CDA数据分析师就业班29期

CDA数据分析师就业班29期
Excel数据分析
 
CDA数据分析师就业班29期
 
Excel数据分析
 
062001数据分析概述、Excel基本认识
 
062002导入数据、自定义数据格式
 
062003Excel基本操作
 
062004Excel数据处理1
 
062004Excel数据处理2
 
062006Excel基本公式
 
062101Excel常用函数1
 
062102Excel常用函数2
 
062103Excel数组1
 
062104Excel数组2
 
062105Excel查找引用函数
 
062106Excel图表
 
062201课后作业讲解、Excel可视化1
 
062202Excel可视化2
 
062203Excel可视化3
 
062204Excel数据透视表1
 
062205Excel数据透视表2
 
062301数据分析概率
 
062302Power Map
 
062303Power Query合并数据、导数1
 
062304PowerQuery合并数据、导数2
 
062305M函数
 
062401M函数2
 
062402Power Pivot
 
062403Power Pivot 搭建多维数据集
 
062404Power view
 
2 Mysql
 
6-27-1MySQL数据库介绍
 
6-27-2数据类型
 
6-27-3
 
6-27-4
 
6-27-5
 
6-28-1
 
6-28-2
 
6-28-3
 
6-28-4
 
6-28-5
 
6-29-1MySQL案例部分
 
6-29-2电商数据处理案例
 
6-29-3电商数据处理案例2
 
6-29-4求出购买产品金额最多顾客
 
6-29-5求出购买产品金额最多顾客城市
 
6-30-1
 
6-30-2
 
6-30-3
 
7-1-1练习题
 
7-1-2练习题2
 
7-1-3餐饮业日销售情况分析仪
 
7-1-4餐饮业日销售情况分析仪2
 
7-1-5MySQL过程
 
统计
 
7-3-1数学概况
 
7-3-2数据类型
 
7-3-3向量
 
7-3-4空间变换
 
7-3-5矩阵的秩；线性变换后空间的维数
 
7-4-1微积分是关于两个函数之间关系的学科
 
7-4-2极限
 
7-4-3导数和微分
 
7-4-4求导法则
 
7-4-5偏导数的几何意义
 
7-4-6作业解答
 
7-5-1数据的概括性度量
 
7-5-2离散程度的度量
 
7-5-3统计量
 
7-5-4F分布
 
7-5-5估计量的求法
 
7-5-6假设检验
 
7-6-1总体比例的检验
 
7-6-2相关分析
 
7-6-3一元线性回归模型
 
7-6-4多元线性回归
 
7-6-5建立回归模式最少要做多少步
 
电商案例分析
 
070801电商模式简介
 
070802常用分析体系概述-流程分析
 
070803常用分析体系概述-用户分析、商品分析
 
070804案例实操1
 
070805案例实操2
 
070806案例实操3
 
070807案例实操4
 
Python
 
7-9-1编程语言基础概念
 
7-9-2python程序开发
 
7-9-3理解变量
 
7-9-4数据类型转换
 
7-9-5逻辑运算符
 
7-10-1数据结构
 
7-10-2控制流语句
 
7-10-3循环结构
 
7-10-4字符串Strings
 
7-10-5自定义函数
 
7-11-1函数2
 
7-11-2高级特性
 
7-11-3python常见异常
 
7-11-4异常处理
 
7-11-5模块
 
7-12-1对日期和时间处理模块
 
7-12-2类&面向对象
 
7-12-3类和对象.py
 
7-12-4面向对象练习.py
 
7-12-5demo.py
 
7-16-1Numpy
 
7-16-2Numpy2
 
7-16-3常用数组方法
 
7-16-4Pandas
 
7-16-5Pandas分配列
 
7-17-1pandas下
 
7-17-2pandas数据的索引与筛选
 
7-17-3pandas2
 
7-17-4pandas3
 
7-17-5pandas-数据合并
 
7-18-1可视化
 
7-18-2Visualizing Chipotle's Data
 
7-19-1Download files安装包
 
7-19-2现实我们的第一个爬虫URLLIB
 
7-19-3第三方库爬虫
 
7-19-4post有道翻译
 
7-19-5抓取json数据包
 
7-20-1抓取json数据包2
 
7-20-2数据抓取与写入文件
 
7-20-3selenium爬虫
 
7-20-4seelnium爬虫2
 
7-20-5selenium基础
 
SPSS
 
7-23-1综合绩效案例讲解
 
7-23-2SPSS软件综合特征
 
7-23-3数据库向导
 
7-23-4SPSS Statistics
 
7-23-5SPSS Statistics2
 
7-24-1SPSS Statistics3
 
7-24-2SPSS Statistics2 查看器
 
7-24-3zresid值方图
 
7-24-4预测问题
 
7-24-5逻辑回归
 
7-25-1图表编辑
 
7-25-2方程中的变量
 
7-25-3一般线性模型
 
7-25-4主成分分析
 
7-25-5ERP模拟
 
7-26-1价值评分-----RFM分析
 
7-26-2组合与预测-----联合分析
 
7-26-3客户群进行分组
 
7-26-4 指标 量化方式
 
7-26-5分组化 价值细分
 
7-27-1缺失数据
 
7-27-2缺失值模式
 
7-27-3联合分析
 
7-27-4数据分析全过程
 
7-27-5数据分析全过程2
 
R
 
7-30-1R起源
 
7-30-2 1-R-lntro
 
7-30-3ARRAYS AND MATRLCES
 
7-30-4ARRAYS AND MATRLCES2
 
7-31-1读Excel文件
 
7-31-2R进阶
 
7-31-3R进阶2
 
7-31-4mapply多变量
 
8-1-1日期与时间的运算
 
8-1-2字符的替换
 
8-1-3数据整理
 
8-1-4数据整理2
 
8-2-1数据整理3
 
8-2-2RMYSQL
 
8-2-3数据选举
 
8-2-4数据分组计算
 
8-2-5数据框中的数据缺失处理
 
8-3-1分析性图表的基本原则
 
8-3-2二维 多维分析
 
8-3-3重要的基础绘图参数
 
8-3-4对应代码
 
8-4-1基本统计量
 
8-4-2样本均值的统计量
 
8-4-3置信区间和区间估计
 
8-4-4假设检验
 
8-4-5单样本T检验
 
8-4-6双样本T检验
 
8-4-7方差分析
 
8-4-8相关分析
 
8-4-9卡方检验
 
R数据挖掘算法
 
8-7-1线性回归
 
8-7-2模型评价-拟合优度
 
8-7-3模型评价-拟合优度2
 
8-7-4向前选择
 
8-8-1强影响点分析
 
8-8-2逻辑回归
 
8-8-3模型评估
 
8-8-4决策类模型评估
 
8-9-1累积提升度
 
8-9-2聚类分析怎么做
 
8-9-3如何衡量相似度
 
8-9-4R语言中的聚类分析
 
8-9-5R语言中的聚类分析2
 
8-10-1主成分分析-基本思想
 
8-10-2数学模型与几何解释
 
8-10-3数学模型与几何解释2
 
8-10-4主成分分析案例
 
8-10-5主成分分析案例2
 
8-20-1决策树基本概念和CLS算法
 
8-20-2ID3算法
 
8-20-3.C4.5算法
 
8-20-4决策树剪枝
 
8-20-5.CART算法
 
8-21-随机事件和概率
 
8-21-2贝叶斯公式
 
8-21-3示例引述
 
8-21-4手算模型
 
8-21-5生成词云
 
8-22-1神经网络
 
8-22-2有监督学习规则
 
8-22-3手算列提
 
8-22-4径向基函数
 
8-23-1信用卡评分卡
 
8-23-2信用卡评分卡2
 
8-23-3生成信用评分模型
 
8-23-4做题答疑
 
8-23-5bagging
 
8-24-1支持向量机
 
8-24-2线性决策边界
 
8-24-3误差估计
 
8-24-4多分类SVM
 
8-25-1序
 
8-25-2混淆矩阵
 
8-25-3ROC曲线
 
8-25-4绘制曲线
 
8-25-5预测数据
 
8-25-6衍生变量
 
8-26-1Apriori算法对候选项集计数
 
8-26-2事物型数据例子
 
8-25-3产生频繁项集
 
8-26-4项集的紧凑表示
 
8-26-5项集的紧凑表示2
 
文本挖掘 推荐系统
 
8-28-1文本分析
 
8-28-2文本分析1
 
8-28-3中文分词
 
8-28-4词向量
 
8-28-5文本分析1
 
8-29-1文本分析应用场景
 
8-29-2词云分析
 
8-29-3主题模型-文本分析
 
8-29-4主题模型-文本分析2
 
8-29-5Untitled5
 
8-30-1推荐系统的作用
 
8-30-2推荐系统框架
 
8-30-3Item相似度计算
 
8-30-4180830rec-1
 
8-31-1推荐系统的评估
 
8-31-2基于内容的推荐Demo
 
8-31-3SVD自定义
 
8-31-4推荐系统的评估指标
 
8-31-5Surprise实现模型的检验与选择
 
综合案例
 
9-2-1通用建模流程
 
9-2-2理论补充
 
9-2-3逻辑回归模型案例讲解
 
9-2-4线性回归模型案例讲解
 
9-2-5回归模型案例讲解
 
9-3-1逻辑回归模型案例讲解
 
9-3-2逻辑回归模型案例讲解2
 
9-3-3线性回归模型案例讲解
 
9-3-4线性回归模型案例讲解2
 
9-4-1多分类问题如何转化
 
9-4-2Orange-决策树构建
 
9-4-3构建决策树 准确度
 
9-4-4决策树可视化
 
9-4-5案例 参考
 
9-5-1基本概念
 
9-5-2ARMA模型
 
9-5-3Python时间序列建模
 
9-5-4Python时间序列建模2
 
9-6-1关联规则；提升度
 
9-6-2基于相似度的推荐
 
9-6-3欧式距离
 
9-6-4余弦相似度
 
数据分析工作
 
9-8-1风控数据分析师
 
9-8-2模型运用场景
 
9-8-3WOE的过程
 
9-8-4变量拟合
 
9-9-1个人信用分析 代码
 
9-9-2变量聚类
 
9-9-3复习缺失值怎么处理
 
9-9-4贷款与信用卡
 
9-10-1基础概念知识
 
9-10-2修改表名
 
9-10-3多表查询
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