博学谷《所有人都能学的数据分析课》

课程目录：

├──第1章 数据分析师的职业概览

|   ├──01.数据分析师的“钱景”如何_[3].mp4  6.78M

|   ├──02.什么人适合数据分析_[3].mp4  12.93M

|   ├──03.数据分析师的临界知识_[3].mp4  29.04M

|   └──04.数据分析师的主要职责_[3].mp4  20.58M

├──第2章 数据分析和数据挖掘的概念和理念

|   ├──第1节 基础概念

|   |   ├──01. 数据分析及数据挖掘定义.mp4  129.88M

|   |   ├──02. 数据分析与数据挖掘的层次.mp4  63.28M

|   |   ├──03. 数据分析及数据挖掘三要素.mp4  227.64M

|   |   └──04. 本节小结.mp4  41.30M

|   ├──第2节 探索性数据分析

|   |   ├──01. 如何描述业务量数据.mp4  204.82M

|   |   ├──02. 可视化展示的原则.mp4  19.81M

|   |   └──03. 本节小结.mp4  26.52M

|   ├──第3节 预测和分类

|   |   ├──01. 预测和分类的概念模型、流程.mp4  87.00M

|   |   ├──02. 分类和预测：线性回归.mp4  135.32M

|   |   ├──03. 逻辑回归.mp4  223.60M

|   |   ├──04. 决策树算法.mp4  124.01M

|   |   ├──05. 支持向量机.mp4  105.06M

|   |   ├──06. 朴素贝叶斯.mp4  88.14M

|   |   └──07. 本节小结.mp4  25.72M

|   └──第4节 分群和降维

|   |   ├──01. 聚类算法的基本概念.mp4  100.08M

|   |   ├──02. 层次聚类.mp4  87.79M

|   |   ├──03. K-means聚类.mp4  74.11M

|   |   ├──04. 降维模型-PCA.mp4  61.44M

|   |   └──05. 本节小结.mp4  2.13M

├──第3章 统计学基础和SPSS软件应用

|   ├──第1节 描述性统计描述

|   |   ├──01. 统计分析的目的.mp4  39.60M

|   |   ├──02. 统计分析的关键概念.mp4  17.91M

|   |   ├──03. 四种测量尺度.mp4  151.23M

|   |   ├──04. 集中趋势-均值.mp4  58.42M

|   |   ├──05. 集中趋势-中位数和众数.mp4  36.14M

|   |   ├──06. 离散趋势-极差和方差.mp4  132.21M

|   |   ├──07. 案例操作-如何实现离中趋势和集中趋势.mp4  137.79M

|   |   └──08. 本节小结.mp4  7.21M

|   ├──第2节 假设检验_统计判断

|   |   ├──01. 统计学本质.mp4  39.43M

|   |   ├──02. 统计学两大定理.mp4  46.30M

|   |   ├──03. 统计判断-抽样误差与标准误差.mp4  61.26M

|   |   ├──04. 统计推断-t分布.mp4  85.49M

|   |   ├──05. 统计推断-参数估计.mp4  72.08M

|   |   ├──06. 统计推断-假设检验.mp4  127.05M

|   |   └──07. 本节小结.mp4  20.70M

|   ├──第3节 抽样方法

|   |   ├──01. 统计过程.mp4  8.58M

|   |   ├──02. 抽样的概念.mp4  6.80M

|   |   ├──03. 抽样方法与非抽样方法.mp4  93.78M

|   |   ├──04. 抽样调查与普查的特点.mp4  39.51M

|   |   ├──05. 非抽样调查.mp4  67.10M

|   |   ├──06. 非抽样调查的三种类型.mp4  236.94M

|   |   ├──07. 无回答误差的处理.mp4  15.64M

|   |   ├──08. 抽样过程.mp4  43.71M

|   |   ├──09. 抽样单元与抽样框.mp4  25.95M

|   |   ├──10. 抽样形式.mp4  166.50M

|   |   ├──11. 概率抽样-简单抽样和系统抽样.mp4  49.71M

|   |   ├──12. 概率抽样-pps抽样.mp4  115.68M

|   |   ├──13. 概率抽样-分层抽样.mp4  21.97M

|   |   ├──14. 非概率抽样-区域抽样、时间抽样和电话抽样.mp4  61.76M

|   |   └──15. 总结.mp4  22.62M

|   └──第4节 一般性模型

|   |   ├──实操题

|   |   ├──1. t检验.mp4  19.08M

|   |   ├──2. t检验-案例实践.mp4  181.35M

|   |   ├──3. F检验.mp4  34.93M

|   |   ├──4. F检验-案例实践.mp4  93.26M

|   |   ├──5. 相关分析.mp4  21.58M

|   |   ├──6. 相关分析-案例实践.mp4  44.81M

|   |   ├──7. 线性回归.mp4  40.77M

|   |   ├──8- 线性回归-案例实践.mp4  89.32M

|   |   └──9. 本节小结.mp4  47.01M

├──第4章 数据预处理基础

|   ├──第1节 数据分析前的准备工作

|   |   ├──1. 统计工作流程.mp4  24.80M

|   |   ├──2. 统计准备工作.mp4  100.21M

|   |   ├──3. 数据检查要点.mp4  153.32M

|   |   ├──4. 开放题的准备.mp4  173.26M

|   |   └──5. 本节小结.mp4  11.30M

|   ├──第2节 数据清洗

|   |   ├──1. 数据清洗的概念和流程.mp4  39.00M

|   |   ├──2. 字段选择和数据质量报告.mp4  100.61M

|   |   ├──3. 数据清洗主要工作.mp4  108.24M

|   |   ├──4. 错误值和异常值处理方法.mp4  142.40M

|   |   ├──5. 缺失值处理方法.mp4  233.95M

|   |   ├──6. 异常值和缺少值的处理操作.mp4  169.79M

|   |   └──7. 本节小结.mp4  11.46M

|   ├──第3节 数据规范化

|   |   ├──1. 数据转化.mp4  236.81M

|   |   ├──2. 数据离散化与数据扩充.mp4  153.58M

|   |   ├──3. 数据合并与拆分.mp4  210.56M

|   |   └──4. 本节小结.mp4  5.74M

|   └──课后题.txt  0.06kb

├──第5章 mysql教程

|   ├──第1节 sql简介

|   |   ├──1. sql简介.mp4  82.03M

|   |   ├──2. 建立数据库.mp4  71.82M

|   |   ├──3. 建立数据表和约束条件.mp4  101.50M

|   |   ├──4. 插入和更改.mp4  108.79M

|   |   └──5. 本节小结.mp4  9.74M

|   ├──第2节 基本查询语句

|   |   ├──1. 基本查询语句.mp4  158.66M

|   |   └──2. 本节小结.mp4  6.65M

|   ├──第3节 交叉查询和子查询

|   |   ├──1. 聚合函数和交叉查询：group by.mp4  119.38M

|   |   ├──2. 子查询（in、not in）&模糊匹配 Like.mp4  144.84M

|   |   └──3. 本节小结.mp4  3.10M

|   ├──第4节 练表查询

|   |   ├──1. 连表查询.mp4  247.05M

|   |   └──2. 小结.mp4  14.25M

|   └──课后练习

|   |   ├──题目.txt  0.35kb

|   |   └──作业素材.rar  144.33kb

├──第6章 Excel分析及可视化

|   ├──第1节 Excel简介

|   |   └──1. Excel简介.mp4  55.95M

|   ├──第2节 Excel函数技巧

|   |   ├──1. 函数的简介.mp4  84.28M

|   |   ├──2. 查找函数-vlookup和hlookup.mp4  208.29M

|   |   ├──3. 查找函数-INDEX和MATCH.mp4  45.41M

|   |   ├──4. 统计函数.mp4  252.21M

|   |   ├──5. 逻辑函数（上）-if、anda和or.mp4  123.57M

|   |   ├──6. 逻辑函数（下）.mp4  113.60M

|   |   ├──7. 日期函数和文本函数.mp4  190.06M

|   |   └──8. 本节小结.mp4  21.51M

|   ├──第3节 Excel快速处理技巧

|   |   ├──1. 宏的技巧.mp4  262.60M

|   |   ├──2. 数据透视表和选择性黏贴.mp4  184.97M

|   |   ├──3. 格式调整技巧.mp4  149.13M

|   |   ├──4. 查找和定位&数据有效性技巧.mp4  276.50M

|   |   ├──5. 快捷键相关技巧.mp4  64.12M

|   |   └──6. 本节小结.mp4  24.31M

|   ├──第4节 Excel可视化技巧

|   |   ├──1. 如何制作一张图.mp4  154.00M

|   |   ├──2. 组合图的做法.mp4  151.30M

|   |   ├──3. 条形图的变体.mp4  132.19M

|   |   ├──4. 数据起跑地图的做法.mp4  95.59M

|   |   └──5. 本节小结.mp4  7.47M

|   └──课后练习

|   |   ├──课后练习.docx  412.69kb

|   |   ├──哪吒.png  129.28kb

|   |   ├──作业素材 (1).rar  144.33kb

|   |   └──作业素材.rar  144.33kb

├──第7章 进阶学习

|   ├──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  31.93M

|   |   └──2. 无监督分析的原则.mp4  38.37M

|   ├──第2节 因子分析

|   |   ├──1. 因子分析使用场景.mp4  26.96M

|   |   ├──2. 因子的概念及分析过程.mp4  72.83M

|   |   ├──3. 因子数的推定.mp4  65.87M

|   |   ├──4. 因子轴的旋转.mp4  59.08M

|   |   ├──5. 因子解释及因子得分计算.mp4  53.58M

|   |   ├──6. 案例实践.mp4  118.97M

|   |   └──7. 如何用因子分析做评价.mp4  89.31M

|   ├──第3节 聚类分析

|   |   ├──1. 聚类分析使用场景.mp4  120.50M

|   |   ├──2. 聚类分析算法.mp4  79.91M

|   |   ├──3. 费层次聚类 K-means.mp4  112.92M

|   |   ├──4. K-means案例实践.mp4  223.04M

|   |   └──5. 二阶聚类.mp4  32.96M

|   ├──第4节 对应分析

|   |   ├──1. 对应分析使用目的及结果解读.mp4  98.03M

|   |   └──2. 对应分析案例实践.mp4  128.91M

|   ├──第5节 多维尺度分析

|   |   ├──1. 概念和使用场景.mp4  81.03M

|   |   ├──2. 多维尺度分析举例.mp4  130.62M

|   |   ├──3. 案例1：根据学生评分进行分座位.mp4  54.71M

|   |   ├──4. 案例2：根据学生考试成绩进行分座位.mp4  26.13M

|   |   ├──5. 案例3：根据手机的相似度判断竞争力.mp4  27.91M

|   |   └──6. 多维尺度的不足及替代方法.mp4  30.85M

|   ├──第6节 时间序列分析

|   |   ├──1. 时间序列使用场景.mp4  6.45M

|   |   ├──2. 两种类型的时间序列.mp4  6.39M

|   |   ├──3. 时间序列模型ARIMA.mp4  10.12M

|   |   ├──4. 时间序列中的处理办法.mp4  97.16M

|   |   └──5. 案例实践-某连锁超市销售额影响因素预测.mp4  153.00M

|   ├──第7节 Logistic

|   |   ├──1. 使用场景和理论背景.mp4  96.33M

|   |   └──2. logistic案例实践-用户流失的影响因素及新用户预测.mp4  288.51M

|   └──课后练习

|   |   ├──进阶统计学方法作业数据.xlsx  11.05kb

|   |   └──题目.txt  0.14kb

├──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. 生活中熟悉的数据挖掘案例.mp4  31.16M

|   |   ├──2. 数据准备及数据分割方式.mp4  12.24M

|   |   ├──3. 数据分析与数据挖掘的联系与区别.mp4  84.83M

|   |   ├──4. Modeler软件介绍.mp4  43.96M

|   |   └──5. 如何在Modeler实现数据分层抽样.mp4  143.68M

|   ├──第2节 朴素贝叶斯

|   |   ├──1.朴素贝叶斯原理.mp4  77.21M

|   |   ├──2. 朴素贝叶斯算法过程.mp4  34.33M

|   |   ├──3. 朴素贝叶斯算法举例.mp4  58.45M

|   |   ├──4. 朴素贝叶斯算法优点及不足.mp4  114.41M

|   |   └──5. 案例实践-使用贝叶斯网络建模.mp4  96.41M

|   ├──第3节 决策树

|   |   ├──1. 决策树使用场景.mp4  3.88M

|   |   ├──2. 决策树算法（1）——ID3.mp4  19.40M

|   |   ├──3. 决策树算法（2）——C4.5.mp4  45.49M

|   |   ├──4. 决策树算法（3）——回归树CART.mp4  50.17M

|   |   ├──5. 决策树算法（4）——CHAID.mp4  11.05M

|   |   ├──6. 防止过度拟合的问题.mp4  6.37M

|   |   └──7. 使用Modeler如何做决策树.mp4  141.23M

|   ├──第4节 神经网络

|   |   ├──1. 神经网络的组成.mp4  87.75M

|   |   ├──2. 计算误差函数，修正出事权重.mp4  30.30M

|   |   ├──3. 神经网络与其他分析的关系.mp4  17.95M

|   |   └──4. 案例实践.mp4  28.39M

|   ├──第5节 支持向量机

|   |   ├──1. 支持向量机原理介绍.mp4  21.16M

|   |   ├──2. 线性可分与线性不可分.mp4  11.01M

|   |   └──3. 案例实践.mp4  60.86M

|   ├──第6节 集成算法和模型评估

|   |   ├──1. 集成算法的目的与方式.mp4  15.20M

|   |   ├──2. Bagging与Bosting的计算原理.mp4  170.23M

|   |   ├──3. 根据混淆矩阵进行模型评估.mp4  40.12M

|   |   ├──4. 在Modeler中画出GAIN曲线图和Lift曲线图.mp4  19.94M

|   |   └──5. 学习资料拓展.mp4  27.78M

|   └──课后练习

|   |   ├──课后练习.txt  0.18kb

|   |   └──作业素材.rar  313.64kb

├──第9章 R语言入门及基础分析

|   ├──第1节 R语言基础操作

|   |   ├──1. 初识R语言.mp4  124.09M

|   |   ├──10. 离散随机变量分布和连续随机变量分布.mp4  274.86M

|   |   ├──2. R语言的基本操作.mp4  146.18M

|   |   ├──3. R语言的数据结构介绍.mp4  100.36M

|   |   ├──4. 向量和矩阵的基本操作.mp4  281.98M

|   |   ├──5. 数据框的操作.mp4  341.38M

|   |   ├──6. 循环控制流——for&while.mp4  108.99M

|   |   ├──7. 条件选择控制流——if.mp4  68.31M

|   |   ├──8. 自定义函数.mp4  77.09M

|   |   └──9. R语言关于概率分布的函数以及应用介绍.mp4  206.44M

|   ├──第2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  220.06M

|   |   ├──2. 探索性数据分析——相关系数及函数介绍.mp4  244.92M

|   |   └──3. 探索性数据分析——假设检验.mp4  41.23M

|   ├──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  363.71M

|   |   ├──2. 回归基本算法及相关哈数介绍(下).mp4  272.55M

|   |   ├──3. 模型选择.mp4  206.08M

|   |   └──4. 回归诊断.mp4  375.55M

|   ├──第4节 R语言分类算法

|   |   ├──1. 逻辑回归（上）.mp4  336.63M

|   |   ├──2. 逻辑回归（下）.mp4  431.91M

|   |   ├──3. 决策树算法.mp4  65.35M

|   |   ├──4. 决策树的剪枝.mp4  224.07M

|   |   └──5. 随机森林.mp4  341.92M

|   ├──第5节 R语言聚类和降维

|   |   ├──1. 使用R如何实现层次聚类.mp4  468.60M

|   |   ├──2. 使用R如何实现Kmeans聚类法.mp4  99.41M

|   |   ├──3. 如何判断聚类的好坏.mp4  171.71M

|   |   └──4. 使用R如何实现PCA降维.mp4  342.05M

|   └──课后练习

|   |   ├──黄牛明细数据.rar  215.68kb

|   |   └──课后练习.txt  0.34kb

├──第10章 python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  80.25M

|   |   ├──2. 帮助文档的获取&基础操作.mp4  233.16M

|   |   ├──3. 基础操作：整数、小数、复数&列表、字符串、字典.mp4  120.87M

|   |   ├──4. 自定义函数.mp4  119.92M

|   |   ├──5.Jupyte常用快捷键以及自动补全功能的实现r.mp4  59.73M

|   |   └──6. 本节小结.mp4  9.41M

|   ├──第2节 Numpy

|   |   ├──1. 从头创建一个数组.mp4  229.21M

|   |   ├──2. 案例实践——如何实现99乘法表和老虎机.mp4  113.56M

|   |   ├──3. 数组的操作.mp4  140.86M

|   |   ├──4. 数组的计算.mp4  82.32M

|   |   ├──5. 数组的广播.mp4  173.79M

|   |   └──6. 比较、掩码和布尔逻辑.mp4  113.66M

|   ├──第3节 Pandas

|   |   ├──1. 序列和数据库.mp4  97.54M

|   |   ├──10. 本节小结.mp4  11.04M

|   |   ├──2. 索引和切片.mp4  105.59M

|   |   ├──3. 通过索引运算和生成新的列.mp4  44.32M

|   |   ├──4. 文件的读取和写入.mp4  65.38M

|   |   ├──5. 缺失值处理.mp4  106.21M

|   |   ├──6. 数据连接.mp4  146.10M

|   |   ├──7. 分组和聚合.mp4  92.35M

|   |   ├──8. 数据透视表.mp4  125.21M

|   |   └──9. 字符串的处理.mp4  47.02M

|   ├──第4节 Matplotlib与python作图

|   |   ├──1. 基础作图——折线图和散点图.mp4  194.77M

|   |   ├──2. 基础作图——直方图和饼图.mp4  97.36M

|   |   ├──3. 子图和图例.mp4  93.86M

|   |   ├──4. 图标设置——标签，表格样式和cmap.mp4  206.07M

|   |   ├──5. 高级作图.mp4  171.06M

|   |   └──6. 本节小结.mp4  2.52M

|   ├──第5节 Sklearn与机器学习基础

|   |   ├──1. 线性回归.mp4  109.66M

|   |   ├──10. 支持向量机——核函数.mp4  144.57M

|   |   ├──11. 支持向量机是如何防止过拟合的.mp4  96.33M

|   |   ├──12. 如何使用Python实现PCA降维算法.mp4  227.84M

|   |   ├──13. 如何使用Python实现Kmeans聚类.mp4  82.91M

|   |   ├──14. 本节小结.mp4  30.38M

|   |   ├──2. 逻辑回归的原理、模型实现与正则化.mp4  222.68M

|   |   ├──3. 逻辑回归的评估以及最优迭代次数.mp4  204.24M

|   |   ├──4. 贝叶斯分类器的实现过程.mp4  66.52M

|   |   ├──5. 朴素贝叶斯算法案例——手写数字识别.mp4  44.51M

|   |   ├──6. 数据预处理.mp4  307.29M

|   |   ├──7. 决策树和随机森林——熵和决策树.mp4  86.72M

|   |   ├──8. 决策树和随机森林算法对比.mp4  100.08M

|   |   └──9. 随机森林的调参.mp4  222.16M

|   └──课后练习

|   |   └──课后练习.txt  0.40kb

├──第11章 课程总结图谱

|   └──课程总结.mp4  94.47M

└──资料

|   ├──课程练习材料.RAR  1.69M

|   ├──所有人都能学的数据分析课–总结图谱.RAR  107.20kb

|   └──所有人都能学的数据分析师-授课讲义（pdf）.RAR  21.22M