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2022-06-30 20:26:03
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视频来源于网络 数据分析师主要工作是在本行业内将各种数据进行搜集、整理、分析,然后根据这些数据进行分析判断,在分析数据后对行业发展、行业知识规则等等进行预测和挖掘。数据分析师是数据师其中的一种,另一种是数据挖掘工程师,两者都是专业型人才。 如果本视频对你有帮助,记得一键三连支持一下哦~~
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视频选集
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自动连播
1.数据分析的定义
04:08
2.数据分析的价值
09:58
3.数据团队与数据分析师1
11:02
4.数据分析师必备硬技能1_1
05:49
5.数据分析师必备软技能1
03:40
6.数据分析师的能力模型1
04:31
7.数据分析师的职位晋升1
03:01
8.课前导学
07:24
9.数据分析概述
10:37
10.数据仓库
05:08
11. 监测与抓取
02:59
12.填写、埋点、日志、计算
02:32
13.数据学习网站
07:53
14.统计指标:分布形态~
08:58
15.识别异常值~
06:36
16.处理异常值~
05:57
17.数据分析流程~
12:12
18.本章小结~
02:41
19.数据案例介绍
04:37
20.集中趋势,离中趋势
06:07
21.数据分布--偏态与峰度
04:07
22.抽样理论
05:11
23.编码实现
13:33
24.数据分类
02:41
25.异常值分析
03:42
26.对比分析
05:42
27.结构分析
01:41
28.分布分析
06:07
29.Satisfaction Level的分析
09:43
30.LastEvaluation的分析
07:50
31. NumberProject的分析
03:44
32.AverageMonthlyHours的分析
05:51
33.TimeSpendCompany的分析
00:55
34.WorkAccident的分析
00:51
35.Left的分析
00:26
36.PromotionLast5Years的分析
00:32
37.Salary的分析
01:40
38.Department的分析
01:18
39.简单对比分析操作
07:18
40.可视化-柱状图
15:50
41.可视化-直方图
04:44
42.可视化-箱线图
02:24
43.可视化-折线图
02:23
44.可视化-饼图
03:15
45.本章小结
03:49
46.假设检验
08:21
47.卡方检验
02:24
48.方差检验
03:47
49.相关系数
03:36
50.线性回归
02:50
51.主成分分析
05:27
52.编码实现
20:41
53.交叉分析方法与实现
14:58
54.分组分析方法与实现
09:11
55.相关分析与实现
23:59
56.因子分析与实现
07:04
57.本章小结
02:06
58.特征工程概述
10:02
59.数据样本采集
02:46
60.异常值处理
12:49
61.标注
03:03
62.特征选择
17:22
63.特征变换-对指化
04:41
64.特征变换-离散化
07:41
65.特征变换-归一化与标准化
07:27
66.特征变换-数值化
10:23
67.特征变换-正规化
04:54
68.特征降维-LDA
11:39
69.特征衍生
03:08
70.HR表的特征预处理-1
15:36
71.HR表的特征预处理-2
08:39
72.本章小结
02:56
73.机器学习与数据建模
05:19
74.训练集、验证集、测试集
07:05
75.分类-KNN
21:47
76.分类-朴素贝叶斯
20:00
77.分类-决策树
24:03
78.分类-支持向量机
21:09
79.分类-集成-随机森林
20:36
80.分类-集成-Adaboost
10:50
81.回归-线性回归
23:40
82.回归-分类-逻辑回归
11:19
83.回归-分类-人工神经网络-1
16:29
84.回归-分类-人工神经网络-2
15:51
85.回归-回归树与提升树
10:16
86.聚类-Kmeans-1
10:40
87.聚类-Kmeans-2
10:58
88.聚类-DBSCAN
10:39
89.聚类-层次聚类
04:47
90.聚类-图分裂
03:58
91.关联-关联规则-1
14:26
92.关联-关联规则-2
14:45
93.半监督-标签传播算法
17:51
94.本章小结
05:54
95.分类评估-混淆矩阵
15:43
96.分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图
15:17
97.回归评估
05:32
98.非监督评估
08:28
99.课程回顾与多角度看数据分析
05:44
100.大数据与学习这门课后还能干什么
07:19
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