博学谷-所有人都能学的数据分析课-2999元

博学谷-所有人都能学的数据分析课-2999元课程介绍(A000258)：

30大行业经典案例呈现学即能用，快速提升

1. 多维尺度分析

根据具有很多维度的样本或变量之间的相似性或非相似性来对其进行分类的一种统计学研究方法，用空间和距离来体现各个点之间的关系，是研究品牌竞争力的常用分析方\ 5 Q )法。

2. 线性回归

最基本的描述点与点之间关系? ( 4 G k M 9 2的算法( U Y # P S = I @，描述影响某些现象的变量是怎么如何影响，是各领域最经典的分析方法，常用来预测消费支出、固定投资支出等。

Lo! c K Q = E ( # .gistic

逻辑回归算法是数据分析中% X G ;常用的经典统计学方法，在SPSS软件中可\ 0 k + B V #以简单便捷实现该算法。常用于医疗、金融等业务场景的分类预测问题。

贝叶斯网络

在Model@ U k I # Q L &er软件中进行贝叶斯网络建模，导入预测数H w S据对用户流失率进行预测。

朴n # o D c [ 3素贝叶斯算法

该算法应用广泛，逻辑性简单，且较为稳定，当数F 1 Y i据呈现不同的特点时，该算法的分类性能不会有太大差异。
此算法在现实生活中应用广泛，常用于文字1 z u v X识别、图像: q d $ l .识别、文本分类、垃圾邮件分类、信用评估、钓鱼网站检测等。

时间序列分析

当下流行的分析方法，常用于判断未来的趋势变化以及分析历史数据的变化规律的影响因素，常用于企业经营管理、市场潜量预测、气象t : ` Q W b F B预报、环境污染控制8 = D 0 L ; + R等方面。

聚类算法

层次聚类、K-: B + x Q ~ – ameans聚类、二阶聚类、多维尺度分析、对应分析，以及结合因子分析方法对比选择人群分类的方法。

课程目录：

文件目录：

博学谷-所有人都能学的数据分析课-2999元

│ ├─第10章 pyth+ K \ : w r uon入门及基础分析

│ │ ├─第1节 概述与基本操作

│ │ │ 1. 课程与开发环境简介.mp4

│ │ │ 2. 帮助文档的获取&基础操作.mp4

│ │ │ 3. 基础操作：整数、小数、复数&列表、字符串、字典.mp4

│ │ │ 4. 自定义函数.mp4

│ │ │ 5.Jupyte常用快捷键以及自动补全功能的实现r.mp4

│ │ │ 6. 本节小结.mp4

│ │ │

│ │ ├─第2节 Numpy

│ │ │ 1. 从头创建一个数组.mp4

│ │ │ 2. 案例实践——如何实现99乘法表和老虎机.mp4

│ │ │ 3. 数组的操作.mp4

│ │ │ 4. 数组的计算M 7 Y 3 ? { [ c.mp4

│ │ │ 5. 数组的广播.mp4

│ │ │ 6. 比较、掩码和布尔逻辑.mp4

│ │ │

│ │ ├─第3节 Pandas

│ │ │ 1. 序列和数据库.mp4

│ │ │ 10. 本节小结.mp4

│ │ │= . – 2. 索引和切片.mp4

│ │ │ 3. 通过索引运算和. T f a生成新的列.mp4

│ │ │ 4. 文件的读取和写入.mp4

│ │ │ 5. 缺失值处理.mp4

│ │ │ 6. 数据连接.mp4

│ │ │ 7. 分组和聚合.mp4

│ │ │ 8. 数据透视表.mp4

│ │ │ 9. 字符串的处理.mp4

│ │ │

│ │ ├─第4节 Matplotlib与python作图

│ │ │ 1. 基础作图——折线图和散点图.mp4

│ │ │ 2p | y h. 基础作图——直方图和饼图.mp4

│ │ │ 3. 子图和w a e W i o : # r图例.mp4

│ │ │ 4. 图标设置——标签，表格样式和cmap.mp4; p g } n 9

│ │ │ 5. 高级作图.mp4

│ │ │ 6. 本节小结.mp4

│ │ │

│ │ ├─第5节 Sklearp k J H | jn与机器学习基础

│ │ │ 1. 线性回归.mp4

│ │ │ 10. 支持向量机——核函数.mp4

│ │ │ 11. 支持向量机是如何防止过拟合的.mp4

│ │ │ 12. 如何使用Python实现PCA降维算法.mp4

│ │ │ 13. 如何使用Python实现Kmeans聚类.mp4

│ │ │ 14. 本节小结.mp4

│ │ │ 2. 逻辑回归的原理、模型实现与正则化.mp4

│ │ │ 3. 逻辑回归的评估以及最优迭代次数.mpC f ] Z |4

│ │ │ 4. 贝叶斯分类器的实现过程.mp4

│ │ │ 56 E P W = C p [. 朴素贝叶斯算法案例——手写数字识别.mp4

│ │ │ 6. 数据预处理.mp4

│ │ │ 7. 决策树和随机森林——熵和决策树.mp4

│ │ │ 8. 决策树和随机森林算法对比.mp4

│ │ │ 9. 随机森林的调参.mp4

│ │ │

│ │ └─课后练习

│ │ 课后练习.txt

│ │

│ ├─第11章 课程总结图谱

│ │

│ │ 课程总结.mp4.baiduyun.downloading

│ │ 课程总3 T l K 3 X P I结.mp4

│ │

│ ├─第1r l A \ ; Q x |章 数据分析师的y 1 4 ? } t ? g职业概览

│ │ 01.数据分析师的“钱景”如何.mp4

│R C ) M T │ 02.什么人适合数据分析.mp4

│ │ 03.数据分析师的临界知识.mp4

│ │ 04.数据分析师的主要职责.mp4

│ │

│ │

│ ├─第j Z | O : F \2章 数据分析和数据挖掘v I K的概念和理念

│ │ │

│ │ │

│ │ ├─第1t \ \节 基础概念

│ │ │ 01. 数据分析及, ~ j r 3 i数据挖掘定义.3 P ^ 1 4 7mp4

│ │ │/ : [ X 02. 数据分析与数据挖掘的层次.mp4

│ │ │ 03. 数据分析及g ~ i s =数据挖掘三要素.mp4

│h q ` / │ │ 04. 本节小结.mp4

│ │ │

│ │ ├─第2节 探索性数据分析

│ │ │ 01. 如何描述业务量数据.mp4

│ │ │ 02. 可视化展示的原则.mJ f z h [ } Rp4

│ │ │ 03. 本节小结.mp4

│ │ │

│ │ ├─第3节I : M 预测和分类

│ │ │ 01. 预测和分类的概念模型、流程.mpA $ d r f ^ p4

│ │ │ 02. 分类和预测：线性回P 3 y ? a 0 R y归.mp4

│ │ │ 03. 逻辑回归.mp4

│ │ │ 04. 决策树g / K算法.mp4

│ │ │ 05E n J – I. 支持向量机.mp4

│ │ │ 06. 朴素贝叶斯2 / &.mp4

│. $ x e F n T – │ │ 07. 本节小结.mp4

│ │ │

│ │ │

│ │ └─第4节 分群和降维

│ │ 01. 聚类算法的基本概念.mp4

│ │ 02. 层次聚类.mp4

│ │ 03. K-means聚类.mp4

│ │ 04. 降维模型-PCA.mp4

│ │ 05. 本节小结.mp4

│ │

│ ├─第3章 统计学基础和SPz ` ZSS软件应用

│ │ ├─第1节 描述性统计描述

│ │ │ 01. 统计分析的目的.mp4

│ │ │ 02. 统计分析的关键概念.mp4

│ │ │ 03. 四种测量尺度.mp4

│– c F Q f v P [ │ │ 04. 集中趋势-均值.mp4

│ │ │ 05. 集中趋势-中位数和众数.mp4

│ │ │ 06. 离散趋势-极差和方差.mp4

│ │ │ 07. 案例操作-如何实现离中趋势和集中趋势.mp4

│ │ │ 08. 本节小结.mp4

│ │ │

│ │ ├─第2节 假设检验_统计判断

│ │ │ 01. 统计学本质.mp4

│ │ │ 02. 统计学两大定理.mp4

│ │ │ 03. 统计判{ z 2断-抽样误差与标准误差.mp4

│ │ │, v t } ^ | ; * ^ 04. 统计推断-t分布.y \ u P $mp4

│ │ │ 05. 统计推断-参数估计.mp4

│ │ │ 06. 统计推断-假设检验.mp4

│ │ │ 07. 本节小结.mp4

│ │C : } } I │

│ │ ├─第3节 抽样方法

│ │ │ 01. 统计过程.mp4

│ │ │ 02. 抽样的概念.mp4

│ │ │ 03. 抽样方法与非抽样方法.mp4

│ │ │ 04. 抽样调查与普查的特点.mp4

│ │y 1 8 4 ; ` = │ 05. 非抽样调查.mp4

│ │ │ 06. 非抽9 = 4 – x s ( B样调查的三种类型.mp4

│ │ │ 07. 无回答误差的处理.mp4

│ │ │ 08. 抽样过程.mp4

│ │ │ 09. 抽样单元与抽样框.mp4

│ │ │ 10. 抽样形式.mp4

│ │ │ 11. 概率抽样-简单抽样和8 Y { O @ 4 n \系统抽样.mp4

│ │ │ 12. 概率抽样-pps抽样.mp4. ? W 3

│ │ │ 13. 概率/ o ] O抽样-分层抽样.mp4

│ │ │ 14. 非概率抽样-区域抽样、时间抽样和电话抽样.mp4

│ │ │ 15. 总结.mp4

│ │ │

│ │ └─第4节 一般性模型

│ │ │ 1. t检验.mp4

│ │ │ 2. t检验-\ x B M g k 4案例实践.mp4

│ │ │ 3. F检验.mp4

│ │ │ 4. F检验-案例实践.mp4

│ │ │ 5. 相关分析Z | d K K T.mp4

│ │ │ 6. 相关分析-案例实践.mw $ w #p4

│ │ │ 7. 线性回归.mp4

│ │ │ 8- 线性回归-案例实践.mp4

│ │ │ 9. 本节小结.mp4

│ │ │

│ │ └─实操题

│ │ 作业数据5 h _ : ~.rar

│ │ 截图1.png

│ │

│ ├─第4章 数据预处理基础

│ │ │ 课后题.tb z 9 2 NxtA a 4 r

│ │ │

│ │ ├─第1节 数据分析前的准备工作

│ │ │ 1. 统计工作流程.mp4

│ │ │ 2. 统计准备工作.mp4

│ │ │ 3. 数据检查要点.mp4

│ │ │ 4. 开放题的准备.mp4

│ │ │ 5. 本节小结0 6 ,.mp4

│ │ │

│ │ ├─第2节 数据清洗

│ │ │ 1. 数据清洗的概念和流程.mp4

│ │ │ 2. 字段选择和数据质量报告.mp4

│ │ │ 3. 数据清洗主要工作.mp4

│ │ │ 4. 错误值和异常值处理方法.mp4

│ │ │ 5. 缺失值处理{ S s 5 – 6方法.mp4

│ │ │ 6. 异常值和缺少值的处理操作.mp4

│ │ │ 7. 本节小结.mp4

│ │ │

│ │ └─第3节 数据规范化

│h D T │ 1. 数据转化.mp4

│9 1 ) u │ 2. 数据离散化与数据扩充.mp4

│ │ 3. 数据合并与拆分.mp4

│ │ 4. 本节小结.mp4

│g 5 L ? O │

│ ├─第5章 mys= G Pql教程

│ │ │

│ │ │

│ │ ├─第1节 sql简介

│ │K X i _ E f l │ 1. sql简介K P n.mp4

│ │ │ 2. 建立数据库.mp4

│ │ │ 3. 建立数据表和约束条件.mp4

│ │ │ 4. 插入和更改.mp4

│ │ │ 5. 本节小结.mp4

│ │ │

│ │ ├─I K x [ K ,第2节 基本查询语句

│ │ │ 1. 基本查询语S 2 _ O 1句.mp4

│ │ │ 2. 本节小结\ D z ~ P.mp4

│ │ │

│ │ ├─第3节 交叉查询和子查询

│ │ │ 1. 聚合函数和交叉查询：grV ` H L d h C ^ [oup byj h b ] ,.mp4

│ │ │ 2. 子查询（in、not inF r & 4 \ { ;）&模糊匹配 Like.mp4

│ │ │ 3. 本节小结.mp4

│ │ │

│ │ ├H U . d w 2 i─第4节 练表查询

│ │B X Y t \ [ F 4 │ 1. 连表查询.m` e f = ^ Rp4

│ │ │ 2. 小结.mp4

│i d C │ │

│ │ └─课后练习

│ │ 作业素材.rar

│ │ 题目.txt

│ │

│ ├─第Q 9 q R W ] /6章 Excel分析及可视化

│ │ ├─第1节 Excel简介

│ │ │ 1. Excec f ; 1 @ e {l简介.mp4

│ │ │

│ │ ├─第2节 Excel函数技巧

│ │ │ 1. 函数的简介.mp4

│ │ │ 2. 查找函数-vlookup和hlookup.mp4

│ │ │ 3. 查找函数-INDEX和MATCH.mp4

│L @ y + e m │ │ 4. 统计O 3 + r + v函数.mp4

│ │ │ 5. 逻辑函数（上）-if、anda和or.mp4

│ │ │ 6. 逻辑函数（下）.mp4

│ │ │t o O 7 – ^ 7. 日期函数和文本函数.mp4

│ │ │ 8. 本节小结.mp4

│ │[ b i M 9 │

│ │ ├─第3节 Excel快速处理技巧

│ │ │ 1. 宏的技巧.mpO s Q j e #4

│ │ │ 2. 数据透视表和选择性黏贴.mp4

│ │ │ 3. 格式调整技n c k 1 x D p巧.mp4

│ │ │ 4. 查找和定位&数z @ = H J 2 s h据有效性技巧.mp4

│ │ │ 5. 快捷键相关技巧.mp4

│ │ │ 6. 本节小结.mp4

│ │ │

│ │ ├─第4节 Excel可视化技巧

│ │ │ 1. 如何制作一张图.mp4

│ │ │ 2. 组[ r & T u s X o合图的做法.r J Dmp4

│ │ │ 3. 条形图的变体.mp4

│ │ │ 4. 数据起跑地s O l {图的做法.mp4

│ │ │ 5. 本节小结.mp4

│ │ │

│ │ └─课后练习

│ │ 作业素材 (1).rar

│ │ 作业素材.rar

│ │ 哪吒.png

│ │ 课后练习.docx

│ │

│ ├─第7章 进Z A O ~ / )阶学习

│ │ │

│ │ │? N l k L ;

│ │ ├─第1节 多变量分析方法选择思路

│ │ │ 1. 无监督分析和有监督分析.mp4

│ │ │ 2. 无监督分析的原则.mp4

│ │ │

│ │ ├─第2节 因子分析

│ │ │ 1. 因子分析使用场景.mp4

│ │ │ 2. 因子的概念及分析过程.mp4

│ │ │ 3. 因子数的推定.mp4

│ │ │ 4. 因子轴的旋转.mp4

│ │ │ 5.& – q ] – 因子解释及因子得分计算.mp4

│ │ │ 6. 案例实践.mp4

│ │ │ 7. 如何用j G B b T ) f因子分析做评价.mp4

│ │ │

│ │ ├─第3节 聚类分析

│ │ │ 1. 聚类分析使用场景.mp4

│ │ │ 2. 聚类分析算法.mp4

│ │ │ 3. 费层次聚类 K-means.mp4

│ │ │ 4.N b Y 1 P l K-me, = 9 t ( , f Nans案例实践P $ [ I 7 m.mp4

│ │ │ 5. 二阶聚类.mp4

│ │ │

│ │ ├─第4节 对应分析

│ │ │ 1.T W [ M l 3 & 对应分析使用目的及7 m J结果解读.mp4

│ │ │ 2. 对应分析案例实践.mp4

│ │ │

│ │ ├─第5节 多维尺J U h度分析

│ │ │ 1. 概念和使用场景.mp4

│ │ │ 2. 多维尺度分析举例.mp4

│ │ │ 3. 案例1：根据学生评分进行分座z A \ v Q y H位.mp4

│ │ │ 4. 案例2：根据学生考试成绩进行分座位.mp4

│r / t H │ │ 5. 案例3：根据手机的相似度判断竞争力.mp4

│ │ │ 6. 多维尺度的不足及替代方法.mp4

│ │ │

│ │ ├─第6节 时间序列分析

│ │ │ 1. 时间序列使用场景.mp4* L A 3

│f [ 1 f m i │ │ 2. 两种类型的时间序列.mp4

│ │ │m D / K 3. 时间序列模型ARIMA.mp4

│ │ │ 4. 时间序列中的处理办法.mp4

│ │ │ 5. 案例实践-某连锁超市销售额影响因素预测.mp4

│ │ │

│ │ ├─第7节 Logistic

│ │ │ 1. 使用场景和理论背景.mp4

│ │ │ 2. logistic案例实践-用\ c q , 7 N g户流失的影响因素及) ~ $ l新用户预测.mp4

│ │ │

│ │ └─课后练_ + F # E G _ – 9习

│ │ 进阶统计学方法作业数据.xlsx

│ │ 题目.txt

│ │

│ ├─第8章 经典数据挖掘算法

│ │ ├─第1节 数据挖掘基础及数据分层抽样

│ │ │ 1. 生活中G m i $熟悉的数据挖掘案例.mp4

│ │ │ 2. 数据准备及数据分割方# m t d @ 9 r { M式.mp4

│ │ │ 3. 数据分析与数据J P l W G /挖掘的联系与区别.mp4

│ │ │ 4. Modeler软件介绍.mp4

│ │ │ 5.L M ~ 如何在ModelN + C X L + zer实现数据分层抽样.mp4

│ │ │

│ │ ├─第2节 朴0 ] k = J n c素贝叶斯

│ │ │ 1.朴素贝叶斯原理.mp4

│ │ │ 2. 朴素贝叶斯算法过程.mp4

│ │# p , 7 J │ 3. 朴素贝叶斯算法举例.mp4

│ │ │ 4. 朴素贝叶斯算法优点及不足.mp4

│ │ │ 5. 案例实践-使用贝叶斯网络建模.mp4

│ │ │

│ │ ├─第3节 决策树

│4 e b F 7 o b * g │ │ 1. 决策树使用场景.mp4

│ │ │ 2. 决策树算法（1）——ID3% r : = 0 ! c e.mp4

│ │ │ 3. 决策树算法（2）——C4.5.mp4m $ M f U %

│ │# , } 8 H F # │ 4. 决策树算法（3）——回归树CART.mp4

│ │ │ 5. 决策树算法（4）——CHAID.mp4

│ │ │ 6. 防止过度% O * = l N拟合的问题.mp4

│ │ │ 7. 使用Modeler如何做决策树.mp4

│ │ │

│ │ ├─第4节 神经网络

│ │ │` \ C j Z Q 2 1. 神经网络的组成.mp4

│ │ │ 2. 计算误差函数，修正出事权重.mp4

│ │ │ 3C Z } r 7 * { 1 Y. 神经网络与其他分析的关系.mp4

│ │ │ 4. 案例实践.mp4

│ │ │

│ │ ├─第5节 支持向量机

│ │ │ 1. 支持% w [ K Z 1 H f向量8 n n a X E _机原理介绍.mp4

│ │ │ 2( + H j u 1 i. 线性可分与线性不可分.mp4

│ │ │ 3. 案例实践.mp4

│ │ │

│ │ ├─第6节 集成算法和模型评估

│ │ │ 1. 集成算法的目的与方式.mp4

│ │ │ 2. Bagging与Bosting的计算原理.mp4

│ │ │ 3. 根据混淆矩阵进行模型评估.mp4

│ │ │ 4. 在Modeler中画出GAIN曲线图和Li` T 3 G * L 8 $ft曲线图.mp4

│ │ │ 5T y \ D ! ; 4 w. 学习t n f _ ^ \ K ;资料拓展.mp4

│ │ │

│ │ └─课后练习

│ │ 作r z X u (业素材.rar

│ │ 课后练习.txt

│ │

│ ├─第9章 R语言入门及基础分析

│ │ │V F i 8 Y # t

│ │ │

│ │ ├q u t ! n B 3 p─第1节 R语言基础操作

│ │ │ 1. 初识R语言.mp4

│ │ │ 10. 离散随机变量分布和连续随机变量分布.mp4

│ │ │ 2. R语言的基本操作.mp4

│ │ │ 3. R语言的数据结构介绍.mp4

│ │ │ 4. 向量和矩阵的基本操作.mp4

│ │ │ 5. 数据框的操作.mp4

│ │ │ 6. 循环控制流——for&whA V d bile.mp4

│ │ │ 7. 条件选择h A 8 ?控制流——if.mp4

│ │ │ 8. 自定义函数.mp4

│ │ │ 9. R语言关于概率分布的函数以及应用介绍.mp4

│ │ │

│ │ ├─第z I A 1 0 q x2节 R语言描述性数据分析

│ │ │ 1. 探索性数据分析——集中趋势和离中趋势.mp4

│ │ │ 2. 探索性数据分析——相关系数及函数介绍(1).mp4

│ │ │ 2. 探| v m q h索性数据分析——相关系J b $ H | b I + ;数及函数介绍.z j c V A P vmp4

│ │\ u u , e s 2 V [ │ 3. 探索性数据分析——假设检验.mp4

│ │ │

│ │ ├─第3节 R语言回归算法

│ │ │ 1. 回归基本算法及相关哈数介绍(上).mp4

│ │ │ 2. 回归基本算法及相关哈数介绍(下).mp4

│ │ │ 3. 模型选择.mp4

│ │B z \ m M ` E K @ │ 4. 回归诊断.mp4

│ │ │

│ │ ├─第4节 R语言分类算法

│ │ │ 1. 逻辑回归（上）.mp4

│ │ │ 2. 逻辑回归e ~ W / ? q e A（下）.mp4

│ │ │ 3. 决策树算法.mp4

│ │ │ 4. 决策树的剪枝% ~ : g J Q } q.mp4

│ │ │ 5. 随机森林.mp4

│K 5 p D J n F Z │ │

│ │ ├─第5节 R语言聚类和降维

│ │ │ 1. 使用R如何实现层次聚类.mp4

│ │ │ 2. 使用R如何实现Kmeans聚类法.mp4

│ │ │ 3b y ] ] * c $ o L. 如D t i q J 9 { e h何判断聚类的好坏.mp4

│ │ │ 4. 使用R如何实现PCA降维.mp4

│ │ │

│ │ └─课后练习

│ │ 课后练习.txt

│ │ 黄牛明细数据.rar

│ │

│ └─资料

│ 所有人都能学的数据分析师-授课讲义（pdf）.RAR

│ 所有人都能学的数据分析课–总结图谱.RAR

│/ E O n ` { t y 所有人都能学的数据分析课–总结图谱.RAR\ : p s t a W * :

│ 课C m y D程练习材料.R_ @ / [ 4 8 (AR

│ 课程练习材料.RAR