小薇 大鹏教育：2022excel和数据分析四合一课程
课程介绍：
课程资源名称：大鹏教育：2022excel和数据分析四合一课程，资源大小：229.76G，详见下放截图与文件目录。
课程文件目录：大鹏教育：2022excel和数据分析四合一课程[229.76G]
BI(商务智能)工具课[0.00K]
BI(商务智能)工具课210809期素材[0.00K]
Excel数据分析与可视化[0.00K]
Excel数据分析与可视化210628期素材[0.00K]
Python数据分析与可视化[0.00K]
Python数据分析与可视化210628期素材[0.00K]
额外赠送[229.76G]
00-部分课程不压缩就没法，因为通不过审核，请谅解！这是数据分析师课程集，选择需要的方向学就可以，不用全部学！[0.00K]
课程10-数据分析与挖掘高级工程师课程CDA考试篇[206.74G]
CDA考试大纲模拟题[92.98M]
CDA模拟题+数据分析师认证考试大纲+必考书单（赠品）[42.72M]
CDALEVEL1业务数据分析师模拟题.pdf[440.15K]
CDA数据分析师系列：从零进阶！数据分析的统计基础.pdf[38.13M]
必考书单.png[3.42M]
大数据分析师考试大纲.pdf[160.14K]
建模分析师考试大纲.pdf[201.70K]
数剧科学家考试大纲.pdf[180.41K]
业务数剧分析师考试大纲.pdf[224.25K]
LEVEL1业务数据分析师考试大纲.pdf[464.54K]
LEVEL2大数据分析师考试大纲.pdf[553.12K]
LEVEL2建模分析师考试大纲.pdf[449.67K]
LEVEL3数据科学家考试大纲.pdf[242.82K]
概率论与数理统计.pdf[12.07M]
概率论与数理统计教程（第2版）.pdf[36.51M]
Level1业务分析师[24.91G]
1_LevelⅠ业务数据分析师[24.91G]
1、ExcelVisioXmindPPT必备常用工具使用与高级技巧[3.19G]
第二章Visio使用与高级技巧1-10.mp4[758.68M]
第三章Xmind使用与高级技巧1-2.mp4[121.54M]
第四章PPT使用与高级技巧1-15.mp4[800.24M]
第一章Excel使用与高级技巧1-13.mp4[530.87M]
第一章Excel使用与高级技巧14-21.mp4[573.76M]
第一章Excel使用与高级技巧22-35.mp4[482.76M]
2、MySQL数据库[3.71G]
第二章创建MySQL数据库和表1-7.mp4[425.47M]
第六章创建和使用索引1-6.mp4[922.61M]
第七章MySQL数据库备份和恢复1.mp4[343.47M]
第三章MySQL数据库数据管理1-6.mp4[353.69M]
第四章使用用事务保证数据完整性1-6.mp4[324.89M]
第五章使用DQL命令查询数据10-14.mp4[289.07M]
第五章使用DQL命令查询数据1-9.mp4[856.68M]
第一章初识MySQL数据库1-5.mp4[278.62M]
3、SPSSModeler数据挖掘[3.26G]
第二章SPSSMODELER数据挖掘1-6.mp4[425.25M]
第二章SPSSMODELER数据挖掘27.mp4[42.13M]
第二章SPSSMODELER数据挖掘7-26.mp4[1.26G]
第一章数据挖掘基础内容讲解1-12.mp4[701.46M]
第一章数据挖掘基础内容讲解13-24.mp4[883.96M]
4、数据挖掘分析师之软技能数据分析入门[599.99M]
第一章：数据分析篇1-4.mp4[159.71M]
第一章：数据分析篇5-7.mp4[105.04M]
第一章：数据分析篇8-15.mp4[335.24M]
5、数据挖掘分析师之软技能-实战需求分析[315.49M]
第二章市场需求分析与文档撰写技巧（MRD）1-5.mp4[174.79M]
第一章商业需求与文档撰写格式技巧（BRD）1-5.mp4[140.71M]
6、数据挖掘分析师之软技能-实战竞品分析[1.69G]
第二章热门各互联网行业APP分析1-29.mp4[0.99G]
第二章热门各互联网行业APP分析30-34.mp4[199.12M]
第二章热门各互联网行业APP分析35-38.mp4[135.12M]
第一章竞品分析1-5.mp4[188.22M]
第一章竞品分析6-11.mp4[197.26M]
7、数据挖掘分析师之软技能-实战产品规划与设计[496.00M]
第二章产品需求文档撰写格式与技巧（PRD）1-4.mp4[151.41M]
第一章需求分析与管理1-13.mp4[344.59M]
8、Tableau10应用实战[7.96G]
01Tableau商业智能与可视化应用实战1-2课.mp4[46.28M]
02Tableau商业智能与可视化应用实战3-11课.mp4[741.61M]
03Tableau商业智能与可视化应用实战12-13课.mp4[230.82M]
04Tableau商业智能与可视化应用实战14-45课..mp4[1.98G]
05Tableau商业智能与可视化应用实战46-48课.mp4[188.47M]
06Tableau商业智能与可视化应用实战49-52课.mp4[300.79M]
07Tableau商业智能与可视化应用实战53-60课.mp4[458.86M]
08Tableau商业智能与可视化应用实战61-65课.mp4[250.29M]
09Tableau商业智能与可视化应用实战66-69课.mp4[294.89M]
10Tableau商业智能与可视化应用实战70-74课.mp4[419.82M]
11Tableau商业智能与可视化应用实战75-78课.mp4[264.70M]
12Tableau商业智能与可视化应用实战79-81课.mp4[183.09M]
13Tableau商业智能与可视化应用实战82-86课.mp4[250.55M]
14Tableau商业智能与可视化应用实战87-88课.mp4[251.35M]
15Tableau商业智能与可视化应用实战89-93课.mp4[389.46M]
16Tableau商业智能与可视化应用实战94课.mp4[130.86M]
17Tableau商业智能与可视化应用实战95课.mp4[177.02M]
18Tableau商业智能与可视化应用实战96课.mp4[91.50M]
19Tableau商业智能与可视化应用实战97-98课.mp4[284.53M]
20Tableau商业智能与可视化应用实战99-100课.mp4[197.78M]
21Tableau商业智能与可视化应用实战101-104课.mp4[256.66M]
22Tableau商业智能与可视化应用实战105课.mp4[22.43M]
23Tableau商业智能与可视化应用实战106-108课.mp4[156.92M]
24Tableau商业智能与可视化应用实战109-118课.mp4[538.62M]
Tableau商业智能与可视化应用实战.xlsx[14.76K]
9、Echarts从入门到上手实战[3.73G]
Echarts从入门到上手实战.xlsx[13.66K]
Echarts从入门到上手实战1-13.mp4[599.24M]
Echarts从入门到上手实战14-27.mp4[893.22M]
Echarts从入门到上手实战28-48.mp4[1.05G]
Echarts从入门到上手实战49-68.mp4[1.19G]
Echarts从入门到上手实战69-70.mp4[29.66M]
Level2建模分析师[0.00K]
2_LevelⅡ建模分析师[0.00K]
01、实用型大数据挖掘算法[0.00K]
第一章玩转大数据：深入浅出大数据挖掘技术(Apriori算法、Tanagra工具、决策树)priori算法、Tanagra工具、决策树)[0.00K]
02、SPSSModeler数据挖掘项目实战[0.00K]
第二章感性认识SPSSModeler[0.00K]
第六章项目案例解析[0.00K]
第三章必备的统计学基础[0.00K]
第五章常用模型的数学思想与思考[0.00K]
第四章数据准备与预处理[0.00K]
第一章数据挖掘项目管理基础与思想[0.00K]
03、Python开发新手扫盲[0.00K]
04、实战基于Python的网络爬虫技术[0.00K]
第八章多线程和多进程[0.00K]
第二章Python数据类型[0.00K]
第九章scrapy实战[0.00K]
第六章mysql数据库回顾[0.00K]
第七章mongodb数据库回顾[0.00K]
第三章函数和函数式编程[0.00K]
第十章django实战[0.00K]
第四章面向对象编程[0.00K]
第五章网页爬虫(单线程,保存到文本文件)[0.00K]
第一章Python语言开发要点详解[0.00K]
05、R语言数据挖掘和分析[0.00K]
06、实战机器学习(基于Python)[0.00K]
07、零基础实战机器学习[0.00K]
08、大数据挖掘分析师之硬技能-基于金融行业的大数据挖掘分[0.00K]
09、Python2基础+数据分析[0.00K]
10、python3基础编程[0.00K]
Level3数据分析师[55.96G]
3_LevelⅢ大数据分析师[55.96G]
1、大数据挖掘分析师之硬技能-Java语言基础[14.31G]
1、第一章初识Java[1.67G]
第一章初识Java1-22.mp4[1.67G]
10、第十章Java中的网络编程[549.16M]
第十章Java中的网络编程1-16.mp4[549.16M]
11、第十一章网络编程高级应用[828.31M]
第十一章网络编程高级应用1-15.mp4[828.31M]
12、第十二章Java语言高级特性-序列化、反射、注解[1.71G]
第十二章Java语言高级特性-序列化、反射、注解1-12.mp4[472.58M]
第十二章Java语言高级特性-序列化、反射、注解13-29.mp4[706.69M]
第十二章Java语言高级特性-序列化、反射、注解30-40.mp4[574.70M]
13、第十三章指导学习[861.31M]
第十三章指导学习1-25.mp4[861.31M]
14、第十四章本门课程测试[210.36M]
第十四章本门课程测试1-4.mp4[210.36M]
15、第十五章项目实战(项目实战-基于Dom4j的图书馆信息管理系统)[852.17M]
第十五章项目实战(项目实战-基于Dom4j的图书馆信息管理系统)1-13.mp4[852.17M]
2、第二章Java基础之类(类型)和面向对象[539.66M]
第二章Java基础之类(类型)和面向对象1-8.mp4[539.66M]
3、第三章Java面向对象特性之封装[410.41M]
第三章Java面向对象特性之封装1-3.mp4[239.80M]
第三章Java面向对象特性之封装4-5.mp4[170.61M]
4、第四章Java面向对象特性之继承[905.90M]
第四章Java面向对象特性之继承1-9.mp4[905.90M]
5、第五章Java面向对象之多态[692.50M]
第五章Java面向对象之多态1-8.mp4[692.50M]
6、第六章Java中使用IO实现数据处理[1.56G]
第六章Java中使用IO实现数据处理1-29.mp4[1.35G]
第六章Java中使用IO实现数据处理30-31.mp4[212.31M]
7、第七章Java中使用XML实现数据处理[1.36G]
第七章Java中使用XML实现数据处理1-25.mp4[1.36G]
8、第八章Java中的多线程编程[1.43G]
第八章Java中的多线程编程1-17.mp4[297.95M]
第八章Java中的多线程编程18-29.mp4[416.75M]
第八章Java中的多线程编程30-49.mp4[581.28M]
第八章Java中的多线程编程50-52.mp4[166.85M]
9、第九章多线程高级应用[884.28M]
第九章多线程高级应用15-21.mp4[323.69M]
第九章：多线程高级应用1-14.mp4[560.60M]
2、大数据挖掘分析师之硬技能-大数据必备的数据结构与算法[6.19G]
第一章大数据必备的数据结构与算法[6.19G]
第一章大数据必备的数据结构与算法24-50.mp4[1.54G]
第一章大数据必备的数据结构与算法51-79.mp4[1.69G]
第一章大数据必备的数据结构与算法97-111.mp4[962.02M]
第一章：大数据必备的数据结构与算法1.mp4[45.01M]
第一章：大数据必备的数据结构与算法2-23.mp4[979.27M]
第一章：大数据必备的数据结构与算法80-96.mp4[1.03G]
3、大数据挖掘分析师之硬技能-Linux必知必会[1.22G]
1、第一章Linux基本环境[344.32M]
第一章Linux基本环境1-5.mp4[344.32M]
2、第二章Linux基础命令[397.08M]
第二章Linux基础命令1-5.mp4[397.08M]
3、第三章Linux系统管理[207.51M]
第三章Linux系统管理1-4.mp4[207.51M]
4、第四章Shell基础编程[298.54M]
第四章Shell基础编程1-6.mp4[298.54M]
4、大数据挖掘分析师之硬技能-Hadoop大数据开发技术入门[18.25G]
1、第一章hadoop开发技术[4.49G]
第一章hadoop开发技术34.mp4[124.50M]
第一章hadoop开发技术35.mp4[96.55M]
第一章hadoop开发技术36-41.mp4[748.55M]
第一章hadoop开发技术51-53.mp4[369.43M]
第一章：hadoop开发技术12-33.mp4[1.53G]
第一章：hadoop开发技术1-4.mp4[93.31M]
第一章：hadoop开发技术42-50.mp4[1.12G]
第一章：hadoop开发技术5-11.mp4[447.90M]
10、第十章MR扩展开发技术[2.71G]
第十章MR扩展开发技术18-20.mp4[625.68M]
第十章：MR扩展开发技术1-17.mp4[2.10G]
2、第二章zookeeper开发技术[1.55G]
第二章zookeeper开发技术14.mp4[270.04M]
第二章zookeeper开发技术6-13.mp4[1.03G]
第二章：zookeeper开发技术1-5.mp4[263.33M]
3、第三章hbase开发技术[2.22G]
第三章hbase开发技术10-20.mp4[1.37G]
第三章：hbase开发技术1-9.mp4[870.21M]
4、第四章hive开发技术[1.57G]
第四章hive开发技术1-14.mp4[1.57G]
5、第五章hue开发技术[384.88M]
第五章hue开发技术1-4.mp4[384.88M]
6、第六章Oozie开发技术[1.47G]
第六章Oozie开发技术1-13.mp4[1.47G]
7、第七章Flume开发技术[2.28G]
第七章Flume开发技术10-18.mp4[1.23G]
第七章Flume开发技术1-9.mp4[1.04G]
8、第八章Sqoop开发技术[981.82M]
第八章Sqoop开发技术1-7.mp4[981.82M]
9、第九章Kafka开发技术[640.39M]
第九章Kafka开发技术1-5.mp4[640.39M]
5、基于Hadoop技术实现的离线电商分析平台[15.99G]
1、第一章项目需求介绍[638.53M]
第一章项目需求介绍1-8.mp4[415.11M]
第一章项目需求介绍9-12.mp4[223.42M]
2、第二章用户行为数据收集模块实现讲解[933.60M]
第二章用户行为数据收集模块实现讲解1-9.mp4[933.60M]
3、第三章数据分析模块实现讲解[11.32G]
第三章数据分析模块实现讲解23-26.mp4[501.76M]
第三章数据分析模块实现讲解27-46.mp4[2.53G]
第三章数据分析模块实现讲解47-57.mp4[1.15G]
第三章数据分析模块实现讲解58-73.mp4[2.02G]
第三章数据分析模块实现讲解91-93.mp4[255.48M]
第三章：数据分析模块实现讲解1-22.mp4[2.67G]
第三章：数据分析模块实现讲解74-90.mp4[2.21G]
4、 第四章数据展示模块讲解[3.14G]
第四章数据展示模块讲解1-20.mp4[2.58G]
第四章数据展示模块讲解21-24.mp4[568.06M]
Level4数据分析专家[0.00K]
4_LevelIV数据分析专家[0.00K]
1、数据分析专家之软技能-卓越的项目管理应用与实践[0.00K]
1、第一章项目管理基础[0.00K]
2、 第二章体系解读与应用实践[0.00K]
2、数据分析专家之软技能-大道至简之软件开发从设计到编码全程[0.00K]
1、第一章订单模块[0.00K]
2、第二章仓储模块[0.00K]
3、第三章：成本核算管理[0.00K]
4、 第四章编号生成器[0.00K]
5、第五章消息模块[0.00K]
6、第六章权限模块[0.00K]
3、数据分析专家之软技能-系统架构设计的原理、核心技术与案例分析[0.00K]
1、第一章系统架构设计的原理与核心技术[0.00K]
2、第二章系统架构设计的案例分析[0.00K]
4、数据分析专家之硬技能-Spark基础–快学Scala[0.00K]
1、第一章Scala编程详解[0.00K]
2、第二章Scala编程进阶[0.00K]
5、数据分析专家之硬技能-大数据Spark从入门到精通[0.00K]
1、第一章Spark核心编程[0.00K]
2、第二章Spark内核源码深度剖析[0.00K]
3、第三章Spark性能优化[0.00K]
6、数据分析专家之BI扩展技能-高端微软BI商业智能实战[0.00K]
第一章BI商业智能实战开发[0.00K]
7、数据分析专家之BI扩展技能-中小型企业商业智能平台[0.00K]
1、第一章理论讲解部分[0.00K]
2、第二章项目实战部分[0.00K]
8、MySQL和Oracle两大数据库[0.00K]
第八章MySQL之函数[0.00K]
第二章MySQL介绍与安装[0.00K]
第九章MySQL之视图[0.00K]
第六章MySQL之查询[0.00K]
第七章MySQL之增、删、改[0.00K]
第三章MySQL之数据类型[0.00K]
第十二章Oracle安装与操作[0.00K]
第十三章Oracle之查询[0.00K]
第十四章Oracle之增、删、改[0.00K]
第十五章Oracle之函数、视图和存储过程[0.00K]
第十一章MySQL存储过程和函数[0.00K]
第十章MySQL之触发器[0.00K]
第四章MySQL之操作数据库表[0.00K]
第五章MySQL之索引[0.00K]
第一章数据库理论介绍[0.00K]
python3数据分析与挖掘实战[0.00K]
Python3数据分析与挖掘建模实战（选修）[0.00K]
第1章课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】[0.00K]
第3章单因子探索分析与可视化[0.00K]
第4章多因子探索分析[0.00K]
第5章预处理理论[0.00K]
第6章挖掘建模[0.00K]
第7章模型评估[0.00K]
第8章总结与展望[0.00K]
书籍+随堂源码+说明[0.00K]
sample_code[0.00K]
data[0.00K]
R语言[89.06G]
1.生命科学临床医学类[45.38G]
1.医学统计学基础[13.86G]
01.统计学基础[4.18G]
01.为什么我们学不好统计学？—浅谈统计学思维培养.mp4[134.47M]
02.临床试验设计中的统计学错误.mp4[321.60M]
03.常见的统计学概念混淆与误用.mp4[96.49M]
04.统计学方法选择与使用错误案例辨析.mp4[258.58M]
05.数据的类型与统计资料的描述.mp4[110.63M]
06.两组连续资料的比较.mp4[180.92M]
07.多组连续资料的比较–单因素方差分析.mp4[65.66M]
08.多组连续资料的比较–两因素方差分析.mp4[356.70M]
09.多组连续资料的比较–秩和检验.mp4[89.80M]
10.普通卡方检验.mp4[145.84M]
11.配对卡方检验与一致性检验.TS[97.94M]
12.单向有序列联表的统计学处理.TS[115.69M]
13.双向有序列联表的统计学处理.TS[126.57M]
14.诊断试验设计要点及统计学指标的含义.mp4[116.24M]
15.ROC分析的原理及SPSS操作.mp4[99.18M]
16.比较两条或多条ROC曲线的曲线下面积.mp4[96.34M]
17.联合诊断在SPSS中的实现.mp4[212.93M]
18.相关与回归的区别和应用.mp4[43.20M]
19.简单线性回归与多元线性回归.mp4[125.04M]
20.Logistic回归的原理及软件实现.mp4[217.18M]
21.多因素回归中的变量筛选方法.mp4[83.02M]
22.生存资料的统计分析原则与单因素生存分析.mp4[191.02M]
23.Cox回归分析的原理及统计软件实现.mp4[131.10M]
24.Cox回归变量筛选方法与回归模型诊断.mp4[180.62M]
25.Nomogram（列线图）的绘制——R语言.mp4[269.81M]
26.倾向性匹配得分分析（PSM）的原理.mp4[49.15M]
27.PSM分析的统计软件实现.mp4[201.66M]
28.Stata进行PSM分析.mp4[164.63M]
02.科研数据处理与论文作图教程[8.69G]
01数据处理之本教程的开篇介绍：主旨、定位和视频目录.mp4[76.34M]
02数据处理之科研数据处理系列绪论：数据分析、绘图与软件介绍.mp4[149.49M]
03数据处理之计算AUC曲线下面积：原理与软件操作方法.mp4[101.85M]
04数据处理之添加误差线：标准差SD和标准误SEM的区别.mp4[161.96M]
05数据处理之生存分析：生存曲线的绘制方法，多重比较和计划比较.mp4[377.24M]
06数据处理之ResearchArticle图片类型分析：实验图、数据图、示意图.mp4[43.03M]
07数据处理之XY图：如何在多个软件中绘制XY图.mp4[222.42M]
08数据处理之Column图：如何在多个软件中绘制Column图.mp4[234.07M]
09数据处理之XY图和Column图拓展：统计学中的指标、因素和水平.mp4[110.55M]
10数据处理之双Y轴图：如何在多个软件中绘制双Y轴图.mp4[199.35M]
11数据处理之数据图添加标注：绘制显著性差异的标注和连接线.mp4[365.85M]
12数据处理之GraphPad快速入门：线性回归、标准曲线、数据图组合.mp4[253.86M]
13数据处理之双尾T检验：对两列数据进行F检验和双尾T检验.mp4[380.30M]
14数据处理之单尾T检验：对两列数据进行F检验和单尾T检验.mp4[377.86M]
15数据处理之方差分析：ANOVA的分类及其posttests.mp4[287.63M]
16数据处理之计算IC50：细胞毒实验的半数抑制浓度IC50的计算方法.mp4[294.36M]
17数据处理之模糊数据图的重新绘图：原始数据丢失了该怎么补救.mp4[252.30M]
18数据处理之字体的后期调整：数据图在后期修改时如何调整字体.mp4[129.55M]
19数据处理之图像分析之计数：如何对图像中的颗粒等结构进行计数.mp4[90.12M]
20数据处理之图像分析之测大小：如何测定图像中结构的大小和距离.mp4[192.37M]
21数据处理之图像分析之求灰度：共聚焦、电泳等图片的半定量分析.mp4[188.63M]
22数据处理之GraphPadPrism进阶技巧：非线性回归、ROC曲线等.mp4[597.08M]
23论文作图之组图：如何用PowerPoint和Photoshop进行组图.mp4[225.75M]
24论文作图之组图进阶：如何对组图进行后期修改和提高效率.mp4[220.80M]
25论文作图之图片类型和格式：图片基础知识，如何转换图片格式.mp4[117.36M]
26论文作图之图片的大小：像素数目、分辨率的正确调整方法.mp4[168.82M]
27论文作图之规则抠图：抠图的基本操作及标尺制作.mp4[302.38M]
28论文作图之非规则抠图：液相图片进行非规则抠图.mp4[112.76M]
29论文作图之非规则抠图进阶：离体肿瘤照片进行非规则抠图.mp4[194.63M]
30论文作图之共聚焦图像的overlay：通道的概念，RGB真彩图片.mp4[108.77M]
31论文作图之将Excel数据图转换为高清位图：如何让数据图不模糊.mp4[228.98M]
32论文作图之大杂烩图片的制作：按照期刊要求来组合和调整图片.mp4[141.99M]
33论文作图之绘制一个脂质体：在Photoshop中绘制示意图或模式图.mp4[202.76M]
34论文作图之PPT流程图的制作&结语：基本操作和视频创作动机.mp4[81.45M]
35论文作图之图片处理讲座：组图、抠图、示意图和流程图.mp4[245.30M]
36论文作图之仿3D示意图的绘制：仿3D的原理及软件选择.mp4[120.16M]
37论文作图之绘制仿3D脂质体：演示在Photoshop绘制仿3D结构.mp4[296.24M]
38论文作图之Illustrator绘制信号通路：Illustrator软件操作演示和练习.mp4[246.55M]
39论文作图之科研组图SciPicMatrix：快速组图的终极解决方案.mp4[230.89M]
40论文作图之科研组图SciPicMatrix全功能介绍：灵活运用，熟能生巧.mp4[362.62M]
41论文作图之科研作图分级制度&系列总结：科研图片处理的规范.mp4[203.26M]
03.数据获取、分析与处理[909.70M]
第01节电子病历大数据与临床科研.mp4[51.88M]
第03节国内外开放数据库获取方法(I).mp4[30.73M]
第04节国内外开放数据库获取方法(II).mp4[23.03M]
第05节R语言基本操作.mp4[33.63M]
第06节缺失数据的基本处理方法.mp4[29.94M]
第07节缺失数据的可视化.mp4[35.58M]
第08节缺失数据的简单插补.mp4[33.02M]
第09节缺失值的多重插补.mp4[38.93M]
第10节时间序列变量的多重插补.mp4[32.77M]
第11节Reshape程辑包的数据处理.mp4[30.04M]
第12节单变量分析.mp4[35.73M]
第13节中介分析.mp4[29.25M]
第14节回归模型的建立.mp4[27.08M]
第15节回归模型的优化：最佳子集和逐步回归.mp4[20.91M]
第16节回归模型诊断：残差及模型诊断.mp4[24.68M]
第17节回归模型可视化：列线图制作.mp4[37.09M]
第18节岭回归LASSO回归.mp4[47.10M]
第19节生存资料的统计描述.mp4[23.80M]
第20节生存资料的半参数回归.mp4[35.98M]
第21节热图及层级聚类分析.mp4[40.01M]
第22节临床预测模型及评分体系构建.mp4[48.29M]
第23节K-近邻取样.mp4[32.45M]
第24节神经网络模型.mp4[24.14M]
第25节神经网络模型进阶.mp4[27.55M]
第26节决策树与随机森林.mp4[56.98M]
第27节单纯贝叶斯分类法.mp4[59.12M]
[漫画统计学之回归分析].（日）高桥信著.扫描版.pdf[50.70M]
[漫画统计学之因子分析].（日）高桥信著.扫描版.pdf[54.36M]
2.从零开始学医学R语言[9.56G]
第01章R语言基础知识[1.46G]
1.1R语言在医学科研与论文写作中的应用前景.mp4[74.82M]
1.2r软件简介和安装.mp4[830.30M]
1.3R语言中数据集的创建1.mp4[310.98M]
1.3R语言中数据集的创建2.mp4[23.15M]
1.4基本数据管理方法.mp4[251.85M]
第02章R语言绘图基础教程[602.21M]
2.1R语言绘图基本知识1.mp4[115.77M]
2.1R语言绘图基本知识2.mp4[207.28M]
2.2R语言的常见图形绘制.mp4[279.16M]
第03章统计描述与基础统计分析方法[710.96M]
3.1描述性统计分析上.mp4[344.53M]
3.2描述性统计分析下.mp4[106.48M]
3.3线性相关与秩相关.mp4[122.04M]
3.4组间差异的t检验.mp4[76.49M]
3.5组间差异的秩和检验.mp4[61.42M]
第04章方差分析与Kruskal-Wallis检验[1.24G]
4.1单因素方差分析（上）-原版.mp4[115.15M]
4.2单因素方差分析（下）-原版.mp4[328.49M]
4.3双因素方差分析-原版.mp4[333.65M]
4.4多元方差分析（上）-原版.mp4[272.29M]
4.5多元方差分析（下）-原版.mp4[110.96M]
4.6Kruskal-Wallis检验与Friedman检验-原版.mp4[110.60M]
第05章四格表与列联表数据的处理[836.31M]
5.1四格表的卡方检验.mp4[288.01M]
5.2列联表资料的处理.mp4[372.84M]
5.3秩和检验在处理列联表资料中的应用.mp4[175.46M]
第06章线性回归模型[789.41M]
6.1简单线性回归（上）.mp4[89.89M]
6.2简单线性回归（下）.mp4[112.88M]
6.3残差与回归值&预测域与置信带.mp4[126.60M]
6.4多元线性回归模型.mp4[174.90M]
6.5线性回归模型在方差分析中的应用.mp4[285.13M]
第07章广义线性模型[1.34G]
7.1广义线性模型和glm函数.mp4[49.46M]
7.2Logistic回归模型（上）.mp4[175.25M]
7.3Logistic回归模型（下）.mp4[246.53M]
7.4Nomogram列线图&亚组分析森林图绘制（上）.mp4[435.99M]
7.5Nomogram列线图&亚组分析森林图绘制（下）.mp4[304.50M]
7.6泊松回归模型.mp4[162.60M]
第08章生存分析[1.44G]
8.1生存资料的描述.mp4[238.31M]
8.2组间生存曲线比较&生存曲线绘制.mp4[347.95M]
8.3Cox比例风险模型&列线图绘制（上）.mp4[359.79M]
8.4Cox比例风险模型&列线图绘制（下）.mp4[365.20M]
8.5竞争风险模型.mp4[166.68M]
第09章主成分与因子分析[428.34M]
9.1主成分分析.mp4[206.02M]
9.2探索性因子分析.mp4[222.32M]
第10章聚类分析[386.26M]
10.1聚类分析.mp4[386.26M]
第11章诊断试验ROC分析[89.81M]
11.1诊断试验ROC分析.mp4[89.81M]
课件及代码[332.28M]
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01R语言基础知识.R[11.64K]
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第一章R语言基础知识.pdf[1.20M]
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02R语言绘图基础教程.R[12.95K]
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第二章R语言绘图基础教程.pdf[1.18M]
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03统计描述与基础统计分析.R[5.58K]
第三章统计描述与基础统计分析.pdf[571.81K]
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04方差分析与秩和检验.R[5.97K]
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第四章方差分析与Kruskal-Wallis检验.pdf[1.93M]
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05四格表与列联表资料的处理.R[4.21K]
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第五章四格表与列联表数据的处理.pdf[1.81M]
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06线性回归模型.R[6.51K]
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第六章线性回归模型.pdf[1.96M]
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07广义线性模型.R[8.73K]
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第七章广义线性模型.pdf[1.70M]
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08生存分析&Cox回归.R[11.67K]
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第八章生存分析与Cox回归.pdf[2.40M]
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09主成分与因子分析.R[3.85K]
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第九章主成分与因子分析.pdf[1.81M]
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10聚类分析.R[4.36K]
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第十章聚类分析.pdf[688.48K]
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11诊断试验ROC分析.R[1.22K]
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第十一章诊断试验ROC分析.pdf[983.13K]
3.基于R语言的数据可视化与图形编辑[8.45G]
基于R语言的数据可视化与图形编辑-讲义及代码等配套资料[41.11M]
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（doctor1890）R语言基础知识.R[11.63K]
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第1章.R语言入门及软件安装.pdf[2.33M]
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R绘图基础知识.R[4.67K]
第2章.R语言绘图系统基础知识.pdf[1.62M]
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barplot_using_ggplot2.R[0.59K]
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R绘图初阶教程.R[8.39K]
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第3章.R语言绘图初阶教程.pdf[1.77M]
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ManhattanPlot[1.30M]
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ManhattanPlot.R[2.36K]
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3d_pie_plot.R[0.80K]
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mutation.R[1.66K]
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volcano_plot.R[0.60K]
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第4章.R语言绘图中阶教程.pdf[1.43M]
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contour.R[1.16K]
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smoothline.R[0.38K]
第5章.R语言绘图高阶教程.pdf[1.50M]
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（doctor1890)第6章.R语言与临床研究数据表达.pdf[665.15K]
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ROC分析.R[1.05K]
低出生体重列线图.R[1.53K]
胰腺癌放疗列线图.R[1.73K]
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rocplot(1).pdf[7.88K]
WB条带.tif[1.50M]
第7章.AdobePhotoshop应用.pdf[1.80M]
ch08[544.42K]
calibrationplotmodified.pdf[121.26K]
calibrationplot.pdf[7.13K]
nomogrammodified.pdf[92.42K]
nomogram.pdf[5.92K]
ROCcurve.pdf[18.44K]
第8章.AdobeIllustrator应用.pdf[299.26K]
01-8.mp4[3.94G]
09-11.mp4[1.99G]
12-13.mp4[513.09M]
14-16.mp4[1.73G]
17.mp4[249.27M]
4.医学R语言进阶课程[5.81G]
01.R语言、Rstudio简介.avi[323.01M]
02.R包的安装&向量.avi[155.96M]
03.数值型&逻辑型向量.avi[175.97M]
04.逻辑表达式&字符串向量.avi[104.45M]
05.因子型变量.avi[156.56M]
06.列表&矩阵.avi[136.66M]
07.数组&初识数据框.avi[123.17M]
08.数据框.avi[205.85M]
09.数据框的基本操作.avi[168.21M]
10.条件与循环.avi[132.56M]
11.自定义函数&数据读取.avi[219.17M]
12.数据的读取与写出.avi[137.69M]
13.数据排序与长宽型数据转换.avi[189.06M]
14.变量的因子化.avi[109.77M]
15.apply函数家族.avi[94.40M]
16.数据汇总函数.avi[140.85M]
17.plyr包.avi[200.95M]
18.dplyr包.avi[153.06M]
19.data.table包.avi[142.52M]
20.缺失值的识别与处理（1）.avi[132.71M]
21.缺失值的识别与处理（2）.avi[168.90M]
22.异常值和重复值的处理.avi[169.49M]
23.字符串的处理.avi[219.37M]
24.正则表达式.avi[163.93M]
25.stringr&stringi包.avi[213.38M]
26.时间与日期数据的处理.avi[254.77M]
27.lubridate包.avi[202.32M]
28.时间序列简介.avi[103.38M]
29.时间序列分析.avi[142.97M]
30.描述性统计.avi[156.57M]
31.t检验.avi[107.62M]
32.数据变换.avi[101.40M]
33.方差分析.avi[194.05M]
34.卡方检验.avi[108.91M]
35.回归分析与模型诊断.avi[211.16M]
36.模型诊断与Logistic回归.avi[118.25M]
37.生存分析与COX回归.avi[112.36M]
RCODES.rtf[130.46K]
5.临床预测模型构建&机器学习（高级）[7.70G]
临床预测模型构建&机器学习（R语言进阶）-讲义等辅助资料[79.36M]
R语言进阶-第14-16章[10.72M]
ch14[3.69M]
.Rhistory[13.88K]
code14.R[5.51K]
第14章.分类回归树在医学研究中应用.pdf[3.67M]
ch15[3.67M]
.Rhistory[19.60K]
code15.R[6.98K]
第15章.神经网络与深度学习在医学中应用.pdf[3.64M]
ch16[3.37M]
.Rhistory[24.66K]
16TimeSeries.R[6.68K]
dvi.txt[3.81K]
fancy.txt[0.77K]
kings.txt[0.29K]
nybirths.txt[1.63K]
precip1.txt[0.66K]
skirts.txt[0.54K]
第16章.时间序列与因果关系在医学中应用.pdf[3.33M]
R语言进阶-第1-8章（含课程简介）[43.48M]
0.课程简介[7.47M]
jco.2012.41.5984.pdf[169.25K]
jco.2015.65.0739.pdf[738.02K]
jco.2015.65.9128.pdf[886.01K]
LancenOncology_Tang2018.pdf[538.59K]
LnacetOncology_Zhang2013.pdf[1.23M]
Nomogram,JAMAs,2016,154(4).pdf[331.75K]
soi140129.pdf[356.09K]
soi150086.pdf[331.75K]
soi150089.pdf[482.21K]
TanPH-PTB-Nomogram-2012.pdf[1.14M]
临床预测模型&机器学习(R语言进阶)_课程简介.pdf[1.35M]
ch01[7.63M]
.Rhistory[18.29K]
01广义线性模型.R[8.79K]
Chance,Circulation,2015,132(1).pdf[844.06K]
C-statistics计算.R[0.83K]
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example11_5.csv[1.03K]
example11_6.csv[1.32K]
ForestPlot.jpeg[103.18K]
lung{survival}nomogram.R[3.26K]
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Nomogram,JAMAs,2016,154(4).pdf[331.75K]
poissonregression.R[1.76K]
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第1章.GLM广义线性模型的R语言实现.pdf[6.33M]
ch02[1.94M]
.Rhistory[18.11K]
02mlogit.R[1.86K]
02ologit.R[2.22K]
hsbdemo.dta[12.35K]
ologit.dta[3.73K]
第2章.Logistic回归两种变种的R实现.pdf[1.90M]
ch03[2.36M]
.Rhistory[17.41K]
03Logistic回归与判别分析.R[4.48K]
第3章.Logistic回归与判别分析R实现.pdf[2.33M]
ch04[3.90M]
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stu1matchdata.csv[28.90K]
stu1matchdata.dta[29.89K]
第4章.倾向性匹配得分在R语言中实现.pdf[3.75M]
ch05[3.05M]
.Rhistory[17.33K]
code5.R[4.58K]
第5章.线性模型中的高级特征选择技术.pdf[3.03M]
ch06[6.91M]
.Rhistory[17.37K]
06生存分析&Cox回归.R[6.42K]
EORTC22922&10925,NEJM.pdf[666.54K]
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hmohiv.xlsx[13.55K]
jco.2012.41.5984.pdf[169.25K]
KMSurvifalPlot.pdf[8.55K]
Lifetable.sav[0.73K]
pancer.csv[2.05K]
pancer.sav[2.95K]
第6章.生存分析与Cox比例风险模型.pdf[6.04M]
ch07[1.31M]
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07Fine-Gray&竞争风险.R[0.99K]
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jco.2012.41.5984.pdf[169.25K]
KMSurvifalPlot.pdf[8.55K]
第7章.Fine-Gray检验与竞争风险模型.pdf[1.12M]
ch08[8.92M]
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10.7326@M16-2945.pdf[341.24K]
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bmj.g14.full.pdf[568.73K]
bmj.h2219.full.pdf[371.30K]
bmj.h6127.full.pdf[426.09K]
Chance,Circulation,2015,132(1),40-6.pdf[844.06K]
EORTC22922&10925.pdf[666.54K]
forestplot.R[1.73K]
mmc1.pdf[336.22K]
NCICMA.20TrialNEJM.pdf[545.01K]
nejmoa1002358.pdf[727.71K]
nejmoa1209096.pdf[583.19K]
nejmoa1313265.pdf[486.69K]
nejmoa1411587.pdf[248.20K]
PIIS2213858715001266.pdf[368.98K]
第8章.多元回归分析中的变量筛选方法.pdf[2.51M]
R语言进阶-第9-13章[25.15M]
ch09[8.42M]
.Rhistory[18.38K]
JCO.2013.Wang.pdf[180.43K]
JCO.2015.Huang.pdf[892.51K]
lweight.sav[5.86K]
ooi150074.pdf[400.32K]
pancer.sav[2.95K]
soi140129.pdf[356.09K]
soi150086.pdf[331.75K]
soi150089.pdf[482.21K]
TanPH-PTB-Nomogram-2012.pdf[1.14M]
低出生体重列线图.R[1.67K]
第9章.回归模型可视化与预测模型构建.pdf[4.66M]
胰腺癌放疗列线图.R[2.84K]
ch10[6.34M]
DecisionCurveAnalysis[504.85K]
.Rhistory[6.71K]
DCATutorial-RCode.R[10.86K]
DCATutorial-SASCode.sas[10.06K]
DCATutorial-StataCode.do[10.37K]
dca.csv[42.92K]
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dca.r[7.98K]
dca.txt[42.92K]
origdca.sas7bdat[192.00K]
RdcaHelpFile.pdf[64.50K]
RstdcaHelpFile.pdf[65.02K]
STDCATutorial-SASCode.sas[4.17K]
stdca.R[9.69K]
stDecisionCurveAnalysis.R[0.44K]
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2.20.Framingham.csv[216.43K]
C-index计算.R[1.37K]
C-statistics计算.R[1.15K]
DecisionCurveAnalysis.R[5.87K]
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dignosisdata.xlsx[10.67K]
lung{survival}nomogram.R[3.47K]
lweight.sav[5.86K]
NRI&IDI自编函数.R[3.05K]
nri{nricens}.R[3.49K]
第10章.临床预测模型的评价与验证.pdf[5.58M]
二分类IDI{PredictABEL}.R[1.22K]
生存IDI{survIDINRI}.R[1.02K]
ch11[1.64M]
.Rhistory[1.89K]
11诊断试验ROC分析.R[1.57K]
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第11章.诊断试验数据处理与ROC分析.pdf[1.63M]
ch12[5.68M]
.Rhistory[11.36K]
12-1主成分与因子分析.R[3.99K]
12-2聚类分析.R[4.37K]
codeCluster.R[2.71K]
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wine_clusters.csv[1.14K]
第12章.主成分与因子分析、聚类分析应用.pdf[5.64M]
ch13[3.08M]
.Rhistory[6.88K]
code13.R[3.94K]
第13章.K最近邻与支持向量机在医学中应用.pdf[3.06M]
0临床预测模型简介及课程内容概要.mp4[202.04M]
1.1Logistic回归.mp4[290.24M]
1.2泊松回归.mp4[170.10M]
10.1C-statistics与C-index计算.mp4[132.26M]
10.2净重新分类指数(NRI)与综合判别改善指数(IDI)的计算.mp4[132.70M]
10.3临床预测模型的校准度评价：Calibration曲线的绘制.mp4[181.26M]
10.4预测模型的临床有效性评价：决策曲线分析（DCA）方法.mp4[235.31M]
11.1诊断试验数据处理方法.mp4[124.45M]
11.2ROC曲线绘制及AUC计算.mp4[161.08M]
11.3多指标联合诊断的R实现.mp4[124.14M]
12.1主成分分析.mp4[172.49M]
12.2因子分析.mp4[215.41M]
12.3聚类分析.mp4[106.22M]
13.1K最近邻法.mp4[115.69M]
13.2支持向量机.mp4[242.84M]
14.1回归树.mp4[212.18M]
14.2分类树.mp4[61.77M]
14.3随机森林.mp4[168.61M]
14.4梯度提升.mp4[176.03M]
15.1神经网络.mp4[179.54M]
15.2深度学习.mp4[82.17M]
16.1时间序列分析.mp4[284.22M]
16.2时间序列预测.mp4[273.67M]
2.1无序多分类Logistic回归.mp4[193.10M]
2.2等级Logistic回归.mp4[132.35M]
3.1Logistic回归建模.mp4[305.17M]
3.2判别分析.mp4[275.86M]
4.1倾向性匹配得分(PSM)分析.mp4[317.72M]
5.1最优子集与岭回归建模.mp4[366.25M]
5.2Lasso回归建模.mp4[134.00M]
5.3弹性网络建模.mp4[106.54M]
5.4交叉验证与模型选择.mp4[159.36M]
6.1K-M分析与Log-rank检验.mp4[114.58M]
6.2Cox比例风险模型.mp4[225.27M]
7.1竞争风险概念与Fine&Gray检验.mp4[143.26M]
7.2竞争风险模型在R语言实现.mp4[137.62M]
8.1多元回归中变量筛选常用方法.mp4[118.51M]
8.2临床研究中亚组分析及森林图绘制.mp4[148.91M]
8.3临床研究中敏感性分析及结果表达.mp4[89.47M]
9.1临床预测模型典型案例解读.mp4[162.62M]
9.2临床预测模型构建的一般方法.mp4[90.44M]
9.3Logistic回归模型的可视化及Nomogram列线图的绘制.mp4[281.35M]
9.4Cox回归模型的可视化及Nomogram列线图的绘制.mp4[253.77M]
2.金融经管大数据分析类[0.00K]
第1步.R和RStudio软件下载及安装[928.63M]
Mac版本[300.77M]
R-4.0.3-Mac最新版本.pkg[84.48M]
RStudio-1.1.463旧版本—下面的新版本无法安装可以尝试装这个.dmg[74.51M]
RStudio-1.3.1093最新版本—首选安装版本.dmg[141.77M]
Rtools(必要时装)[210.22M]
rtools40-i686_32位.exe[84.51M]
rtools40-x86_64位.exe[125.71M]
Windows版本[415.56M]
RStudio-1.3.1073—最新版本—首选安装版本.exe[163.67M]
RStudio—较旧版本—兼容32位R备选2.exe[85.82M]
RStudio—较旧版本—首选版本无法安装时备选1.exe[81.92M]
R-4.0.3-Windows最新版本.exe[84.15M]
R与RStudio的安装.docx[2.08M]
苹果系统安装说明.txt[0.20K]
第2步.快速了解R以及如何学习R[0.00K]
入门必读书籍[0.00K]
第二本-R语言实战（中文完整版）[0.00K]
SourceCode[0.00K]
第三本-R绘图艺术[0.00K]
第一本-R语言编程艺术(中文版)[0.00K]
第3步.R语言入门基础教程[0.00K]
1.R语言统计快速入门[0.00K]
2.数据分析的统计学基础[0.00K]
第01课面向小白的统计学：描述性统计（均值，中位数，众数，方差，标准差，与常见的统计图表）[0.00K]
stat01[0.00K]
第02课赌博设计：概率的基本概念，古典概型[0.00K]
第03课每人脑袋里有个贝叶斯：条件概率与贝叶斯公式，独立性[0.00K]
第04课微积分：随机变量及其分布（二项分布，均匀分布，正态分布）[0.00K]
第05课万事皆由分布掌握：多维随机变量及其分布[0.00K]
第06课砖家的统计学：随机变量的期望，方差与协方差[0.00K]
第07课上帝之手，统计学的哲学基础：大数定律、中心极限定理与抽样分布[0.00K]
第08课从抽样推测规律之一：参数估计之点估计[0.00K]
第09课从抽样推测规律之二：参数估计之区间估计[0.00K]
第10课对或错？告别拍脑袋决策：基于正态总体的假设检验[0.00K]
第11课扔掉正态分布：秩和检验[0.00K]
第12课预测未来的技术：回归分析[0.00K]
第13课抓住表象背后那只手：方差分析[0.00K]
第14课沿着时间轴前进，预测电子商务业绩：时间序列分析简介[0.00K]
第15课PageRank的背后：随机过程与马尔科夫链简介[0.00K]
stat15[0.00K]
相关配套资料、[0.00K]
参考资料[0.00K]
作业[0.00K]
第4步.R语言进阶教程[17.27G]
1.R语言进阶：数据分析[3.20G]
R语言第01周_R简介，变量，向量，数组，矩阵[257.73M]
R01a.mp4[81.92M]
R01b.mp4[98.35M]
R01c.mp4[77.46M]
R语言第02周_R的数据可视化，各种图表，常用统计量计算[214.84M]
R02a.mp4[91.69M]
R02b.mp4[123.15M]
R语言第03周_随机变量，密度函数，一元线性回归模型[358.34M]
R03a.mp4[58.24M]
R03b.mp4[124.22M]
R03c.mp4[94.37M]
R03d.mp4[81.52M]
R语言第04周_多元线性回归模型[323.60M]
R04a.mp4[30.71M]
R04b.mp4[75.17M]
R04c.mp4[95.19M]
R04d.mp4[122.53M]
R语言第05周_logistic回归，广义线性回归，非线性回归[255.64M]
R05a.mp4[108.22M]
R05b.mp4[101.37M]
R05c.mp4[46.05M]
R语言第06周_MINE方法，aprior购物篮分析[258.71M]
R06a.mp4[160.54M]
R06b.mp4[98.16M]
R语言第07周_分类算法，线性判别法，贝叶斯分类器[243.07M]
R07a.mp4[78.49M]
R07b.mp4[93.52M]
R07c.mp4[71.06M]
R语言第08周_分类算法，神经网络，最近邻算法[237.60M]
R08a.mp4[88.62M]
R08b.mp4[107.67M]
R08c.mp4[41.30M]
R语言第09周_聚类算法，层次聚类法，谱系图，K平均值法[289.68M]
R09a.mp4[100.82M]
R09b.mp4[188.87M]
R语言第10周_聚类算法，基于密度的方法[170.44M]
课程10第二部分.mp4[69.82M]
课程10第一部分.mp4[100.62M]
R语言第11周_主成分分析[329.68M]
课程11第二部分.mp4[68.82M]
课程11第三部分.mp4[71.47M]
课程11第四部分.mp4[114.29M]
课程11第一部分.mp4[75.09M]
R语言第12周_因子分析[318.09M]
R12a.mp4[92.21M]
R12b.mp4[87.65M]
R12c.mp4[138.23M]
数据分析与R语言视频课件[14.44M]
数据分析与R语言01.pdf[1.57M]
数据分析与R语言02.pdf[1.58M]
数据分析与R语言03.pdf[1.30M]
数据分析与R语言04.pdf[1.09M]
数据分析与R语言05.pdf[876.04K]
数据分析与R语言06.pdf[1.41M]
数据分析与R语言07.pdf[716.16K]
数据分析与R语言08.pdf[1.56M]
数据分析与R语言09.docx[832.69K]
数据分析与R语言09.pdf[976.06K]
数据分析与R语言10.pdf[880.49K]
数据分析与R语言11.pdf[0.99M]
数据分析与R语言12.pdf[780.33K]
2.R语言进阶：数据可视化[3.14G]
第01周基本制图函数综述[322.41M]
Rgraph01a.mp4[82.60M]
Rgraph01b.mp4[91.42M]
Rgraph01c.mp4[74.49M]
Rgraph01d.mp4[71.39M]
数据展现01.pdf[2.53M]
第02周理解关键制图参数[175.91M]
Rgraph02a.mp4[89.64M]
Rgraph02b.mp4[84.55M]
数据展现02.pdf[1.72M]
第03周散点图[192.91M]
Rgraph03a.mp4[56.20M]
Rgraph03b.mp4[92.39M]
Rgraph03c.mp4[43.04M]
数据展现03.pdf[1.28M]
第04周线图与时间序列谱图[317.06M]
Rgraph04a.mp4[99.90M]
Rgraph04b.mp4[46.63M]
Rgraph04c.mp4[71.65M]
Rgraph04d.mp4[97.46M]
数据展现04.pdf[1.42M]
第05周柱形图，点图，饼图，直方图[222.35M]
Rgraph05a.mp4[81.17M]
Rgraph05b.mp4[75.16M]
Rgraph05c.mp4[63.96M]
数据展现05.pdf[2.06M]
第06周箱线图，热力图[268.08M]
Rgraph06a.mp4[94.06M]
Rgraph06b.mp4[66.81M]
Rgraph06c.mp4[64.93M]
Rgraph06d.mp4[41.54M]
数据展现06.pdf[773.65K]
第07周等高线，地图，转换为图形文件[399.09M]
Rgraph07a.mp4[86.12M]
Rgraph07b.mp4[65.46M]
Rgraph07c.mp4[132.26M]
Rgraph07d.mp4[64.08M]
Rgraph07e.mp4[49.37M]
数据展现07.pdf[1.79M]
第08周ggplot2概述与入门[273.23M]
GG01.pdf[1.47M]
GG01a.mp4[85.24M]
GG01b.mp4[103.98M]
GG01c.mp4[82.53M]
lesson8.txt[3.29K]
第09周万能的qplot——基础[209.27M]
GG02.pdf[1.34M]
GG02a.mp4[73.06M]
GG02b.mp4[79.24M]
GG02c.mp4[55.62M]
第10周万能的qplot——更精致的展现[322.84M]
GG03.pdf[1.57M]
GG03a.mp4[86.73M]
GG03b.mp4[68.09M]
GG03c.mp4[72.12M]
GG03d.mp4[94.32M]
第11周图层[158.57M]
GG04.pdf[936.57K]
GG04a.mp4[54.00M]
GG04b.mp4[50.00M]
GG04c.mp4[53.65M]
第12周工具箱，润色，发布为图形文件[215.41M]
GG05.pdf[1.08M]
GG05a.mp4[92.87M]
GG05b.mp4[121.46M]
第13周怎样制作R扩展包[87.22M]
Rpackage.pdf[642.97K]
Rpackage1.mp4[38.83M]
Rpackage2.mp4[47.76M]
资料.rar[53.06M]
作业.rar[2.09K]
3.R语言进阶：数据挖掘[4.50G]
相关配套资料[117.58M]
[漫画统计学之回归分析].（日）高桥信著.扫描版.zip[49.31M]
[漫画统计学之因子分析].（日）高桥信著.扫描版.zip[53.85M]
【带完整书签】统计建模与R软件-薛毅、陈立萍-2006.zip[7.78M]
R_Graph_Cookbook.zip[2.36M]
R_Graphics_Cookbook代码和数据.zip[4.29M]
课程介绍.zip[0.42K]
第01课R语言基础：R简介，变量，向量，数组，矩阵，数据框，读写文件，控制流.zip[235.61M]
第02课R语言基础：R的数据可视化，各种图表，常用统计量计算.zip[195.98M]
第03课预知未来的回归模型：随机变量，密度函数，一元线性回归模型.zip[329.40M]
第04课预知未来的回归模型：多元线性回归模型.zip[302.40M]
第05课数据展现：基本制图函数综述.zip[504.64M]
第06课预知未来的回归模型：logistic回归，广义线性回归，非线性回归.zip[236.50M]
第07课数据展现：理解关键制图参数.zip[178.19M]
第08课挖掘关联和推荐技术：MINE方法，apriori购物篮分析.zip[263.06M]
第09课数据展现：散点图.zip[287.32M]
第10课万事皆选择：分类算法，线性判别法，贝叶斯分类器，决策树，最近邻算.zip[222.70M]
第11课数据展现：线图与时间序列谱图.zip[204.65M]
第12课数据展现：柱形图，点图，饼图，直方图.zip[232.15M]
第13课万事皆选择：聚类算法，层次聚类法，谱系图，k平均值法，k中心法.zip[413.46M]
第14课数据展现：箱线图，热力图，等高线，地图，转换为图形文件.zip[356.78M]
第15课大道至简：降维技术，主成分分析和因子分析.zip[525.27M]
4.R语言进阶：ggplot2绘图[681.54M]
1-9R语言绘图：ggplot2初级教程第一讲.zip[681.54M]
1.R语言进阶：数据分析.zip[2.94G]
2.R语言进阶：数据可视化.zip[2.83G]
第5步R语言高级教程[25.51G]
01_R-时间序列专题（初中级）[10.66G]
时间序列初级[5.74G]
ch1-1资产收益率计算_Pak.zip[297.16M]
ch1-2收益率分布特征_Pak.zip[208.39M]
ch1-3收益率分布应用_Pak.zip[237.41M]
ch1-4习题案例分析_Pak.zip[109.68M]
ch2-1线性时间序列基本概念_Pak.zip[226.79M]
ch2-2AR模型原理_Pak.zip[206.76M]
ch2-3AR模型参数估计与应用_Pak.zip[190.02M]
ch2-4MA模型与应用_Pak.zip[188.61M]
ch2-5ARMA模型与应用_Pak.zip[228.27M]
ch2-6单位根检验_Pak.zip[275.33M]
ch2-7季节模型与应用_Pak.zip[207.62M]
ch2-8时序误差及长记忆模型应用_Pak.zip[187.43M]
ch3-1条件异方差模型基本概念_Paa.zip[188.17M]
ch3-1条件异方差模型基本概念_Paak.zip[18.76M]
ch3-2ARCH模型原理_Pa.zip[196.71M]
ch3-3ARCH模型应用分析_Pa.zip[218.91M]
ch3-4GARCH模型与应用_Pa.zip[255.22M]
ch3-5IGARCH&GARCH-M应用_Pa.zip[141.46M]
ch3-6EGARCH模型与应用_Pa.zip[174.31M]
ch3-7TGARCH模型与应用_Pak.zip[114.88M]
ch4-1弱平稳和交叉相关_Pak.zip[275.62M]
ch4-2多元混成检验_Pak.zip[110.79M]
ch4-3VAR模型原理_Pak.zip[202.83M]
ch4-4VAR案例分析_Pak.zip[249.78M]
ch4-5脉冲相应函数_Pak.zip[121.25M]
ch5-1单因子模型_Pak.zip[257.84M]
ch5-2多因子模型_Pak.zip[85.80M]
ch5-3基本面因子模型_Pak.zip[157.27M]
ch5-4主成分分析及其在金融中的应用_Pak.zip[261.29M]
ch5-5因子分析原理_Pak.zip[193.65M]
时间序列初级配套资料.zip[85.99M]
时间序列中级[4.92G]
时间序列中级讲义和数据[80.92M]
讲义及参考资料[42.01M]
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VaR第六、七篇.SSC[2.98K]
第八篇金融时间序列长记忆.SSC[4.28K]
第九篇金融时间序列——协整理论与应用.SSC[14.57K]
第六篇VaR与分位数回归.r[4.47K]
第七篇极值理论与VaR.r[4.50K]
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R常用函数.pdf[98.56K]
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讲义[21.02M]
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VaR、分位数回归和极值理论讲义.pdf[4.41M]
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01_第一讲伪回归概念及其后果_Pa.wmv[98.75M]
02_第一讲极值理论原理_Pa.wmv[308.22M]
03_第一讲长记忆基本概念_Pa.wmv[154.85M]
04_第一讲VaR基本概念_Pa.wmv[207.37M]
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06_第二讲长记忆统计检验_Pa.wmv[108.96M]
07_第二讲极值理论估计_Pa.wmv[278.54M]
08_第二讲协整理论及其在经济金融中应用_Pa.wmv[207.75M]
09_第三讲VaR计算的计量方法_Pa.wmv[238.21M]
10_第三讲长记忆参数估计_Pa.wmv[109.63M]
11_第三讲传统极值理论VaR计算_Pa.wmv[192.32M]
12_第三讲误差修正模型_Pa.wmv[93.29M]
13_第四讲FARIMA_Pa.wmv[163.26M]
14_第四讲VaR计算的分位数方法_Pa.wmv[181.34M]
15_第四讲传统极值理论VaR计算讨论_Pa.wmv[89.88M]
16_第四讲基于残差的协整检验_Pa.wmv[117.31M]
17_第五讲SEMIFAR_Pa.wmv[75.37M]
18_第五讲传统极值理论的returnlevel_Pa.wmv[119.63M]
19_第五讲分位数回归与应用_Pa.wmv[212.48M]
20_第五讲基于残差的协整检验2_Pa.wmv[132.99M]
21_第六讲FIGARCH模型_Pa.wmv[191.97M]
22_第六讲POT极值理论原理_Pa.wmv[207.93M]
23_第六讲基于分位数回归的VaR计算_Pa.wmv[127.15M]
24_第六讲基于回归的协整检验和误差修正模型_Pa.wmv[192.51M]
25_第七讲POT极值理论参数估计_Pa.wmv[133.92M]
26_第七讲长记忆预测_Pa.wmv[100.13M]
27_第七讲协整VAR基本概念_Pa.wmv[103.94M]
28_第八讲Johansen协整检验_Pa.wmv[106.26M]
29_第八讲POT极值理论VaR计算_Pa.wmv[112.53M]
30_第九讲协整向量检验实例分析_Pa.wmv[142.29M]
31_第十讲协整VECM的估计_Pa.wmv[113.77M]
32_第十一讲协整VECM的预测_Pa.wmv[68.06M]
02_数据分析之量化投资[3.48G]
01.第1课：金融计量学概念：股票、期权、收益率[220.92M]
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02.第2课：金融计量学概念：资产组合复制与套利[427.66M]
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03.第3课：数学是描述量化关系的语言——统计学相关基础[444.15M]
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04.第4课：金融数据与时间强相关——时间序列模型[174.50M]
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05.第5课：R软件，金融数据分析利器[155.80M]
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06.第6课：定性投资与量化投资概述[130.63M]
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07.第7课：量化投资的主要问题与方法介绍[140.28M]
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08.第8课：高收益意味着高风险——风险评估与管控[423.17M]
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09.第9课：择股问题：如何选择一只正确的股票？[331.77M]
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10.第10课：鸡蛋不能放在同一篮子里——投资组合的确定[153.76M]
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11.第11课：计划定制得再完美也需要行动——基本的量化投资策略[208.66M]
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12.第12课：让机器人帮忙赚钱——统计套利策略[301.95M]
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13.第13课：实践出真知——量化投资R实例展示[298.07M]
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量化投资——第1周.pdf[1.67M]
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教程目录及说明.txt[1.58K]
03_”R“初级和高级[9.14G]
R初级1-10讲[3.67G]
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02_第一讲SPLUS&R介绍与基本使用2_Pak.wmv[265.77M]
03_第二讲数据对象与运算1_Pak.wmv[243.48M]
04_第二讲数据对象与运算2_Pak.wmv[246.43M]
05_第二讲数据对象与运算（函数、循环）3_Pak.wmv[243.92M]
06_第三讲统计模拟_Pak.wmv[149.89M]
07_第四讲数据探索性分析1_Pak.wmv[121.76M]
08_四讲数据探索性分析2_Pak.wmv[239.83M]
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10_第五讲参数估计_Pak.wmv[289.59M]
11_第六讲假设检验1_Pak.wmv[301.19M]
12_第六讲假设检验2_Pak.wmv[187.16M]
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14_第八讲方差分析.wmv[340.70M]
15_第九讲非参数检验_Pak.wmv[236.94M]
16_第十讲统计案例综合分析1_Pak.wmv[173.89M]
17_第十讲统计案例综合分析2_Pak.wmv[136.16M]
R课程介绍.txt[1.60K]
R高级1-6讲[5.47G]
01_第一篇第一讲一元线性回归OLS和MLE估计_Pak.wmv[203.51M]
02_第一篇第二讲和第三讲OLS估计性质的蒙特卡罗模拟_Pak.wmv[209.11M]
03_第一篇第三讲和第四讲多元线性回归稳定性检验_Pak.wmv[255.43M]
04_第一篇第五讲分段回归与虚拟变量_Pak.wmv[154.20M]
05_第一篇第六讲多重共线性_Pak.wmv[353.94M]
06_第一篇第七讲异方差_Pak.wmv[317.07M]
07_第一篇第八讲序列相关_Pak.wmv[283.19M]
08_第二篇第一讲非线性无约束优化_Pak.wmv[268.67M]
09_第二篇第二讲非线性约束优化_Pak.wmv[146.99M]
10_第二篇第三讲非线性回归估计_Pak.wmv[201.23M]
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12_第二篇第五讲nlrwr包详细介绍_Pak.wmv[295.56M]
13_第二篇第六讲非线性模型诊断_Pak.wmv[160.68M]
14_第三篇第一讲分布滞后模型_Pak.wmv[301.67M]
15_第三篇第二讲自回归模型_Pak.wmv[163.56M]
16_第三篇第三讲葛兰杰检验_Pak.wmv[129.66M]
17_第四篇第一讲联立方程1_Pak.wmv[114.41M]
18_第四篇第二讲联立方程2_Pak.wmv[270.99M]
19_第五篇第一讲二元probit模型_Pak.wmv[306.52M]
20_第五篇第二讲二元logit模型_Pak.wmv[217.76M]
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04_R语言之ggplot2[444.46M]
课程资料[43.17M]
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ggplot2_Elegant_Graphics_for_Data_Analysis.rar[7.26M]
lesson8.txt[3.29K]
TheGrammarofGraphics2nded-L.Wilkinson(Springer,2005)WW.pdf[13.42M]
The_Grammar_of_Graphics.part1.rar[9.44M]
The_Grammar_of_Graphics.part2.rar[2.74M]
1_all.txt[1.61K]
2.txt[0.42K]
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05_R语言之网络爬虫RCurl[0.00K]
06_R语言之shiny动态图[10.09M]
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07_R语言与金融数据分析[525.27M]
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R语言与金融数据分析03.pdf[1.74M]
08_R语言之plyr[1.20G]
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09_R语言之文本挖掘包tm[72.31M]
R七种武器之文本挖掘包tm.rar[72.31M]
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stata全套教程[36.71G]
stata视频教程四合一：初级+高级+论文专题+十月更新[31.23G]
Stata10月更新[3.12G]
1.0Stata课程概况.mp4[6.97M]
1.1stata概览01.mp4[74.67M]
1.1stata概论02.mp4[111.04M]
1.2stata文件路劲02.mp4[105.86M]
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1.3stata命令的语法格式01.mp4[108.21M]
1.3stata命令的语法格式02.mp4[88.85M]
1.4帮助文件和外部命令01.mp4[110.59M]
1.4帮助文件和外部命令02.mp4[18.88M]
1.5stata中的变量名称01.mp4[73.01M]
1.5stata中的变量名称02.mp4[26.60M]
1.6do文档.mp4[120.72M]
1.7stata中的函数功能01.mp4[55.52M]
1.7stata中的函数功能02.mp4[87.51M]
2.1数据的导入和导出.mp4[112.67M]
2.2资料的合并与追加01.mp4[84.37M]
2.2资料的合并与追加02.mp4[55.42M]
2.3缺漏值的处理.mp4[124.41M]
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2.5egen提供的函数.mp4[127.86M]
2.6类别变量和分组统计01.mp4[27.05M]
2.6类别变量和分组统计02.mp4[66.43M]
2.7赫芬达尔指数01.mp4[58.63M]
2.7赫芬达尔指数02.mp4[88.94M]
3.1stata绘图概览.mp4[140.62M]
3.2折线图和连线图01.mp4[48.38M]
3.2折线图和连线图02.mp4[102.27M]
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3.3直方图02.mp4[84.19M]
3.4函数图.mp4[115.18M]
4.1单值01.mp4[45.04M]
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4.2暂元01.mp4[99.11M]
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4.3循环语句01.mp4[58.14M]
4.3循环语句02.mp4[76.22M]
4.4ado文档：定义自己的程序01.mp4[62.20M]
4.4ado文档：定义自己的程序02.mp4[91.25M]
4.5随机抽样.mp4[111.68M]
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计量经济学及stata应用[4.15G]
1.导论[79.90M]
1.导论[79.90M]
1.1(1)什么是计量经济学.mp4[26.25M]
1.1(2)遗漏变量.mp4[34.34M]
1.2经济数据的类型.mp4[19.32M]
10.工具变量法[342.21M]
10.工具变量法[342.21M]
10.1联立方程偏差.mp4[36.84M]
10.2测量误差偏差.mp4[30.85M]
10.3-工具变量法.mp4[19.58M]
10.4-二阶段最小二乘法.mp4[28.42M]
10.5弱工具变量.mp4[31.37M]
10.6-过度识别检验.mp4[18.84M]
10.7豪森曼检验.mp4[37.14M]
10.8-如何获得工具变量.mp4[34.89M]
10.9工具变量法的Stata实例.mp4[104.28M]
11.二值选择模型[258.77M]
11.10其他离散选择模型.mp4[18.25M]
11.1-二值选择模型.mp4[16.89M]
11.2-最大似然估计的原理.mp4[27.43M]
11.3二值选择模型的MLE估计.mp4[10.59M]
11.4边际效应.mp4[29.85M]
11.5回归系数的经济意义.mp4[35.74M]
11.6拟合优度.mp4[14.38M]
11.7准最大似然估计.mp4[29.52M]
11.8-三类渐近等价的大样本检验.mp4[37.59M]
11.9-二值选择模型的Stata命令与案例.mp4[38.53M]
12.面板数据[324.30M]
12.10拟合优度的度量.mp4[17.72M]
12.11非平衡面板.mp4[23.68M]
12.12究竟该用固定效应还是随机效应模型.mp4[20.56M]
12.13-面板数据的Stata命令及实例.mp4[65.87M]
12.1面板数据的特点.mp4[34.92M]
12.2面板数据的估计策略.mp4[24.07M]
12.3混合回归.mp4[15.29M]
12.4固定效应模型-组内估计量.mp4[23.45M]
12.5固定效应模型-LSDV法.mp4[16.07M]
12.6固定效应模型-一阶差分法.mp4[13.52M]
12.7时间固定效应.mp4[22.04M]
12.8随机效应模型.mp4[40.85M]
12.9组间估计量.mp4[6.25M]
13.平稳时间序列[344.69M]
13.10格兰杰因果检验.mp4[15.34M]
13.11-VAR的Stata命令及实例.mp4[36.99M]
13.12时间趋势项.mp4[26.74M]
13.13-季节调整.mp4[23.39M]
13.14日期数据的导入.mp4[18.20M]
13.1-时间序列的自相关.mp4[24.88M]
13.2一阶自回归.mp4[26.59M]
13.3高阶自回归.mp4[25.70M]
13.4-自回归分布滞后模型.mp4[18.66M]
13.5误差修正模型.mp4[20.15M]
13.6移动平均与ARMA模型.mp4[19.24M]
13.7脉冲响应函数.mp4[34.32M]
13.8-向量自回归过程.mp4[19.76M]
13.9VAR的脉冲响应函数.mp4[34.73M]
14单位根与协整[247.83M]
14.1-非平稳序列.mp4[19.92M]
14.2ARMA的平稳性.mp4[27.66M]
14.3VAR的平稳性.mp4[9.11M]
14.4单位根所带来的问题.mp4[41.44M]
14.5单位根检验.mp4[43.72M]
14.6单位根检验的Stata实例.mp4[25.92M]
14.7协整的思想与初步检验.mp4[38.11M]
14.8协整的最大似然估计.mp4[18.50M]
14.9-协整分析的Stata命令.mp4[23.46M]
15.如何做实证研究[205.00M]
15.10稳健性检验.mp4[13.01M]
15.11论文写作.mp4[53.57M]
15.12与同行交流.mp4[4.97M]
15.13提交论文或投稿.mp4[3.79M]
15.14写作伦理.mp4[3.82M]
15.15结束语.mp4[4.50M]
15.1什么是论文.mp4[12.06M]
15.2准备阶段.mp4[5.87M]
15.3选题.mp4[16.34M]
15.4探索性研究.mp4[16.27M]
15.5收集与整理数据.mp4[14.21M]
15.6建立计量模型.mp4[13.95M]
15.7选择计量方法.mp4[12.51M]
15.8解释回归结果.mp4[25.45M]
15.9诊断性检验.mp4[4.68M]
2.Stata入门[127.40M]
2.1-2.2为什么使用stata、stata的窗口.mp4[28.58M]
2.3-Stata操作实例.mp4[64.78M]
2.4-2.5命令更新、学习资源.mp4[34.05M]
3.数学回顾[369.39M]
3.1微积分.mp4[40.73M]
3.2-线性代数.mp4[50.81M]
3.3概率、条件概率.mp4[22.74M]
3.4分布与条件分布.mp4[37.47M]
3.5-随机变量的数字特征.mp4[71.45M]
3.6迭代期望定律.mp4[43.42M]
3.7均值独立.mp4[25.06M]
3.8-常用连续型统计分布.mp4[31.26M]
3.9统计推断的思想.mp4[46.45M]
4.一元线性回归[237.52M]
4.1-一元线性回归.mp4[20.96M]
4.2OLS估计量的推导.mp4[45.80M]
4.3OLS的正交性.mp4[24.33M]
4.4平方和分解公式.mp4[19.40M]
4.5拟合优度.mp4[28.15M]
4.6无常数项的回归.mp4[23.60M]
4.7一元回归的Stata实例.mp4[22.90M]
4.8Stata命令运行结果的存储与调用.mp4[21.27M]
4.9蒙特卡罗模拟.mp4[31.12M]
5.多元线性回归[436.71M]
5.10F统计量的似然比原理表达式.mp4[57.29M]
5.11.mp4[47.17M]
5.12-多元回归的Stata实例.mp4[38.07M]
5.1-二元线性回归.mp4[21.78M]
5.2多元线性回归模型.mp4[22.84M]
5.3OLS估计量的推导.mp4[34.41M]
5.4OLS的几何解释.mp4[12.68M]
5.5拟合优度.mp4[30.20M]
5.6-古典线性回归模型的假定.mp4[27.47M]
5.7-OLS的小样本性质.mp4[42.72M]
5.8-单个系数的t检验.mp4[72.61M]
5.9-对线性假设的F检验.mp4[29.47M]
6.大样本OLS[475.53M]
6.10大样本OLS的Stata实例.mp4[81.25M]
6.11大样本理论的蒙特卡罗模拟.mp4[35.86M]
6.1-为何需要大样本理论.mp4[23.63M]
6.2-随机收敛.mp4[47.51M]
6.3-大数定律与中心极限定理.mp4[21.58M]
6.4使用蒙特卡罗法模拟中心极限定理.mp4[29.12M]
6.5统计量的大样本性质.mp4[29.42M]
6.6-随机过程的性质.mp4[63.60M]
6.7大样本OLS的假定.mp4[31.03M]
6.8-OLS的大样本性质.mp4[51.45M]
6.9大样本统计推断.mp4[61.07M]
7.异方差[176.66M]
7.1-异方差的后果.mp4[13.64M]
7.2异方差的例子.mp4[17.95M]
7.3-异方差的检验.mp4[28.48M]
7.4-异方差的处理.mp4[26.14M]
7.5处理异方差的Stata命令及实例.mp4[59.85M]
7.6Stata命令的批处理.mp4[30.60M]
8.自相关[237.73M]
8.1自相关的后果.mp4[21.30M]
8.2自相关的例子.mp4[16.96M]
8.3自相关的检验.mp4[87.13M]
8.4-自相关的处理.mp4[50.59M]
8.5处理自相关的Stata命令.mp4[32.76M]
8.6-冰淇淋需求函数的案例.mp4[28.99M]
9.模型设定与数据问题[381.50M]
9.10缺失数据与线性插值.mp4[30.99M]
9.11变量单位的选择.mp4[8.93M]
9.1遗漏变量.mp4[89.38M]
9.2无关变量.mp4[12.46M]
9.3建模策略.mp4[16.01M]
9.4-解释变量个数的选择.mp4[20.86M]
9.5-对函数形式的检验.mp4[16.95M]
9.6-多重共线性.mp4[38.08M]
9.7极端数据.mp4[47.42M]
9.8虚拟变量.mp4[52.43M]
9.9-经济结构变动的检验.mp4[48.00M]
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第四章[0.00K]
作业2[0.00K]
第一章[0.00K]
题目[0.00K]
2、MySql数据库[0.00K]
课件[0.00K]
作业[0.00K]
3、SPSSModeler数据挖掘[0.00K]
资料[0.00K]
作业[0.00K]
4、数据挖掘分析师之软技能-数据分析入门[0.00K]
资料[0.00K]
作业（无）[0.00K]
5、数据挖掘分析师之软技能-实战需求分析[0.00K]
资料[0.00K]
作业（无）[0.00K]
6、数据挖掘分析师之软技能-实战竞品分析[0.00K]
资料[0.00K]
作业（无）[0.00K]
7、数据挖掘分析师之软技能-实战产品规划与设计[0.00K]
资料[0.00K]
作业（无）[0.00K]
LevelⅡ建模分析师[0.00K]
1实用型大数据挖掘算法[0.00K]
资料[0.00K]
作业[0.00K]
2SPSSModeler数据挖掘项目实战[0.00K]
资料[0.00K]
作业[0.00K]
3Python开发新手扫盲[0.00K]
资料[0.00K]
作业[0.00K]
4实战基于Python的网络爬虫技术[0.00K]
资料[0.00K]
作业[0.00K]
5R语言数据挖掘和分析[0.00K]
资料[0.00K]
作业[0.00K]
6实战机器学习(基于Python)[0.00K]
资料[0.00K]
作业（无）[0.00K]
7零基础实战机器学习[0.00K]
资料[0.00K]
作业[0.00K]
8大数据挖掘分析师之硬技能-基于金融行业的大数据挖掘分析实战（Python语言）[0.00K]
资料[0.00K]
作业（无）[0.00K]
LevelⅢ大数据分析师[0.00K]
分析师之硬技能-Hadoop大数据开发技术光速入门[0.00K]
课件[0.00K]
作业（无）[0.00K]
分析师之硬技能-Java语言基础[0.00K]
课件（无）[0.00K]
作业（无）[0.00K]
分析师之硬技能-Linux必知必会[0.00K]
课件[0.00K]
作业（无）[0.00K]
数据分析专家之硬技能-基于Hadoop技术实现的离线电商分析平台[0.00K]
课件[0.00K]
作业（无）[0.00K]
LevelIV数据分析专家[0.00K]
MySQL和Oracle两大数据库[0.00K]
课件[0.00K]
作业[0.00K]
数据分析专家之BI扩展技能-高端微软BI商业智能实战开发[0.00K]
课件[0.00K]
作业（无）[0.00K]
数据分析专家之BI扩展技能-中小型企业商业智能平台的开发和实现[0.00K]
课件[0.00K]
作业[0.00K]
数据分析专家之软技能-大道至简之软件开发从设计到编码全程实录[0.00K]
课件[0.00K]
作业（无）[0.00K]
数据分析专家之软技能-系统架构设计的原理、核心技术与案例分析[0.00K]
课件[0.00K]
作业[0.00K]
H5_CSS3精讲_作业1[0.00K]
H5_CSS精讲_作业1[0.00K]
H5_项目实战一–PC端固定布局_作业1[0.00K]
数据分析专家之软技能-卓越的项目管理应用与实践[0.00K]
MySQL和Oracle两大数据库[0.00K]
课件[0.00K]
作业[0.00K]
课件[0.00K]
作业(无)[0.00K]
数据分析专家之硬技能-Spark基础–快学Scala[0.00K]
课件[0.00K]
作业（无）[0.00K]
数据分析专家之硬技能-大数据Spark从入门到精通[0.00K]
课件[0.00K]
作业（无）[0.00K]
人工智能资料和作业[0.00K]
人工智能之机器学习[0.00K]
资料[0.00K]
作业[0.00K]
人工智能之深度学习+推荐系统[0.00K]
资料[0.00K]
作业[0.00K]
人工智能[0.00K]
人工智能(新)[0.00K]
01数学基础（1）[0.00K]
02数学基础（2）[0.00K]
03python基础（1）[0.00K]
第01节课-软件安装[0.00K]
第02节课-变量数据类型[0.00K]
第03节课-数据类型02[0.00K]
预科三期[0.00K]
第二课变量和数据类型[0.00K]
第04节课-字符串、字典、列表[0.00K]
代码[0.00K]
第四课字符串、字典、列表[0.00K]
列表[0.00K]
流程控制[0.00K]
元组[0.00K]
字典[0.00K]
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第05节课-if[0.00K]
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第五课[0.00K]
视频[0.00K]
第06节课-while循环[0.00K]
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第六课[0.00K]
视频[0.00K]
第07节课-跳转语句-for循环[0.00K]
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第七课[0.00K]
视频[0.00K]
第08课-循环练习题讲解[0.00K]
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第八课[0.00K]
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第09课-函数（一）[0.00K]
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第九课[0.00K]
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第10课-函数（二）[0.00K]
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第十课[0.00K]
视频[0.00K]
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第十一课[0.00K]
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第十二课[0.00K]
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第13课-面向对象[0.00K]
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第十三课[0.00K]
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第16课[0.00K]
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第十六课[0.00K]
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第17课-异常与time模块[0.00K]
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第十七课[0.00K]
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文件与文件夹的操作[0.00K]
异常[0.00K]
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第18课-进程线程[0.00K]
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第十八课[0.00K]
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第19节课-numpy与pandas[0.00K]
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第20节课-matpotlib[0.00K]
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课外阅读资料[0.00K]
学习PPT[0.00K]
04python高级应用（2）[0.00K]
05机器学习（1）[0.00K]
概述[0.00K]
03_随堂笔记[0.00K]
05_随堂代码[0.00K]
机器学习[0.00K]
06机器学习（2）[0.00K]
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11数据挖掘与项目实战（1）[0.00K]
第十周01[0.00K]
第十周02[0.00K]
12数据挖掘与项目实战（2）[0.00K]
13深度学习（1）[0.00K]
14深度学习（2）[0.00K]
十三周[0.00K]
15深度学习（3）[0.00K]
十四周[0.00K]
16自然语言处理[0.00K]
17图像处理（1）[0.00K]
18图像处理（2）[0.00K]
19企业项目实战[0.00K]
AI大数据互联网电影智能推荐（第一季）[0.00K]
AI法律咨询大数据分析与服务智能推荐实战项目(第一季)[0.00K]
5_人工智能(旧)[0.00K]
人工智能之机器学习[0.00K]
人工智能之深度学习+推荐系统[0.00K]
项目实战[0.00K]
6_项目实战[0.00K]
MSSQL、MySQL、Oracle三大主流数据库快速上手[0.00K]
驴妈妈旅游网大型离线数据电商分析平台[0.00K]
第1章大数据基本技能储备[0.00K]
第2章项目需求介绍[0.00K]
第3章用户行为数据收集模块实现讲解[0.00K]
第4章数据分析模块讲解[0.00K]
第5章数据展示模块讲解[0.00K]
某团购网大型离线电商数据分析平台[0.00K]
第二章用户访问session分析[0.00K]
第六章广告点击流量实时统计[0.00K]
第三章企业级性能调优、troubleshooting经验与数据倾斜解决方案[0.00K]
第四章页面单跳转化率统计[0.00K]
第五章各区域热门商品统计[0.00K]
第一章大数据集群搭建[0.00K]
新增数据分析与spss12课[0.00K]
新增数据分析与SPSS12课[0.00K]
01.第一课：SPSS入门介绍[0.00K]
02.第二课：好的开始是成功的一半——数据录入与数据整理[0.00K]
03.第三课：化繁为简——描述性统计分析[0.00K]
04.第四课：看图说话——统计图表分析[0.00K]
05.第五课：真假博弈1——假设检验概述与t检验[0.00K]
06.第六课：真假博弈2——非参数检验与卡方检验[0.00K]
07.第七课：万物皆有联系——相关分析与回归案例[0.00K]
08.第八课：影响因素判断——方差分析[0.00K]
09.第九课：与时俱进——时间序列分析[0.00K]
10.第十课：泾渭分明——分类算法[0.00K]
11.第十一课：物以类聚——聚类算法[0.00K]
12.第十二课：大道至简——降维方法研究[0.00K]
课程11-python3数据分析与挖掘实战【选学】[0.00K]
Python3数据分析与挖掘建模实战（选修）[0.00K]
第1章课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】[0.00K]
第2章数据获取[0.00K]
第3章单因子探索分析与可视化[0.00K]
第4章多因子探索分析[0.00K]
第5章预处理理论[0.00K]
第6章挖掘建模[0.00K]
第7章模型评估[0.00K]
第8章总结与展望[0.00K]
书籍+随堂源码+说明[0.00K]
sample_code[0.00K]
data[0.00K]
课程12-人工智能与数据挖掘【选学】[0.00K]
01数学基础（1）[0.00K]
02数学基础（2）[0.00K]
03python基础（1）[0.00K]
第01节课-软件安装[0.00K]
第02节课-变量数据类型[0.00K]
第03节课-数据类型02[0.00K]
预科三期[0.00K]
第二课变量和数据类型[0.00K]
第04节课-字符串、字典、列表[0.00K]
代码[0.00K]
第四课字符串、字典、列表[0.00K]
列表[0.00K]
流程控制[0.00K]
元组[0.00K]
字典[0.00K]
视频[0.00K]
第05节课-if[0.00K]
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第五课[0.00K]
视频[0.00K]
第06节课-while循环[0.00K]
代码[0.00K]
第六课[0.00K]
视频[0.00K]
第07节课-跳转语句-for循环[0.00K]
代码[0.00K]
第七课[0.00K]
视频[0.00K]
第08课-循环练习题讲解[0.00K]
代码[0.00K]
第八课[0.00K]
视频[0.00K]
第09课-函数（一）[0.00K]
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第九课[0.00K]
视频[0.00K]
第10课-函数（二）[0.00K]
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第十课[0.00K]
视频[0.00K]
第11课-函数（三）[0.00K]
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第十一课[0.00K]
视频[0.00K]
第12课-函数（四）[0.00K]
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第十二课[0.00K]
视频[0.00K]
第13课-面向对象[0.00K]
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第十三课[0.00K]
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第14课-面向对象（二）[0.00K]
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第十四课[0.00K]
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第15课-模块和包[0.00K]
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第十五课[0.00K]
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第16课[0.00K]
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第十六课[0.00K]
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视频[0.00K]
第17课-异常与time模块[0.00K]
代码[0.00K]
第十七课[0.00K]
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文件与文件夹的操作[0.00K]
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视频[0.00K]
第18课-进程线程[0.00K]
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第十八课[0.00K]
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视频[0.00K]
第19节课-numpy与pandas[0.00K]
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第20节课-matpotlib[0.00K]
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课外阅读资料[0.00K]
学习PPT[0.00K]
04python高级应用（2）[0.00K]
05机器学习（1）[0.00K]
概述[0.00K]
03_随堂笔记[0.00K]
05_随堂代码[0.00K]
机器学习[0.00K]
06机器学习（2）[0.00K]
07机器学习（3）[0.00K]
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10数据挖掘与项目实战（1）[0.00K]
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11数据挖掘与项目实战（2）[0.00K]
12深度学习（1）[0.00K]
13深度学习（2）[0.00K]
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18企业项目实战[0.00K]
AI大数据互联网电影智能推荐（第一季）[0.00K]
AI法律咨询大数据分析与服务智能推荐实战项目(第一季)[0.00K]
课程1-数据分析之CDA+统计基础+tabeau+spss+机器学习(推荐先学这套)[0.00K]
01、Excel业务数据分析[0.00K]
预习视频[0.00K]
02、MYSQL数据库应用[0.00K]
03、PowerBI商业智能分析[0.00K]
04、统计基础[0.00K]
05、python基础[0.00K]
06、python爬虫[0.00K]
07、python数据清洗[0.00K]
08、python统计[0.00K]
09、机器学习第一阶段[0.00K]
10、机器学习第二阶段[0.00K]
11、机器学习第二阶段梯度下降[0.00K]
12、机器学习第三阶段[0.00K]
13、tableau[0.00K]
14、SPSS[0.00K]
15、评分卡[0.00K]
16、神经网络补充[0.00K]
17、文本挖掘[0.00K]
18、毕业答辩[0.00K]
19、面试技巧[0.00K]
课程配套课件资料[0.00K]
01、Excel业务数据分析[0.00K]
Excel业务数据分析[0.00K]
Excel预习课件（必看）[0.00K]
02、MYSQL数据库应用[0.00K]
MySQL基础[0.00K]
code[0.00K]
data[0.00K]
ds[0.00K]
rawdata[0.00K]
仅查看[0.00K]
预习资料mysql[0.00K]
第二部分：MySQL课件[0.00K]
参考资料[0.00K]
课上数据[0.00K]
mysql面试题汇总[0.00K]
03、PowerBI商业智能分析[0.00K]
PowerBI串讲数据素材[0.00K]
1.从区域到表[0.00K]
2.从Excel到PowerQuery数据处理[0.00K]
3.PowerPivot数据建模[0.00K]
1.来自不同表的多维度分析[0.00K]
2.DAX函数：ALL家族介绍[0.00K]
4.PowerBI（人人都能成为数据分析师）[0.00K]
1.PQ快速创建模板函数[0.00K]
2.基础可视化对象介绍[0.00K]
3.动态条形图[0.00K]
PowerBI数据加工及数据汇总分析[0.00K]
PowerPivot数据建模与数据汇总分析[0.00K]
PowerPivotDAX表达式[0.00K]
PowerPivot搭建多维数据集[0.00K]
PowerQuery数据处理[0.00K]
PowerBI预习课件[0.00K]
1.PBI工具介绍[0.00K]
2.DAX表达式[0.00K]
3.M函数[0.00K]
4.网页爬取数据[0.00K]
5.商业应用案例[0.00K]
04、统计基础[0.00K]
05-08、python[0.00K]
20200502-python基础预习课件[0.00K]
__MACOSX[0.00K]
09-12、机器学习阶段[0.00K]
13、tableau[0.00K]
data[0.00K]
案例[0.00K]
14、SPSS[0.00K]
15、评分卡[0.00K]
16、神经网络补充[0.00K]
17、文本挖掘[0.00K]
18、毕业答辩[0.00K]
19、面试技巧[0.00K]
学习（选看）[0.00K]
阶段2[0.00K]
阶段3[0.00K]
老学员[0.00K]
学习资料（课件数据、软件等）[0.00K]
第一部分[0.00K]
软件安装[0.00K]
课程2-数据挖掘分析之Python篇(零基础小白可以直接看)[0.00K]
课件资料[0.00K]
预备课【先看】[0.00K]
正式课[0.00K]
01数据分析方法[0.00K]
1数据特征分析[0.00K]
2数据处理[0.00K]
3数学建模[0.00K]
课程3-python机器学习实战(数据挖掘方向)[0.00K]
Python3入门机器学习经典算法与应用[0.00K]
课程4-数据分析之能力培养篇[3.13G]
数据分析师八大能力培养[3.13G]
章节00：课件资料[26.00M]
Part0.开篇介绍-更新版.pdf[1.68M]
Part1.信息收集能力.pdf[5.64M]
Part2.沟通需求能力.pdf[3.66M]
Part3.定义问题能力.pdf[1.73M]
Part4.梳理流程能力.pdf[4.44M]
Part5定义标准能力.pdf[3.25M]
Part6寻找原因能力.pdf[1.86M]
Part7提供建议能力.pdf[2.26M]
Part8.总结汇报能力.pdf[1.47M]
章节01：一个本质的问题：数字、数据、数据分析与数据分析工作[52.38M]
1.课程简介.mp4[3.63M]
2.数字与数据.mp4[24.37M]
3.数据与数据分析.mp4[11.47M]
4.数据分析的本质.mp4[12.91M]
章节02：一个有趣的现象：为什么叫数据分析部，不叫ESP部[41.47M]
5.一个例子看技能与工作的区别.mp4[21.86M]
6.数据分析的价值是由作用而非技能决定.mp4[9.10M]
7.不能解决问题的数据分析终被淘汰.mp4[10.51M]
章节03：一个成长的难题：从掌握取数技能，到完成数据分析工作，还需要补充多少能力[81.47M]
10.数据分析师需要的八大能力.mp4[6.80M]
11.后续的课程介绍（重要、必看）.mp4[26.01M]
8.数据分析师在实战中常见难题.mp4[35.37M]
9.数据分析师常犯错误.mp4[13.30M]
章节04：能力一：收集信息能力[476.52M]
12.什么是“业务”.mp4[18.90M]
13.什么是“理解”业务.mp4[17.07M]
14.不理解业务的恶果是什么.mp4[15.77M]
15.“模型”无法拯救，那个不理解业务的你.mp4[38.46M]
16.优秀的数据分析师必须自己去理解业务.mp4[12.61M]
17.优秀的数据分析师必须自己去理解业务2.mp4[10.49M]
18.理解业务的起点：了解最基础的业务形态.mp4[30.61M]
19.理解业务的七步成诗法.mp4[15.18M]
20.七步成诗法之一，最核心问题：业务模式.mp4[32.36M]
21.七步成诗法，四大角色概览.mp4[8.21M]
22.七步成诗法之二，产品.mp4[47.34M]
23.七步成诗法之三，渠道.mp4[25.16M]
24.七步成诗法之四，用户.mp4[26.56M]
25.七步成诗法之五，运营.mp4[54.76M]
26.七步成诗法之六之七，组织架构与KPI.mp4[9.20M]
27.应用七步成诗法，所必需的信息收集能力（在职版）.mp4[20.91M]
28.应用七步成诗法，所必需的信息收集能力（面试版）.mp4[10.62M]
29.小练习：入职后的沟通要点.mp4[51.69M]
30.小练习：面试前的准备要点.mp4[17.33M]
31.特别提醒：交流业务情况时的保密原则与谈话尺度.mp4[13.27M]
章节05：能力二：沟通需求能力[447.19M]
32.什么是：“数据需求”.mp4[14.09M]
33.数据需求的基本规范.mp4[32.61M]
34.只做数据需求永无出头之日.mp4[27.22M]
35.什么是：“数据分析需求”.mp4[34.09M]
36.数据分析需求的基本规范.mp4[40.48M]
37.良好的沟通是成功的起点.mp4[35.38M]
38.初级需求沟通：明确任务内容.mp4[35.17M]
39.中级需求沟通：需求排班管理.mp4[31.00M]
40.高级需求沟通：需求挖掘与升级.mp4[51.05M]
41.当业务不理不睬的时候，主动引发需求.mp4[24.14M]
42.特别提醒：有一类特殊需求叫模型.mp4[36.55M]
43.实战指南：编排自己的需求管理表（针对已入职数据分.mp4[30.94M]
44.实战指南：设计自己的数据需求表（针对未入职的准数据.mp4[54.47M]
章节06：能力三：定义问题能力[224.86M]
45.第一节：什么是“定义问题”.mp4[19.82M]
46.第二节：什么是数据分析中的“定义问题”.mp4[47.99M]
47.第三节：为什么“定义问题”很重要.mp4[28.33M]
48.第四节：如何做到“清晰描述问题”.mp4[14.99M]
49.第五节：如何划分问题边界及转化问题.mp4[23.12M]
50.第六节：如何细分问题，构建思路.mp4[33.28M]
51.第七节：如何确认输出形式，规划资源投入.mp4[14.82M]
52.第八节：实战指南：如何在日常工作中锻炼定义问题的.mp4[18.02M]
53.第九节：特别提示：职场上没有标准答案，只有符合需.mp4[24.50M]
章节07：能力四：梳理流程能力[449.06M]
54.什么是“梳理流程”.mp4[29.54M]
55.“梳理流程”与“指标体系”关系.mp4[23.08M]
56.“梳理流程”后，如何用“指标体系”进行分析.mp4[24.93M]
57.“梳理流程”，总结指标体系的基本方法.mp4[49.84M]
58.什么是企业工作中的“梳理流程”.mp4[33.95M]
59.战略级流程梳理-经营分析指标体系.mp4[53.52M]
60.战术级流程梳理——业务部门指标体系.mp4[33.89M]
61.战斗级流程梳理（1）——销售流程类指标构建.mp4[34.55M]
62.战斗级流程梳理（2）——用户运营类指标体系.mp4[25.33M]
63.战斗级流程梳理（3）——活动策划类指标体系.mp4[38.72M]
64.战斗级流程梳理（4）——网络推广指标体系.mp4[18.47M]
65.战斗级流程梳理（5）——商品管理类指标体系.mp4[15.90M]
66.流程梳理中常见问题.mp4[21.10M]
67.实战指南：如何梳理出自己的指标体系.mp4[22.54M]
68.特别提示：关于《国家2025指标体系指导纲要》的问题.mp4[23.70M]
章节08：能力五：定义标准的能力[411.74M]
69.什么是“标准”.mp4[27.77M]
70.好的“标准”符合哪些原则.mp4[19.73M]
71.什么是“定义标准”.mp4[37.18M]
72.什么是企业工作中的“定义标准”.mp4[49.23M]
73.一维分类：平均法、分摊法、二八法，十分位法.mp4[46.46M]
74.二维分类：象限法、矩阵法.mp4[22.73M]
75.三维分类：RFM、杜邦分析法、漏斗分析法.mp4[22.34M]
76.多维分类：归纳法与演绎法.mp4[41.27M]
77.多维分类：综合评估的常见方法.mp4[25.46M]
78.一维动态分类：趋势分析法.mp4[19.77M]
79.多维动态分类：层层深入的逐级分析.mp4[36.80M]
80.行为指标的分类：魔法数字与交叉表.mp4[25.17M]
81.实战操练：如何从平庸的工作中总结数据标准.mp4[23.83M]
82.坚决克服“指标”“标准”混为一谈的恶习！.mp4[13.98M]
章节09：能力六：寻找原因的能力[397.54M]
83.为什么我们那么喜欢问“为什么”.mp4[34.14M]
84.寻找原因的基本方法.mp4[47.20M]
85.企业中“寻找原因”问题.mp4[14.30M]
86.甩锅的艺术——如何把原因归罪到别人头上.mp4[39.92M]
87.分析思路示例——为什么销售业绩下降了！！！.mp4[35.86M]
88.分析思路示例——为什么用户活跃下降了？？？.mp4[19.01M]
89.分析思路示例——为什么用户都流失了？？？.mp4[46.13M]
90.分析思路示例——为什么新用户越来越少？？？.mp4[41.54M]
91.分析思路示例——为什么活动做了不见效？？？.mp4[39.67M]
92.更广泛的分析思路——咨询顾问的独门秘籍.mp4[28.39M]
93.实战操练：让你的原因分析无懈可击.mp4[18.70M]
94.拒绝无脑，找经得起检验的原因.mp4[32.68M]
章节10：能力七：提出建议的能力[372.54M]
100.如何提解决方案，并评估问题方案的可行性.mp4[46.65M]
101.如何从多个备选方案中选优.mp4[27.15M]
102.利用业务假设预测问题未来情况.mp4[39.02M]
103.利用算法预测问题未来情况.mp4[47.91M]
104.如何在政治上给予老板有力支持.mp4[24.78M]
105.实战操练，做一个完整的建议方案.mp4[13.33M]
106.数据分析与业务的边界在哪里.mp4[26.46M]
95.什么是靠谱建议.mp4[21.68M]
96.如何推导出靠谱建议.mp4[24.80M]
97.在企业里，常见的“给点建议”的要求有哪些.mp4[31.78M]
98.如何清晰梳理待建议的问题.mp4[24.19M]
99.如何提目标，并评估问题目标的可行性.mp4[44.78M]
章节11：能力八：总结汇报的能力[220.83M]
107.汇报中常范的错误.mp4[33.74M]
108.做好汇报需要考虑的三大要素.mp4[22.96M]
109.应付差事型汇报——操作规范及注意事项.mp4[14.83M]
110.引起注意型汇报——操作规范与注意事项.mp4[26.61M]
111.推动落地型汇报——操作规范与注意事项.mp4[14.38M]
112.争取认可型汇报——操作规范与注意事项.mp4[11.18M]
113.展示能力型汇报——操作规范与注意事项.mp4[26.65M]
114.一个经典的汇报例子.mp4[26.67M]
115.实战操练：同一份报告的三种不同形态.mp4[32.73M]
116.为什么常规的数据分析报告套路不管用.mp4[11.07M]
课程5-数据分析思维案例实战[0.00K]
章节1课程介绍[0.00K]
章节2各类企业的数据分析工作[0.00K]
章节3广度：拓展宏观视野[0.00K]
章节4深度：聚焦微观方法论[0.00K]
章节5专题分析标准化流程[0.00K]
章节6数据分析师的自我修养[0.00K]
课程6-业务数据分析之excel+sql[8.22G]
Excel+SQL玩转数据分析师.zip[8.22G]
课程7-大数据分析之Python3实战Spark(大数据方向)[7.30G]
第10章Azkaban基础篇[526.11M]
10章.mp4[526.11M]
第11章Azkaban实战篇[304.18M]
11章.mp4[304.18M]
第12章Azkaban进阶篇[647.08M]
12章.mp4[647.08M]
第13章项目实战[1.03G]
13章.mp4[1.03G]
第1章课程介绍[79.77M]
1-1PySpark导学.mp4[59.53M]
1-2OOTB环境演示.mp4[20.24M]
第2章实战环境搭建[346.35M]
2-1-课程目录.mp4[14.36M]
2-2到2-7.mp4[331.99M]
第3章SparkCore核心RDD[844.33M]
3章.mp4[844.33M]
第4章SparkCoreRDD编程[637.71M]
4章.mp4[637.71M]
第5章Spark运行模式[583.70M]
5章.mp4[583.70M]
第6章SparkCore进阶[705.46M]
6章.mp4[705.46M]
第7章SparkCore调优[487.80M]
7章.mp4[487.80M]
第8章SparkSQL[627.78M]
8章.mp4[627.78M]
第9章SparkStreaming[629.01M]
9章.mp4[629.01M]
课程8-电商数据分析师[0.00K]
第1章：电商数据分析师的职业图谱[0.00K]
第2章：电商数据分析师的技法修炼[0.00K]
1：数据分析入门指南[0.00K]
2：一切分析之基础[0.00K]
3：筱说图表–0基础到图表达人[0.00K]
4：SQL技能[0.00K]
5：Python新玩家的上手攻略[0.00K]
第3章：实战(一)：数据分析师的宏观视野[0.00K]
1：格局：如何从外向内看业务的机会和风险？[0.00K]
2：框架：业务要如何自我审视？–电商指标体系[0.00K]
3：目标：业务要如何达成目标？–KPI管理[0.00K]
第4章：实战(二)：人·全链路用户分析[0.00K]
1：拉新–从渠道看如何获取用户[0.00K]
2：电商用户数据分析的内功与招式[0.00K]
3：从数据到用户，探究现象背后的原因[0.00K]
第5章：实战(三)：货·商品分析[0.00K]
1：玩转商品–从电商的核心要素说起[0.00K]
2：品类管理[0.00K]
3：打造“爆品橱窗[0.00K]
第6章：实战(四)：数据分析师的双11[0.00K]
1：活动分析的三个阶段[0.00K]
2：活动分析典型分析框架剖析–以双11“红包”项目为例[0.00K]
3：大型促销分析项目管理方略[0.00K]
第7章：实战(五)：不容忽视的品牌要素[0.00K]
1：理解业务–什么是品牌管理？[0.00K]
2：心智占领–如何支持你业务的品牌定位？[0.00K]
3：如何建立监测机制，实现价值点管理？[0.00K]
第8章：复盘：0到1成为数据分析师[0.00K]
第9章：延伸：职场秘籍[0.00K]
直播课[0.00K]
课程9-数据分析之spss篇【选看】[4.37G]
SPSS教程[3.24G]
01-SPSS统计从入门到精通（全19章节+数据文件）[3.24G]
第10章聚类分析.zip[241.38M]
第11章判别分析.zip[35.09M]
第12章因子分析.zip[115.59M]
第13章对应分析.zip[113.75M]
第14章尺度分析.zip[77.09M]
第15章生存分析.zip[182.34M]
第16章时间序列分析.zip[284.98M]
第17章统计图形的绘制.zip[378.61M]
第18章SPSS在企业经济效益中的应用.zip[52.01M]
第19章SPSS在房地产市场中的应用.zip[50.96M]
第1章认识SPSS.zip[16.38M]
第2章数据文件的建立、编辑与输出.zip[140.04M]
第3章数据文件的整理.zip[406.75M]
第4章基本统计分析.zip[205.68M]
第5章参数检验.zip[71.13M]
第6章非参数检验.zip[120.98M]
第7章方差分析.zip[292.69M]
第8章相关分析.zip[136.75M]
第9章回归分析.zip[390.73M]
数据文件.zip[450.97K]
安装包[1.14G]
SPSS_Statistics_26_mac[634.30M]
Patch[0.44K]
Patch[0.44K]
lservrc[0.18K]
Readme.txt[0.25K]
SPSS26安装说明.png[1.16M]
SS_CLIENT_26.0_MAC_OS_MULTILINGUA.dmg[633.14M]
SPSS_Statistics_26_windows[530.05M]
SPSSStatistics26.0和谐版.exe[530.05M]
安装说明.txt[0.31K]
软件安装包[0.00K]
MySQL安装包[0.00K]
office2016[0.00K]
Python安装包、开发工具、注册[0.00K]
Pycharm开发工具与激活方法[0.00K]
虚拟机安装包以及注册机[0.00K]
R语言[0.00K]
SPSS_Model14.1_64[0.00K]
spss22[0.00K]
tableau[0.00K]
visio[0.00K]
xmind8.3.7.7[0.00K]
数据库MySQL课[0.00K]
数据库MySQL课210907期素材[0.00K]
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