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CDA數(shù)據(jù)分析師官網(wǎng):CDA數(shù)據(jù)分析師周末集訓(xùn)營(yíng)29期(視頻+資料)價(jià)值20800元_趣資料視頻資源

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本套課程由CDA數(shù)據(jù)分析師官網(wǎng)出品:CDA數(shù)據(jù)分析就業(yè)班視頻,第29期培訓(xùn)課程課程官方售價(jià)20800元,本套課程為線下為期6個(gè)月面授培訓(xùn),本套是專業(yè)商業(yè)分析師課程,價(jià)值較高,本套課程共有10大章節(jié),課程文件(包含資料)總計(jì)33.3G,文章底部附最新網(wǎng)課、影視劇電影資源:趣資料m.lengjuzi.cn。

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課程介紹:

課程以CDA數(shù)據(jù)分析師標(biāo)準(zhǔn)大綱體系為基礎(chǔ),課程內(nèi)容涵蓋數(shù)據(jù)庫管理-統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法-數(shù)據(jù)分析軟件應(yīng)用(涵蓋Excel、SQL、Tableau、SPSS、Python等)-數(shù)據(jù)挖掘算法模型一整套數(shù)據(jù)分析流程進(jìn)行系統(tǒng)講解,最后結(jié)合熱門行業(yè)電商、金融、電信、等真實(shí)案例和業(yè)務(wù)出發(fā),升華技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景,使所學(xué)更符合就業(yè)要求, 達(dá)到企業(yè)用人標(biāo)準(zhǔn),快速在大數(shù)據(jù)時(shí)代找準(zhǔn)工作定位。學(xué)員畢業(yè)要求能夠獨(dú)立完成商業(yè)數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目,能夠掌握數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析大多數(shù)崗位(包括數(shù)據(jù)分析師、可視化工程師、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師、算法工程師等崗位等)技能。

課程文件目錄:

——/13CDA數(shù)據(jù)分析師:CDA數(shù)據(jù)分析就業(yè)班視頻_29/[33.3G]

├──01、EXCEL
| ├──001-Excel基本介紹.mp4 138.52M
| ├──002-自定義單元格、填充柄.mp4 132.50M
| ├──003-單元格拆分.mp4 174.53M
| ├──004-單元格匹配與替換.mp4 127.02M
| ├──005-公式求職+if語句.mp4 86.09M
| ├──006-函數(shù)解析.mp4 171.55M
| ├──007-函數(shù)數(shù)組.mp4 138.31M
| ├──008-數(shù)組計(jì)算.mp4 109.96M
| ├──009-查找引用函數(shù).mp4 116.42M
| ├──010-查找引用函數(shù)應(yīng)用.mp4 102.69M
| ├──011-查找與引用函數(shù).mp4 131.85M
| ├──012-基礎(chǔ)繪圖.mp4 116.92M
| ├──013-高級(jí)繪圖.mp4 121.37M
| ├──014- 數(shù)據(jù)透視表.mp4 230.23M
| ├──015-Excel PowerBi 案例(1).mp4 134.41M
| ├──016-Excel PowerBi 案例(2).mp4 115.54M
| ├──017-Power View.mp4 115.31M
| ├──018-Power Query(1).mp4 123.19M
| ├──019-Power Query(2).mp4 93.01M
| ├──020-Power View 介紹.mp4 135.45M
| ├──021-Power View 餐飲案例 & Power Poivt基礎(chǔ)介紹.mp4 96.26M
| ├──022-Power Poivt搭載多維數(shù)據(jù)集.mp4 162.72M
| └──023-Power Poivt DAX表達(dá)式.mp4 148.83M
├──02、MySQL
| ├──024-數(shù)據(jù)庫介紹.mp4 149.39M
| ├──025-SQL語句基本介紹.mp4 100.18M
| ├──026-默認(rèn)的約束條件.mp4 140.88M
| ├──027-加入外部數(shù)據(jù)集使用.mp4 91.60M
| ├──028-數(shù)據(jù)表、庫結(jié)構(gòu)的更新.mp4 72.63M
| ├──029-基礎(chǔ)查詢和數(shù)據(jù)的更新.mp4 91.74M
| ├──030-在Work Bench中查詢.mp4 114.92M
| ├──031-單表查詢.mp4 80.19M
| ├──032-case語句和索引.mp4 112.36M
| ├──033-多表查詢.mp4 91.03M
| ├──034-MySQL數(shù)據(jù)表連接和數(shù)據(jù)錄入.mp4 158.44M
| ├──035-電商數(shù)據(jù)挖掘案例介紹.mp4 120.01M
| ├──036-電商數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)介紹.mp4 171.34M
| ├──037-電商數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)SQL實(shí)現(xiàn)(1).mp4 114.71M
| ├──038-電商數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)SQL實(shí)現(xiàn)(2).mp4 123.08M
| ├──039-MySQL經(jīng)典案例講解(1).mp4 83.08M
| ├──040-MySQL經(jīng)典案例講解(2).mp4 134.08M
| ├──041-智能報(bào)表制作流程.mp4 180.38M
| ├──042-圖表.mp4 173.08M
| ├──043-電商案例講解.mp4 115.07M
| ├──044-餐飲數(shù)據(jù)分析理解.mp4 86.85M
| ├──045-餐飲數(shù)據(jù)分析描述.mp4 73.92M
| └──046-餐飲數(shù)據(jù)分析操作.mp4 101.93M
├──03、統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)
| ├──047-高等數(shù)學(xué)基礎(chǔ).mp4 92.91M
| ├──048-數(shù)據(jù)模型基礎(chǔ).mp4 180.31M
| ├──049-矩陣.mp4 116.00M
| ├──050-數(shù)據(jù)處理與函數(shù).mp4 127.57M
| ├──051-統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ).mp4 127.69M
| ├──052-權(quán)限和微分.mp4 115.02M
| ├──053-導(dǎo)數(shù).mp4 141.46M
| ├──054-洛必達(dá)法則.mp4 108.38M
| ├──055-級(jí)數(shù)的收斂和發(fā)散.mp4 152.59M
| ├──056-數(shù)據(jù)的度量.mp4 103.00M
| ├──057-方差標(biāo)準(zhǔn)差.mp4 119.98M
| ├──058-統(tǒng)計(jì)量和分布.mp4 127.27M
| ├──059-點(diǎn)估計(jì)、區(qū)間估計(jì).mp4 106.60M
| ├──060-極大似然估計(jì).mp4 159.04M
| ├──061-兩個(gè)總計(jì)參數(shù)的估計(jì).mp4 126.19M
| ├──062-雙側(cè)檢驗(yàn)和單側(cè)檢驗(yàn).mp4 9.30M
| ├──063-擬合優(yōu)度檢驗(yàn).mp4 147.43M
| ├──064-擬合優(yōu)度檢驗(yàn).mp4 138.52M
| ├──065-多元線性回歸.mp4 5.12M
| └──066-線性回歸R代碼實(shí)現(xiàn).mp4 152.30M
├──04、SPSS
| ├──067-SPSS課程簡(jiǎn)單介紹.mp4 11.01M
| ├──068-SPSS軟件功能.mp4 28.56M
| ├──069-數(shù)據(jù)類別的介紹.mp4 115.14M
| ├──070-SPSS數(shù)據(jù)庫連接和圖表.mp4 37.16M
| ├──071-正態(tài)分布.mp4 42.76M
| ├──072-SPSS中假設(shè)檢驗(yàn)介紹.mp4 138.12M
| ├──073-統(tǒng)計(jì)相關(guān)系數(shù).mp4 126.97M
| ├──074-相關(guān)性和回歸平方和.mp4 148.84M
| ├──075-方差分析.mp4 115.36M
| ├──076-線性回歸模型介紹.mp4 99.45M
| ├──078-分析菜單簡(jiǎn)介.mp4 144.61M
| ├──079-交叉表.mp4 115.05M
| ├──080-績(jī)效方案.mp4 122.34M
| ├──080-邏輯回歸.mp4 137.19M
| ├──081-缺失值處理.mp4 141.47M
| ├──082-線性回歸介紹.mp4 180.72M
| ├──083-殘差的介紹.mp4 17.18M
| ├──084-線性回歸的SPSS結(jié)果解釋.mp4 169.91M
| ├──085-用戶畫像的介紹.mp4 187.31M
| ├──086-F檢驗(yàn).mp4 150.04M
| ├──087-RFM模型.mp4 124.75M
| ├──088-SPSS聯(lián)合分析.mp4 125.21M
| ├──089-聯(lián)合分析結(jié)果介紹.mp4 100.50M
| └──090-績(jī)效綜合案例講解.mp4 116.57M
├──05、R語言
| ├──091-R語言的大致介紹.mp4 155.00M
| ├──092-R語言的常用運(yùn)算.mp4 88.41M
| ├──093-列表、矩陣和數(shù)組.mp4 159.10M
| ├──094-因子和DateFrame.mp4 95.66M
| ├──095-數(shù)據(jù)讀取函數(shù).mp4 130.26M
| ├──096-快速讀取函數(shù).mp4 98.03M
| ├──097-讀取練習(xí).mp4 180.22M
| ├──098-向量化運(yùn)算.mp4 132.47M
| ├──099-創(chuàng)建隨機(jī)數(shù)&日期.mp4 185.21M
| ├──100-字符處理.mp4 138.99M
| ├──101-控制結(jié)構(gòu).mp4 59.17M
| ├──102-自編函數(shù).mp4 32.28M
| ├──103-循環(huán)函數(shù).mp4 55.50M
| ├──106-使用SQL匯總.mp4 67.38M
| ├──107-描述探索性數(shù)據(jù)分析.mp4 418.02kb
| ├──108-圖形繪制.mp4 43.24M
| ├──109-繪圖系統(tǒng)介紹.mp4 109.60M
| ├──110-基本繪圖函數(shù).mp4 169.65M
| ├──111-基本統(tǒng)計(jì)量&中心極限定理.mp4 127.31M
| ├──112-區(qū)間估計(jì)&假設(shè)檢驗(yàn).mp4 150.66M
| ├──113-T檢驗(yàn).mp4 176.77M
| ├──114-方差分析.mp4 87.17M
| ├──115-相關(guān)性檢驗(yàn).mp4 3.86M
| ├──116-線性回歸背景介紹及數(shù)據(jù)理解.mp4 201.37M
| ├──116-線性回歸背景介紹及數(shù)據(jù)理解.mp4..downloading 201.37M
| ├──117-R軟件中的相關(guān)性.mp4 40.92M
| ├──118-相關(guān)性系數(shù)矩陣.mp4 167.32M
| ├──119-偏相關(guān)系數(shù)及相關(guān)系數(shù).mp4 117.34M
| ├──120-兩樣本T檢驗(yàn).mp4 98.69M
| ├──121-回歸模型的實(shí)現(xiàn)及講解.mp4 141.89M
| ├──122-殘差的介紹.mp4 189.83M
| ├──123-異常值處理.mp4 135.87M
| ├──124-建模與預(yù)測(cè).mp4 142.41M
| ├──125-建模評(píng)估.mp4 102.52M
| ├──126-圖形解釋.mp4 157.07M
| ├──127-逐步回歸的介紹.mp4 11.12M
| ├──128-多元線性回歸代碼展示及結(jié)果解釋.mp4 159.17M
| ├──129-Logists回歸大致介紹.mp4 121.23M
| ├──130-變量處理.mp4 126.05M
| ├──131-篩選變量.mp4 178.46M
| ├──132-建模與評(píng)估.mp4 131.95M
| ├──133-主成分分析和因子分析方法介紹.mp4 153.49M
| ├──134-主成分和因子分析在R中的實(shí)現(xiàn).mp4 142.67M
| ├──135-主成分分析具體剖析.mp4 153.98M
| ├──136-關(guān)聯(lián)規(guī)則的基本介紹.mp4 140.29M
| ├──137-Apriori算法原理介紹.mp4 116.85M
| ├──138-關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)處理.mp4 180.68M
| ├──139-關(guān)聯(lián)規(guī)則可視化.mp4 173.24M
| ├──140-關(guān)聯(lián)規(guī)則的評(píng)估.mp4 99.03M
| ├──141-數(shù)據(jù)挖掘簡(jiǎn)介.mp4 141.19M
| ├──142-數(shù)據(jù)挖掘算法分類.mp4 105.37M
| ├──143-聚類分析基本概念及距離計(jì)算.mp4 155.57M
| ├──144-聚類的幾個(gè)算法.mp4 129.54M
| ├──145-R實(shí)施聚類分析.mp4 90.29M
| ├──146-聚類分析總結(jié).mp4 106.35M
| ├──148-決策樹基本介紹.mp4 111.27M
| ├──149-ID3算法.mp4 165.36M
| ├──150-決策樹R實(shí)施.mp4 71.28M
| ├──151-決策樹總結(jié).mp4 143.10M
| ├──152-Boosting.mp4 107.73M
| ├──154-ADABOOST.mp4 107.93M
| ├──155-隨機(jī)森林實(shí)施.mp4 89.14M
| ├──156-SVM引言.mp4 105.25M
| ├──157-線性SVM.mp4 107.36M
| ├──158-非線性SVM.mp4 127.25M
| ├──159-SVM的R建模.mp4 199.61M
| ├──160-條件概率.mp4 148.51M
| ├──161-貝葉斯公式.mp4 94.70M
| ├──162-貝葉斯分類.mp4 126.24M
| ├──163-貝葉斯建模.mp4 153.09M
| ├──164-模型評(píng)估.mp4 63.13M
| ├──165-神經(jīng)元模型.mp4 115.50M
| ├──166-人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型.mp4 112.93M
| ├──167-單節(jié)感知器.mp4 120.76M
| ├──168-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).mp4 181.69M
| ├──169-數(shù)據(jù)挖掘方法和建模流程.mp4 82.97M
| ├──170-電影票房預(yù)測(cè).mp4 119.03M
| ├──171-CRM和信用評(píng)分卡.mp4 180.19M
| ├──172-信用評(píng)分公式細(xì)節(jié).mp4 83.59M
| ├──173-評(píng)分卡代碼講解.mp4 129.19M
| ├──174-客戶分群.mp4 135.40M
| ├──175-層次聚類和K-means聚類.mp4 131.51M
| ├──176-聚類分析建模流程.mp4 140.59M
| ├──177-聚類分析案例應(yīng)用.mp4 179.43M
| ├──178-R代碼實(shí)現(xiàn)客戶分群.mp4 116.13M
| ├──179-線性回歸建模流程.mp4 168.48M
| ├──180-R語言進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)分析.mp4 108.22M
| ├──181-R語言進(jìn)行變量篩選.mp4 231.90M
| ├──182-R語言進(jìn)行模型評(píng)估.mp4 117.12M
| ├──183-案例分析流程.mp4 198.47M
| ├──184-數(shù)值型變量的處理.flv
| ├──185-缺失值、異常值處理及變量篩選.mp4 216.19M
| ├──186-模型評(píng)估及可視化.mp4 110.00M
| ├──187-關(guān)聯(lián)規(guī)則.mp4 138.52M
| ├──188-Apriori和FpGrowth.mp4 215.78M
| ├──189-R語言實(shí)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則.mp4 131.40M
| ├──190-協(xié)同過濾算法.mp4 178.43M
| ├──191-R實(shí)現(xiàn)協(xié)同過濾算法.mp4 144.25M
| ├──192-時(shí)間序列簡(jiǎn)介_白噪聲.mp4 97.78M
| ├──193-平穩(wěn)時(shí)間序列模型.mp4 121.54M
| ├──194-平穩(wěn)時(shí)間時(shí)序模型R實(shí)現(xiàn)_非平穩(wěn)時(shí)序模型.mp4 102.25M
| ├──195-模型預(yù)測(cè)_預(yù)測(cè)評(píng)估_建模流程.mp4 101.22M
| ├──196-建模流程和補(bǔ)充.mp4 176.38M
| ├──197-決策樹基本介紹.mp4 127.62M
| ├──198-決策樹原理介紹.mp4 146.76M
| ├──199-R語言實(shí)現(xiàn)決策樹.mp4 156.42M
| ├──200-決策樹進(jìn)階應(yīng)用.mp4 103.32M
| └──201-隨機(jī)森林.mp4 100.59M
├──06、中期交流
| ├──226-聚類分析.mp4 184.14M
| ├──227-決策樹.mp4 23.84M
| ├──228-邏輯回歸.mp4 41.14M
| ├──229-信用分析-邏輯回歸.mp4 24.75M
| ├──230-邏輯回歸.mp4 12.34M
| ├──231-主成分分析和因子分析.mp4 27.46M
| └──232-數(shù)據(jù)分析知識(shí)點(diǎn)概述.mp4 81.24M
├──07、Python
| ├──202-Python引言.mp4 114.00M
| ├──203-Python基礎(chǔ)語法.mp4 141.47M
| ├──204-字符串和列表.mp4 152.82M
| ├──205-列表和元組.mp4 69.47M
| ├──206-字典和分支結(jié)構(gòu).mp4 99.84M
| ├──207-for循環(huán).mp4 96.15M
| ├──208-循環(huán)和分支結(jié)構(gòu)練習(xí).mp4 98.60M
| ├──209-自建函數(shù).mp4 113.65M
| ├──210-回顧練習(xí).mp4 101.82M
| ├──211-遞歸函數(shù).mp4 96.89M
| ├──212-錯(cuò)誤和異常.mp4 73.32M
| ├──213-高級(jí)函數(shù).mp4 138.52M
| ├──214-函數(shù)生成_模塊_讀寫.mp4 114.70M
| ├──215-隨機(jī)數(shù)_目錄_時(shí)間.mp4 99.46M
| ├──216-棋盤_賭徒必輸.mp4 157.76M
| ├──217-連接數(shù)據(jù)庫.mp4 102.67M
| ├──218-dnarry對(duì)象.mp4 127.00M
| ├──219-dnarry對(duì)象的方法.mp4 120.42M
| ├──220-數(shù)組運(yùn)算.mp4 100.34M
| ├──221-函數(shù)應(yīng)用和映射.mp4 119.46M
| ├──222-函數(shù).mp4 157.16M
| ├──223-排序和過濾.mp4 146.54M
| ├──224-RFM計(jì)算.mp4 90.77M
| ├──225-醫(yī)療數(shù)據(jù)處理.mp4 184.49M
| ├──226-爬蟲簡(jiǎn)介.mp4 171.14M
| ├──227-網(wǎng)頁解析.mp4 155.65M
| ├──228-網(wǎng)頁爬蟲淘寶.mp4 155.65M
| ├──229-網(wǎng)頁爬蟲有道翻譯.mp4 155.65M
| ├──230-網(wǎng)頁爬蟲天氣.mp4 240.76M
| ├──231-Post獲取有道翻譯和BeautifulSoup解析網(wǎng)頁.mp4 179.40M
| ├──232-BeautifulSoup解析網(wǎng)頁并抓取數(shù)據(jù).mp4 127.42M
| ├──234-Selenium定位爬取去哪網(wǎng).mp4 234.96M
| ├──235-Selenium爬取去哪網(wǎng).mp4 185.92M
| ├──236-Selenium動(dòng)態(tài)爬取去哪網(wǎng)景點(diǎn).mp4 87.62M
| ├──237-統(tǒng)計(jì)語言模型.mp4 113.97M
| ├──238-詞向量.mp4 135.56M
| ├──239-中文分詞.mp4 112.35M
| ├──240-R語言實(shí)現(xiàn)分詞和詞向量.mp4 134.90M
| ├──241-R語言實(shí)現(xiàn)詞云圖.mp4 93.86M
| ├──242-文本分析引言和Logistic回歸及KNN.mp4 105.56M
| ├──243-貝葉斯和SVM.mp4 145.43M
| ├──244-Python實(shí)現(xiàn)文本分類.mp4 120.49M
| ├──245-文本聚類和主題模型.mp4 128.42M
| └──246-情感分析及CNN.mp4 99.03M
├──08、就業(yè)指導(dǎo)
| ├──相關(guān)行業(yè)的運(yùn)用
| | ├──01-人工智能知識(shí)圖譜.mp4 161.82M
| | ├──01-數(shù)據(jù)分析在互聯(lián)網(wǎng)金融中的應(yīng)用.mp4 121.11M
| | ├──01-數(shù)據(jù)分析在政府基層統(tǒng)計(jì)工作中的應(yīng)用.mp4 135.88M
| | ├──02-人工智能知識(shí)圖譜.mp4 140.99M
| | ├──02-數(shù)據(jù)分析在互聯(lián)網(wǎng)金融中的應(yīng)用.mp4 126.57M
| | ├──02-數(shù)據(jù)分析在政府基層統(tǒng)計(jì)工作中的應(yīng)用.mp4 21.82M
| | ├──03-人工智能知識(shí)圖譜.mp4 101.55M
| | ├──03-數(shù)據(jù)分析在互聯(lián)網(wǎng)金融中的應(yīng)用.mp4 122.69M
| | ├──04-數(shù)據(jù)分析在互聯(lián)網(wǎng)金融中的應(yīng)用.mp4 131.95M
| | └──05-數(shù)據(jù)分析在互聯(lián)網(wǎng)金融中的應(yīng)用.mp4 131.95M
| ├──01-就業(yè)指導(dǎo)-SQL集訓(xùn).mp4 113.42M
| ├──02-就業(yè)指導(dǎo)-簡(jiǎn)歷制作.mp4 94.51M
| ├──03-就業(yè)指導(dǎo).mp4 75.80M
| └──04-就業(yè)指導(dǎo)-面試技巧.mp4 175.44M
├──09、課件
| ├──CDAexcel – 課件
| | ├──Excel課堂素材
| | | ├──excel與數(shù)據(jù)分析(3)公式-跨工作簿
| | | | ├──工作簿間計(jì)算A+B.xlsx 13.06kb
| | | | ├──工作簿間計(jì)算A.xlsx 10.22kb
| | | | └──工作簿間計(jì)算B.xlsx 10.29kb
| | | ├──photo
| | | | ├──馮九.jpg 12.27kb
| | | | ├──錢二.jpg 14.14kb
| | | | ├──孫三.jpg 16.03kb
| | | | ├──王四.jpg 18.22kb
| | | | ├──衛(wèi)八.jpg 13.17kb
| | | | ├──吳六.jpg 14.21kb
| | | | ├──趙一.jpg 26.88kb
| | | | ├──鄭七.jpg 15.20kb
| | | | └──周五.jpg 15.47kb
| | | ├──水果圖片
| | | | ├──菠蘿.jpg 5.47kb
| | | | ├──草莓.jpg 4.64kb
| | | | ├──哈密瓜.jpg 6.64kb
| | | | ├──獼猴桃.jpg 3.88kb
| | | | ├──木瓜.jpg 6.80kb
| | | | ├──葡萄.jpg 5.44kb
| | | | ├──柿子.jpg 4.92kb
| | | | ├──桃子.jpg 5.26kb
| | | | ├──無花果.jpg 5.44kb
| | | | └──西瓜.jpg 6.41kb
| | | ├──8-條件格式之美之用-素材.xlsx 751.42kb
| | | ├──e4.txt 3.83kb
| | | ├──excel與數(shù)據(jù)分析(10)排序篩選-素材.xlsx 313.76kb
| | | ├──excel與數(shù)據(jù)分析(11)企業(yè)員工管理案例-素材.xlsx 658.66kb
| | | ├──excel與數(shù)據(jù)分析(1)技巧-素材.xlsx 604.82kb
| | | ├──excel與數(shù)據(jù)分析(2)數(shù)據(jù)收集與清洗-素材.xlsx 423.21kb
| | | ├──excel與數(shù)據(jù)分析(3)公式-素材.xlsx 268.25kb
| | | ├──excel與數(shù)據(jù)分析(4)常用函數(shù)-素材.xlsx 261.02kb
| | | ├──excel與數(shù)據(jù)分析(5)數(shù)組-素材.xlsx 184.66kb
| | | ├──excel與數(shù)據(jù)分析(6)查找與引用函數(shù)-素材.xlsx 1.46M
| | | ├──excel與數(shù)據(jù)分析(7)圖表展現(xiàn)數(shù)據(jù)-素材.xlsx 1.31M
| | | ├──excel與數(shù)據(jù)分析(8)數(shù)據(jù)透視表-素材.xlsx 399.90kb
| | | ├──excel與數(shù)據(jù)分析(9)-案例實(shí)驗(yàn)-素材.xlsx 361.61kb
| | | ├──Excel自定義格式參數(shù).docx 24.83kb
| | | ├──理解indirect函數(shù).xlsx 543.26kb
| | | └──學(xué)生管理.accdb 3.93M
| | └──Excel與數(shù)據(jù)分析.pdf 4.58M
| ├──Excel Powr BI內(nèi)容
| | ├──Excel初級(jí)應(yīng)用案例學(xué)習(xí)指南
| | | ├──杜邦分析儀.xlsx 194.09kb
| | | └──應(yīng)用案例 杜邦分析儀.pdf 706.79kb
| | ├──Power Map
| | | ├──Power Map附件
| | | | ├──Power Map Data.xlsx 35.77kb
| | | | └──Power Map處理結(jié)果.xlsx 444.15kb
| | | └──數(shù)據(jù)地圖Power Map.pdf 829.66kb
| | ├──Power Pivot
| | | ├──Power Pivot DAX表達(dá)式
| | | | ├──DAX表達(dá)式練習(xí)數(shù)據(jù).xlsx 14.39kb
| | | | └──DAX表達(dá)式練習(xí)數(shù)據(jù)答案.xlsx 332.84kb
| | | ├──Power Pivot KPI
| | | | └──Power Pivot練習(xí)數(shù)據(jù).xlsx 3.92M
| | | ├──Power Pivot 層次結(jié)構(gòu)
| | | | └──PowerPivot層次結(jié)構(gòu).xlsx 344.65kb
| | | ├──Power Pivot 搭建多維數(shù)據(jù)集
| | | | ├──創(chuàng)建多維透視表練習(xí).xlsx 155.32kb
| | | | ├──創(chuàng)建多維透視表練習(xí)答案.xlsx 529.94kb
| | | | └──連接演示.xlsx 10.79kb
| | | ├──Power Pivot 導(dǎo)入數(shù)據(jù)
| | | | ├──商機(jī)記錄.accdb 432.00kb
| | | | └──商機(jī)相關(guān)企業(yè)信息.csv 2.78kb
| | | └──數(shù)據(jù)透視Power Pivot.pdf 1.31M
| | ├──Power Query
| | | ├──PowerQuery M函數(shù)
| | | | └──M函數(shù)練習(xí).xlsx 19.45kb
| | | ├──PowerQuery導(dǎo)數(shù)
| | | | ├──練習(xí)數(shù)據(jù).xlsx 410.64kb
| | | | ├──商機(jī)記錄.accdb 432.00kb
| | | | ├──商機(jī)記錄.txt 3.17kb
| | | | └──商機(jī)相關(guān)企業(yè)信息.csv 2.78kb
| | | ├──PowerQuery合并數(shù)據(jù)
| | | | ├──橫向合并演示數(shù)據(jù).xlsx 12.02kb
| | | | ├──連接演示.xlsx 11.41kb
| | | | └──縱向合并演示數(shù)據(jù).xlsx 8.97kb
| | | ├──PowerQuery基本功能
| | | | ├──Power Query基本功能介紹.pdf 573.72kb
| | | | └──PowerQuery基本功能.xlsx 57.84kb
| | | └──數(shù)據(jù)加工Power Query.pdf 1.44M
| | ├──Power View
| | | ├──Power View附件
| | | | ├──Power View Data.xlsx 80.83kb
| | | | └──Power View處理結(jié)果.xlsx 420.78kb
| | | └──交互式報(bào)表Power View.pdf 846.50kb
| | ├──Excel Power BI學(xué)習(xí)指南.docx 15.72kb
| | └──Excel初級(jí)應(yīng)用案例學(xué)習(xí)指南.docx 14.70kb
| ├──mysql兩天講義
| | ├──data
| | | ├──all.txt 425.42kb
| | | ├──final.csv 21.24M
| | | ├──GoodsColor.csv 72.03kb
| | | ├──GoodsSize.csv 6.82kb
| | | ├──OrderDetail.txt 28.80kb
| | | ├──t1.csv 0.03kb
| | | └──t2.csv 0.04kb
| | ├──__MACOSX
| | | ├──data
| | | | ├──._all.txt 0.18kb
| | | | ├──._final.csv 0.18kb
| | | | ├──._GoodsColor.csv 0.18kb
| | | | ├──._GoodsSize.csv 0.18kb
| | | | ├──._OrderDetail.txt 0.18kb
| | | | ├──._t1.csv 0.18kb
| | | | └──._t2.csv 0.18kb
| | | ├──._code.sql 0.24kb
| | | ├──._data 0.18kb
| | | ├──._MySQL安裝.pdf 0.22kb
| | | ├──._MySQL安裝.pptx 0.22kb
| | | ├──._MySQL數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)知識(shí).pdf 0.24kb
| | | ├──._單表查詢練習(xí) – 表結(jié)構(gòu)信息.xlsx 0.18kb
| | | └──._多表查詢練習(xí) – 表結(jié)構(gòu)信息.xlsx 0.24kb
| | ├──code.sql 11.89kb
| | ├──MySQL安裝.pdf 1.49M
| | ├──MySQL安裝.pptx 1.20M
| | ├──MySQL數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)知識(shí).pdf 1.38M
| | ├──單表查詢練習(xí) – 表結(jié)構(gòu)信息.xlsx 28.39kb
| | └──多表查詢練習(xí) – 表結(jié)構(gòu)信息.xlsx 14.45kb
| ├──MySQL前兩天課程資料 – 學(xué)員用
| | ├──data
| | | ├──all.txt 425.42kb
| | | ├──final.csv 21.24M
| | | ├──GoodsColor.csv 72.03kb
| | | ├──GoodsSize.csv 6.82kb
| | | ├──OrderDetail.txt 28.80kb
| | | ├──t1.csv 0.03kb
| | | └──t2.csv 0.04kb
| | ├──code.sql 11.89kb
| | ├──MySQL數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)知識(shí).pdf 1.38M
| | ├──單表查詢練習(xí) – 表結(jié)構(gòu)信息.xlsx 28.39kb
| | └──多表查詢練習(xí) – 表結(jié)構(gòu)信息.xlsx 14.45kb
| ├──python基礎(chǔ)測(cè)試題
| | └──python測(cè)試題.docx 44.80kb
| ├──python課件
| | ├──python_basic
| | | ├──bikes(2).csv 13.48kb
| | | ├──bikes.csv 13.48kb
| | | ├──Python_Code(2).pdf 10.09M
| | | ├──Python_Code.pdf 10.09M
| | | ├──Python__ProgrammingBasics(2).pdf 1.59M
| | | ├──Python__ProgrammingBasics.pdf 1.59M
| | | ├──train(2).csv 59.76kb
| | | ├──train.csv 59.76kb
| | | ├──距離計(jì)算及其python實(shí)現(xiàn)(2).ipynb 30.04kb
| | | ├──距離計(jì)算及其python實(shí)現(xiàn).ipynb 30.04kb
| | | ├──在Python中連接數(shù)據(jù)庫(2).ipynb 42.82kb
| | | ├──在Python中連接數(shù)據(jù)庫.ipynb 42.82kb
| | | ├──正則表達(dá)式圖片(2).png 185.53kb
| | | └──正則表達(dá)式圖片.png 185.53kb
| | └──python_numpy&pandas
| | | ├──numpy課程
| | | | ├──.ipynb_checkpoints
| | | | ├──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
| | | ├──pandas課程
| | | | ├──groupby(2).png 138.54kb
| | | | ├──groupby.png 138.54kb
| | | | ├──practise(2).csv 38.10kb
| | | | ├──practise.csv 38.10kb
| | | | ├──Python_Pandas_1(2).ipynb 343.70kb
| | | | ├──Python_Pandas_1.ipynb 343.70kb
| | | | ├──Python_Pandas_2(2).ipynb 37.13kb
| | | | └──Python_Pandas_2.ipynb 37.13kb
| | | ├──pandas練習(xí)
| | | | ├──.ipynb_checkpoints
| | | | ├──1.pandas初識(shí)數(shù)據(jù)(2).ipynb 2.90kb
| | | | ├──1.pandas初識(shí)數(shù)據(jù).ipynb 2.90kb
| | | | ├──2.pandas過濾和排序(2).ipynb 10.72kb
| | | | ├──2.pandas過濾和排序.ipynb 10.72kb
| | | | ├──3.pandas 分組(2).ipynb 4.63kb
| | | | ├──3.pandas 分組.ipynb 4.63kb
| | | | ├──4.pandas apply函數(shù)(2).ipynb 7.83kb
| | | | ├──4.pandas apply函數(shù).ipynb 7.83kb
| | | | ├──5.pandas 合并(2).ipynb 8.70kb
| | | | ├──5.pandas 合并.ipynb 8.70kb
| | | | ├──6. pandas 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)(2).ipynb 6.99kb
| | | | ├──6. pandas 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù).ipynb 6.99kb
| | | | ├──7.可視化(2).ipynb 184.63kb
| | | | ├──7.可視化.ipynb 184.63kb
| | | | ├──student-mat(2).csv 41.00kb
| | | | ├──student-mat.csv 41.00kb
| | | | ├──tips(2).csv 8.60kb
| | | | ├──tips.csv 8.60kb
| | | | ├──US_Baby_Names_right(2).csv 34.11M
| | | | ├──US_Baby_Names_right.csv 34.11M
| | | | ├──wind(2).data 520.09kb
| | | | └──wind.data 520.09kb
| | | ├──OReilly.Python.for.Data.Analysis.2nd.Edition.1491(2).pdf 13.95M
| | | ├──OReilly.Python.for.Data.Analysis.2nd.Edition.1491.pdf 13.95M
| | | ├──Python_Data_Clean(2).pdf 632.82kb
| | | └──Python_Data_Clean.pdf 632.82kb
| ├──R語言案例
| | ├──決策樹
| | | ├──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 7.56M
| | | | ├──tree_data_full.csv 4.49M
| | | | ├──tree_data_test.csv 3.76M
| | | | └──tree_data_test.RData 247.85kb
| | | └──Deck
| | | | └──CDA精品課程系列之-如何在保險(xiǎn)業(yè)中使用決策樹并展示其成果.pdf 2.57M
| | ├──邏輯回歸和線性回歸的商業(yè)應(yīng)用
| | | ├──deck
| | | | └──CDA精品課程系列之- 邏輯回歸和線性回歸的商業(yè)應(yīng)用.pdf 2.25M
| | | ├──Linear code
| | | | ├──data_revenue_model.csv 9.19M
| | | | ├──Recoding_Linear_Model.txt 8.24kb
| | | | ├──R_Code_linear_regression.r 19.78kb
| | | | ├──變量處理及模型結(jié)果展示 – 線性回歸-練習(xí)版.xlsx 66.20kb
| | | | └──變量處理及模型結(jié)果展示 – 線性回歸-完整版.xlsx 77.46kb
| | | ├──Logistic Model
| | | | ├──data_response_model.csv 27.14M
| | | | ├──Recoding_Logistic_Model.txt 8.38kb
| | | | ├──R_Code_logistic_regression.R 19.79kb
| | | | ├──變量處理及模型結(jié)果展示 – 邏輯回歸-練習(xí)版.xlsx 102.69kb
| | | | └──變量處理及模型結(jié)果展示 – 邏輯回歸-完整版.xlsx 89.56kb
| | | ├──Two_stage
| | | | ├──cross_table.xlsx 16.20kb
| | | | ├──data_response_model.csv 27.14M
| | | | ├──data_revenue_model.csv 9.19M
| | | | ├──R_code_2_stage.R 6.64kb
| | | | └──two_stage_data.csv 41.44M
| | | ├──課后建模練習(xí)
| | | | ├──答案
| | | | ├──Exercise_Response_data.csv 4.50M
| | | | └──問題.xlsx 14.24kb
| | | └──回歸模型課程手冊(cè).docx 15.79kb
| | ├──如何利用客戶分群實(shí)現(xiàn)保險(xiǎn)行業(yè)中潛在客戶的精準(zhǔn)定位
| | | ├──CDA精品課程系列之-如何利用客戶分群實(shí)現(xiàn)保險(xiǎn)行業(yè)中潛在客戶的精準(zhǔn)定位20180309.pdf 2.12M
| | | ├──Clustering Rcode.R 6.46kb
| | | ├──practice_sample.csv 22.57M
| | | └──變量處理.xlsx 14.61kb
| | ├──時(shí)間序列分析
| | | ├──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 9.40kb
| | | | ├──EX1_a.csv 16.88kb
| | | | ├──EX1_b.csv 16.87kb
| | | | ├──EX1_c.csv 16.89kb
| | | | ├──EX1_d.csv 16.88kb
| | | | ├──EX2_a.csv 0.53kb
| | | | ├──EX2_b.csv 0.61kb
| | | | ├──EX3.csv 24.21kb
| | | | ├──forecast_output.csv 4.68kb
| | | | ├──Kings of england.csv 0.17kb
| | | | ├──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 0.68kb
| | | | ├──skirts.csv 0.24kb
| | | | └──souvenir.csv 0.77kb
| | | └──Deck
| | | | └──Time series model_20180301.pdf 1.50M
| | └──推薦算法
| | | ├──R代碼
| | | | ├──關(guān)聯(lián)規(guī)則實(shí)戰(zhàn)代碼.R 4.30kb
| | | | ├──協(xié)同過濾01–原理演示.R 3.92kb
| | | | ├──協(xié)同過濾02–R包實(shí)現(xiàn).R 1.02kb
| | | | └──協(xié)同過濾03–example.R 9.49kb
| | | ├──數(shù)據(jù)
| | | | ├──PA_desc.csv 0.35kb
| | | | ├──purchase.csv 48.12M
| | | | ├──RA_desc.csv 2.02kb
| | | | ├──testCF.csv 0.22kb
| | | | └──u.data 1.89M
| | | ├──關(guān)聯(lián)規(guī)則案例說明.docx 15.13kb
| | | └──推薦算法-趙增.pdf 3.86M
| ├──貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及案例課件–朱江
| | ├──ANN.rar 17.97M
| | ├──bayes.rar 33.43M
| | ├──case.rar 20.39M
| | └──case.zip 21.42M
| ├──電商數(shù)據(jù)處理案例
| | ├──rawdata
| | | ├──GoodsBrand.csv 1.52kb
| | | ├──GoodsColor.csv 72.03kb
| | | ├──GoodsInfo.csv 1.97M
| | | ├──GoodsSize.csv 6.82kb
| | | ├──OrderDetail.csv 475.66kb
| | | ├──OrderInfo.csv 210.55kb
| | | ├──RegionInfo.csv 107.51kb
| | | ├──UserAddress.csv 695.34kb
| | | └──UserInfo.csv 90.38kb
| | ├──基礎(chǔ)知識(shí)提高
| | | ├──鏈接
| | | | ├──t1.csv 0.03kb
| | | | ├──t2.csv 0.04kb
| | | | └──鏈接語句.sql 0.85kb
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| ├──數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)
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| ├──統(tǒng)計(jì)分析(spss) 5天課件
| | ├──spss課后練習(xí)題20151228
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├──10、推薦系統(tǒng)
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