CDA数据分析师:CDA数据分析就业班视频_29期(价值15800元)

资源简介

统讲解了一套完整的数据分析流程技术。从金融、医药、保险、电子商务、零售等行业的需求出发,我们还将利用实际案例向学生传授数据分析技术CDA就业课程更符合就业要求,符合企业就业标准,在大数据时代快速找到工作定位。从数据库管理-统计理论方法-数据分析的主要软件应用(如:Excel、SQL、Power BI、Python等)-数据挖掘算法模型,学生毕业后需要完成商业数据分析项目。

《CDA数据分析师:CDA数据分析就业班视频_29期(价值15800元)》

资源目录

─01、EXCEL
│   ├─001-Excel基本介绍.mkv            101.4MB
│   ├─002-自定义单元格、填充柄.mkv            105.72MB
│   ├─003-单元格拆分.mkv            137.93MB
│   ├─004-单元格匹配与替换.mkv            103.74MB
│   ├─005-公式求职+if语句.mkv            71.42MB
│   ├─006-函数解析.mkv            118.89MB
│   ├─007-函数数组.mkv            95.68MB
│   ├─008-数组计算.mkv            79.98MB
│   ├─009-查找引用函数.mkv            82.97MB
│   ├─010-查找引用函数应用.mkv            70.97MB
│   ├─011-查找与引用函数.mkv            105.61MB
│   ├─012-基础绘图.mkv            98.57MB
│   ├─013-高级绘图.mkv            94.39MB
│   ├─014- 数据透视表.mkv            190.77MB
│   ├─015-Excel PowerBi 案例(1).mkv            95.55MB
│   ├─016-Excel PowerBi 案例(2).mkv            79.49MB
│   ├─017-Power View.mkv            81.53MB
│   ├─018-Power Query(1).mkv            81.3MB
│   ├─019-Power Query(2).mkv            53.96MB
│   ├─020-Power View 介绍.mkv            102.77MB
│   ├─021-Power View 餐饮案例 & Power Poivt基础介绍.mkv            61.92MB
│   ├─022-Power Poivt搭载多维数据集.mkv            100.72MB
│   └─023-Power Poivt DAX表达式.mkv            90.91MB
├─02、MySQL
│   ├─024-数据库介绍.mkv            175.09MB
│   ├─025-SQL语句基本介绍.mkv            123.01MB
│   ├─026-默认的约束条件.mkv            218.76MB
│   ├─027-加入外部数据集使用.mkv            115.07MB
│   ├─028-数据表、库结构的更新.mkv            96.3MB
│   ├─029-基础查询和数据的更新.mkv            128.25MB
│   ├─030-在Work Bench中查询.mkv            142.9MB
│   ├─031-单表查询.mkv            112.52MB
│   ├─032-case语句和索引.mkv            152.61MB
│   ├─033-多表查询.mkv            120.01MB
│   ├─034-MySQL数据表连接和数据录入.mkv            180.47MB
│   ├─035-电商数据挖掘案例介绍.mkv            166.33MB
│   ├─036-电商数据挖掘数据介绍.mkv            234.95MB
│   ├─037-电商数据挖掘数据SQL实现(1).mkv            134.22MB
│   ├─038-电商数据挖掘数据SQL实现(2).mkv            184.76MB
│   ├─039-MySQL经典案例讲解(1).mkv            126.84MB
│   ├─040-MySQL经典案例讲解(2).mkv            208.24MB
│   ├─041-智能报表制作流程.mkv            255.73MB
│   ├─042-图表.mkv            192.66MB
│   ├─043-电商案例讲解.mkv            142.46MB
│   ├─044-餐饮数据分析理解.mkv            118.02MB
│   ├─045-餐饮数据分析描述.mkv            73.96MB
│   └─046-餐饮数据分析操作.mkv            118.51MB
├─03、统计基础
│   ├─047-高等数学基础.mp4            92.91MB
│   ├─048-数据模型基础.mp4            180.31MB
│   ├─049-矩阵.mp4            116MB
│   ├─050-数据处理与函数.mp4            127.57MB
│   ├─051-统计学基础.mp4            127.69MB
│   ├─052-权限和微分.mp4            115.02MB
│   ├─053-导数.mp4            141.46MB
│   ├─054-洛必达法则.mp4            108.38MB
│   ├─055-级数的收敛和发散.mp4            152.59MB
│   ├─056-数据的度量.mp4            103MB
│   ├─057-方差标准差.mp4            119.98MB
│   ├─058-统计量和分布.mp4            127.27MB
│   ├─059-点估计、区间估计.mp4            106.6MB
│   ├─060-极大似然估计.mp4            159.04MB
│   ├─061-两个总计参数的估计.mp4            126.19MB
│   ├─062-双侧检验和单侧检验.mp4            9.3MB
│   ├─063-拟合优度检验.mp4            147.43MB
│   ├─064-拟合优度检验.mp4            138.52MB
│   ├─065-多元线性回归.mp4            5.12MB
│   └─066-线性回归R代码实现.mp4            152.3MB
├─04、SPSS
│   ├─067-SPSS课程简单介绍.mp4            11.01MB
│   ├─068-SPSS软件功能.mp4            28.56MB
│   ├─069-数据类别的介绍.mp4            115.14MB
│   ├─070-SPSS数据库连接和图表.mp4            37.16MB
│   ├─071-正态分布.mp4            42.76MB
│   ├─072-SPSS中假设检验介绍.mp4            138.12MB
│   ├─073-统计相关系数.mp4            126.97MB
│   ├─074-相关性和回归平方和.mp4            148.84MB
│   ├─075-方差分析.mp4            115.36MB
│   ├─076-线性回归模型介绍.mp4            99.45MB
│   ├─078-分析菜单简介.mp4            144.61MB
│   ├─079-交叉表.mp4            115.05MB
│   ├─080-绩效方案.mp4            122.34MB
│   ├─080-逻辑回归.mp4            137.19MB
│   ├─081-缺失值处理.mp4            141.47MB
│   ├─082-线性回归介绍.mp4            180.72MB
│   ├─083-残差的介绍.mp4            17.18MB
│   ├─084-线性回归的SPSS结果解释.mp4            169.91MB
│   ├─085-用户画像的介绍.mp4            187.31MB
│   ├─086-F检验.mp4            150.04MB
│   ├─087-RFM模型.mp4            124.75MB
│   ├─088-SPSS联合分析.mp4            125.21MB
│   ├─089-联合分析结果介绍.mp4            100.5MB
│   └─090-绩效综合案例讲解.mp4            116.57MB
├─05、R语言
│   ├─091-R语言的大致介绍.mp4            155MB
│   ├─092-R语言的常用运算.mp4            88.41MB
│   ├─093-列表、矩阵和数组.mp4            159.1MB
│   ├─094-因子和DateFrame.mp4            95.66MB
│   ├─095-数据读取函数.mp4            130.26MB
│   ├─096-快速读取函数.mp4            98.03MB
│   ├─097-读取练习.mp4            180.22MB
│   ├─098-向量化运算.mp4            132.47MB
│   ├─099-创建随机数&日期.mp4            185.21MB
│   ├─100-字符处理.mp4            138.99MB
│   ├─101-控制结构.mp4            59.17MB
│   ├─102-自编函数.mp4            32.28MB
│   ├─103-循环函数.mp4            55.5MB
│   ├─106-使用SQL汇总.mp4            67.38MB
│   ├─107-描述探索性数据分析.mp4            418.02KB
│   ├─108-图形绘制.mp4            43.24MB
│   ├─109-绘图系统介绍.mp4            109.6MB
│   ├─110-基本绘图函数.mp4            169.65MB
│   ├─111-基本统计量&中心极限定理.mp4            127.31MB
│   ├─112-区间估计&假设检验.mp4            150.66MB
│   ├─113-T检验.mp4            176.77MB
│   ├─114-方差分析.mp4            87.17MB
│   ├─115-相关性检验.mp4            3.86MB
│   ├─116-线性回归背景介绍及数据理解.mp4            201.37MB
│   ├─116-线性回归背景介绍及数据理解.mp4..downloading            201.37MB
│   ├─117-R软件中的相关性.mp4            40.92MB
│   ├─118-相关性系数矩阵.mp4            167.32MB
│   ├─119-偏相关系数及相关系数.mp4            117.34MB
│   ├─120-两样本T检验.mp4            98.69MB
│   ├─121-回归模型的实现及讲解.mp4            141.89MB
│   ├─122-残差的介绍.mp4            189.83MB
│   ├─123-异常值处理.mp4            135.87MB
│   ├─124-建模与预测.mp4            142.41MB
│   ├─125-建模评估.mp4            102.52MB
│   ├─126-图形解释.mp4            157.07MB
│   ├─127-逐步回归的介绍.mp4            11.12MB
│   ├─128-多元线性回归代码展示及结果解释.mp4            159.17MB
│   ├─129-Logists回归大致介绍.mp4            121.23MB
│   ├─130-变量处理.mp4            126.05MB
│   ├─131-筛选变量.mp4            178.46MB
│   ├─132-建模与评估.mp4            131.95MB
│   ├─133-主成分分析和因子分析方法介绍.mp4            153.49MB
│   ├─134-主成分和因子分析在R中的实现.mp4            142.67MB
│   ├─135-主成分分析具体剖析.mp4            153.98MB
│   ├─136-关联规则的基本介绍.mp4            140.29MB
│   ├─137-Apriori算法原理介绍.mp4            116.85MB
│   ├─138-关联规则数据处理.mp4            180.68MB
│   ├─139-关联规则可视化.mp4            173.24MB
│   ├─140-关联规则的评估.mp4            99.03MB
│   ├─141-数据挖掘简介.mp4            141.19MB
│   ├─142-数据挖掘算法分类.mp4            105.37MB
│   ├─143-聚类分析基本概念及距离计算.mp4            155.57MB
│   ├─144-聚类的几个算法.mp4            129.54MB
│   ├─145-R实施聚类分析.mp4            90.29MB
│   ├─146-聚类分析总结.mp4            106.35MB
│   ├─148-决策树基本介绍.mp4            111.27MB
│   ├─149-ID3算法.mp4            165.36MB
│   ├─150-决策树R实施.mp4            71.28MB
│   ├─151-决策树总结.mp4            143.1MB
│   ├─152-Boosting.mp4            107.73MB
│   ├─154-ADABOOST.mp4            107.93MB
│   ├─155-随机森林实施.mp4            89.14MB
│   ├─156-SVM引言.mp4            105.25MB
│   ├─157-线性SVM.mp4            107.36MB
│   ├─158-非线性SVM.mp4            127.25MB
│   ├─159-SVM的R建模.mp4            199.61MB
│   ├─160-条件概率.mp4            148.51MB
│   ├─161-贝叶斯公式.mp4            94.7MB
│   ├─162-贝叶斯分类.mp4            126.24MB
│   ├─163-贝叶斯建模.mp4            153.09MB
│   ├─164-模型评估.mp4            63.13MB
│   ├─165-神经元模型.mp4            115.5MB
│   ├─166-人工神经网络模型.mp4            112.93MB
│   ├─167-单节感知器.mp4            120.76MB
│   ├─168-BP神经网络.mp4            181.69MB
│   ├─169-数据挖掘方法和建模流程.mp4            82.97MB
│   ├─170-电影票房预测.mp4            119.03MB
│   ├─171-CRM和信用评分卡.mp4            180.19MB
│   ├─172-信用评分公式细节.mp4            83.59MB
│   ├─173-评分卡代码讲解.mp4            129.19MB
│   ├─174-客户分群.mp4            135.4MB
│   ├─175-层次聚类和K-means聚类.mp4            131.51MB
│   ├─176-聚类分析建模流程.mp4            140.59MB
│   ├─177-聚类分析案例应用.mp4            179.43MB
│   ├─178-R代码实现客户分群.mp4            116.13MB
│   ├─179-线性回归建模流程.mp4            168.48MB
│   ├─180-R语言进行数据预分析.mp4            108.22MB
│   ├─181-R语言进行变量筛选.mp4            231.9MB
│   ├─182-R语言进行模型评估.mp4            117.12MB
│   ├─183-案例分析流程.mp4            198.47MB
│   ├─184-数值型变量的处理.flv            -1.#INDB
│   ├─185-缺失值、异常值处理及变量筛选.mp4            216.19MB
│   ├─186-模型评估及可视化.mp4            110MB
│   ├─187-关联规则.mp4            138.52MB
│   ├─188-Apriori和FpGrowth.mp4            215.78MB
│   ├─189-R语言实现关联规则.mp4            131.4MB
│   ├─190-协同过滤算法.mp4            178.43MB
│   ├─191-R实现协同过滤算法.mp4            144.25MB
│   ├─192-时间序列简介_白噪声.mp4            97.78MB
│   ├─193-平稳时间序列模型.mp4            121.54MB
│   ├─194-平稳时间时序模型R实现_非平稳时序模型.mp4            102.25MB
│   ├─195-模型预测_预测评估_建模流程.mp4            101.22MB
│   ├─196-建模流程和补充.mp4            176.38MB
│   ├─197-决策树基本介绍.mp4            127.62MB
│   ├─198-决策树原理介绍.mp4            146.76MB
│   ├─199-R语言实现决策树.mp4            156.42MB
│   ├─200-决策树进阶应用.mp4            103.32MB
│   └─201-随机森林.mp4            100.59MB
├─06、中期交流
│   ├─226-聚类分析.mp4            184.14MB
│   ├─227-决策树.mp4            23.84MB
│   ├─228-逻辑回归.mp4            41.14MB
│   ├─229-信用分析-逻辑回归.mp4            24.75MB
│   ├─230-逻辑回归.mp4            12.34MB
│   ├─231-主成分分析和因子分析.mp4            27.46MB
│   └─232-数据分析知识点概述.mp4            81.24MB
├─07、Python
│   ├─202-Python引言.mp4            114MB
│   ├─203-Python基础语法.mp4            141.47MB
│   ├─204-字符串和列表.mp4            152.82MB
│   ├─205-列表和元组.mp4            69.47MB
│   ├─206-字典和分支结构.mp4            99.84MB
│   ├─207-for循环.mp4            96.15MB
│   ├─208-循环和分支结构练习.mp4            98.6MB
│   ├─209-自建函数.mp4            113.65MB
│   ├─210-回顾练习.mp4            101.82MB
│   ├─211-递归函数.mp4            96.89MB
│   ├─212-错误和异常.mp4            73.32MB
│   ├─213-高级函数.mp4            138.52MB
│   ├─214-函数生成_模块_读写.mp4            114.7MB
│   ├─215-随机数_目录_时间.mp4            99.46MB
│   ├─216-棋盘_赌徒必输.mp4            157.76MB
│   ├─217-连接数据库.mp4            102.67MB
│   ├─218-dnarry对象.mp4            127MB
│   ├─219-dnarry对象的方法.mp4            120.42MB
│   ├─220-数组运算.mp4            100.34MB
│   ├─221-函数应用和映射.mp4            119.46MB
│   ├─222-函数.mp4            157.16MB
│   ├─223-排序和过滤.mp4            146.54MB
│   ├─224-RFM计算.mp4            90.77MB
│   ├─225-医疗数据处理.mp4            184.49MB
│   ├─226-爬虫简介.mp4            171.14MB
│   ├─227-网页解析.mp4            155.65MB
│   ├─228-网页爬虫淘宝.mp4            155.65MB
│   ├─229-网页爬虫有道翻译.mp4            155.65MB
│   ├─230-网页爬虫天气.mp4            240.76MB
│   ├─231-Post获取有道翻译和BeautifulSoup解析网页.mp4            179.4MB
│   ├─232-BeautifulSoup解析网页并抓取数据.mp4            127.42MB
│   ├─234-Selenium定位爬取去哪网.mp4            234.96MB
│   ├─235-Selenium爬取去哪网.mp4            185.92MB
│   ├─236-Selenium动态爬取去哪网景点.mp4            87.62MB
│   ├─237-统计语言模型.mp4            113.97MB
│   ├─238-词向量.mp4            135.56MB
│   ├─239-中文分词.mp4            112.35MB
│   ├─240-R语言实现分词和词向量.mp4            134.9MB
│   ├─241-R语言实现词云图.mp4            93.86MB
│   ├─242-文本分析引言和Logistic回归及KNN.mp4            105.56MB
│   ├─243-贝叶斯和SVM.mp4            145.43MB
│   ├─244-Python实现文本分类.mp4            120.49MB
│   ├─245-文本聚类和主题模型.mp4            128.42MB
│   └─246-情感分析及CNN.mp4            99.03MB
├─08、就业指导
│   ├─01-就业指导-SQL集训.mp4            113.42MB
│   ├─02-就业指导-简历制作.mp4            94.51MB
│   ├─03-就业指导.mp4            75.8MB
│   ├─04-就业指导-面试技巧.mp4            175.44MB
│   └─相关行业的运用
│         ├─01-人工智能知识图谱.mp4            161.82MB
│         ├─01-数据分析在互联网金融中的应用.mp4            121.11MB
│         ├─01-数据分析在政府基层统计工作中的应用.mp4            135.88MB
│         ├─02-人工智能知识图谱.mp4            140.99MB
│         ├─02-数据分析在互联网金融中的应用.mp4            126.57MB
│         ├─02-数据分析在政府基层统计工作中的应用.mp4            21.82MB
│         ├─03-人工智能知识图谱.mp4            101.55MB
│         ├─03-数据分析在互联网金融中的应用.mp4            122.69MB
│         ├─04-数据分析在互联网金融中的应用.mp4            131.95MB
│         └─05-数据分析在互联网金融中的应用.mp4            131.95MB
├─09、课件
│   ├─CDAexcel - 课件
│   │   ├─Excel与数据分析.pdf            4.58MB
│   │   └─Excel课堂素材
│   │         ├─8-条件格式之美之用-素材.xlsx            751.42KB
│   │         ├─e4.txt            3.83KB
│   │         ├─excel与数据分析(10)排序筛选-素材.xlsx            313.76KB
│   │         ├─excel与数据分析(11)企业员工管理案例-素材.xlsx            658.66KB
│   │         ├─excel与数据分析(1)技巧-素材.xlsx            604.82KB
│   │         ├─excel与数据分析(2)数据收集与清洗-素材.xlsx            423.21KB
│   │         ├─excel与数据分析(3)公式-素材.xlsx            268.25KB
│   │         ├─excel与数据分析(3)公式-跨工作簿
│   │         │   ├─工作簿间计算A+B.xlsx            13.06KB
│   │         │   ├─工作簿间计算A.xlsx            10.22KB
│   │         │   └─工作簿间计算B.xlsx            10.29KB
│   │         ├─excel与数据分析(4)常用函数-素材.xlsx            261.02KB
│   │         ├─excel与数据分析(5)数组-素材.xlsx            184.66KB
│   │         ├─excel与数据分析(6)查找与引用函数-素材.xlsx            1.46MB
│   │         ├─excel与数据分析(7)图表展现数据-素材.xlsx            1.31MB
│   │         ├─excel与数据分析(8)数据透视表-素材.xlsx            399.9KB
│   │         ├─excel与数据分析(9)-案例实验-素材.xlsx            361.61KB
│   │         ├─Excel自定义格式参数.docx            24.83KB
│   │         ├─photo
│   │         │   ├─冯九.jpg            12.27KB
│   │         │   ├─卫八.jpg            13.17KB
│   │         │   ├─吴六.jpg            14.21KB
│   │         │   ├─周五.jpg            15.47KB
│   │         │   ├─孙三.jpg            16.03KB
│   │         │   ├─王四.jpg            18.22KB
│   │         │   ├─赵一.jpg            26.88KB
│   │         │   ├─郑七.jpg            15.2KB
│   │         │   └─钱二.jpg            14.14KB
│   │         ├─学生管理.accdb            3.93MB
│   │         ├─水果图片
│   │         │   ├─哈密瓜.jpg            6.64KB
│   │         │   ├─无花果.jpg            5.44KB
│   │         │   ├─木瓜.jpg            6.8KB
│   │         │   ├─柿子.jpg            4.92KB
│   │         │   ├─桃子.jpg            5.26KB
│   │         │   ├─猕猴桃.jpg            3.88KB
│   │         │   ├─草莓.jpg            4.64KB
│   │         │   ├─菠萝.jpg            5.47KB
│   │         │   ├─葡萄.jpg            5.44KB
│   │         │   └─西瓜.jpg            6.41KB
│   │         └─理解indirect函数.xlsx            543.26KB
│   ├─Excel Powr BI内容
│   │   ├─Excel Power BI学习指南.docx            15.72KB
│   │   ├─Excel初级应用案例学习指南
│   │   │   ├─应用案例 杜邦分析仪.pdf            706.79KB
│   │   │   └─杜邦分析仪.xlsx            194.09KB
│   │   ├─Excel初级应用案例学习指南.docx            14.7KB
│   │   ├─Power Map
│   │   │   ├─Power Map附件
│   │   │   │   ├─Power Map Data.xlsx            35.77KB
│   │   │   │   └─Power Map处理结果.xlsx            444.15KB
│   │   │   └─数据地图Power Map.pdf            829.66KB
│   │   ├─Power Pivot
│   │   │   ├─Power Pivot DAX表达式
│   │   │   │   ├─DAX表达式练习数据.xlsx            14.39KB
│   │   │   │   └─DAX表达式练习数据答案.xlsx            332.84KB
│   │   │   ├─Power Pivot KPI
│   │   │   │   └─Power Pivot练习数据.xlsx            3.92MB
│   │   │   ├─Power Pivot 导入数据
│   │   │   │   ├─商机相关企业信息.csv            2.78KB
│   │   │   │   └─商机记录.accdb            432KB
│   │   │   ├─Power Pivot 层次结构
│   │   │   │   └─PowerPivot层次结构.xlsx            344.65KB
│   │   │   ├─Power Pivot 搭建多维数据集
│   │   │   │   ├─创建多维透视表练习.xlsx            155.32KB
│   │   │   │   ├─创建多维透视表练习答案.xlsx            529.94KB
│   │   │   │   └─连接演示.xlsx            10.79KB
│   │   │   └─数据透视Power Pivot.pdf            1.31MB
│   │   ├─Power Query
│   │   │   ├─PowerQuery M函数
│   │   │   │   └─M函数练习.xlsx            19.45KB
│   │   │   ├─PowerQuery合并数据
│   │   │   │   ├─横向合并演示数据.xlsx            12.02KB
│   │   │   │   ├─纵向合并演示数据.xlsx            8.97KB
│   │   │   │   └─连接演示.xlsx            11.41KB
│   │   │   ├─PowerQuery基本功能
│   │   │   │   ├─Power Query基本功能介绍.pdf            573.72KB
│   │   │   │   └─PowerQuery基本功能.xlsx            57.84KB
│   │   │   ├─PowerQuery导数
│   │   │   │   ├─商机相关企业信息.csv            2.78KB
│   │   │   │   ├─商机记录.accdb            432KB
│   │   │   │   ├─商机记录.txt            3.17KB
│   │   │   │   └─练习数据.xlsx            410.64KB
│   │   │   └─数据加工Power Query.pdf            1.44MB
│   │   └─Power View
│   │         ├─Power View附件
│   │         │   ├─Power View Data.xlsx            80.83KB
│   │         │   └─Power View处理结果.xlsx            420.78KB
│   │         └─交互式报表Power View.pdf            846.5KB
│   ├─mysql两天讲义
│   │   ├─code.sql            11.89KB
│   │   ├─data
│   │   │   ├─all.txt            425.42KB
│   │   │   ├─final.csv            21.24MB
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│   │   ├─MySQL安装.pdf            1.49MB
│   │   ├─MySQL安装.pptx            1.2MB
│   │   ├─MySQL数据库基础知识.pdf            1.38MB
│   │   ├─__MACOSX
│   │   │   ├─._code.sql            243B
│   │   │   ├─._data            187B
│   │   │   ├─._MySQL安装.pdf            228B
│   │   │   ├─._MySQL安装.pptx            228B
│   │   │   ├─._MySQL数据库基础知识.pdf            243B
│   │   │   ├─._单表查询练习 - 表结构信息.xlsx            187B
│   │   │   ├─._多表查询练习 - 表结构信息.xlsx            243B
│   │   │   └─data
│   │   │         ├─._all.txt            187B
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│   │   │         └─._t2.csv            187B
│   │   ├─单表查询练习 - 表结构信息.xlsx            28.39KB
│   │   └─多表查询练习 - 表结构信息.xlsx            14.45KB
│   ├─MySQL前两天课程资料 - 学员用
│   │   ├─code.sql            11.89KB
│   │   ├─data
│   │   │   ├─all.txt            425.42KB
│   │   │   ├─final.csv            21.24MB
│   │   │   ├─GoodsColor.csv            72.03KB
│   │   │   ├─GoodsSize.csv            6.82KB
│   │   │   ├─OrderDetail.txt            28.8KB
│   │   │   ├─t1.csv            35B
│   │   │   └─t2.csv            39B
│   │   ├─MySQL数据库基础知识.pdf            1.38MB
│   │   ├─单表查询练习 - 表结构信息.xlsx            28.39KB
│   │   └─多表查询练习 - 表结构信息.xlsx            14.45KB
│   ├─python基础测试题
│   │   └─python测试题.docx            44.8KB
│   ├─Python爬虫.pdf            706.73KB
│   ├─python课件
│   │   ├─python_basic
│   │   │   ├─bikes(2).csv            13.48KB
│   │   │   ├─bikes.csv            13.48KB
│   │   │   ├─Python_Code(2).pdf            10.09MB
│   │   │   ├─Python_Code.pdf            10.09MB
│   │   │   ├─Python__ProgrammingBasics(2).pdf            1.59MB
│   │   │   ├─Python__ProgrammingBasics.pdf            1.59MB
│   │   │   ├─train(2).csv            59.76KB
│   │   │   ├─train.csv            59.76KB
│   │   │   ├─在Python中连接数据库(2).ipynb            42.82KB
│   │   │   ├─在Python中连接数据库.ipynb            42.82KB
│   │   │   ├─正则表达式图片(2).png            185.53KB
│   │   │   ├─正则表达式图片.png            185.53KB
│   │   │   ├─距离计算及其python实现(2).ipynb            30.04KB
│   │   │   └─距离计算及其python实现.ipynb            30.04KB
│   │   └─python_numpy&pandas
│   │         ├─numpy课程
│   │         │   ├─.ipynb_checkpoints
│   │         │   │   ├─python_numpy_1-checkpoint(2).ipynb            15.07KB
│   │         │   │   └─python_numpy_1-checkpoint.ipynb            15.07KB
│   │         │   ├─python_numpy_1(2).ipynb            42.22KB
│   │         │   ├─python_numpy_1.ipynb            42.22KB
│   │         │   ├─Python_numpy_2(2).ipynb            7.97KB
│   │         │   └─Python_numpy_2.ipynb            7.97KB
│   │         ├─OReilly.Python.for.Data.Analysis.2nd.Edition.1491(2).pdf            13.95MB
│   │         ├─OReilly.Python.for.Data.Analysis.2nd.Edition.1491.pdf            13.95MB
│   │         ├─pandas练习
│   │         │   ├─.ipynb_checkpoints
│   │         │   │   ├─1.pandas初识数据-checkpoint(2).ipynb            2.9KB
│   │         │   │   ├─1.pandas初识数据-checkpoint.ipynb            2.9KB
│   │         │   │   ├─2.pandas过滤和排序-checkpoint(2).ipynb            10.72KB
│   │         │   │   ├─2.pandas过滤和排序-checkpoint.ipynb            10.72KB
│   │         │   │   ├─3.pandas 分组-checkpoint(2).ipynb            4.63KB
│   │         │   │   ├─3.pandas 分组-checkpoint.ipynb            4.63KB
│   │         │   │   ├─4.pandas apply函数-checkpoint(2).ipynb            7.83KB
│   │         │   │   ├─4.pandas apply函数-checkpoint.ipynb            7.83KB
│   │         │   │   ├─5.pandas 合并-checkpoint(2).ipynb            8.7KB
│   │         │   │   ├─5.pandas 合并-checkpoint.ipynb            8.7KB
│   │         │   │   ├─6. pandas 统计数据-checkpoint(2).ipynb            6.99KB
│   │         │   │   └─6. pandas 统计数据-checkpoint.ipynb            6.99KB
│   │         │   ├─1.pandas初识数据(2).ipynb            2.9KB
│   │         │   ├─1.pandas初识数据.ipynb            2.9KB
│   │         │   ├─2.pandas过滤和排序(2).ipynb            10.72KB
│   │         │   ├─2.pandas过滤和排序.ipynb            10.72KB
│   │         │   ├─3.pandas 分组(2).ipynb            4.63KB
│   │         │   ├─3.pandas 分组.ipynb            4.63KB
│   │         │   ├─4.pandas apply函数(2).ipynb            7.83KB
│   │         │   ├─4.pandas apply函数.ipynb            7.83KB
│   │         │   ├─5.pandas 合并(2).ipynb            8.7KB
│   │         │   ├─5.pandas 合并.ipynb            8.7KB
│   │         │   ├─6. pandas 统计数据(2).ipynb            6.99KB
│   │         │   ├─6. pandas 统计数据.ipynb            6.99KB
│   │         │   ├─7.可视化(2).ipynb            184.63KB
│   │         │   ├─7.可视化.ipynb            184.63KB
│   │         │   ├─student-mat(2).csv            41KB
│   │         │   ├─student-mat.csv            41KB
│   │         │   ├─tips(2).csv            8.6KB
│   │         │   ├─tips.csv            8.6KB
│   │         │   ├─US_Baby_Names_right(2).csv            34.11MB
│   │         │   ├─US_Baby_Names_right.csv            34.11MB
│   │         │   ├─wind(2).data            520.09KB
│   │         │   └─wind.data            520.09KB
│   │         ├─pandas课程
│   │         │   ├─groupby(2).png            138.54KB
│   │         │   ├─groupby.png            138.54KB
│   │         │   ├─practise(2).csv            38.1KB
│   │         │   ├─practise.csv            38.1KB
│   │         │   ├─Python_Pandas_1(2).ipynb            343.7KB
│   │         │   ├─Python_Pandas_1.ipynb            343.7KB
│   │         │   ├─Python_Pandas_2(2).ipynb            37.13KB
│   │         │   └─Python_Pandas_2.ipynb            37.13KB
│   │         ├─Python_Data_Clean(2).pdf            632.82KB
│   │         └─Python_Data_Clean.pdf            632.82KB
│   ├─R语言案例
│   │   ├─决策树
│   │   │   ├─Code
│   │   │   │   └─Decision_tree_willie.R            20.41KB
│   │   │   ├─Data
│   │   │   │   ├─.Rhistory            5.06KB
│   │   │   │   ├─Decision_tree_example.xlsx            12.31KB
│   │   │   │   ├─Decision_tree_example_answer.xlsx            190.24KB
│   │   │   │   ├─dictionary.xlsx            13.61KB
│   │   │   │   ├─ma_resp_data.csv            7.56MB
│   │   │   │   ├─tree_data_full.csv            4.49MB
│   │   │   │   ├─tree_data_test.csv            3.76MB
│   │   │   │   └─tree_data_test.RData            247.85KB
│   │   │   └─Deck
│   │   │         └─CDA精品课程系列之-如何在保险业中使用决策树并展示其成果.pdf            2.57MB
│   │   ├─如何利用客户分群实现保险行业中潜在客户的精准定位
│   │   │   ├─CDA精品课程系列之-如何利用客户分群实现保险行业中潜在客户的精准定位20180309.pdf            2.12MB
│   │   │   ├─Clustering Rcode.R            6.46KB
│   │   │   ├─practice_sample.csv            22.57MB
│   │   │   └─变量处理.xlsx            14.61KB
│   │   ├─推荐算法
│   │   │   ├─R代码
│   │   │   │   ├─关联规则实战代码.R            4.3KB
│   │   │   │   ├─协同过滤01--原理演示.R            3.92KB
│   │   │   │   ├─协同过滤02--R包实现.R            1.02KB
│   │   │   │   └─协同过滤03--example.R            9.49KB
│   │   │   ├─关联规则案例说明.docx            15.13KB
│   │   │   ├─推荐算法-赵增.pdf            3.86MB
│   │   │   └─数据
│   │   │         ├─PA_desc.csv            354B
│   │   │         ├─purchase.csv            48.12MB
│   │   │         ├─RA_desc.csv            2.02KB
│   │   │         ├─testCF.csv            230B
│   │   │         └─u.data            1.89MB
│   │   ├─时间序列分析
│   │   │   ├─Code
│   │   │   │   └─Code_20180301.R            10.48KB
│   │   │   ├─Data
│   │   │   │   ├─.RData            200.64KB
│   │   │   │   ├─.Rhistory            18.96KB
│   │   │   │   ├─AR1_a.csv            24.44KB
│   │   │   │   ├─AR1_a2.csv            42.17KB
│   │   │   │   ├─AR1_b.csv            24.32KB
│   │   │   │   ├─AR1_c.csv            24.34KB
│   │   │   │   ├─AR2_a3.csv            42.13KB
│   │   │   │   ├─ARIMA_110.csv            23.58KB
│   │   │   │   ├─ARMA_11_a.csv            24.24KB
│   │   │   │   ├─ARMA_11_b.csv            24.04KB
│   │   │   │   ├─ARMA_22.csv            23.92KB
│   │   │   │   ├─birth.csv            1.29KB
│   │   │   │   ├─Call.csv            9.4KB
│   │   │   │   ├─EX1_a.csv            16.88KB
│   │   │   │   ├─EX1_b.csv            16.87KB
│   │   │   │   ├─EX1_c.csv            16.89KB
│   │   │   │   ├─EX1_d.csv            16.88KB
│   │   │   │   ├─EX2_a.csv            540B
│   │   │   │   ├─EX2_b.csv            624B
│   │   │   │   ├─EX3.csv            24.21KB
│   │   │   │   ├─forecast_output.csv            4.68KB
│   │   │   │   ├─Kings of england.csv            173B
│   │   │   │   ├─MA1_a.csv            24.46KB
│   │   │   │   ├─MA1_b.csv            24.46KB
│   │   │   │   ├─MA2.csv            24.21KB
│   │   │   │   ├─output_dotcom.csv            4.68KB
│   │   │   │   ├─Predict1.csv            64.65KB
│   │   │   │   ├─rain.csv            696B
│   │   │   │   ├─skirts.csv            242B
│   │   │   │   └─souvenir.csv            790B
│   │   │   └─Deck
│   │   │         └─Time series model_20180301.pdf            1.5MB
│   │   └─逻辑回归和线性回归的商业应用
│   │         ├─deck
│   │         │   └─CDA精品课程系列之- 逻辑回归和线性回归的商业应用.pdf            2.25MB
│   │         ├─Linear code
│   │         │   ├─data_revenue_model.csv            9.19MB
│   │         │   ├─Recoding_Linear_Model.txt            8.24KB
│   │         │   ├─R_Code_linear_regression.r            19.78KB
│   │         │   ├─变量处理及模型结果展示 - 线性回归-完整版.xlsx            77.46KB
│   │         │   └─变量处理及模型结果展示 - 线性回归-练习版.xlsx            66.2KB
│   │         ├─Logistic Model
│   │         │   ├─data_response_model.csv            27.14MB
│   │         │   ├─Recoding_Logistic_Model.txt            8.38KB
│   │         │   ├─R_Code_logistic_regression.R            19.79KB
│   │         │   ├─变量处理及模型结果展示 - 逻辑回归-完整版.xlsx            89.56KB
│   │         │   └─变量处理及模型结果展示 - 逻辑回归-练习版.xlsx            102.69KB
│   │         ├─Two_stage
│   │         │   ├─cross_table.xlsx            16.2KB
│   │         │   ├─data_response_model.csv            27.14MB
│   │         │   ├─data_revenue_model.csv            9.19MB
│   │         │   ├─R_code_2_stage.R            6.64KB
│   │         │   └─two_stage_data.csv            41.44MB
│   │         ├─回归模型课程手册.docx            15.79KB
│   │         └─课后建模练习
│   │               ├─Exercise_Response_data.csv            4.5MB
│   │               ├─答案
│   │               │   ├─Exercise_Logistic_Model_Code.R            12.54KB
│   │               │   ├─Profiling and Model Result R.xlsx            192.35KB
│   │               │   └─recode_final.txt            8.18KB
│   │               └─问题.xlsx            14.24KB
│   ├─推荐系统
│   │   ├─CDA数据分析-推荐系统(上).pdf            3.48MB
│   │   └─CDA数据分析-推荐系统(下).pdf            3.16MB
│   ├─数学与统计学基础
│   │   ├─Statistics_1_数据的概括性度量.pdf            6.4MB
│   │   ├─Statistics_2_统计量及其抽样分布.pdf            4.96MB
│   │   ├─Statistics_3_参数估计.pdf            8.4MB
│   │   ├─Statistics_4_假设检验.pdf            6.22MB
│   │   ├─Statistics_5_分类数据分析.pdf            1.85MB
│   │   ├─Statistics_6_相关分析.pdf            1.74MB
│   │   ├─Statistics_7_回归分析.pdf            26.47MB
│   │   ├─学习指南.pdf            159.94KB
│   │   ├─微积分.pdf            2.27MB
│   │   ├─微积分极值练习题.pdf            209.76KB
│   │   ├─线性代数演示.pdf            2.59MB
│   │   ├─自由度.pdf            103.96KB
│   │   └─预备知识.pdf            421.11KB
│   ├─文本挖掘
│   │   ├─CDA文本分析1.pptx            5.64MB
│   │   └─CDA文本分析2.pptx            4.1MB
│   ├─电商数据处理案例
│   │   ├─code.sql            8.49KB
│   │   ├─rawdata
│   │   │   ├─GoodsBrand.csv            1.52KB
│   │   │   ├─GoodsColor.csv            72.03KB
│   │   │   ├─GoodsInfo.csv            1.97MB
│   │   │   ├─GoodsSize.csv            6.82KB
│   │   │   ├─OrderDetail.csv            475.66KB
│   │   │   ├─OrderInfo.csv            210.55KB
│   │   │   ├─RegionInfo.csv            107.51KB
│   │   │   ├─UserAddress.csv            695.34KB
│   │   │   └─UserInfo.csv            90.38KB
│   │   ├─制作说明.docx            16.32KB
│   │   ├─基础知识提高
│   │   │   ├─存储过程.pptx            213.71KB
│   │   │   ├─存储过程1.sql            2.37KB
│   │   │   ├─存储过程2.sql            1.66KB
│   │   │   ├─连接数据库.sql            339B
│   │   │   ├─链接
│   │   │   │   ├─t1.csv            29B
│   │   │   │   ├─t2.csv            39B
│   │   │   │   └─链接语句.sql            870B
│   │   │   └─链接结果演示.xlsx            12.23KB
│   │   ├─电商数据处理案例 学习指南.docx            15.36KB
│   │   ├─电商数据处理案例.pptx            224.61KB
│   │   └─表结构信息.xlsx            33.07KB
│   ├─统计分析(spss) 5天课件
│   │   ├─bankloan_binning.sav            246.23KB
│   │   ├─bankloan_binning01.sav            25.93KB
│   │   ├─CDA就业班课程SPSS.pptx            1.43MB
│   │   ├─CG_Ceo.xls            2.64MB
│   │   ├─class.sas7bdat            5KB
│   │   ├─Concise figure.sgt            3.2KB
│   │   ├─conjplan01.sav            1.25KB
│   │   ├─conjplan02.sav            1.57KB
│   │   ├─conjrank01.sav            2.4KB
│   │   ├─conjrank011.sav            2.4KB
│   │   ├─data_access3.txt            71.89KB
│   │   ├─dmdata.sav            450.69KB
│   │   ├─missing(完整数据).sav            2.42KB
│   │   ├─missing(缺失数据).sav            2.33KB
│   │   ├─performance.sav            15.69KB
│   │   ├─pm_customer_train2.sav            20.14KB
│   │   ├─purchase.sav            11.23KB
│   │   ├─rfm_transactions.sav            175.45KB
│   │   ├─spss课后练习题20151228
│   │   │   ├─missing(完整数据).sav            2.42KB
│   │   │   ├─missing(缺失数据).sav            2.33KB
│   │   │   ├─spss课后作业            -1.#INDB
│   │   │   ├─varclus.sav            10.04KB
│   │   │   ├─头发和眼睛颜色.sav            1.32KB
│   │   │   ├─拒退.sav            9.25KB
│   │   │   ├─数据分析需求1.txt            665B
│   │   │   ├─数据分析需求2.docx            1.4MB
│   │   │   └─短期绩效.sav            2KB
│   │   ├─spss课后阅读建议.txt            2.03KB
│   │   ├─telco.sav            117.24KB
│   │   ├─threegrid.stt            4.32KB
│   │   ├─从mysql数据库导入数据.pdf            608.23KB
│   │   ├─出口商品金额.sav            4.74KB
│   │   ├─出口商品金额.xls            19.5KB
│   │   ├─员工绩效考核调查表.pdf            125.33KB
│   │   ├─商品投诉分析.sav            3.3KB
│   │   ├─商品材质.sav            7.85KB
│   │   ├─图模板.sgt            3.69KB
│   │   ├─客户信息表.sav            1.14MB
│   │   ├─数据统计分析师SPSS课程.pdf            6.7MB
│   │   ├─日期运算.sps            469B
│   │   ├─曲线直线化.sps            766B
│   │   ├─样本设计与执行.pdf            1.57MB
│   │   ├─模型适用条件.pdf            206.54KB
│   │   ├─短期绩效.sav            8.36KB
│   │   ├─短期绩效.xlsx            8.52KB
│   │   ├─联合分析程序.txt            553B
│   │   ├─购买力.sav            11.54KB
│   │   └─购物信息.sav            3.75KB
│   ├─行业分享
│   │   ├─cda_贺好军_20180405.pdf            1.06MB
│   │   ├─CDA行业应用(刘志恒)--修改版.pdf            1.78MB
│   │   └─行业交流——数据分析在政府基层统计工作中的应用V2.0--归璐.pdf            7.72MB
│   ├─贝叶斯神经网络及案例课件--朱江
│   │   ├─ANN.rar            17.97MB
│   │   ├─bayes.rar            33.43MB
│   │   ├─case.rar            20.39MB
│   │   └─case.zip            21.42MB
│   └─面试题
│         ├─面试题.rar            1.58MB
│         └─面试题答案.rar            148.85KB
└─10、推荐系统
      ├─01-推荐系统.mp4            107.61MB
      ├─02-推荐系统.mp4            134.82MB
      ├─03-推荐系统.mp4            121.95MB
      ├─04-推荐系统.mp4            118.06MB
      ├─05-推荐系统实战.mp4            108.29MB
      ├─06-推荐系统.mp4            116.44MB
      ├─07-推荐系统.mp4            158.15MB
      ├─08-推荐系统.mp4            110.59MB
      ├─09-推荐系统.mp4            114.64MB
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