BXG所有人都能学会的数据分析课2019新课,IT资源网
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│├─学习资料 - 软件
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│└─课程配套资料
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│
├─第1章 数据分析师的职业概览
│ 01.数据分析师的“钱景”如何.mp4
│ 02.什么人适合数据分析.mp4
│ 03.数据分析师的临界知识.mp4
│ 04.数据分析师的主要职责.mp4
│
├─第2章 数据分析和数据挖掘的概念和理念
│├─第1节 基础概念
││ 01. 数据分析及数据挖掘定义.mp4
││ 02. 数据分析与数据挖掘的层次.mp4
││ 03. 数据分析及数据挖掘三要素.mp4
││ 04. 本节小结.mp4
││
│├─第2节 探索性数据分析
││ 01. 如何描述业务量数据.mp4
││ 02. 可视化展示的原则.mp4
││ 03. 本节小结.mp4
││
│├─第3节 预测和分类
││ 01. 预测和分类的概念模型、流程.mp4
││ 02. 分类和预测：线性回归.mp4
││ 03. 逻辑回归.mp4
││ 04. 决策树算法.mp4
││ 05. 支持向量机.mp4
││ 06. 朴素贝叶斯.mp4
││ 07. 本节小结.mp4
││
│└─第4节 分群和降维
│ 01. 聚类算法的基本概念.mp4
│ 02. 层次聚类.mp4
│ 03. K-means聚类.mp4
│ 04. 降维模型-PCA.mp4
│ 05. 本节小结.mp4
│
├─第3章 统计学基础和SPSS软件应用
│├─第1节 描述性统计描述
││ 01. 统计分析的目的.mp4
││ 02. 统计分析的关键概念.mp4
││ 03. 四种测量尺度.mp4
││ 04. 集中趋势-均值.mp4
││ 05. 集中趋势-中位数和众数.mp4
││ 06. 离散趋势-极差和方差.mp4
││ 07. 案例操作-如何实现离中趋势和集中趋势.mp4
││ 08. 本节小结.mp4
││
│├─第2节 假设检验_统计判断
││ 01. 统计学本质.mp4
││ 02. 统计学两大定理.mp4
││ 03. 统计判断-抽样误差与标准误差.mp4
││ 04. 统计推断-t分布.mp4
││ 05. 统计推断-参数估计.mp4
││ 06. 统计推断-假设检验.mp4
││ 07. 本节小结.mp4
││
│├─第3节 抽样方法
││ 01. 统计过程.mp4
││ 02. 抽样的概念.mp4
││ 03. 抽样方法与非抽样方法.mp4
││ 04. 抽样调查与普查的特点.mp4
││ 05. 非抽样调查.mp4
││ 06. 非抽样调查的三种类型.mp4
││ 07. 无回答误差的处理.mp4
││ 08. 抽样过程.mp4
││ 09. 抽样单元与抽样框.mp4
││ 10. 抽样形式.mp4
││ 11. 概率抽样-简单抽样和系统抽样.mp4
││ 12. 概率抽样-pps抽样.mp4
││ 13. 概率抽样-分层抽样.mp4
││ 14. 非概率抽样-区域抽样、时间抽样和电话抽样.mp4
││ 15. 总结.mp4
││
│└─第4节 一般性模型
│ │1. t检验.mp4
│ │2. t检验-案例实践.mp4
│ │3. F检验.mp4
│ │4. F检验-案例实践.mp4
│ │5. 相关分析.mp4
│ │6. 相关分析-案例实践.mp4
│ │7. 线性回归.mp4
│ │8- 线性回归-案例实践.mp4
│ │9. 本节小结.mp4
│ │
│ └─实操题
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│
├─第4章 数据预处理基础
││课后题.txt
││
│├─第1节 数据分析前的准备工作
││ 1. 统计工作流程.mp4
││ 2. 统计准备工作.mp4
││ 3. 数据检查要点.mp4
││ 4. 开放题的准备.mp4
││ 5. 本节小结.mp4
││
│├─第2节 数据清洗
││ 1. 数据清洗的概念和流程.mp4
││ 2. 字段选择和数据质量报告.mp4
││ 3. 数据清洗主要工作.mp4
││ 4. 错误值和异常值处理方法.mp4
││ 5. 缺失值处理方法.mp4
││ 6. 异常值和缺少值的处理操作.mp4
││ 7. 本节小结.mp4
││
│└─第3节 数据规范化
│ 1. 数据转化.mp4
│ 2. 数据离散化与数据扩充.mp4
│ 3. 数据合并与拆分.mp4
│ 4. 本节小结.mp4
│
├─第5章 mysql教程
│├─第1节 sql简介
││ 1. sql简介.mp4
││ 2. 建立数据库.mp4
││ 3. 建立数据表和约束条件.mp4
││ 4. 插入和更改.mp4
││ 5. 本节小结.mp4
││
│├─第2节 基本查询语句
││ 1. 基本查询语句.mp4
││ 2. 本节小结.mp4
││
│├─第3节 交叉查询和子查询
││ 1. 聚合函数和交叉查询：group by.mp4
││ 2. 子查询（in、not in）&模糊匹配 Like.mp4
││ 3. 本节小结.mp4
││
│├─第4节 练表查询
││ 1. 连表查询.mp4
││ 2. 小结.mp4
││
│└─课后练习
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│ 题目.txt
│
├─第6章 Excel分析及可视化
│├─第1节 Excel简介
││ 1. Excel简介.mp4
││
│├─第2节 Excel函数技巧
││ 1. 函数的简介.mp4
││ 2. 查找函数-vlookup和hlookup.mp4
││ 3. 查找函数-INDEX和MATCH.mp4
││ 4. 统计函数.mp4
││ 5. 逻辑函数（上）-if、anda和or.mp4
││ 6. 逻辑函数（下）.mp4
││ 7. 日期函数和文本函数.mp4
││ 8. 本节小结.mp4
││
│├─第3节 Excel快速处理技巧
││ 1. 宏的技巧.mp4
││ 2. 数据透视表和选择性黏贴.mp4
││ 3. 格式调整技巧.mp4
││ 4. 查找和定位&数据有效性技巧.mp4
││ 5. 快捷键相关技巧.mp4
││ 6. 本节小结.mp4
││
│├─第4节 Excel可视化技巧
││ 1. 如何制作一张图.mp4
││ 2. 组合图的做法.mp4
││ 3. 条形图的变体.mp4
││ 4. 数据起跑地图的做法.mp4
││ 5. 本节小结.mp4
││
│└─课后练习
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│ 课后练习.docx
│
├─第7章 进阶学习
│├─第1节 多变量分析方法选择思路
││ 1. 无监督分析和有监督分析.mp4
││ 2. 无监督分析的原则.mp4
││
│├─第2节 因子分析
││ 1. 因子分析使用场景.mp4
││ 2. 因子的概念及分析过程.mp4
││ 3. 因子数的推定.mp4
││ 4. 因子轴的旋转.mp4
││ 5. 因子解释及因子得分计算.mp4
││ 6. 案例实践.mp4
││ 7. 如何用因子分析做评价.mp4
││
│├─第3节 聚类分析
││ 1. 聚类分析使用场景.mp4
││ 2. 聚类分析算法.mp4
││ 3. 费层次聚类 K-means.mp4
││ 4. K-means案例实践.mp4
││ 5. 二阶聚类.mp4
││
│├─第4节 对应分析
││ 1. 对应分析使用目的及结果解读.mp4
││ 2. 对应分析案例实践.mp4
││
│├─第5节 多维尺度分析
││ 1. 概念和使用场景.mp4
││ 2. 多维尺度分析举例.mp4
││ 3. 案例1：根据学生评分进行分座位.mp4
││ 4. 案例2：根据学生考试成绩进行分座位.mp4
││ 5. 案例3：根据手机的相似度判断竞争力.mp4
││ 6. 多维尺度的不足及替代方法.mp4
││
│├─第6节 时间序列分析
││ 1. 时间序列使用场景.mp4
││ 2. 两种类型的时间序列.mp4
││ 3. 时间序列模型ARIMA.mp4
││ 4. 时间序列中的处理办法.mp4
││ 5. 案例实践-某连锁超市销售额影响因素预测.mp4
││
│├─第7节 Logistic
││ 1. 使用场景和理论背景.mp4
││ 2. logistic案例实践-用户流失的影响因素及新用户预测.mp4
││
│└─课后练习
│ 进阶统计学方法作业数据.xlsx
│ 题目.txt
│
├─第8章 经典数据挖掘算法
│├─第1节 数据挖掘基础及数据分层抽样
││ 1. 生活中熟悉的数据挖掘案例.mp4
││ 2. 数据准备及数据分割方式.mp4
││ 3. 数据分析与数据挖掘的联系与区别.mp4
││ 4. Modeler软件介绍.mp4
││ 5. 如何在Modeler实现数据分层抽样.mp4
││
│├─第2节 朴素贝叶斯
││ 1.朴素贝叶斯原理.mp4
││ 2. 朴素贝叶斯算法过程.mp4
││ 3. 朴素贝叶斯算法举例.mp4
││ 4. 朴素贝叶斯算法优点及不足.mp4
││ 5. 案例实践-使用贝叶斯网络建模.mp4
││
│├─第3节 决策树
││ 1. 决策树使用场景.mp4
││ 2. 决策树算法（1）――ID3.mp4
││ 3. 决策树算法（2）――C4.5.mp4
││ 4. 决策树算法（3）――回归树CART.mp4
││ 5. 决策树算法（4）――CHAID.mp4
││ 6. 防止过度拟合的问题.mp4
││ 7. 使用Modeler如何做决策树.mp4
││
│├─第4节 神经网络
││ 1. 神经网络的组成.mp4
││ 2. 计算误差函数，修正出事权重.mp4
││ 3. 神经网络与其他分析的关系.mp4
││ 4. 案例实践.mp4
││
│├─第5节 支持向量机
││ 1. 支持向量机原理介绍.mp4
││ 2. 线性可分与线性不可分.mp4
││ 3. 案例实践.mp4
││
│├─第6节 集成算法和模型评估
││ 1. 集成算法的目的与方式.mp4
││ 2. Bagging与Bosting的计算原理.mp4
││ 3. 根据混淆矩阵进行模型评估.mp4
││ 4. 在Modeler中画出GAIN曲线图和Lift曲线图.mp4
││ 5. 学习资料拓展.mp4
││
│└─课后练习
│ 作业素材.rar
│ 课后练习.txt
│
├─第9章 R语言入门及基础分析
│├─第1节 R语言基础操作
││ 1. 初识R语言.mp4
││ 2. R语言的基本操作.mp4
││ 3. R语言的数据结构介绍.mp4
││ 4. 向量和矩阵的基本操作.mp4
││ 5. 数据框的操作.mp4
││ 6. 循环控制流――for&while.mp4
││ 7. 条件选择控制流――if.mp4
││ 8. 自定义函数.mp4
││ 9. R语言关于概率分布的函数以及应用介绍.mp4
││ 10. 离散随机变量分布和连续随机变量分布.mp4
││
│├─第2节 R语言描述性数据分析
││ 1. 探索性数据分析――集中趋势和离中趋势.mp4
││ 2. 探索性数据分析――相关系数及函数介绍.mp4
││ 3. 探索性数据分析――假设检验.mp4
││
│├─第3节 R语言回归算法
││ 1. 回归基本算法及相关哈数介绍(上).mp4
││ 2. 回归基本算法及相关哈数介绍(下).mp4
││ 3. 模型选择.mp4
││ 4. 回归诊断.mp4
││
│├─第4节 R语言分类算法
││ 1. 逻辑回归（上）.mp4
││ 2. 逻辑回归（下）.mp4
││ 3. 决策树算法.mp4
││ 4. 决策树的剪枝.mp4
││ 5. 随机森林.mp4
││
│├─第5节 R语言聚类和降维
││ 1. 使用R如何实现层次聚类.mp4
││ 2. 使用R如何实现Kmeans聚类法.mp4
││ 3. 如何判断聚类的好坏.mp4
││ 4. 使用R如何实现PCA降维.mp4
││
│└─课后练习
│ 课后练习.txt
│ 黄牛明细数据.rar
│
├─第10章 python入门及基础分析
│├─第1节 概述与基本操作
││ 1. 课程与开发环境简介.mp4
││ 2. 帮助文档的获取&基础操作.mp4
││ 3. 基础操作：整数、小数、复数&列表、字符串、字典.mp4
││ 4. 自定义函数.mp4
││ 5.Jupyte常用快捷键以及自动补全功能的实现r.mp4
││ 6. 本节小结.mp4
││
│├─第2节 Numpy
││ 1. 从头创建一个数组.mp4
││ 2. 案例实践――如何实现99乘法表和老虎机.mp4
││ 3. 数组的操作.mp4
││ 4. 数组的计算.mp4
││ 5. 数组的广播.mp4
││ 6. 比较、掩码和布尔逻辑.mp4
││
│├─第3节 Pandas
││ 1. 序列和数据库.mp4
││ 2. 索引和切片.mp4
││ 3. 通过索引运算和生成新的列.mp4
││ 4. 文件的读取和写入.mp4
││ 5. 缺失值处理.mp4
││ 6. 数据连接.mp4
││ 7. 分组和聚合.mp4
││ 8. 数据透视表.mp4
││ 9. 字符串的处理.mp4
││ 10. 本节小结.mp4
││
│├─第4节 Matplotlib与python作图
││ 1. 基础作图――折线图和散点图.mp4
││ 2. 基础作图――直方图和饼图.mp4
││ 3. 子图和图例.mp4
││ 4. 图标设置――标签，表格样式和cmap.mp4
││ 5. 高级作图.mp4
││ 6. 本节小结.mp4
││
│├─第5节 Sklearn与机器学习基础
││ 1. 线性回归.mp4
││ 2. 逻辑回归的原理、模型实现与正则化.mp4
││ 3. 逻辑回归的评估以及最优迭代次数.mp4
││ 4. 贝叶斯分类器的实现过程.mp4
││ 5. 朴素贝叶斯算法案例――手写数字识别.mp4
││ 6. 数据预处理.mp4
││ 7. 决策树和随机森林――熵和决策树.mp4
││ 8. 决策树和随机森林算法对比.mp4
││ 9. 随机森林的调参.mp4
││ 10. 支持向量机――核函数.mp4
││ 11. 支持向量机是如何防止过拟合的.mp4
││ 12. 如何使用Python实现PCA降维算法.mp4
││ 13. 如何使用Python实现Kmeans聚类.mp4
││ 14. 本节小结.mp4
││
│└─课后练习
│ 课后练习.txt
│
├─第11章 课程总结图谱
│ 课程总结.mp4
│
└─资料
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