495| 0
|
[其它] CDA数据分析师:CDA数据分析就业班视频_29期(价值15800元) |
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
购买主题
本主题需向作者支付 25 学币 才能浏览
| |
学IT吧 www.xueit8.com X3.4
Copyright © 2001-2021, Tencent Cloud.