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标题: kkb 13期数据分析2020年8月,IT资源网 [打印本页]

作者: admin 时间: 2022-5-29 08:13
标题: kkb 13期数据分析2020年8月,IT资源网
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├─第01章 Excel基础
│  │  Excel.zip
│  │
│  ├─第1节 excel知识回顾
│  │    第1节 excel知识回顾.mp4
│  │
│  └─第2节 Excel案例分析
│       第2节 Excel案例分析.mp4
│
├─第02章 Python基础
│  ├─第1节 mac下安装anaconda
│  │    Anaconda3-2019.03-MacOSX-x86_64.zip
│  │    Mac安装anaconda.pdf
│  │    第1节 mac下安装anaconda.mp4
│  │
│  ├─第2节 Windows下安装anaconda
│  │    Anaconda3-2019.07-Windows-x86_64.zip
│  │    win系统安装anaconda.pdf
│  │    第2节 Windows下安装anaconda.mp4
│  │
│  ├─第3节 Python基础入门
│  │    Python先导课知识点.png
│  │    Python基础入门-课件.pdf
│  │    第3节 Python基础入门.mp4
│  │
│  ├─第4节 Python进阶
│  │    Python进阶-课件.pdf
│  │    第4节 Python进阶.mp4
│  │
│  └─第5节 Python案例
│       Python案例-课件.pdf
│       第5节 Python案例.mp4
│
├─第03章预备课
│  ├─第1节 Excel常规操作
│  │    excel常规操作作业与参考答案.zip
│  │    Excel的常规操作课件.pdf
│  │    作业提交方式.docx
│  │    第1节 Excel常规操作.mp4
│  │
│  ├─第2节 Excel公式与函数
│  │    Excel函数由浅入深作业以及答案.zip
│  │    Excel函数由浅入深课件.zip
│  │    第2节 Excel公式与函数.mp4
│  │
│  ├─第3节 Excel数据透视表操作
│  │    数据透视表数据.zip
│  │    数据透视表课件.pdf
│  │    第3节 Excel数据透视表操作.mp4
│  │
│  ├─第4节 Excel知识点答疑
│  │    Excel基础知识.zip
│  │    第4节 Excel知识点答疑.mp4
│  │
│  ├─第5节 Excel电商案例分析
│  │    电商作业及答案.zip
│  │    电商课件.zip
│  │    第5节 Excel电商案例分析.mp4
│  │
│  ├─第6节 Excel用户案例分析
│  │    作业说明.docx
│  │    第6节 Excel用户案例分析.mp4
│  │    课件与数据源.zip
│  │
│  └─第7节 Excell案例答疑
│       Excell案例答疑.zip
│       第7节 Excell案例答疑.mp4
│
├─第04章开学典礼之认知数据分析
│  └─第1节开学典礼之认知数据分析
│       第1节开学典礼之认知数据分析.mp4
│
├─第05章 Python
│  ├─第01节开启Python大门&Python基础语法
│  │    01_Python简介与环境安装 .pdf
│  │    20200527-开启Python大门和Python基础语法.pdf
│  │    上课代码.zip
│  │    第1节开启Python大门&Python基础语法.mp4
│  │
│  ├─第02节 Python数据容器
│  │    20200529-Python数据容器.pdf
│  │    20200529上课代码python02数据容器.zip
│  │    第2节 Python数据容器.mp4
│  │
│  ├─第03节 python函数与异常处理
│  │    04python函数与异常处理.pdf
│  │    20200601上课代码Python03函数与异常处理.zip
│  │    第3节 python函数与异常处理.mp4
│  │
│  ├─第04节 python面向对象与模块
│  │    20200603python面向对象与模块.pdf
│  │    python面向对象（代码）.zip
│  │    第4节 python面向对象与模块.mp4
│  │
│  ├─第05节 python文件操作与pdf处理
│  │    20200605-python文件操作与pdf处理-课后资料.zip
│  │    20200605-python文件操作与pdf处理.pdf
│  │    第5节 python文件操作与pdf处理.mp4
│  │
│  ├─第06节 python操作excel
│  │    20200608-Python办公(处理excel).pdf
│  │    20200608-python操作excel-课后资料.zip
│  │    第6节 python操作excel.mp4
│  │
│  ├─第07节 Python操作word及邮件发送
│  │    20200610-python办公(处理word和发送邮件).pdf
│  │    20200610-Python操作Word与邮箱-课后资料.zip
│  │    第7节 Python操作word及邮件发送.mp4
│  │
│  ├─第08节 Python可视化Matplotlib
│  │    20200612-Python可视化Matplotlib-课后资料.zip
│  │    20200612-Python可视化Matplotlib.pdf
│  │    第8节 Python可视化Matplotlib.mp4
│  │
│  ├─第09节科学计算库NumPy
│  │    20200615-科学计算库NumPy-课后资料.zip
│  │    20200615-科学计算库NumPy.pdf
│  │    第9节科学计算库NumPy.mp4
│  │
│  ├─第10节科学计算库Pandas上
│  │    20200617-Pandas课后资料.zip
│  │    Pandas.pdf
│  │    第10节科学计算库Pandas上.mp4
│  │
│  ├─第11节科学计算库Pandas下
│  │    20200619-Pandas下课后资料.zip
│  │    第11节科学计算库Pandas下.mp4
│  │
│  ├─第12节 Python案例-电影数据分析
│  │    20200622-Python案例-电影数据分析.zip
│  │    20200622-课后资料.zip
│  │    第12节 Python案例-电影数据分析.mp4
│  │
│  ├─第13节电商销售数据分析
│  │    20200629-Python案例-电商销售数据分析.zip
│  │    20200629课后资料电商案例数据分析.zip
│  │    第13节电商销售数据分析.mp4
│  │
│  └─第14节电商平台用户画像分析
│       20200701-Python案例---基于电商数据的用户画像分析.zip
│       20200701-课后资料.zip
│       数据更新.zip
│       第14节电商平台用户画像分析.mp4
│
├─第06章 mysql基础
│  ├─第1节 mac下安装MySQL
│  │    Mac环境下安装MySQL.pdf
│  │    mysql-5.7.17-macos10.12-x86_64.zip
│  │    第1节 mac下安装MySQL.mp4
│  │
│  ├─第2节 Windows 下安装MySQL
│  │    mysql-installer-community-5.7.27.0.zip
│  │    Windows10系统下，彻底删除卸载MySQL——如果安装出错，需要卸载使用该课件.pdf
│  │    win系统下安装MySQL.pdf
│  │    第2节 Windows 下安装MySQL.mp4
│  │
│  ├─第3节 mac与 Windows下安装navicat
│  │    Mac版Navicat安装教程.pdf
│  │    Windows版本Navicat安装教程.pdf
│  │
│  ├─第4节 MySQL数据库(一)
│  │    20200703-MySQL一Navicat及SQL基础.zip
│  │    20200703-课后资料.zip
│  │    第4节 MySQL数据库(一).mp4
│  │
│  ├─第5节 MySQL数据库(二)
│  │    20200706-MySQL（二）.zip
│  │    20200706-课后资料.zip
│  │    第5节 MySQL数据库(二).mp4
│  │
│  ├─第6节 MySQL数据库(三)
│  │    20200708-MySQL（三）.pdf
│  │    20200708-课后资料.zip
│  │    sql面试题.zip
│  │    第6节 MySQL数据库(三).mp4
│  │
│  └─第7节 MySQL案例
│       20200710-课后资料.zip
│       MySQL案例.pdf
│       MySQL案例数据.zip
│       第7节 MySQL案例.mp4
│
├─第07章数据分析之hive学习
│  ├─第1节先导资料
│  │    mac.zip
│  │    windows.zip
│  │    win_node100.zip
│  │
│  ├─第2节数据分析Hive实验VNC版
│  │    Hive表结构汇总.xlsx
│  │    云平台实验手册(v2.0).pdf
│  │
│  ├─第3节 Hadoop原理与概念
│  │    1.Hadoop原理与概念.pdf
│  │    第3节 Hadoop原理与概念.mp4
│  │
│  ├─第4节 HiveSQL核心技能1-常用函数
│  │    2.HiveSQL核心技能1-常用函数.pdf
│  │    SQL规范.zip
│  │    第3节 HiveSQL核心技能1-常用函数.mp4
│  │
│  ├─第5节 HiveSQL核心技能2-表连接
│  │    3.HiveSQL核心技能2-表连接.pdf
│  │    Hive编程指南.pdf
│  │    第5节 HiveSQL核心技能2-表连接.mp4
│  │
│  ├─第6节 HiveSQL核心技能3-窗口函数
│  │    4.HiveSQL核心技能3-窗口函数.pdf
│  │    第6节 HiveSQL核心技能3-窗口函数.mp4
│  │
│  ├─第7节 HiveSQL常用优化技巧
│  │    5.HiveSQL常用优化技巧.pdf
│  │    7.22课后资料.zip
│  │    第7节 HiveSQL常用优化技巧.mp4
│  │
│  ├─第8节 Hive综合案例实战
│  │    20200724-课后资料.zip
│  │    6.大数据分析综合案例.pdf
│  │    代码.zip
│  │    全部表的原数据.zip
│  │    第8节 Hive综合案例实战.mp4
│  │    软件包.zip
│  │
│  └─第9节完全分布式集群搭建
│       第9节完全分布式集群搭建1.mp4
│       第9节完全分布式集群搭建2.mp4
│       第9节完全分布式集群搭建3.mp4
│       第9节完全分布式集群搭建4.mp4
│       第9节完全分布式集群搭建5.mp4
│       第9节完全分布式集群搭建6.mp4
│       第9节完全分布式集群搭建7.mp4
│       第9节完全分布式集群搭建8.mp4
│
├─第08章数据可视化
│  ├─第1节 Excel常用图形可视化
│  │    20200726-excel常用图形可视化讲解.pdf
│  │    excel可视化.xlsx
│  │    第1节 Excel常用图形可视化.mp4
│  │
│  ├─第2节 tableau常用可视化图形讲解
│  │    数据.zip
│  │    第2节 tableau常用可视化图形讲解.mp4
│  │    第二讲 tableau常用图形可视化讲解.pdf
│  │
│  ├─第3节 Excel高级可视化讲解
│  │    公式推导.jpg
│  │    第3节 Excel高级可视化讲解(1).mp4
│  │    第3节 Excel高级可视化讲解(2).mp4
│  │    第三讲 excel复杂可视化图形讲解.pdf
│  │    第三讲课后练习数据.xlsx
│  │
│  ├─第4节 tableau高级可视化讲解（上）
│  │    第4节 tableau高级可视化讲解（上）(1).mp4
│  │    第4节 tableau高级可视化讲解（上）(2).mp4
│  │    第四讲 tableau高级图形可视化讲解（上）.pdf
│  │
│  └─第5节 tableau高级图形可视化讲解（下）
│       tableau文件.zip
│       第5节 tableau高级图形可视化讲解（下）.mp4
│       第五讲 tableau高级图形可视化讲解（下）.pdf
│
├─第09章行业案例分析
│  ├─第1节分析前预备知识
│  │    第1节分析前预备知识(1).mp4
│  │    第1节分析前预备知识(2).mp4
│  │    第一节——分析前的预备知识.pdf
│  │
│  ├─第2节 DAU-举足轻重的地位
│  │    第2节 DAU-举足轻重的地位.mp4
│  │    第二节——DAU的举足轻重地位.pdf
│  │
│  ├─第3节如何进行用户分层？
│  │    第3节如何进行用户分层.mp4
│  │    第三节——如何进行用户分层.pdf
│  │
│  ├─第4节行研如何进行竞对分析？
│  │    第4节行研如何进行竞对分析.mp4
│  │    第四节——行研是如何进行竞对分析的.pdf
│  │
│  ├─第5节互联网的下半场-TO B 分析
│  │    第5节互联网的下半场-TO B 分析.mp4
│  │    第五节——互联网的下半场—TO B分析.pdf
│  │    行业案例分析结课报告.zip
│  │
│  ├─第6节如何做好大促的复盘
│  │    第6节如何做好大促的复盘(1).mp4
│  │    第6节如何做好大促的复盘(2).mp4
│  │    第六节——如何做好大促的复盘.pdf
│  │
│  ├─第7节常用异动分析方法
│  │    第7节常用异动分析方法.mp4
│  │    第七节——常用异动分析方法.pdf
│  │
│  └─第8节撰写分析报告的关键技巧
│       电商交易数据分析报告.pdf
│       第8节撰写分析报告的关键技巧.mp4
│       第八节——撰写分析报告的关键技巧.pdf
│
├─第10章数据方法论
│  ├─第01节描述性统计分析
│  │    1-描述性统计分析.pdf
│  │    第1节描述性统计分析.mp4
│  │
│  ├─第02节推断统计分析—参数估计
│  │    2-推断统计分析-参数估计.pdf
│  │    第2节推断统计分析—参数估计.mp4
│  │
│  ├─第03节推断统计分析——假设检验
│  │    推断统计分析——假设检验.pdf
│  │    第3节推断统计分析——假设检验.mp4
│  │
│  ├─第04节常用假设检验（一）
│  │    常用假设检验（一）.pdf
│  │    第4节常用假设检验（一）.mp4
│  │
│  ├─第05节常用假设检验（二）
│  │    常用假设检验（一）-更新版.pdf
│  │    常用假设检验（二）.pdf
│  │    第5节常用假设检验（二）.mp4
│  │
│  ├─第06节线性回归
│  │    Advertising.zip
│  │    第6节线性回归.mp4
│  │    线性回归.pdf
│  │
│  ├─第07节 AQI分析与预测（一）
│  │    第7节 AQI分析与预测（一）.mp4
│  │    课件资料.zip
│  │
│  ├─第08节时间序列（一）
│  │    时间序列资料.zip
│  │    第8节时间序列（一）.mp4
│  │
│  ├─第09节时间序列（二）
│  │    第9节时间序列（二）.mp4
│  │
│  ├─第10节啤酒销量时序分析
│  │    啤酒销量资料汇总.zip
│  │    第10节啤酒销量时序分析.mp4
│  │
│  ├─第11节 AQI分析与预测（二）
│  │    第11节 ?AQI分析与预测（二）.mp4
│  │
│  ├─第12节逻辑回归
│  │    第12节逻辑回归.mp4
│  │    逻辑回归.pdf
│  │
│  ├─第13节 KNN
│  │    KNN.pdf
│  │    第13节 KNN.mp4
│  │
│  ├─第14节朴素贝叶斯
│  │    朴素贝叶斯.pdf
│  │    第14节朴素贝叶斯.mp4
│  │
│  ├─第15节决策树
│  │    决策树.pdf
│  │    第15节决策树.mp4
│  │
│  ├─第16节分类模型评估
│  │    分类模型评估.pdf
│  │    分类模型评估.zip
│  │    分类模型评估作业参考答案.zip
│  │    第16节分类模型评估.mp4
│  │
│  ├─第17节 Kmeans
│  │    K-Means.pdf
│  │    Kmeans参考答案.zip
│  │    第17节 Kmeans.mp4
│  │
│  ├─第18节新闻分类（上）
│  │    news.zip
│  │    stopword.txt
│  │    新闻分类.pdf
│  │    第18节新闻分类（上）.mp4
│  │
│  └─第19节新闻分类（下）
│       第19节新闻分类（下）.mp4
│
└─第11章就业指导
├─第1节分析师工作与项目介绍
│    就业指导1.pdf
│    第1节分析师工作与项目介绍.mp4
   │    课后资料.zip
   │
   └─第2节数据分析师入行指导
         就业指导2.pdf
         第2节数据分析师入行指导.mp4


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