CDA数据分析就业班视频-28期_CDA数据分析就业班_CDA数据分析师_直播-Peixun.net

一、Excel

5-21-1查找替换等技巧

5-21-2选择性粘贴&快捷键

5-21-3数值自定义

5-21-4分列&合并计算

5-22-1公式&单元格地址引用

5-22-2逻辑函数&时间函数

5-22-3停车系统&数组

5-22-4数组案例

5-23-1Vlookup&Offset&index函数

5-23-2.MATCH和INDEX函数

5-23-3.基本图表

5-23-4.数据透视表

5-24-1动态透视表&宏

5-24-2数据分析案例

5-24-3PBI简介

5-24-4PowerPivot

5-24-5PBDesktop

5-25-1PQ数据导入

5-25-2合并查询

5-25-3年度增值率分析-1

5-25-4年度增值率分析-2

二、MySQL

5-28-1数据库基本介绍

5-28-2数据类型&约束

5-28-3插入&导入&修改数据

5-28-4基本查询&聚合函数

5-28-5连接查询

5-29-1查询操作符&子查询

5-29-2连接数据库

5-29-3彩票查询案例

5-29-4电商查询案例

5-30-1电商案例简述

5-30-2电商案例表连接说明

5-30-3电商实操-1

5-30-4电商实操-2

7-16-1.零售业销售分析仪

7-16-2.分析方法论

7-17-1.分析仪制作小组分享

7-17-2.餐饮业销售分析仪

三、统计

5-31-1概述&数据类型

5-31-2向量

5-31-3线性变换&矩阵运算

5-31-4点乘

5-31-5特征值与特征向量

5-31-6微积分--函

6-1-1初等函数&数列

6-1-2导数的四则运算

6-1-3导函数

6-1-4求极值

6-1-5定积分

6-4-1集中趋势的度量

6-4-2离散程度的度量

6-4-3统计量

6-4-4卡方分布和F分布

6-4-5参数估计

6-4-6最大似然估计

6-4-7两个总体参数的区间估计

6-5-1T检验

6-5-2列联分析

6-5-3协方差分析

6-5-4最小二乘

6-5-5回归1

6-5-6回归2

6-5-7回归3

四、Python

6-6-1.Python简介

6-6-2.变量赋值

6-6-3.字符串

6-6-4.列表和字典

6-6-5.分支结构

6-6-6.循环

6-6-7.循环练习

6-6-8自定义函数

6-6-9自定义函数调用

6-6-10.高级函数

6-6-11.time、datetime、random模块

6-6-12.三元表达式

6-7-1.练习题讲解

6-7-2.列表推导式

6-7-3.字典

6-7-4.函数

6-7-5.类与对象

6-8-1.练习题讲解

6-8-2.模块

6-8-3.连接数据库

6-8-4.读写文件

6-8-5.time和os

6-12-1.Numpy基本概念和创建数组

6-12-2.数组

6-12-3.数组方法

6-12-4.通用函数和矩阵

6-12-5.Numpy 案例

6-13-1.pyplot基础语法

6-13-2.基本图形

6-13-3.读写mql数据

6-13-4.读写文本文件

6-13-5.Pandas Data.Frame

6-14-1.numpy和pandas基本数据结构

6-14-2.数据清洗1

6-14-3.数据清洗2

6-14-4.数据清洗3

6-19-1.爬虫原理

6-19-2.抓取图片

6-19-3.get方式抓取淘宝下拉词

6-19-4.反爬虫机制

6-19-5.post方式抓取有道翻译数据

6-20-1.API获取天气数据

6-20-2.正则表达式抓取猫眼数据

6-20-3.BeautifulSoup抓取新闻数据

6-20-4.Selenium模拟浏览器动态抓取数据

6-20-5.Pandas分组

6-21-1.机器学习和深度学习简介

6-21-2.一元线性回归-代价函数

6-21-3.梯度下降法求解线性回归

6-21-4.Python实现一元线性回归-梯度下降

6-21-5.Python实现一元线性回归-sklearn

6-22-1.多元线性回归-梯度下降和多项式

6-22-2.多元线性回归-标准方程

6-22-3.岭回归

6-22-4.LASSO回归和逻辑回归代价函数

6-22-5.逻辑回归-梯度下降和sklearn

6-25-1神经网络介绍、单层感知器

6-25-2单层感知器代码实现

6-25-3单层感知器分类、单层感知器异或问题、线性神经网络、BP神经网络

6-25-4BP算法代码实现

6-25-5手写字体识别、葡萄酒

6-26-1 KNN算法介绍、代码实现KNN对电影分类例子

6-26-2Iris鸢尾花分类例子手写及sklearn

6-26-3绘制决策树软件安装、决策树算法介绍、

6-26-4决策树例子AllElectronics 、

6-26-5决策树CART算法

6-27-1数据挖掘概念、数理统计、机器学习概述

6-27-2 算法工具概述、K-NN概述

6-27-3K-NN的python实现

6-27-4 pandas函数讲解、完善模型

6-27-5读取外部数据运行算法并

6-28-1模型评估指标、

6-28-2模型优化、K值学习曲线

6-28-3交叉验证

6-28-4 梯度下降

6-28-5梯度下降

6-29-1梯度下降算法种类、梯度下降python实现

6-29-2梯度下降python实现

6-29-3聚类概述、核心概念、K-Means快速聚类

6-29-4快速聚类算法编写、

6-29-5快速聚类算法编写

7-2-1.K-Means误差平方和SSE

7-2-2.二分K均值法基本原理

7-2-3.Python实现二分K均值法

7-2-4.轮廓系数

7-2-5.K-Means的Scikit-Learn实现

7-3-1.Scikit-Learn模型评估器使用

7-3-2.决策树

7-3-3.贝叶斯基本原理

7-3-4.贝叶斯公式

7-3-5.Scikit-Learn实现贝叶斯

7-4-1.贝叶斯模型评估

7-4-2.频繁项集的评估标准

7-4-3.Apriori算法基本原理

7-4-4.Python实现关联规则的辅助函数

7-4-5.Python实现关联规则Apriori算法

7-5-1.决策树基本介绍

7-5-2.决策树原理介绍

7-5-3.决策树应用基础

7-5-4.Python实现决策树

7-6-1.时间序列模型

7-6-2.Box-Jenkins建模流程

7-6-3.时间序列应用案例

7-6-4.时间序列Python练习

7-7-1.线性回归基本原理

7-7-2.Python实现线性回归

7-7-3.逻辑回归

7-9-1.关联规则Apriori算法

7-9-2.相似性推荐和协同过滤

7-9-3.银行理财产品个性化推荐案例

7-9-4.Python实现关联规则

7-9-5.电影下载网站推荐系统案例

7-11-1.统计语言模型

7-11-2.词向量

7-11-3.中文分词

7-11-4.python实现分词

7-11-5.Python实现词云图

7-12-1.分类算法对比

7-12-2.Python实现文本分析1

7-12-3.Python实现文本分析2

7-12-4.主题模型

7-12-5.Python实现主题模型

7-12-6.情感分析

7-13-1.推荐系统概述

7-13-2.基于近邻的协同过滤

7-13-3.Python实现协同过滤1

7-13-4.Python实现协同过滤2

7-13-5.Python实现协同过滤3

7-14-1.基于内容的推荐系统

7-14-2.矩阵分解与隐语义模型

7-14-3.推荐系统架构

7-14-4.淘宝玩具店客户聚类与推荐案例

7-14-5.推荐系统kaggle实战

7-15-1.集成算法

7-15-2.决策树和随机森林

7-15-3.支持向量机

7-15-4.集成算法bagging和boosting

7-15-5.时间序列儿童门诊人数预测案例

五、SPSS

7-20-1.SPSS概述

7-20-2.SPSS数据采集

7-20-3.SPSS数据清洗

7-20-4.描述性统计分析

7-20-5.T检验

7-21-1.方差分析

7-21-2.相关分析

7-21-3.回归分析

7-21-4.虚拟变量的应用

7-21-5.逻辑回归

7-22-1.评分卡1

7-22-2.评分卡2

7-22-3.主成分分析

7-22-4.聚类分析

7-23-1.客户价值分析概述

7-23-2.RFM指标

7-23-3.RFM模型

7-23-3.RFM模型

7-25-1.时间序列分析

7-25-2.小组分享1

7-25-3.小组分享2

7-25-4.小组分享3

7-25-5.小组分享4

六、R

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