课程介绍：
统讲解了一套完整的数据分析流程技术。从金融、医药、保险、电子商务、零售等行业的需求出发，我们还将利用实际案例向学生传授数据分析技术CDA就业课程更符合就业要求，符合企业就业标准，在大数据时代快速找到工作定位。从数据库管理-统计理论方法-数据分析的主要软件应用（如：Excel、SQL、Power BI、Python等)-数据挖掘算法模型，学生毕业后需要完成商业数据分析项目。
课程目录：
─01、EXCEL
│ ├─001-Excel基本介绍.mkv 101.4MB
│ ├─002-自定义单元格、填充柄.mkv 105.72MB
│ ├─003-单元格拆分.mkv 137.93MB
│ ├─004-单元格匹配与替换.mkv 103.74MB
│ ├─005-公式求职+if语句.mkv 71.42MB
│ ├─006-函数解析.mkv 118.89MB
│ ├─007-函数数组.mkv 95.68MB
│ ├─008-数组计算.mkv 79.98MB
│ ├─009-查找引用函数.mkv 82.97MB
│ ├─010-查找引用函数应用.mkv 70.97MB
│ ├─011-查找与引用函数.mkv 105.61MB
│ ├─012-基础绘图.mkv 98.57MB
│ ├─013-高级绘图.mkv 94.39MB
│ ├─014- 数据透视表.mkv 190.77MB
│ ├─015-Excel PowerBi 案例（1）.mkv 95.55MB
│ ├─016-Excel PowerBi 案例（2）.mkv 79.49MB
│ ├─017-Power View.mkv 81.53MB
│ ├─018-Power Query（1）.mkv 81.3MB
│ ├─019-Power Query（2）.mkv 53.96MB
│ ├─020-Power View 介绍.mkv 102.77MB
│ ├─021-Power View 餐饮案例 & Power Poivt基础介绍.mkv 61.92MB
│ ├─022-Power Poivt搭载多维数据集.mkv 100.72MB
│ └─023-Power Poivt DAX表达式.mkv 90.91MB
├─02、MySQL
│ ├─024-数据库介绍.mkv 175.09MB
│ ├─025-SQL语句基本介绍.mkv 123.01MB
│ ├─026-默认的约束条件.mkv 218.76MB
│ ├─027-加入外部数据集使用.mkv 115.07MB
│ ├─028-数据表、库结构的更新.mkv 96.3MB
│ ├─029-基础查询和数据的更新.mkv 128.25MB
│ ├─030-在Work Bench中查询.mkv 142.9MB
│ ├─031-单表查询.mkv 112.52MB
│ ├─032-case语句和索引.mkv 152.61MB
│ ├─033-多表查询.mkv 120.01MB
│ ├─034-MySQL数据表连接和数据录入.mkv 180.47MB
│ ├─035-电商数据挖掘案例介绍.mkv 166.33MB
│ ├─036-电商数据挖掘数据介绍.mkv 234.95MB
│ ├─037-电商数据挖掘数据SQL实现（1）.mkv 134.22MB
│ ├─038-电商数据挖掘数据SQL实现（2）.mkv 184.76MB
│ ├─039-MySQL经典案例讲解（1）.mkv 126.84MB
│ ├─040-MySQL经典案例讲解（2）.mkv 208.24MB
│ ├─041-智能报表制作流程.mkv 255.73MB
│ ├─042-图表.mkv 192.66MB
│ ├─043-电商案例讲解.mkv 142.46MB
│ ├─044-餐饮数据分析理解.mkv 118.02MB
│ ├─045-餐饮数据分析描述.mkv 73.96MB
│ └─046-餐饮数据分析操作.mkv 118.51MB
├─03、统计基础
│ ├─047-高等数学基础.mp4 92.91MB
│ ├─048-数据模型基础.mp4 180.31MB
│ ├─049-矩阵.mp4 116MB
│ ├─050-数据处理与函数.mp4 127.57MB
│ ├─051-统计学基础.mp4 127.69MB
│ ├─052-权限和微分.mp4 115.02MB
│ ├─053-导数.mp4 141.46MB
│ ├─054-洛必达法则.mp4 108.38MB
│ ├─055-级数的收敛和发散.mp4 152.59MB
│ ├─056-数据的度量.mp4 103MB
│ ├─057-方差标准差.mp4 119.98MB
│ ├─058-统计量和分布.mp4 127.27MB
│ ├─059-点估计、区间估计.mp4 106.6MB
│ ├─060-极大似然估计.mp4 159.04MB
│ ├─061-两个总计参数的估计.mp4 126.19MB
│ ├─062-双侧检验和单侧检验.mp4 9.3MB
│ ├─063-拟合优度检验.mp4 147.43MB
│ ├─064-拟合优度检验.mp4 138.52MB
│ ├─065-多元线性回归.mp4 5.12MB
│ └─066-线性回归R代码实现.mp4 152.3MB
├─04、SPSS
│ ├─067-SPSS课程简单介绍.mp4 11.01MB
│ ├─068-SPSS软件功能.mp4 28.56MB
│ ├─069-数据类别的介绍.mp4 115.14MB
│ ├─070-SPSS数据库连接和图表.mp4 37.16MB
│ ├─071-正态分布.mp4 42.76MB
│ ├─072-SPSS中假设检验介绍.mp4 138.12MB
│ ├─073-统计相关系数.mp4 126.97MB
│ ├─074-相关性和回归平方和.mp4 148.84MB
│ ├─075-方差分析.mp4 115.36MB
│ ├─076-线性回归模型介绍.mp4 99.45MB
│ ├─078-分析菜单简介.mp4 144.61MB
│ ├─079-交叉表.mp4 115.05MB
│ ├─080-绩效方案.mp4 122.34MB
│ ├─080-逻辑回归.mp4 137.19MB
│ ├─081-缺失值处理.mp4 141.47MB
│ ├─082-线性回归介绍.mp4 180.72MB
│ ├─083-残差的介绍.mp4 17.18MB
│ ├─084-线性回归的SPSS结果解释.mp4 169.91MB
│ ├─085-用户画像的介绍.mp4 187.31MB
│ ├─086-F检验.mp4 150.04MB
│ ├─087-RFM模型.mp4 124.75MB
│ ├─088-SPSS联合分析.mp4 125.21MB
│ ├─089-联合分析结果介绍.mp4 100.5MB
│ └─090-绩效综合案例讲解.mp4 116.57MB
├─05、R语言
│ ├─091-R语言的大致介绍.mp4 155MB
│ ├─092-R语言的常用运算.mp4 88.41MB
│ ├─093-列表、矩阵和数组.mp4 159.1MB
│ ├─094-因子和DateFrame.mp4 95.66MB
│ ├─095-数据读取函数.mp4 130.26MB
│ ├─096-快速读取函数.mp4 98.03MB
│ ├─097-读取练习.mp4 180.22MB
│ ├─098-向量化运算.mp4 132.47MB
│ ├─099-创建随机数&日期.mp4 185.21MB
│ ├─100-字符处理.mp4 138.99MB
│ ├─101-控制结构.mp4 59.17MB
│ ├─102-自编函数.mp4 32.28MB
│ ├─103-循环函数.mp4 55.5MB
│ ├─106-使用SQL汇总.mp4 67.38MB
│ ├─107-描述探索性数据分析.mp4 418.02KB
│ ├─108-图形绘制.mp4 43.24MB
│ ├─109-绘图系统介绍.mp4 109.6MB
│ ├─110-基本绘图函数.mp4 169.65MB
│ ├─111-基本统计量&中心极限定理.mp4 127.31MB
│ ├─112-区间估计&假设检验.mp4 150.66MB
│ ├─113-T检验.mp4 176.77MB
│ ├─114-方差分析.mp4 87.17MB
│ ├─115-相关性检验.mp4 3.86MB
│ ├─116-线性回归背景介绍及数据理解.mp4 201.37MB
│ ├─116-线性回归背景介绍及数据理解.mp4..downloading 201.37MB
│ ├─117-R软件中的相关性.mp4 40.92MB
│ ├─118-相关性系数矩阵.mp4 167.32MB
│ ├─119-偏相关系数及相关系数.mp4 117.34MB
│ ├─120-两样本T检验.mp4 98.69MB
│ ├─121-回归模型的实现及讲解.mp4 141.89MB
│ ├─122-残差的介绍.mp4 189.83MB
│ ├─123-异常值处理.mp4 135.87MB
│ ├─124-建模与预测.mp4 142.41MB
│ ├─125-建模评估.mp4 102.52MB
│ ├─126-图形解释.mp4 157.07MB
│ ├─127-逐步回归的介绍.mp4 11.12MB
│ ├─128-多元线性回归代码展示及结果解释.mp4 159.17MB
│ ├─129-Logists回归大致介绍.mp4 121.23MB
│ ├─130-变量处理.mp4 126.05MB
│ ├─131-筛选变量.mp4 178.46MB
│ ├─132-建模与评估.mp4 131.95MB
│ ├─133-主成分分析和因子分析方法介绍.mp4 153.49MB
│ ├─134-主成分和因子分析在R中的实现.mp4 142.67MB
│ ├─135-主成分分析具体剖析.mp4 153.98MB
│ ├─136-关联规则的基本介绍.mp4 140.29MB
│ ├─137-Apriori算法原理介绍.mp4 116.85MB
│ ├─138-关联规则数据处理.mp4 180.68MB
│ ├─139-关联规则可视化.mp4 173.24MB
│ ├─140-关联规则的评估.mp4 99.03MB
│ ├─141-数据挖掘简介.mp4 141.19MB
│ ├─142-数据挖掘算法分类.mp4 105.37MB
│ ├─143-聚类分析基本概念及距离计算.mp4 155.57MB
│ ├─144-聚类的几个算法.mp4 129.54MB
│ ├─145-R实施聚类分析.mp4 90.29MB
│ ├─146-聚类分析总结.mp4 106.35MB
│ ├─148-决策树基本介绍.mp4 111.27MB
│ ├─149-ID3算法.mp4 165.36MB
│ ├─150-决策树R实施.mp4 71.28MB
│ ├─151-决策树总结.mp4 143.1MB
│ ├─152-Boosting.mp4 107.73MB
│ ├─154-ADABOOST.mp4 107.93MB
│ ├─155-随机森林实施.mp4 89.14MB
│ ├─156-SVM引言.mp4 105.25MB
│ ├─157-线性SVM.mp4 107.36MB
│ ├─158-非线性SVM.mp4 127.25MB
│ ├─159-SVM的R建模.mp4 199.61MB
│ ├─160-条件概率.mp4 148.51MB
│ ├─161-贝叶斯公式.mp4 94.7MB
│ ├─162-贝叶斯分类.mp4 126.24MB
│ ├─163-贝叶斯建模.mp4 153.09MB
│ ├─164-模型评估.mp4 63.13MB
│ ├─165-神经元模型.mp4 115.5MB
│ ├─166-人工神经网络模型.mp4 112.93MB
│ ├─167-单节感知器.mp4 120.76MB
│ ├─168-BP神经网络.mp4 181.69MB
│ ├─169-数据挖掘方法和建模流程.mp4 82.97MB
│ ├─170-电影票房预测.mp4 119.03MB
│ ├─171-CRM和信用评分卡.mp4 180.19MB
│ ├─172-信用评分公式细节.mp4 83.59MB
│ ├─173-评分卡代码讲解.mp4 129.19MB
│ ├─174-客户分群.mp4 135.4MB
│ ├─175-层次聚类和K-means聚类.mp4 131.51MB
│ ├─176-聚类分析建模流程.mp4 140.59MB
│ ├─177-聚类分析案例应用.mp4 179.43MB
│ ├─178-R代码实现客户分群.mp4 116.13MB
│ ├─179-线性回归建模流程.mp4 168.48MB
│ ├─180-R语言进行数据预分析.mp4 108.22MB
│ ├─181-R语言进行变量筛选.mp4 231.9MB
│ ├─182-R语言进行模型评估.mp4 117.12MB
│ ├─183-案例分析流程.mp4 198.47MB
│ ├─184-数值型变量的处理.flv -1.#INDB
│ ├─185-缺失值、异常值处理及变量筛选.mp4 216.19MB
│ ├─186-模型评估及可视化.mp4 110MB
│ ├─187-关联规则.mp4 138.52MB
│ ├─188-Apriori和FpGrowth.mp4 215.78MB
│ ├─189-R语言实现关联规则.mp4 131.4MB
│ ├─190-协同过滤算法.mp4 178.43MB
│ ├─191-R实现协同过滤算法.mp4 144.25MB
│ ├─192-时间序列简介_白噪声.mp4 97.78MB
│ ├─193-平稳时间序列模型.mp4 121.54MB
│ ├─194-平稳时间时序模型R实现_非平稳时序模型.mp4 102.25MB
│ ├─195-模型预测_预测评估_建模流程.mp4 101.22MB
│ ├─196-建模流程和补充.mp4 176.38MB
│ ├─197-决策树基本介绍.mp4 127.62MB
│ ├─198-决策树原理介绍.mp4 146.76MB
│ ├─199-R语言实现决策树.mp4 156.42MB
│ ├─200-决策树进阶应用.mp4 103.32MB
│ └─201-随机森林.mp4 100.59MB
├─06、中期交流
│ ├─226-聚类分析.mp4 184.14MB
│ ├─227-决策树.mp4 23.84MB
│ ├─228-逻辑回归.mp4 41.14MB
│ ├─229-信用分析-逻辑回归.mp4 24.75MB
│ ├─230-逻辑回归.mp4 12.34MB
│ ├─231-主成分分析和因子分析.mp4 27.46MB
│ └─232-数据分析知识点概述.mp4 81.24MB
├─07、Python
│ ├─202-Python引言.mp4 114MB
│ ├─203-Python基础语法.mp4 141.47MB
│ ├─204-字符串和列表.mp4 152.82MB
│ ├─205-列表和元组.mp4 69.47MB
│ ├─206-字典和分支结构.mp4 99.84MB
│ ├─207-for循环.mp4 96.15MB
│ ├─208-循环和分支结构练习.mp4 98.6MB
│ ├─209-自建函数.mp4 113.65MB
│ ├─210-回顾练习.mp4 101.82MB
│ ├─211-递归函数.mp4 96.89MB
│ ├─212-错误和异常.mp4 73.32MB
│ ├─213-高级函数.mp4 138.52MB
│ ├─214-函数生成_模块_读写.mp4 114.7MB
│ ├─215-随机数_目录_时间.mp4 99.46MB
│ ├─216-棋盘_赌徒必输.mp4 157.76MB
│ ├─217-连接数据库.mp4 102.67MB
│ ├─218-dnarry对象.mp4 127MB
│ ├─219-dnarry对象的方法.mp4 120.42MB
│ ├─220-数组运算.mp4 100.34MB
│ ├─221-函数应用和映射.mp4 119.46MB
│ ├─222-函数.mp4 157.16MB
│ ├─223-排序和过滤.mp4 146.54MB
│ ├─224-RFM计算.mp4 90.77MB
│ ├─225-医疗数据处理.mp4 184.49MB
│ ├─226-爬虫简介.mp4 171.14MB
│ ├─227-网页解析.mp4 155.65MB
│ ├─228-网页爬虫淘宝.mp4 155.65MB
│ ├─229-网页爬虫有道翻译.mp4 155.65MB
│ ├─230-网页爬虫天气.mp4 240.76MB
│ ├─231-Post获取有道翻译和BeautifulSoup解析网页.mp4 179.4MB
│ ├─232-BeautifulSoup解析网页并抓取数据.mp4 127.42MB
│ ├─234-Selenium定位爬取去哪网.mp4 234.96MB
│ ├─235-Selenium爬取去哪网.mp4 185.92MB
│ ├─236-Selenium动态爬取去哪网景点.mp4 87.62MB
│ ├─237-统计语言模型.mp4 113.97MB
│ ├─238-词向量.mp4 135.56MB
│ ├─239-中文分词.mp4 112.35MB
│ ├─240-R语言实现分词和词向量.mp4 134.9MB
│ ├─241-R语言实现词云图.mp4 93.86MB
│ ├─242-文本分析引言和Logistic回归及KNN.mp4 105.56MB
│ ├─243-贝叶斯和SVM.mp4 145.43MB
│ ├─244-Python实现文本分类.mp4 120.49MB
│ ├─245-文本聚类和主题模型.mp4 128.42MB
│ └─246-情感分析及CNN.mp4 99.03MB
├─08、就业指导
│ ├─01-就业指导-SQL集训.mp4 113.42MB
│ ├─02-就业指导-简历制作.mp4 94.51MB
│ ├─03-就业指导.mp4 75.8MB
│ ├─04-就业指导-面试技巧.mp4 175.44MB
│ └─相关行业的运用
│ ├─01-人工智能知识图谱.mp4 161.82MB
│ ├─01-数据分析在互联网金融中的应用.mp4 121.11MB
│ ├─01-数据分析在政府基层统计工作中的应用.mp4 135.88MB
│ ├─02-人工智能知识图谱.mp4 140.99MB
│ ├─02-数据分析在互联网金融中的应用.mp4 126.57MB
│ ├─02-数据分析在政府基层统计工作中的应用.mp4 21.82MB
│ ├─03-人工智能知识图谱.mp4 101.55MB
│ ├─03-数据分析在互联网金融中的应用.mp4 122.69MB
│ ├─04-数据分析在互联网金融中的应用.mp4 131.95MB
│ └─05-数据分析在互联网金融中的应用.mp4 131.95MB
├─09、课件
│ ├─CDAexcel - 课件
│ │ ├─Excel与数据分析.pdf 4.58MB
│ │ └─Excel课堂素材
│ │ ├─8-条件格式之美之用-素材.xlsx 751.42KB
│ │ ├─e4.txt 3.83KB
│ │ ├─excel与数据分析（10）排序筛选-素材.xlsx 313.76KB
│ │ ├─excel与数据分析（11）企业员工管理案例-素材.xlsx 658.66KB
│ │ ├─excel与数据分析（1）技巧-素材.xlsx 604.82KB
│ │ ├─excel与数据分析（2）数据收集与清洗-素材.xlsx 423.21KB
│ │ ├─excel与数据分析（3）公式-素材.xlsx 268.25KB
│ │ ├─excel与数据分析（3）公式-跨工作簿
│ │ │ ├─工作簿间计算A+B.xlsx 13.06KB
│ │ │ ├─工作簿间计算A.xlsx 10.22KB
│ │ │ └─工作簿间计算B.xlsx 10.29KB
│ │ ├─excel与数据分析（4）常用函数-素材.xlsx 261.02KB
│ │ ├─excel与数据分析（5）数组-素材.xlsx 184.66KB
│ │ ├─excel与数据分析（6）查找与引用函数-素材.xlsx 1.46MB
│ │ ├─excel与数据分析（7）图表展现数据-素材.xlsx 1.31MB
│ │ ├─excel与数据分析（8）数据透视表-素材.xlsx 399.9KB
│ │ ├─excel与数据分析（9）-案例实验-素材.xlsx 361.61KB
│ │ ├─Excel自定义格式参数.docx 24.83KB
│ │ ├─photo
│ │ │ ├─冯九.jpg 12.27KB
│ │ │ ├─卫八.jpg 13.17KB
│ │ │ ├─吴六.jpg 14.21KB
│ │ │ ├─周五.jpg 15.47KB
│ │ │ ├─孙三.jpg 16.03KB
│ │ │ ├─王四.jpg 18.22KB
│ │ │ ├─赵一.jpg 26.88KB
│ │ │ ├─郑七.jpg 15.2KB
│ │ │ └─钱二.jpg 14.14KB
│ │ ├─学生管理.accdb 3.93MB
│ │ ├─水果图片
│ │ │ ├─哈密瓜.jpg 6.64KB
│ │ │ ├─无花果.jpg 5.44KB
│ │ │ ├─木瓜.jpg 6.8KB
│ │ │ ├─柿子.jpg 4.92KB
│ │ │ ├─桃子.jpg 5.26KB
│ │ │ ├─猕猴桃.jpg 3.88KB
│ │ │ ├─草莓.jpg 4.64KB
│ │ │ ├─菠萝.jpg 5.47KB
│ │ │ ├─葡萄.jpg 5.44KB
│ │ │ └─西瓜.jpg 6.41KB
│ │ └─理解indirect函数.xlsx 543.26KB
│ ├─Excel Powr BI内容
│ │ ├─Excel Power BI学习指南.docx 15.72KB
│ │ ├─Excel初级应用案例学习指南
│ │ │ ├─应用案例 杜邦分析仪.pdf 706.79KB
│ │ │ └─杜邦分析仪.xlsx 194.09KB
│ │ ├─Excel初级应用案例学习指南.docx 14.7KB
│ │ ├─Power Map
│ │ │ ├─Power Map附件
│ │ │ │ ├─Power Map Data.xlsx 35.77KB
│ │ │ │ └─Power Map处理结果.xlsx 444.15KB
│ │ │ └─数据地图Power Map.pdf 829.66KB
│ │ ├─Power Pivot
│ │ │ ├─Power Pivot DAX表达式
│ │ │ │ ├─DAX表达式练习数据.xlsx 14.39KB
│ │ │ │ └─DAX表达式练习数据答案.xlsx 332.84KB
│ │ │ ├─Power Pivot KPI
│ │ │ │ └─Power Pivot练习数据.xlsx 3.92MB
│ │ │ ├─Power Pivot 导入数据
│ │ │ │ ├─商机相关企业信息.csv 2.78KB
│ │ │ │ └─商机记录.accdb 432KB
│ │ │ ├─Power Pivot 层次结构
│ │ │ │ └─PowerPivot层次结构.xlsx 344.65KB
│ │ │ ├─Power Pivot 搭建多维数据集
│ │ │ │ ├─创建多维透视表练习.xlsx 155.32KB
│ │ │ │ ├─创建多维透视表练习答案.xlsx 529.94KB
│ │ │ │ └─连接演示.xlsx 10.79KB
│ │ │ └─数据透视Power Pivot.pdf 1.31MB
│ │ ├─Power Query
│ │ │ ├─PowerQuery M函数
│ │ │ │ └─M函数练习.xlsx 19.45KB
│ │ │ ├─PowerQuery合并数据
│ │ │ │ ├─横向合并演示数据.xlsx 12.02KB
│ │ │ │ ├─纵向合并演示数据.xlsx 8.97KB
│ │ │ │ └─连接演示.xlsx 11.41KB
│ │ │ ├─PowerQuery基本功能
│ │ │ │ ├─Power Query基本功能介绍.pdf 573.72KB
│ │ │ │ └─PowerQuery基本功能.xlsx 57.84KB
│ │ │ ├─PowerQuery导数
│ │ │ │ ├─商机相关企业信息.csv 2.78KB
│ │ │ │ ├─商机记录.accdb 432KB
│ │ │ │ ├─商机记录.txt 3.17KB
│ │ │ │ └─练习数据.xlsx 410.64KB
│ │ │ └─数据加工Power Query.pdf 1.44MB
│ │ └─Power View
│ │ ├─Power View附件
│ │ │ ├─Power View Data.xlsx 80.83KB
│ │ │ └─Power View处理结果.xlsx 420.78KB
│ │ └─交互式报表Power View.pdf 846.5KB
│ ├─mysql两天讲义
│ │ ├─code.sql 11.89KB
│ │ ├─data
│ │ │ ├─all.txt 425.42KB
│ │ │ ├─final.csv 21.24MB
│ │ │ ├─GoodsColor.csv 72.03KB
│ │ │ ├─GoodsSize.csv 6.82KB
│ │ │ ├─OrderDetail.txt 28.8KB
│ │ │ ├─t1.csv 35B
│ │ │ └─t2.csv 39B
│ │ ├─MySQL安装.pdf 1.49MB
│ │ ├─MySQL安装.pptx 1.2MB
│ │ ├─MySQL数据库基础知识.pdf 1.38MB
│ │ ├─__MACOSX
│ │ │ ├─._code.sql 243B
│ │ │ ├─._data 187B
│ │ │ ├─._MySQL安装.pdf 228B
│ │ │ ├─._MySQL安装.pptx 228B
│ │ │ ├─._MySQL数据库基础知识.pdf 243B
│ │ │ ├─._单表查询练习 - 表结构信息.xlsx 187B
│ │ │ ├─._多表查询练习 - 表结构信息.xlsx 243B
│ │ │ └─data
│ │ │ ├─._all.txt 187B
│ │ │ ├─._final.csv 187B
│ │ │ ├─._GoodsColor.csv 187B
│ │ │ ├─._GoodsSize.csv 187B
│ │ │ ├─._OrderDetail.txt 187B
│ │ │ ├─._t1.csv 187B
│ │ │ └─._t2.csv 187B
│ │ ├─单表查询练习 - 表结构信息.xlsx 28.39KB
│ │ └─多表查询练习 - 表结构信息.xlsx 14.45KB
│ ├─MySQL前两天课程资料 - 学员用
│ │ ├─code.sql 11.89KB
│ │ ├─data
│ │ │ ├─all.txt 425.42KB
│ │ │ ├─final.csv 21.24MB
│ │ │ ├─GoodsColor.csv 72.03KB
│ │ │ ├─GoodsSize.csv 6.82KB
│ │ │ ├─OrderDetail.txt 28.8KB
│ │ │ ├─t1.csv 35B
│ │ │ └─t2.csv 39B
│ │ ├─MySQL数据库基础知识.pdf 1.38MB
│ │ ├─单表查询练习 - 表结构信息.xlsx 28.39KB
│ │ └─多表查询练习 - 表结构信息.xlsx 14.45KB
│ ├─python基础测试题
│ │ └─python测试题.docx 44.8KB
│ ├─Python爬虫.pdf 706.73KB
│ ├─python课件
│ │ ├─python_basic
│ │ │ ├─bikes(2).csv 13.48KB
│ │ │ ├─bikes.csv 13.48KB
│ │ │ ├─Python_Code(2).pdf 10.09MB
│ │ │ ├─Python_Code.pdf 10.09MB
│ │ │ ├─Python__ProgrammingBasics(2).pdf 1.59MB
│ │ │ ├─Python__ProgrammingBasics.pdf 1.59MB
│ │ │ ├─train(2).csv 59.76KB
│ │ │ ├─train.csv 59.76KB
│ │ │ ├─在Python中连接数据库(2).ipynb 42.82KB
│ │ │ ├─在Python中连接数据库.ipynb 42.82KB
│ │ │ ├─正则表达式图片(2).png 185.53KB
│ │ │ ├─正则表达式图片.png 185.53KB
│ │ │ ├─距离计算及其python实现(2).ipynb 30.04KB
│ │ │ └─距离计算及其python实现.ipynb 30.04KB
│ │ └─python_numpy&pandas
│ │ ├─numpy课程
│ │ │ ├─.ipynb_checkpoints
│ │ │ │ ├─python_numpy_1-checkpoint(2).ipynb 15.07KB
│ │ │ │ └─python_numpy_1-checkpoint.ipynb 15.07KB
│ │ │ ├─python_numpy_1(2).ipynb 42.22KB
│ │ │ ├─python_numpy_1.ipynb 42.22KB
│ │ │ ├─Python_numpy_2(2).ipynb 7.97KB
│ │ │ └─Python_numpy_2.ipynb 7.97KB
│ │ ├─OReilly.Python.for.Data.Analysis.2nd.Edition.1491(2).pdf 13.95MB
│ │ ├─OReilly.Python.for.Data.Analysis.2nd.Edition.1491.pdf 13.95MB
│ │ ├─pandas练习
│ │ │ ├─.ipynb_checkpoints
│ │ │ │ ├─1.pandas初识数据-checkpoint(2).ipynb 2.9KB
│ │ │ │ ├─1.pandas初识数据-checkpoint.ipynb 2.9KB
│ │ │ │ ├─2.pandas过滤和排序-checkpoint(2).ipynb 10.72KB
│ │ │ │ ├─2.pandas过滤和排序-checkpoint.ipynb 10.72KB
│ │ │ │ ├─3.pandas 分组-checkpoint(2).ipynb 4.63KB
│ │ │ │ ├─3.pandas 分组-checkpoint.ipynb 4.63KB
│ │ │ │ ├─4.pandas apply函数-checkpoint(2).ipynb 7.83KB
│ │ │ │ ├─4.pandas apply函数-checkpoint.ipynb 7.83KB
│ │ │ │ ├─5.pandas 合并-checkpoint(2).ipynb 8.7KB
│ │ │ │ ├─5.pandas 合并-checkpoint.ipynb 8.7KB
│ │ │ │ ├─6. pandas 统计数据-checkpoint(2).ipynb 6.99KB
│ │ │ │ └─6. pandas 统计数据-checkpoint.ipynb 6.99KB
│ │ │ ├─1.pandas初识数据(2).ipynb 2.9KB
│ │ │ ├─1.pandas初识数据.ipynb 2.9KB
│ │ │ ├─2.pandas过滤和排序(2).ipynb 10.72KB
│ │ │ ├─2.pandas过滤和排序.ipynb 10.72KB
│ │ │ ├─3.pandas 分组(2).ipynb 4.63KB
│ │ │ ├─3.pandas 分组.ipynb 4.63KB
│ │ │ ├─4.pandas apply函数(2).ipynb 7.83KB
│ │ │ ├─4.pandas apply函数.ipynb 7.83KB
│ │ │ ├─5.pandas 合并(2).ipynb 8.7KB
│ │ │ ├─5.pandas 合并.ipynb 8.7KB
│ │ │ ├─6. pandas 统计数据(2).ipynb 6.99KB
│ │ │ ├─6. pandas 统计数据.ipynb 6.99KB
│ │ │ ├─7.可视化(2).ipynb 184.63KB
│ │ │ ├─7.可视化.ipynb 184.63KB
│ │ │ ├─student-mat(2).csv 41KB
│ │ │ ├─student-mat.csv 41KB
│ │ │ ├─tips(2).csv 8.6KB
│ │ │ ├─tips.csv 8.6KB
│ │ │ ├─US_Baby_Names_right(2).csv 34.11MB
│ │ │ ├─US_Baby_Names_right.csv 34.11MB
│ │ │ ├─wind(2).data 520.09KB
│ │ │ └─wind.data 520.09KB
│ │ ├─pandas课程
│ │ │ ├─groupby(2).png 138.54KB
│ │ │ ├─groupby.png 138.54KB
│ │ │ ├─practise(2).csv 38.1KB
│ │ │ ├─practise.csv 38.1KB
│ │ │ ├─Python_Pandas_1(2).ipynb 343.7KB
│ │ │ ├─Python_Pandas_1.ipynb 343.7KB
│ │ │ ├─Python_Pandas_2(2).ipynb 37.13KB
│ │ │ └─Python_Pandas_2.ipynb 37.13KB
│ │ ├─Python_Data_Clean(2).pdf 632.82KB
│ │ └─Python_Data_Clean.pdf 632.82KB
│ ├─R语言案例
│ │ ├─决策树
│ │ │ ├─Code
│ │ │ │ └─Decision_tree_willie.R 20.41KB
│ │ │ ├─Data
│ │ │ │ ├─.Rhistory 5.06KB
│ │ │ │ ├─Decision_tree_example.xlsx 12.31KB
│ │ │ │ ├─Decision_tree_example_answer.xlsx 190.24KB
│ │ │ │ ├─dictionary.xlsx 13.61KB
│ │ │ │ ├─ma_resp_data.csv 7.56MB
│ │ │ │ ├─tree_data_full.csv 4.49MB
│ │ │ │ ├─tree_data_test.csv 3.76MB
│ │ │ │ └─tree_data_test.RData 247.85KB
│ │ │ └─Deck
│ │ │ └─CDA精品课程系列之-如何在保险业中使用决策树并展示其成果.pdf 2.57MB
│ │ ├─如何利用客户分群实现保险行业中潜在客户的精准定位
│ │ │ ├─CDA精品课程系列之-如何利用客户分群实现保险行业中潜在客户的精准定位20180309.pdf 2.12MB
│ │ │ ├─Clustering Rcode.R 6.46KB
│ │ │ ├─practice_sample.csv 22.57MB
│ │ │ └─变量处理.xlsx 14.61KB
│ │ ├─推荐算法
│ │ │ ├─R代码
│ │ │ │ ├─关联规则实战代码.R 4.3KB
│ │ │ │ ├─协同过滤01--原理演示.R 3.92KB
│ │ │ │ ├─协同过滤02--R包实现.R 1.02KB
│ │ │ │ └─协同过滤03--example.R 9.49KB
│ │ │ ├─关联规则案例说明.docx 15.13KB
│ │ │ ├─推荐算法-赵增.pdf 3.86MB
│ │ │ └─数据
│ │ │ ├─PA_desc.csv 354B
│ │ │ ├─purchase.csv 48.12MB
│ │ │ ├─RA_desc.csv 2.02KB
│ │ │ ├─testCF.csv 230B
│ │ │ └─u.data 1.89MB
│ │ ├─时间序列分析
│ │ │ ├─Code
│ │ │ │ └─Code_20180301.R 10.48KB
│ │ │ ├─Data
│ │ │ │ ├─.RData 200.64KB
│ │ │ │ ├─.Rhistory 18.96KB
│ │ │ │ ├─AR1_a.csv 24.44KB
│ │ │ │ ├─AR1_a2.csv 42.17KB
│ │ │ │ ├─AR1_b.csv 24.32KB
│ │ │ │ ├─AR1_c.csv 24.34KB
│ │ │ │ ├─AR2_a3.csv 42.13KB
│ │ │ │ ├─ARIMA_110.csv 23.58KB
│ │ │ │ ├─ARMA_11_a.csv 24.24KB
│ │ │ │ ├─ARMA_11_b.csv 24.04KB
│ │ │ │ ├─ARMA_22.csv 23.92KB
│ │ │ │ ├─birth.csv 1.29KB
│ │ │ │ ├─Call.csv 9.4KB
│ │ │ │ ├─EX1_a.csv 16.88KB
│ │ │ │ ├─EX1_b.csv 16.87KB
│ │ │ │ ├─EX1_c.csv 16.89KB
│ │ │ │ ├─EX1_d.csv 16.88KB
│ │ │ │ ├─EX2_a.csv 540B
│ │ │ │ ├─EX2_b.csv 624B
│ │ │ │ ├─EX3.csv 24.21KB
│ │ │ │ ├─forecast_output.csv 4.68KB
│ │ │ │ ├─Kings of england.csv 173B
│ │ │ │ ├─MA1_a.csv 24.46KB
│ │ │ │ ├─MA1_b.csv 24.46KB
│ │ │ │ ├─MA2.csv 24.21KB
│ │ │ │ ├─output_dotcom.csv 4.68KB
│ │ │ │ ├─Predict1.csv 64.65KB
│ │ │ │ ├─rain.csv 696B
│ │ │ │ ├─skirts.csv 242B
│ │ │ │ └─souvenir.csv 790B
│ │ │ └─Deck
│ │ │ └─Time series model_20180301.pdf 1.5MB
│ │ └─逻辑回归和线性回归的商业应用
│ │ ├─deck
│ │ │ └─CDA精品课程系列之- 逻辑回归和线性回归的商业应用.pdf 2.25MB
│ │ ├─Linear code
│ │ │ ├─data_revenue_model.csv 9.19MB
│ │ │ ├─Recoding_Linear_Model.txt 8.24KB
│ │ │ ├─R_Code_linear_regression.r 19.78KB
│ │ │ ├─变量处理及模型结果展示 - 线性回归-完整版.xlsx 77.46KB
│ │ │ └─变量处理及模型结果展示 - 线性回归-练习版.xlsx 66.2KB
│ │ ├─Logistic Model
│ │ │ ├─data_response_model.csv 27.14MB
│ │ │ ├─Recoding_Logistic_Model.txt 8.38KB
│ │ │ ├─R_Code_logistic_regression.R 19.79KB
│ │ │ ├─变量处理及模型结果展示 - 逻辑回归-完整版.xlsx 89.56KB
│ │ │ └─变量处理及模型结果展示 - 逻辑回归-练习版.xlsx 102.69KB
│ │ ├─Two_stage
│ │ │ ├─cross_table.xlsx 16.2KB
│ │ │ ├─data_response_model.csv 27.14MB
│ │ │ ├─data_revenue_model.csv 9.19MB
│ │ │ ├─R_code_2_stage.R 6.64KB
│ │ │ └─two_stage_data.csv 41.44MB
│ │ ├─回归模型课程手册.docx 15.79KB
│ │ └─课后建模练习
│ │ ├─Exercise_Response_data.csv 4.5MB
│ │ ├─答案
│ │ │ ├─Exercise_Logistic_Model_Code.R 12.54KB
│ │ │ ├─Profiling and Model Result R.xlsx 192.35KB
│ │ │ └─recode_final.txt 8.18KB
│ │ └─问题.xlsx 14.24KB
│ ├─推荐系统
│ │ ├─CDA数据分析-推荐系统（上）.pdf 3.48MB
│ │ └─CDA数据分析-推荐系统（下）.pdf 3.16MB
│ ├─数学与统计学基础
│ │ ├─Statistics_1_数据的概括性度量.pdf 6.4MB
│ │ ├─Statistics_2_统计量及其抽样分布.pdf 4.96MB
│ │ ├─Statistics_3_参数估计.pdf 8.4MB
│ │ ├─Statistics_4_假设检验.pdf 6.22MB
│ │ ├─Statistics_5_分类数据分析.pdf 1.85MB
│ │ ├─Statistics_6_相关分析.pdf 1.74MB
│ │ ├─Statistics_7_回归分析.pdf 26.47MB
│ │ ├─学习指南.pdf 159.94KB
│ │ ├─微积分.pdf 2.27MB
│ │ ├─微积分极值练习题.pdf 209.76KB
│ │ ├─线性代数演示.pdf 2.59MB
│ │ ├─自由度.pdf 103.96KB
│ │ └─预备知识.pdf 421.11KB
│ ├─文本挖掘
│ │ ├─CDA文本分析1.pptx 5.64MB
│ │ └─CDA文本分析2.pptx 4.1MB
│ ├─电商数据处理案例
│ │ ├─code.sql 8.49KB
│ │ ├─rawdata
│ │ │ ├─GoodsBrand.csv 1.52KB
│ │ │ ├─GoodsColor.csv 72.03KB
│ │ │ ├─GoodsInfo.csv 1.97MB
│ │ │ ├─GoodsSize.csv 6.82KB
│ │ │ ├─OrderDetail.csv 475.66KB
│ │ │ ├─OrderInfo.csv 210.55KB
│ │ │ ├─RegionInfo.csv 107.51KB
│ │ │ ├─UserAddress.csv 695.34KB
│ │ │ └─UserInfo.csv 90.38KB
│ │ ├─制作说明.docx 16.32KB
│ │ ├─基础知识提高
│ │ │ ├─存储过程.pptx 213.71KB
│ │ │ ├─存储过程1.sql 2.37KB
│ │ │ ├─存储过程2.sql 1.66KB
│ │ │ ├─连接数据库.sql 339B
│ │ │ ├─链接
│ │ │ │ ├─t1.csv 29B
│ │ │ │ ├─t2.csv 39B
│ │ │ │ └─链接语句.sql 870B
│ │ │ └─链接结果演示.xlsx 12.23KB
│ │ ├─电商数据处理案例 学习指南.docx 15.36KB
│ │ ├─电商数据处理案例.pptx 224.61KB
│ │ └─表结构信息.xlsx 33.07KB
│ ├─统计分析（spss） 5天课件
│ │ ├─bankloan_binning.sav 246.23KB
│ │ ├─bankloan_binning01.sav 25.93KB
│ │ ├─CDA就业班课程SPSS.pptx 1.43MB
│ │ ├─CG_Ceo.xls 2.64MB
│ │ ├─class.sas7bdat 5KB
│ │ ├─Concise figure.sgt 3.2KB
│ │ ├─conjplan01.sav 1.25KB
│ │ ├─conjplan02.sav 1.57KB
│ │ ├─conjrank01.sav 2.4KB
│ │ ├─conjrank011.sav 2.4KB
│ │ ├─data_access3.txt 71.89KB
│ │ ├─dmdata.sav 450.69KB
│ │ ├─missing（完整数据）.sav 2.42KB
│ │ ├─missing（缺失数据）.sav 2.33KB
│ │ ├─performance.sav 15.69KB
│ │ ├─pm_customer_train2.sav 20.14KB
│ │ ├─purchase.sav 11.23KB
│ │ ├─rfm_transactions.sav 175.45KB
│ │ ├─spss课后练习题20151228
│ │ │ ├─missing（完整数据）.sav 2.42KB
│ │ │ ├─missing（缺失数据）.sav 2.33KB
│ │ │ ├─spss课后作业 -1.#INDB
│ │ │ ├─varclus.sav 10.04KB
│ │ │ ├─头发和眼睛颜色.sav 1.32KB
│ │ │ ├─拒退.sav 9.25KB
│ │ │ ├─数据分析需求1.txt 665B
│ │ │ ├─数据分析需求2.docx 1.4MB
│ │ │ └─短期绩效.sav 2KB
│ │ ├─spss课后阅读建议.txt 2.03KB
│ │ ├─telco.sav 117.24KB
│ │ ├─threegrid.stt 4.32KB
│ │ ├─从mysql数据库导入数据.pdf 608.23KB
│ │ ├─出口商品金额.sav 4.74KB
│ │ ├─出口商品金额.xls 19.5KB
│ │ ├─员工绩效考核调查表.pdf 125.33KB
│ │ ├─商品投诉分析.sav 3.3KB
│ │ ├─商品材质.sav 7.85KB
│ │ ├─图模板.sgt 3.69KB
│ │ ├─客户信息表.sav 1.14MB
│ │ ├─数据统计分析师SPSS课程.pdf 6.7MB
│ │ ├─日期运算.sps 469B
│ │ ├─曲线直线化.sps 766B
│ │ ├─样本设计与执行.pdf 1.57MB
│ │ ├─模型适用条件.pdf 206.54KB
│ │ ├─短期绩效.sav 8.36KB
│ │ ├─短期绩效.xlsx 8.52KB
│ │ ├─联合分析程序.txt 553B
│ │ ├─购买力.sav 11.54KB
│ │ └─购物信息.sav 3.75KB
│ ├─行业分享
│ │ ├─cda_贺好军_20180405.pdf 1.06MB
│ │ ├─CDA行业应用（刘志恒）--修改版.pdf 1.78MB
│ │ └─行业交流——数据分析在政府基层统计工作中的应用V2.0--归璐.pdf 7.72MB
│ ├─贝叶斯神经网络及案例课件--朱江
│ │ ├─ANN.rar 17.97MB
│ │ ├─bayes.rar 33.43MB
│ │ ├─case.rar 20.39MB
│ │ └─case.zip 21.42MB
│ └─面试题
│ ├─面试题.rar 1.58MB
│ └─面试题答案.rar 148.85KB
└─10、推荐系统
├─01-推荐系统.mp4 107.61MB
├─02-推荐系统.mp4 134.82MB
├─03-推荐系统.mp4 121.95MB
├─04-推荐系统.mp4 118.06MB
├─05-推荐系统实战.mp4 108.29MB
├─06-推荐系统.mp4 116.44MB
├─07-推荐系统.mp4 158.15MB
├─08-推荐系统.mp4 110.59MB
├─09-推荐系统.mp4 114.64MB
└─10-推荐系统.mp4 149.31MB
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