投稿

七天学完数据分析师课程

4.5万

63

2020-04-04 22:54:22

https://www.boxuegu.com/ 来源于网络，仅用于分享。侵删

蒋问之发消息

当兵去了

01.数据分析师的“钱景”如何

03:43

02.什么人适合数据分析

05:24

03.数据分析师的临界知识

06:46

04.数据分析师的主要职责

07:13

05. 数据分析及数据挖掘定义

07:55

06. 数据分析与数据挖掘的层次

03:53

07. 数据分析及数据挖掘三要素

18:56

08. 本节小结

02:15

09. 如何描述业务量数据

21:03

10. 可视化展示的原则

01:44

11. 本节小结

02:08

12. 预测和分类的概念模型、流程

07:27

13. 分类和预测：线性回归

13:21

14. 逻辑回归

20:55

15. 决策树算法

09:59

16. 支持向量机

08:09

17. 朴素贝叶斯

06:07

18. 本节小结

02:10

19. 聚类算法的基本概念

07:00

20. 层次聚类

06:20

03. K-means聚类_1

06:09

22. 降维模型-PCA

05:21

23. 本节小结

00:31

24. 统计分析的目的

03:48

25. 统计分析的关键概念

02:28

26. 四种测量尺度

10:48

27. 集中趋势-均值

05:50

28. 集中趋势-中位数和众数

12:35

029. 离散趋势-极差和方差

09:55

30. 案例操作-如何实现离中趋势和集中趋势

15:16

31. 本节小结

00:57

32. 统计学本质

05:10

33. 统计学两大定理

06:40

34. 统计判断-抽样误差与标准误差

07:38

35. 统计推断-t分布

07:34

36. 统计推断-假设检验

11:35

37. 本节小结

02:49

38. 统计过程

05:48

39. 抽样的概念

02:22

40. 抽样方法与非抽样方法

07:25

41. 抽样调查与普查的特点

05:43

42. 非抽样调查

06:23

43. 非抽样调查的三种类型

17:02

44. 无回答误差的处理

02:38

45. 抽样过程

04:54

47. 抽样单元与抽样框

03:03

47. 抽样形式

08:38

48. 概率抽样-简单抽样和系统抽样

13:28

49. 概率抽样-pps抽样

08:47

50. 概率抽样-分层抽样

07:11

51. 非概率抽样-区域抽样、时间抽样和电话抽样

14:27

52. 总结

02:15

53 t检验

10:04

54. t检验-案例实践

20:06

55. F检验

10:17

56. F检验-案例实践

21:50

57. 相关分析

14:48

58. 相关分析-案例实践

05:43

59. 线性回归

14:19

60- 线性回归-案例实践

18:57

61. 本节小结

05:17

62. 数据清洗的概念和流程

05:14

63. 字段选择和数据质量报告

07:15

64. 数据清洗主要工作

11:26

65. 错误值和异常值处理方法

11:31

66. 缺失值处理方法

14:48

67. 异常值和缺少值的处理操作

16:07

68. 本节小结

01:36

69. 数据转化

12:45

70. 数据离散化与数据扩充

11:51

71. 数据合并与拆分

20:48

72. 本节小结

00:53

73. sql简介

06:15

74. 建立数据库

06:14

75. 建立数据表和约束条件

09:21

76. 插入和更改

09:55

77. 本节小结

01:44

78. 基本查询语句

13:18

79. 本节小结

01:16

80. 聚合函数和交叉查询：group by

09:02

81. 子查询（in、not in）&模糊匹配 Like

10:45

82. 本节小结

00:36

83. 连表查询

18:19

84. 小结

01:24

85. Excel简介

04:47

86. 函数的简介

05:25

87. 查找函数-vlookup和hlookup

15:49

88. 查找函数-INDEX和MATCH

16:09

89. 统计函数

15:56

90. 逻辑函数（上）-if、anda和or

09:49

91. 逻辑函数（下）

08:20

92. 日期函数和文本函数

13:23

93. 本节小结

01:54

94. 宏的技巧

22:53

95. 数据透视表和选择性黏贴

14:51

96. 格式调整技巧

12:17

97. 查找和定位&数据有效性技巧

22:37

98. 快捷键相关技巧

05:05

99. 本节小结

01:49

100. 如何制作一张图

13:34

101. 组合图的做法

12:56

102. 条形图的变体

11:14

103. 数据起跑地图的做法

08:09

104. 本节小结

01:15

105. 无监督分析和有监督分析

11:54

106. 无监督分析的原则

04:07

107. 因子分析使用场景

10:35

108. 因子的概念及分析过程

06:41

109. 因子数的推定

04:26

110. 因子轴的旋转

05:09

111. 因子解释及因子得分计算

04:23

112. 案例实践

26:14

113. 如何用因子分析做评价

05:48

114. 聚类分析使用场景

11:19

115. 聚类分析算法

10:21

116. 费层次聚类 K-means

10:20

117. K-means案例实践

27:29

118. 二阶聚类

04:24

119. 对应分析使用目的及结果解读

07:20

120. 对应分析案例实践

15:35

121. 概念和使用场景

07:41

122. 多维尺度分析举例

16:13

123. 案例1：根据学生评分进行分座位

13:09

124. 案例2：根据学生考试成绩进行分座位

06:13

125. 案例3：根据手机的相似度判断竞争力

03:44

126. 多维尺度的不足及替代方法

02:42

127. 时间序列使用场景

03:21

128. 两种类型的时间序列

02:27

129. 时间序列模型ARIMA

04:28

130. 时间序列中的处理办法

09:46

131. 案例实践-某连锁超市销售额影响因素预测

17:49

132. 使用场景和理论背景

08:27

133. logistic案例实践-用户流失的影响因素及新用户预测

29:05

134. 生活中熟悉的数据挖掘案例

06:41

135. 数据准备及数据分割方式

02:15

136. 数据分析与数据挖掘的联系与区别

09:26

137. Modeler软件介绍

05:32

138. 如何在Modeler实现数据分层抽样

17:31

139.朴素贝叶斯原理

10:12

140 朴素贝叶斯算法过程

06:07

141. 朴素贝叶斯算法举例

06:03

142. 朴素贝叶斯算法优点及不足

07:59

143. 案例实践-使用贝叶斯网络建模

10:34

144. 决策树使用场景

02:03

145. 决策树算法（1）——ID3

11:05

146. 决策树算法（2）——C4.5

05:24

147. 决策树算法（3）——回归树CART

06:49

148. 决策树算法（4）——CHAID

05:14

149. 防止过度拟合的问题

03:27

150. 使用Modeler如何做决策树

17:35

151. 神经网络的组成

10:13

152. 计算误差函数，修正出事权重

04:16

153. 神经网络与其他分析的关系

02:08

154. 案例实践

03:43

155. 支持向量机原理介绍

02:22

156. 线性可分与线性不可分

06:43

157. 案例实践

05:42

158. 集成算法的目的与方式

02:55

159. Bagging与Bosting的计算原理

14:00

160. 根据混淆矩阵进行模型评估

04:10

161. 在Modeler中画出GAIN曲线图和Lift曲线图

02:28

162. 学习资料拓展

03:05

163. 初识R语言

09:48

164. R语言的基本操作

12:35

165. R语言的数据结构介绍

07:57

166. 向量和矩阵的基本操作

26:25

167. 数据框的操作

24:59

168. 循环控制流——for&while

08:46

169. 条件选择控制流——if

06:28

170. 自定义函数

06:18

171. R语言关于概率分布的函数以及应用介绍

15:22

172. 离散随机变量分布和连续随机变量分布

17:22

173. 探索性数据分析——集中趋势和离中趋势

18:22

174. 探索性数据分析——相关系数及函数介绍

16:39

175. 探索性数据分析——假设检验

08:15

176. 回归基本算法及相关哈数介绍(上)

31:05

177. 回归基本算法及相关哈数介绍(下)

21:46

178. 模型选择

12:32

179. 回归诊断

27:58

180. 逻辑回归（上）

25:16

181. 逻辑回归（下）

41:01

182. 决策树算法

09:57

183. 决策树的剪枝

23:08

184. 随机森林

26:02

185. 使用R如何实现层次聚类

31:39

186. 使用R如何实现Kmeans聚类法

08:04

187. 如何判断聚类的好坏

14:58

188. 使用R如何实现PCA降维

24:34

189. 课程与开发环境简介

06:48

190. 帮助文档的获取&基础操作

19:00

191. 基础操作：整数、小数、复数&列表、字符串、字典

10:52

192. 自定义函数

09:50

193.Jupyte常用快捷键以及自动补全功能的实现r

06:24

194. 本节小结

01:06

195. 从头创建一个数组

17:36

196. 案例实践——如何实现99乘法表和老虎机

09:25

197. 数组的操作

12:18

198. 数组的计算

07:06

199. 数组的广播

15:48

200. 比较、掩码和布尔逻辑

10:39

201. 序列和数据库

07:37

202. 索引和切片

08:49

203. 通过索引运算和生成新的列

03:23

204. 文件的读取和写入

05:35

205. 缺失值处理

09:47

206. 数据连接

12:31

207. 分组和聚合

07:49

208. 数据透视表

11:01

209. 字符串的处理

04:10

210. 本节小结

00:53

211. 基础作图——折线图和散点图

16:39

212. 基础作图——直方图和饼图

08:33

213. 子图和图例

08:37

214. 图标设置——标签，表格样式和cmap

18:25

215. 高级作图

15:15

216. 本节小结

00:24

217. 线性回归

08:42

218. 逻辑回归的原理、模型实现与正则化

15:26

219. 逻辑回归的评估以及最优迭代次数

18:18

220. 贝叶斯分类器的实现过程

07:29

221. 朴素贝叶斯算法案例——手写数字识别

03:49

222. 数据预处理

21:33

223. 决策树和随机森林——熵和决策树

09:42

224. 决策树和随机森林算法对比

08:58

225. 随机森林的调参

14:59

226. 支持向量机——核函数

13:16

227. 支持向量机是如何防止过拟合的

09:14

228. 如何使用Python实现PCA降维算法

16:53

229. 如何使用Python实现Kmeans聚类

07:05

230. 本节小结

04:16

231.课程总结

25:53

顶部