数据分析-博学谷-所有人都能学的数据分析课[完结]

第10章 python入门及基础分析 [4.91G]

第1节 概述与基本操作 [623.08M]

1. 课程与开发环境简介.mp4 [80.21M]

2. 帮助文档的获取&基础操作.mp4 [233.12M]

3. 基础操作：整数、小数、复数&列表、字符串、字典.mp4 [120.83M]

4. 自定义函数.mp4 [119.88M]

5.jupyte常用快捷键以及自动补全功能的实现r.mp4 [59.68M]

6. 本节小结.mp4 [9.36M]

第2节 numpy [853.13M]

1. 从头创建一个数组.mp4 [229.17M]

2. 案例实践——如何实现99乘法表和老虎机.mp4 [113.51M]

3. 数组的操作.mp4 [140.81M]

4. 数组的计算.mp4 [82.27M]

5. 数组的广播.mp4 [173.75M]

6. 比较、掩码和布尔逻辑.mp4 [113.62M]

第3节 pandas [840.32M]

1. 序列和数据库.mp4 [97.49M]

10. 本节小结.mp4 [11.00M]

2. 索引和切片.mp4 [105.54M]

3. 通过索引运算和生成新的列.mp4 [44.28M]

4. 文件的读取和写入.mp4 [65.34M]

5. 缺失值处理.mp4 [106.17M]

6. 数据连接.mp4 [146.06M]

7. 分组和聚合.mp4 [92.31M]

8. 数据透视表.mp4 [125.17M]

9. 字符串的处理.mp4 [46.98M]

第4节 matplotlib与python作图 [765.37M]

1. 基础作图——折线图和散点图.mp4 [194.72M]

2. 基础作图——直方图和饼图.mp4 [97.31M]

3. 子图和图例.mp4 [93.82M]

4. 图标设置——标签，表格样式和cmap.mp4 [206.03M]

5. 高级作图.mp4 [171.01M]

6. 本节小结.mp4 [2.47M]

第5节 sklearn与机器学习基础 [1.90G]

1. 线性回归.mp4 [109.61M]

10. 支持向量机——核函数.mp4 [144.52M]

11. 支持向量机是如何防止过拟合的.mp4 [96.29M]

12. 如何使用python实现pca降维算法.mp4 [227.79M]

13. 如何使用python实现kmeans聚类.mp4 [82.86M]

14. 本节小结.mp4 [30.34M]

2. 逻辑回归的原理、模型实现与正则化.mp4 [222.63M]

3. 逻辑回归的评估以及最优迭代次数.mp4 [204.19M]

4. 贝叶斯分类器的实现过程.mp4 [66.48M]

5. 朴素贝叶斯算法案例——手写数字识别.mp4 [44.47M]

6. 数据预处理.mp4 [307.24M]

7. 决策树和随机森林——熵和决策树.mp4 [86.67M]

8. 决策树和随机森林算法对比.mp4 [100.04M]

9. 随机森林的调参.mp4 [222.12M]

课后练习 [0.40K]

课后练习.txt [0.40K]

第11章 课程总结图谱 [94.43M]

课程总结.mp4 [94.43M]

第1章 数据分析师的职业概览 [282.89M]

01.数据分析师的“钱景”如何[海量资源+微：].mp4 [41.77M]

02.什么人适合数据分析[海量资源+微：].mp4 [61.73M]

03.数据分析师的临界知识.mp4 [87.19M]

04.数据分析师的主要职责.mp4 [92.20M]

第2章 数据分析和数据挖掘的概念和理念 [1.78G]

第1节 基础概念 [461.92M]

01. 数据分析及数据挖掘定义.mp4 [129.84M]

02. 数据分析与数据挖掘的层次.mp4 [63.23M]

03. 数据分析及数据挖掘三要素.mp4 [227.60M]

04. 本节小结.mp4 [41.26M]

第2节 探索性数据分析 [251.01M]

01. 如何描述业务量数据.mp4 [204.77M]

02. 可视化展示的原则.mp4 [19.76M]

03. 本节小结.mp4 [26.48M]

第3节 预测和分类 [788.54M]

01. 预测和分类的概念模型、流程.mp4 [86.96M]

02. 分类和预测：线性回归.mp4 [135.27M]

03. 逻辑回归.mp4 [223.56M]

04. 决策树算法.mp4 [123.97M]

05. 支持向量机.mp4 [105.02M]

06. 朴素贝叶斯.mp4 [88.09M]

07. 本节小结.mp4 [25.67M]

第4节 分群和降维 [325.32M]

01. 聚类算法的基本概念.mp4 [100.03M]

02. 层次聚类.mp4 [87.75M]

03. k-means聚类.mp4 [74.07M]

04. 降维模型-pca.mp4 [61.39M]

05. 本节小结.mp4 [2.09M]

第3章 统计学基础和spss软件应用 [2.52G]

第1节 描述性统计描述 [580.14M]

01. 统计分析的目的.mp4 [39.55M]

02. 统计分析的关键概念.mp4 [17.87M]

03. 四种测量尺度.mp4 [151.19M]

04. 集中趋势-均值.mp4 [58.37M]

05. 集中趋势-中位数和众数.mp4 [36.09M]

06. 离散趋势-极差和方差.mp4 [132.17M]

07. 案例操作-如何实现离中趋势和集中趋势.mp4 [137.74M]

08. 本节小结.mp4 [7.17M]

第2节 假设检验_统计判断 [452.00M]

01. 统计学本质.mp4 [39.38M]

02. 统计学两大定理.mp4 [46.25M]

03. 统计判断-抽样误差与标准误差.mp4 [61.21M]

04. 统计推断-t分布.mp4 [85.45M]

05. 统计推断-参数估计.mp4 [72.04M]

06. 统计推断-假设检验.mp4 [127.01M]

07. 本节小结.mp4 [20.65M]

第3节 抽样方法 [975.57M]

01. 统计过程.mp4 [8.54M]

02. 抽样的概念.mp4 [6.76M]

03. 抽样方法与非抽样方法.mp4 [93.74M]

04. 抽样调查与普查的特点.mp4 [39.46M]

05. 非抽样调查.mp4 [67.05M]

06. 非抽样调查的三种类型.mp4 [236.90M]

07. 无回答误差的处理.mp4 [15.60M]

08. 抽样过程.mp4 [43.66M]

09. 抽样单元与抽样框.mp4 [25.90M]

10. 抽样形式.mp4 [166.45M]

11. 概率抽样-简单抽样和系统抽样.mp4 [49.66M]

12. 概率抽样-pps抽样.mp4 [115.64M]

13. 概率抽样-分层抽样.mp4 [21.92M]

14. 非概率抽样-区域抽样、时间抽样和电话抽样.mp4 [61.72M]

15. 总结.mp4 [22.57M]

第4节 一般性模型 [571.78M]

实操题 [68.59K]

截图1.png [20.91K]

作业数据.rar [47.68K]

1. t检验.mp4 [19.03M]

2. t检验-案例实践.mp4 [181.30M]

3. f检验.mp4 [34.88M]

4. f检验-案例实践.mp4 [93.22M]

5. 相关分析.mp4 [21.54M]

6. 相关分析-案例实践.mp4 [44.77M]

7. 线性回归.mp4 [40.72M]

8- 线性回归-案例实践.mp4 [89.28M]

9. 本节小结.mp4 [46.97M]

第4章 数据预处理基础 [1.83G]

第1节 数据分析前的准备工作 [462.66M]

1. 统计工作流程.mp4 [24.75M]

2. 统计准备工作.mp4 [100.17M]

3. 数据检查要点.mp4 [153.28M]

4. 开放题的准备.mp4 [173.21M]

5. 本节小结.mp4 [11.26M]

第2节 数据清洗 [805.15M]

1. 数据清洗的概念和流程.mp4 [38.96M]

2. 字段选择和数据质量报告.mp4 [100.57M]

3. 数据清洗主要工作.mp4 [108.20M]

4. 错误值和异常值处理方法.mp4 [142.36M]

5. 缺失值处理方法.mp4 [233.90M]

6. 异常值和缺少值的处理操作.mp4 [169.75M]

7. 本节小结.mp4 [11.42M]

第3节 数据规范化 [606.49M]

1. 数据转化.mp4 [236.76M]

2. 数据离散化与数据扩充.mp4 [153.53M]

3. 数据合并与拆分.mp4 [210.51M]

4. 本节小结.mp4 [5.69M]

课后题.txt [0.06K]

第5章 mysql教程 [1.04G]

第1节 sql简介 [373.66M]

1. sql简介.mp4 [81.99M]

2. 建立数据库.mp4 [71.78M]

3. 建立数据表和约束条件.mp4 [101.46M]

4. 插入和更改.mp4 [108.75M]

5. 本节小结.mp4 [9.69M]

第2节 基本查询语句 [165.22M]

1. 基本查询语句.mp4 [158.61M]

2. 本节小结.mp4 [6.61M]

第3节 交叉查询和子查询 [267.18M]

1. 聚合函数和交叉查询：group by.mp4 [119.34M]

2. 子查询（in、not in）&模糊匹配 like.mp4 [144.80M]

3. 本节小结.mp4 [3.05M]

第4节 练表查询 [261.20M]

1. 连表查询.mp4 [247.00M]

2. 小结.mp4 [14.20M]

课后练习 [144.68K]

题目.txt [0.35K]

作业素材.rar [144.33K]

第6章 excel分析及可视化 [2.54G]

第1节 excel简介 [55.90M]

1. excel简介.mp4 [55.90M]

第2节 excel函数技巧 [1.01G]

1. 函数的简介.mp4 [84.24M]

2. 查找函数-vlookup和hlookup.mp4 [208.24M]

3. 查找函数-index和match.mp4 [45.36M]

4. 统计函数.mp4 [252.16M]

5. 逻辑函数（上）-if、anda和or.mp4 [123.52M]

6. 逻辑函数（下）.mp4 [113.55M]

7. 日期函数和文本函数.mp4 [190.01M]

8. 本节小结.mp4 [21.47M]

第3节 excel快速处理技巧 [961.37M]

1. 宏的技巧.mp4 [262.55M]

2. 数据透视表和选择性黏贴.mp4 [184.93M]

3. 格式调整技巧.mp4 [149.08M]

4. 查找和定位&数据有效性技巧.mp4 [276.46M]

5. 快捷键相关技巧.mp4 [64.08M]

6. 本节小结.mp4 [24.27M]

第4节 excel可视化技巧 [540.33M]

1. 如何制作一张图.mp4 [153.96M]

2. 组合图的做法.mp4 [151.25M]

3. 条形图的变体.mp4 [132.15M]

4. 数据起跑地图的做法.mp4 [95.55M]

5. 本节小结.mp4 [7.42M]

课后练习 [830.64K]

课后练习.docx [412.69K]

哪吒.png [129.28K]

作业素材 (1).rar [144.33K]

作业素材.rar [144.33K]

第7章 进阶学习 [2.31G]

第1节 多变量分析方法选择思路 [70.20M]

1. 无监督分析和有监督分析.mp4 [31.88M]

2. 无监督分析的原则.mp4 [38.32M]

第2节 因子分析 [486.29M]

1. 因子分析使用场景.mp4 [26.91M]

2. 因子的概念及分析过程.mp4 [72.79M]

3. 因子数的推定.mp4 [65.82M]

4. 因子轴的旋转.mp4 [59.04M]

5. 因子解释及因子得分计算.mp4 [53.53M]

6. 案例实践.mp4 [118.92M]

7. 如何用因子分析做评价.mp4 [89.27M]

第3节 聚类分析 [569.10M]

1. 聚类分析使用场景.mp4 [120.46M]

2. 聚类分析算法.mp4 [79.87M]

3. 费层次聚类 k-means.mp4 [112.87M]

4. k-means案例实践.mp4 [222.99M]

5. 二阶聚类.mp4 [32.91M]

第4节 对应分析 [226.85M]

1. 对应分析使用目的及结果解读.mp4 [97.99M]

2. 对应分析案例实践.mp4 [128.87M]

第5节 多维尺度分析 [350.98M]

1. 概念和使用场景.mp4 [80.98M]

2. 多维尺度分析举例.mp4 [130.57M]

3. 案例1：根据学生评分进行分座位.mp4 [54.67M]

4. 案例2：根据学生考试成绩进行分座位.mp4 [26.08M]

5. 案例3：根据手机的相似度判断竞争力.mp4 [27.87M]

6. 多维尺度的不足及替代方法.mp4 [30.81M]

第6节 时间序列分析 [272.90M]

1. 时间序列使用场景.mp4 [6.41M]

2. 两种类型的时间序列.mp4 [6.34M]

3. 时间序列模型arima.mp4 [10.08M]

4. 时间序列中的处理办法.mp4 [97.11M]

5. 案例实践-某连锁超市销售额影响因素预测.mp4 [152.95M]

第7节 logistic [384.75M]

1. 使用场景和理论背景.mp4 [96.28M]

2. logistic案例实践-用户流失的影响因素及新用户预测.mp4 [288.47M]

课后练习 [11.19K]

进阶统计学方法作业数据.xlsx [11.05K]

题目.txt [0.14K]

第8章 经典数据挖掘算法 [1.47G]

第1节 数据挖掘基础及数据分层抽样 [315.64M]

1. 生活中熟悉的数据挖掘案例.mp4 [31.12M]

2. 数据准备及数据分割方式.mp4 [12.19M]

3. 数据分析与数据挖掘的联系与区别.mp4 [84.78M]

4. modeler软件介绍.mp4 [43.91M]

5. 如何在modeler实现数据分层抽样.mp4 [143.64M]

第2节 朴素贝叶斯 [380.59M]

1.朴素贝叶斯原理.mp4 [77.17M]

2. 朴素贝叶斯算法过程.mp4 [34.29M]

3. 朴素贝叶斯算法举例.mp4 [58.40M]

4. 朴素贝叶斯算法优点及不足.mp4 [114.37M]

5. 案例实践-使用贝叶斯网络建模.mp4 [96.37M]

第3节 决策树 [277.29M]

1. 决策树使用场景.mp4 [3.84M]

2. 决策树算法（1）——id3.mp4 [19.36M]

3. 决策树算法（2）——c4.5.mp4 [45.45M]

4. 决策树算法（3）——回归树cart.mp4 [50.13M]

5. 决策树算法（4）——chaid.mp4 [11.00M]

6. 防止过度拟合的问题.mp4 [6.33M]

7. 使用modeler如何做决策树.mp4 [141.19M]

第4节 神经网络 [164.20M]

1. 神经网络的组成.mp4 [87.70M]

2. 计算误差函数，修正出事权重.mp4 [30.25M]

3. 神经网络与其他分析的关系.mp4 [17.90M]

4. 案例实践.mp4 [28.35M]

第5节 支持向量机 [92.89M]

1. 支持向量机原理介绍.mp4 [21.11M]

2. 线性可分与线性不可分.mp4 [10.96M]

3. 案例实践.mp4 [60.82M]

第6节 集成算法和模型评估 [273.05M]

1. 集成算法的目的与方式.mp4 [15.15M]

2. bagging与bosting的计算原理.mp4 [170.18M]

3. 根据混淆矩阵进行模型评估.mp4 [40.08M]

4. 在modeler中画出gain曲线图和lift曲线图.mp4 [19.90M]

5. 学习资料拓展.mp4 [27.73M]

课后练习 [313.82K]

课后练习.txt [0.18K]

作业素材.rar [313.64K]

第9章 r语言入门及基础分析 [5.80G]

第1节 r语言基础操作 [1.69G]

1. 初识r语言.mp4 [124.05M]

10. 离散随机变量分布和连续随机变量分布.mp4 [274.81M]

2. r语言的基本操作.mp4 [146.14M]

3. r语言的数据结构介绍.mp4 [100.32M]

4. 向量和矩阵的基本操作.mp4 [281.93M]

5. 数据框的操作.mp4 [341.34M]

6. 循环控制流——for&while.mp4 [108.94M]

7. 条件选择控制流——if.mp4 [68.26M]

8. 自定义函数.mp4 [77.04M]

9. r语言关于概率分布的函数以及应用介绍.mp4 [206.40M]

第2节 r语言描述性数据分析 [506.08M]

1. 探索性数据分析——集中趋势和离中趋势.mp4 [220.02M]

2. 探索性数据分析——相关系数及函数介绍.mp4 [244.88M]

3. 探索性数据分析——假设检验.mp4 [41.18M]

第3节 r语言回归算法 [1.19G]

1. 回归基本算法及相关哈数介绍(上).mp4 [363.67M]

2. 回归基本算法及相关哈数介绍(下).mp4 [272.50M]

3. 模型选择.mp4 [206.04M]

4. 回归诊断.mp4 [375.50M]

第4节 r语言分类算法 [1.37G]

1. 逻辑回归（上）.mp4 [336.59M]

2. 逻辑回归（下）.mp4 [431.86M]

3. 决策树算法.mp4 [65.30M]

4. 决策树的剪枝.mp4 [224.02M]

5. 随机森林.mp4 [341.88M]

第5节 r语言聚类和降维 [1.06G]

1. 使用r如何实现层次聚类.mp4 [468.56M]

2. 使用r如何实现kmeans聚类法.mp4 [99.37M]

3. 如何判断聚类的好坏.mp4 [171.66M]

4. 使用r如何实现pca降维.mp4 [342.00M]

课后练习 [216.02K]

黄牛明细数据.rar [215.68K]

课后练习.txt [0.34K]

资料 [23.02M]

课程练习材料.rar [1.69M]

所有人都能学的数据分析课–总结图谱.rar [107.20K]

所有人都能学的数据分析师-授课讲义（pdf）.rar [21.22M]