 格式调整技巧.mp4
+ R( X f7 y! U) ^( C% i3 @) O+ a" u│ │ 4. 查找和定位&数据有效性技巧.mp4% L% p4 B) \' X% W# |! g r
│ │ 5. 快捷键相关技巧.mp4
$ Q2 [2 D- l! y7 {% x5 W1 X3 i; G│ │ 6. 本节小结.mp4
$ b6 U/ E+ a+ h6 `+ K│ │ 5 f% v% ]; l5 o+ u
│ ├─第4节 Excel可视化技巧0 |5 h/ o$ T8 [3 P$ n
│ │ 1. 如何制作一张图.mp4
8 E6 K- d* k3 } C6 ^# D- E│ │ 2. 组合图的做法.mp4
H- C" T. L$ }) ?; |' r│ │ 3. 条形图的变体.mp4
. k( m$ b, g% Y5 w: _+ y│ │ 4. 数据起跑地图的做法.mp46 T8 ?+ y7 [- Q, W t2 H
│ │ 5. 本节小结.mp4* x/ }3 a- W" ?8 O% A1 v
│ │
/ H* {* G% [! S& H7 J│ └─课后练习
3 v' r( d: u: A% \5 @/ f│ 作业素材 (1).rar
7 y+ k' I; i; S4 G9 V│ 作业素材.rar
5 x( d% w* g+ u7 Q0 R│ 哪吒.png
, `9 S# j" G4 F( F│ 课后练习.docx
% I' y9 j+ m/ J( Q) ]+ p│ 7 A. |; E" u2 n3 a/ L% ]( K
├─第7章 进阶学习
+ E6 q. p6 y/ H! s; f$ C│ ├─第1节 多变量分析方法选择思路5 a; p. X5 x" M. ~. s. l' q( V
│ │ 1. 无监督分析和有监督分析.mp4& A3 m) P- l! A# @9 E/ u; E1 I# ~
│ │ 2. 无监督分析的原则.mp4/ `% V2 P, R: v! ?- q
│ │
; K" H0 Y6 R2 T' j: r* h│ ├─第2节 因子分析
. ^$ m) P+ V& }. _2 w3 E│ │ 1. 因子分析使用场景.mp4
( h2 ~2 K1 u* r, j│ │ 2. 因子的概念及分析过程.mp4+ p( G6 b% p6 |9 ~
│ │ 3. 因子数的推定.mp4/ W% e: L" L7 q. |. \
│ │ 4. 因子轴的旋转.mp4$ H+ `$ f7 D4 q* y$ f, O
│ │ 5. 因子解释及因子得分计算.mp4
7 V( t- Z/ F2 B; ?$ M. D+ ?│ │ 6. 案例实践.mp43 C7 e( Z6 w, `& v7 L! i' S0 Z
│ │ 7. 如何用因子分析做评价.mp4. u0 _7 |# v) O5 H2 V6 ^
│ │
$ m$ r0 O5 |# r! H( f; o│ ├─第3节 聚类分析; o) b0 w1 A* u% i+ f; o
│ │ 1. 聚类分析使用场景.mp4
( X$ p0 B" m6 |0 u0 G│ │ 2. 聚类分析算法.mp4
- |4 G# M8 e" n- `- d, p│ │ 3. 费层次聚类 K-means.mp4
[% x! D$ L9 F. k/ M* i│ │ 4. K-means案例实践.mp42 {1 ^- a; t7 L" K
│ │ 5. 二阶聚类.mp4
' x, E: K9 s _; P6 Z8 N│ │ - g" a! d% z; Y3 L6 {& F
│ ├─第4节 对应分析
% H4 [' Q8 |8 T' J; w/ @1 C│ │ 1. 对应分析使用目的及结果解读.mp4! G1 @! ]( X! o+ k: Z
│ │ 2. 对应分析案例实践.mp4
6 }+ R" Z& S; L) ?% ?- \( e+ i; t│ │
! u( _" i& ~0 ?# D c9 `$ C│ ├─第5节 多维尺度分析7 q8 t' W5 x1 C8 X) W; T
│ │ 1. 概念和使用场景.mp4' K/ j7 q& g$ H; \( d3 E; Q
│ │ 2. 多维尺度分析举例.mp4
z+ i1 u& }6 j! S1 F│ │ 3. 案例1：根据学生评分进行分座位.mp4( n j% W0 o& ~8 I& I
│ │ 4. 案例2：根据学生考试成绩进行分座位.mp4
% w4 _$ T2 m U; g3 j3 O- l- i│ │ 5. 案例3：根据手机的相似度判断竞争力.mp4
; a& {" ~" ~9 @3 _+ s│ │ 6. 多维尺度的不足及替代方法.mp4
u9 Q8 R* D6 h0 s y5 U* _1 X│ │ 1 u& X" k7 E" w. E+ J- D* a
│ ├─第6节 时间序列分析. o; G$ K+ j) S1 T H! B* R9 U
│ │ 1. 时间序列使用场景.mp4
) c1 A E8 B: V u( j│ │ 2. 两种类型的时间序列.mp4
% k( O3 ?6 b; g( l; W' Z│ │ 3. 时间序列模型ARIMA.mp4
6 H7 [! r+ o+ Y1 R, _) I N* U7 \│ │ 4. 时间序列中的处理办法.mp40 T8 q# M" |) `- x
│ │ 5. 案例实践-某连锁超市销售额影响因素预测.mp4
4 J4 a1 a8 ^! j; C│ │ 2 B! ?5 j# K# s7 V' w# n
│ ├─第7节 Logistic3 p9 o' V% e5 D& B8 |
│ │ 1. 使用场景和理论背景.mp45 }* I7 D+ c( P; Z+ G5 \' Q
│ │ 2. logistic案例实践-用户流失的影响因素及新用户预测.mp4# Z& z+ E3 T) {8 a, B. G8 t
│ │ $ H% l& L- b. }% _3 A2 g# d! D4 G
│ └─课后练习2 P! z H3 Z5 m( a0 q
│ 进阶统计学方法作业数据.xlsx
1 r0 X3 ~3 g4 h7 C6 U1 _│ 题目.txt
0 d8 u" o: b7 M8 D6 g1 j! E, F│
6 F- G# o( ?2 ^( {) V4 M* U├─第8章 经典数据挖掘算法! Q+ j* {( \, q: G) \
│ ├─第1节 数据挖掘基础及数据分层抽样! S. D& Z& g# a: A
' N' U0 ?. L+ P) U│ │ 1. 生活中熟悉的数据挖掘案例.mp4
( z! v$ M! Y# I% A│ │ 2. 数据准备及数据分割方式.mp4
2 G m4 @2 k& s# S9 O│ │ 3. 数据分析与数据挖掘的联系与区别.mp4
' C1 n5 C5 D3 |: G: U+ u│ │ 4. Modeler软件介绍.mp4$ x. B* y6 C) v: \, j/ x
│ │ 5. 如何在Modeler实现数据分层抽样.mp4; M4 l" H- M5 M9 [0 S B* s
│ │
% o" ?# V P2 j( U; n│ ├─第2节 朴素贝叶斯
; }" e. I e2 {│ │ 1.朴素贝叶斯原理.mp4
% R0 e8 T5 y# G8 H│ │ 2. 朴素贝叶斯算法过程.mp47 Y' S3 P! S+ j' z2 P5 z+ ^6 N
│ │ 3. 朴素贝叶斯算法举例.mp4
( K- v$ U. Y; u# C9 \; U: d' I│ │ 4. 朴素贝叶斯算法优点及不足.mp4. y. I9 |3 G: C" W5 e* f
│ │ 5. 案例实践-使用贝叶斯网络建模.mp4
) G3 @( w7 |$ p! r. J+ F2 v│ │
2 T: n% J$ S# x( |8 w│ ├─第3节 决策树/ ?6 d) o( ]1 ]. s
│ │ 1. 决策树使用场景.mp4& h4 A4 W$ e' l0 a3 n
│ │ 2. 决策树算法（1）――ID3.mp4
: b+ }6 L2 U0 B│ │ 3. 决策树算法（2）――C4.5.mp4- J0 u' `; G9 ~8 K3 {# f5 G
│ │ 4. 决策树算法（3）――回归树CART.mp4! W8 y" h- l% E4 ? {2 z+ x1 s4 w
│ │ 5. 决策树算法（4）――CHAID.mp4 G% n X% K- ]& Z$ B1 ?$ f- ~: D+ \
│ │ 6. 防止过度拟合的问题.mp49 }( I' q1 N$ v
│ │ 7. 使用Modeler如何做决策树.mp47 ^% q* N' a8 A+ T' l, |
│ │ 7 R/ g/ N: c9 [; `( Q5 |
│ ├─第4节 神经网络: _# m7 L) \: R& z3 T
│ │ 1. 神经网络的组成.mp4
5 y3 l: B* C U; I# K2 @ a│ │ 2. 计算误差函数，修正出事权重.mp4
3 q: c, l7 W1 h. e- M│ │ 3. 神经网络与其他分析的关系.mp4
9 Y2 c# T, h: d) R! a│ │ 4. 案例实践.mp4
2 V) o7 u- b$ E4 _- ]# d0 `/ l│ │ " I' a8 R. {+ ^1 |
│ ├─第5节 支持向量机/ e: T* o( ]0 Q% r. @5 {6 R
│ │ 1. 支持向量机原理介绍.mp4
, P) N4 D& u6 z' F│ │ 2. 线性可分与线性不可分.mp4
4 d7 v. a/ G6 H! C0 Y. W! w) \│ │ 3. 案例实践.mp40 ^" E" \$ L, o9 E* _: B' [
│ │
" c/ d# P8 K, W! t6 o3 H│ ├─第6节 集成算法和模型评估" u: X: p; B0 X' P& Q1 n
│ │ 1. 集成算法的目的与方式.mp4
& F; i+ v3 D3 G6 a1 j( ~% |│ │ 2. Bagging与Bosting的计算原理.mp4) ?$ r& i! ]) v% X4 ^
│ │ 3. 根据混淆矩阵进行模型评估.mp4
* S& t o& A0 C8 O│ │ 4. 在Modeler中画出GAIN曲线图和Lift曲线图.mp4
4 b/ B! A* v5 \% S7 L; K7 E│ │ 5. 学习资料拓展.mp4
$ r* w. y& D+ @( _& t% A* `6 v4 z; F│ │ 7 S' {+ o" ?8 q6 f( n* N& C5 O! y1 _# w
│ └─课后练习
3 R$ Y$ O) J( p│ 作业素材.rar
; o/ Z1 l9 `, E# M9 s% W2 H; e% Y│ 课后练习.txt' n# I3 E# {' w; p! Q6 G4 n
│ # n* k* @* E) V3 a& I$ {2 j
├─第9章 R语言入门及基础分析
/ T$ l3 b+ \2 Y, g4 N! ^│ ├─第1节 R语言基础操作
% ]3 z, e/ [4 E9 k- L│ │ 1. 初识R语言.mp4) S, S9 I/ g. _" c2 F
│ │ 2. R语言的基本操作.mp4/ {8 y: H7 ]2 E7 ?% N A
│ │ 3. R语言的数据结构介绍.mp4
; n5 }# y1 k0 V+ t: X, i8 T│ │ 4. 向量和矩阵的基本操作.mp4
) J. t; [ K# Q5 A2 d; l9 a" |│ │ 5. 数据框的操作.mp4* ^4 |9 h& s. l' b- p% M/ \
│ │ 6. 循环控制流――for&while.mp4
% U! H% W) ]$ o# L│ │ 7. 条件选择控制流――if.mp4
+ z4 t/ B9 S0 V4 \│ │ 8. 自定义函数.mp4* n% [. A- c( o( t
│ │ 9. R语言关于概率分布的函数以及应用介绍.mp4
5 v5 H, V' R, E4 `3 ?" w│ │ 10. 离散随机变量分布和连续随机变量分布.mp4) m U+ c# M8 Y' X) R2 o
│ │ ( |9 _, n3 t& I- x
│ ├─第2节 R语言描述性数据分析% @& i$ c7 M! v y$ E E7 p
│ │ 1. 探索性数据分析――集中趋势和离中趋势.mp4, q! H" ]: J9 C% Q) Y
│ │ 2. 探索性数据分析――相关系数及函数介绍.mp4) S- X8 P6 L4 U: L1 z
│ │ 3. 探索性数据分析――假设检验.mp47 i P0 `& o: i' J3 J, ?
│ │ 3 E) o" O! S$ s+ j
│ ├─第3节 R语言回归算法# F" F. Q$ C& X* b- `
│ │ 1. 回归基本算法及相关哈数介绍(上).mp4
! I, G9 n2 s+ A. O+ h& }# G; j│ │ 2. 回归基本算法及相关哈数介绍(下).mp4
0 }! a3 a' B) i( k+ h8 C0 m│ │ 3. 模型选择.mp4) h& L/ F2 [8 ^+ S3 m
│ │ 4. 回归诊断.mp4
2 a2 x! g+ ]- ?1 B│ │ ; V1 V4 j' y {) |! m4 _2 h8 X
│ ├─第4节 R语言分类算法
, J. G- n) C( w; A4 y" ]) e3 S│ │ 1. 逻辑回归（上）.mp4; M: @! ]. M4 B$ _6 B7 u0 k8 E
│ │ 2. 逻辑回归（下）.mp44 s. x1 p3 ]( _0 L7 [) V& ?
│ │ 3. 决策树算法.mp4
/ Z" Y, c: u8 D7 \, i6 `- E' x│ │ 4. 决策树的剪枝.mp4
, l9 x. I8 \8 j, Z2 [& E│ │ 5. 随机森林.mp43 D, {# R/ y# c4 Z" Z
│ │ 2 o: o, q, l# L. k, K
│ ├─第5节 R语言聚类和降维
; y& a; @6 [& D) T' x# u* d$ Z5 W│ │ 1. 使用R如何实现层次聚类.mp4" E3 g# J. L s; E( a- o1 v
│ │ 2. 使用R如何实现Kmeans聚类法.mp4 J! [. c O `. I3 D2 B( A$ A, V
│ │ 3. 如何判断聚类的好坏.mp4
8 ^* c" z, y+ Q6 v. i' s( d! V│ │ 4. 使用R如何实现PCA降维.mp4/ w, U" u' D1 [: {% g/ n ~
│ │ ! y7 s& y5 O& q: J, m9 ^
│ └─课后练习
$ t3 P" m3 f: Y6 s% M1 y; d. X* M│ 课后练习.txt
+ }8 T: |( H0 L- w/ \│ 黄牛明细数据.rar4 G6 |7 _. G$ [) y! y( u
│
- N2 n8 X* L8 V$ M. [5 L: Y1 G├─第10章 python入门及基础分析$ W- X9 q% ]3 ^/ M5 u; U% u$ b) }
│ ├─第1节 概述与基本操作& D* I# S1 Q8 Z$ d, C6 ^
│ │ 1. 课程与开发环境简介.mp4
$ u% a$ G2 \! d8 i/ L2 w│ │ 2. 帮助文档的获取&基础操作.mp46 H H- p% o' h& s- H
│ │ 3. 基础操作：整数、小数、复数&列表、字符串、字典.mp4
& C: L! |9 Q* y1 o% i2 d│ │ 4. 自定义函数.mp4
5 \ h! T$ A% i+ J9 m( ~│ │ 5.Jupyte常用快捷键以及自动补全功能的实现r.mp4
# q. Q6 `/ L6 B0 B6 c l│ │ 6. 本节小结.mp4) n5 s; M3 n; x2 L3 [6 L9 s3 ~" q
│ │
5 A d5 @9 H5 [+ ~│ ├─第2节 Numpy% K2 m5 y, |4 t [7 A" F; E9 X
│ │ 1. 从头创建一个数组.mp48 G! L8 D2 `' s x2 Y& ]
│ │ 2. 案例实践――如何实现99乘法表和老虎机.mp4
7 |6 S/ E! v0 Z: m4 R. _5 m│ │ 3. 数组的操作.mp4
! N: }( w0 l+ ]& }' e* i│ │ 4. 数组的计算.mp4
) S' z( S+ ?. x4 z4 v# q│ │ 5. 数组的广播.mp4. }2 U3 l$ R. {8 _8 z$ i' g9 ^4 d
│ │ 6. 比较、掩码和布尔逻辑.mp40 m0 N5 m4 E0 A( B. C
│ │
9 [, s2 W% k }1 d# E$ p1 o│ ├─第3节 Pandas
! K5 j$ D' d) V0 V0 ]9 G! q# U│ │ 1. 序列和数据库.mp4
+ B) q: W+ s/ d7 }: o) c│ │ 2. 索引和切片.mp4) @1 I6 J% I; `; H, H: J' ?
│ │ 3. 通过索引运算和生成新的列.mp4
9 \! S. n, U4 l│ │ 4. 文件的读取和写入.mp4$ q$ T7 y% N, y8 s8 `
│ │ 5. 缺失值处理.mp43 }2 U! b3 J4 R- |9 W! k; i
│ │ 6. 数据连接.mp4* {3 z2 O4 Q* p* ~" e( f! f
│ │ 7. 分组和聚合.mp4
! u+ r) Y: v8 F4 G# p+ {│ │ 8. 数据透视表.mp4- N# K7 |9 \: x( k
│ │ 9. 字符串的处理.mp4
2 J7 j" @! x, W+ ?) w( ^│ │ 10. 本节小结.mp4
+ z3 s4 B: W9 {│ │
' }* ^" I+ y& q; k. u7 h│ ├─第4节 Matplotlib与python作图
5 k9 {. Y6 t; m│ │ 1. 基础作图――折线图和散点图.mp40 s, `: D% D" f4 N0 \. |
│ │ 2. 基础作图――直方图和饼图.mp48 s& m3 f2 }, h) |# J; |
│ │ 3. 子图和图例.mp4
, h* z: l; ^/ `│ │ 4. 图标设置――标签，表格样式和cmap.mp4
# S; |+ F- b/ N3 ]% W' @│ │ 5. 高级作图.mp48 O: {$ _# c- ?# t
│ │ 6. 本节小结.mp4. D& a* c) W. H4 _* Y
│ │ javazx.com
9 u* E; M# ^* {( ]9 {" V' N│ ├─第5节 Sklearn与机器学习基础6 n$ |) K5 V% O& Q$ u
│ │ 1. 线性回归.mp4
7 x U: V* z5 O# G│ │ 2. 逻辑回归的原理、模型实现与正则化.mp45 {3 ~( f5 C0 D4 K3 ^# A' ] s0 Y" i
│ │ 3. 逻辑回归的评估以及最优迭代次数.mp4# k9 r) k* H9 J& o% D" t% \3 P `" T
│ │ 4. 贝叶斯分类器的实现过程.mp4+ i# R& k5 e2 x7 w# W
│ │ 5. 朴素贝叶斯算法案例――手写数字识别.mp4; G+ j/ {2 }$ L- M7 T% |
│ │ 6. 数据预处理.mp4
9 T- h7 R* d+ \│ │ 7. 决策树和随机森林――熵和决策树.mp4
: \3 ?, A) D4 x1 \│ │ 8. 决策树和随机森林算法对比.mp4
y; \1 O1 V: |. l│ │ 9. 随机森林的调参.mp4
4 u9 {# z# Z4 u+ l9 a! k2 G5 ?│ │ 10. 支持向量机――核函数.mp4, M0 C- U! `$ N$ A3 z
│ │ 11. 支持向量机是如何防止过拟合的.mp4/ f' y8 ^- z) D. B8 h
│ │ 12. 如何使用Python实现PCA降维算法.mp44 U" J) s9 I% S
│ │ 13. 如何使用Python实现Kmeans聚类.mp4! }; r! r& g! o" A n8 |2 Z/ e
│ │ 14. 本节小结.mp4! J+ ?6 T s4 p4 }+ L
│ │ ) c- S' h" ?5 I; d: ^
│ └─课后练习
# J4 \# s7 F9 L X│ 课后练习.txt3 P: z: _9 G' ^
│
?1 X, B+ S7 M+ h2 z5 J├─第11章 课程总结图谱
5 A! X7 n# i# G) D" N│ 课程总结.mp4
) N1 T. U, A# r" b# Q, E│
! r4 ^+ G, I( ~+ M└─资料
5 W9 R2 i6 v5 [- R6 F w 所有人都能学的数据分析师-授课资料（pdf）.rar8 }# w, n- ?4 L$ u2 B
所有人都能学的数据分析课--总结图谱.rar
' B7 o5 S V# I" o n" r: | 课程练习材料.rar
0 S @. G- Y2 H! P1 g6 a1 C R" `+ \! H: m* S' m5 m
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/ ~5 d* F4 t t0 h& s1 R/ U5 E. u: U
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发表于 2019-10-28 21:37:02
