资源简介

对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

资源目录

——/计算机教程/06开课吧/014-大数据分析全栈工程师016期/
├──第10章 Python项目实战  
|   ├──第1节  电影数据分析  
|   ├──第2节  电商销售数据分析  
|   └──第3节  电商平台用户画像分析  
├──第11章 MySQL  
|   ├──第1节  MySQL数据库（一）  
|   ├──第2节  MySQL数据库（二）  
|   ├──第3节  MySQL数据库（三）  
|   └──第4节  MySQL案例  
├──第12章 大数据分析  
|   ├──第1节  Hadoop原理与概念  
|   ├──第2节  数据分析Hive实验VNC版  
|   ├──第3节  HiveSQL核心技能1-常用函数  
|   ├──第4节  HiveSQL核心技能2-表连接  
|   ├──第5节  HiveSQL核心技能3-窗口函数  
|   ├──第6节  HiveSQL常用优化技巧  
|   ├──第7节  大数据分析综合案例  
|   └──第8节  完全分布式补充  
├──第13章 Excel用图表说业务  
|   ├──第1节  Excel常用图形可视化1  
|   └──第2节  Excel常用图形可视化2  
├──第14章 Tableau商业智能可视化  
|   ├──第1节  Tableau常用可视化图形讲解  
|   ├──第2节  Tableau高级可视化讲解  
|   ├──第3节  tableau prep  
|   └──第4节  rfm项目  
├──第15章 数据分析行业案例  
|   ├──第1节  如何搭建经营分析看板  
|   ├──第2节  如何进行节假日复盘分析  
|   ├──第3节  如何进行产品功能分析  
|   ├──第4节  如何进行流量分析  
|   ├──第5节  如何进行用户分析  
|   ├──第6节  如何进行用户留存分析  
|   ├──第7节  如何进行业务目标拆解  
|   └──第8节  如何进行行业分析  
├──第16章 统计分析方法论  
|   ├──第10节  AQI分析与预测（一）  
|   ├──第11节  AQI分析与预测（二）  
|   ├──第12节  时间序列  
|   ├──第13节  时间序列分析  
|   ├──第14节  新闻分类  
|   ├──第15节  新闻分类（二）  
|   ├──第16节  啤酒销量时序分析  
|   ├──第17节  决策树  
|   ├──第18节  KMeans  
|   ├──第19节  分类模型评估  
|   ├──第1节  描述性统计分析  
|   ├──第2节  推断统计分析——参数估计  
|   ├──第3节  推断统计分析——假设检验  
|   ├──第4节  常用假设检验  
|   ├──第5节  常用假设检验（二）  
|   ├──第6节  线性回归  
|   ├──第7节  逻辑回归  
|   ├──第8节  KNN  
|   └──第9节  朴素贝叶斯  
├──第17章 就业指导  
|   ├──第1节  就业指导  
|   └──第2节  就业指导2  
├──第1章 环境安装  
|   ├──第1节  mac下安装anaconda  
|   ├──第2节  Windows下安装anaconda  
|   ├──第3节  mac下安装MySQL  
|   └──第4节  Windows 下安装MySQL  
├──第2章 Excel基础  
|   ├──第1节  Excel知识回顾  
|   ├──第2节  Excel案例分析  
|   ├──第3节  Excel数据集及材料准备  
|   ├──第4节  Excel常规操作  
|   ├──第5节  Excel公式与函数  
|   ├──第6节  Excel数据透视表操作  
|   ├──第7节  Excel电商案例分析  
|   ├──第8节  Excel用户案例分析  
|   └──第3节 Excel数据集及材料准备.zip  16.43M
├──第3章 Python基础  
|   ├──第1节  Python基础入门  
|   ├──第2节  Python进阶  
|   ├──第3节  Python案例  
|   ├──Python基础入门-课件.pdf  793.21kb
|   ├──Python先导课知识点.png  51.96kb
|   ├──第三章第1节： Python基础入门.mp4  257.64M
|   ├──第三章第2节： Python进阶.mp4  243.16M
|   └──第三章第3节： Python案例.mp4  324.15M
├──第4章 周学习计划（持续更新）  
├──第5章 阶段性测试  
|   ├──第1节  9月测试  
|   ├──第2节  10月测试  
|   ├──第3节  11月测试  
|   └──第4节  1月测试  
├──第6章 培优班  
|   ├──第1节  培优班周学习计划（实时更新）  
|   └──第2节  培优班质检数据  
├──第7章 开班典礼之快速认知数据分析（含课程表）  
|   ├──第1节  开班典礼之快速认知数据分析  
|   └──第2节  课表（实时更新）  
├──第8章 Python基础  
|   ├──第10节  正则表达式  
|   ├──第1节  开启Python大门&Python基础语法  
|   ├──第2节  Python数据容器  
|   ├──第3节  Python函数与异常处理  
|   ├──第4节  Python面向对象与模块  
|   ├──第5节  Python文件操作excel,word  
|   ├──第6节  Python基础回顾  
|   ├──第7节  数据爬虫基本原理  
|   ├──第8节  数据爬取常用库的使用  
|   └──第9节  课程录制  
└──第9章 Python科学计算  
|   ├──第1节  Python可视化matplotlib  
|   ├──第2节  科学计算库NumPy  
|   ├──第3节  科学计算库Pandas上  
|   └──第4节  科学计算库Pandas下  

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