2022数据分析培训课程：所有人都能学的数据分析课（python+R语言）

2022数据分析培训课程目录

├──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  80.21M

|   |   ├──2. 帮助文档的获取&基础操作【】.mp4  233.12M

|   |   ├──3. 基础操作：整数、小数、复数&列表、字符串、字典【】.mp4  120.83M

|   |   ├──4. 自定义函数【】.mp4  119.88M

|   |   ├──5.Jupyte常用快捷键以及自动补全功能的实现r【】.mp4  59.68M

|   |   └──6. 本节小结【】.mp4  9.36M

|   ├──第2节 Numpy

|   |   ├──1. 从头创建一个数组【】.mp4  229.17M

|   |   ├──2. 案例实践——如何实现99乘法表和老虎机【】.mp4  113.51M

|   |   ├──3. 数组的操作【】.mp4  140.81M

|   |   ├──4. 数组的计算【】.mp4  82.27M

|   |   ├──5. 数组的广播【】.mp4  173.75M

|   |   └──6. 比较、掩码和布尔逻辑【】.mp4  113.62M

|   ├──第3节 Pandas

|   |   ├──1. 序列和数据库【】.mp4  97.49M

|   |   ├──10. 本节小结【】.mp4  11.00M

|   |   ├──2. 索引和切片【】.mp4  105.54M

|   |   ├──3. 通过索引运算和生成新的列【】.mp4  44.28M

|   |   ├──4. 文件的读取和写入【】.mp4  65.34M

|   |   ├──5. 缺失值处理【】.mp4  106.17M

|   |   ├──6. 数据连接【】.mp4  146.06M

|   |   ├──7. 分组和聚合【】.mp4  92.31M

|   |   ├──8. 数据透视表【】.mp4  125.17M

|   |   └──9. 字符串的处理【】.mp4  46.98M

|   ├──第4节 Matplotlib与python作图

|   |   ├──1. 基础作图——折线图和散点图【】.mp4  194.72M

|   |   ├──2. 基础作图——直方图和饼图【】.mp4  97.31M

|   |   ├──3. 子图和图例【】.mp4  93.82M

|   |   ├──4. 图标设置——标签，表格样式和cmap【】.mp4  206.03M

|   |   ├──5. 高级作图【】.mp4  171.01M

|   |   └──6. 本节小结【】.mp4  2.47M

|   ├──第5节 Sklearn与机器学习基础

|   |   ├──1. 线性回归【】.mp4  109.61M

|   |   ├──10. 支持向量机——核函数【】.mp4  144.52M

|   |   ├──11. 支持向量机是如何防止过拟合的【】.mp4  96.29M

|   |   ├──12. 如何使用Python实现PCA降维算法【】.mp4  227.79M

|   |   ├──13. 如何使用Python实现Kmeans聚类【】.mp4  82.86M

|   |   ├──14. 本节小结【】.mp4  30.34M

|   |   ├──2. 逻辑回归的原理、模型实现与正则化【】.mp4  222.63M

|   |   ├──3. 逻辑回归的评估以及最优迭代次数【】.mp4  204.19M

|   |   ├──4. 贝叶斯分类器的实现过程【】.mp4  66.48M

|   |   ├──5. 朴素贝叶斯算法案例——手写数字识别【】.mp4  44.47M

|   |   ├──6. 数据预处理【】.mp4  307.24M

|   |   ├──7. 决策树和随机森林——熵和决策树【】.mp4  86.67M

|   |   ├──8. 决策树和随机森林算法对比【】.mp4  100.04M

|   |   └──9. 随机森林的调参【】.mp4  222.12M

|   └──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  94.43M

├──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  6.73M

|   ├──02.什么人适合数据分析【】_[3].mp4  12.88M

|   ├──03.数据分析师的临界知识【】_[3].mp4  29.00M

|   └──04.数据分析师的主要职责【】_[3].mp4  20.53M

├──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  129.84M

|   |   ├──02. 数据分析与数据挖掘的层次【】.mp4  63.23M

|   |   ├──03. 数据分析及数据挖掘三要素【】.mp4  227.60M

|   |   └──04. 本节小结【】.mp4  41.26M

|   ├──第2节 探索性数据分析

|   |   ├──01. 如何描述业务量数据【】.mp4  204.77M

|   |   ├──02. 可视化展示的原则【】.mp4  19.76M

|   |   └──03. 本节小结【】.mp4  26.48M

|   ├──第3节 预测和分类

|   |   ├──01. 预测和分类的概念模型、流程【】.mp4  86.96M

|   |   ├──02. 分类和预测：线性回归【】.mp4  135.27M

|   |   ├──03. 逻辑回归【】.mp4  223.56M

|   |   ├──04. 决策树算法【】.mp4  123.97M

|   |   ├──05. 支持向量机【】.mp4  105.02M

|   |   ├──06. 朴素贝叶斯【】.mp4  88.09M

|   |   └──07. 本节小结【】.mp4  25.67M

|   └──第4节 分群和降维

|   |   ├──01. 聚类算法的基本概念【】.mp4  100.03M

|   |   ├──02. 层次聚类【】.mp4  87.75M

|   |   ├──03. K-means聚类【】.mp4  74.07M

|   |   ├──04. 降维模型-PCA【】.mp4  61.39M

|   |   └──05. 本节小结【】.mp4  2.09M

├──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  39.55M

|   |   ├──02. 统计分析的关键概念【】.mp4  17.87M

|   |   ├──03. 四种测量尺度【】.mp4  151.19M

|   |   ├──04. 集中趋势-均值【】.mp4  58.37M

|   |   ├──05. 集中趋势-中位数和众数【】.mp4  36.09M

|   |   ├──06. 离散趋势-极差和方差【】.mp4  132.17M

|   |   ├──07. 案例操作-如何实现离中趋势和集中趋势【】.mp4  137.74M

|   |   └──08. 本节小结【】.mp4  7.17M

|   ├──第2节 假设检验_统计判断

|   |   ├──01. 统计学本质【】.mp4  39.38M

|   |   ├──02. 统计学两大定理【】.mp4  46.25M

|   |   ├──03. 统计判断-抽样误差与标准误差【】.mp4  61.21M

|   |   ├──04. 统计推断-t分布【】.mp4  85.45M

|   |   ├──05. 统计推断-参数估计【】.mp4  72.04M

|   |   ├──06. 统计推断-假设检验【】.mp4  127.01M

|   |   └──07. 本节小结【】.mp4  20.65M

|   ├──第3节 抽样方法

|   |   ├──01. 统计过程【】.mp4  8.54M

|   |   ├──02. 抽样的概念【】.mp4  6.76M

|   |   ├──03. 抽样方法与非抽样方法【】.mp4  93.74M

|   |   ├──04. 抽样调查与普查的特点【】.mp4  39.46M

|   |   ├──05. 非抽样调查【】.mp4  67.05M

|   |   ├──06. 非抽样调查的三种类型【】.mp4  236.90M

|   |   ├──07. 无回答误差的处理【】.mp4  15.60M

|   |   ├──08. 抽样过程【】.mp4  43.66M

|   |   ├──09. 抽样单元与抽样框【】.mp4  25.90M

|   |   ├──10. 抽样形式【】.mp4  166.45M

|   |   ├──11. 概率抽样-简单抽样和系统抽样【】.mp4  49.66M

|   |   ├──12. 概率抽样-pps抽样【】.mp4  115.64M

|   |   ├──13. 概率抽样-分层抽样【】.mp4  21.92M

|   |   ├──14. 非概率抽样-区域抽样、时间抽样和电话抽样【】.mp4  61.72M

|   |   └──15. 总结【】.mp4  22.57M

|   └──第4节 一般性模型

|   |   ├──实操题

|   |   |   ├──截图1【】.png  20.91kb

|   |   |   └──作业数据【】.rar  47.68kb

|   |   ├──1. t检验【】.mp4  19.03M

|   |   ├──2. t检验-案例实践【】.mp4  181.30M

|   |   ├──3. F检验【】.mp4  34.88M

|   |   ├──4. F检验-案例实践【】.mp4  93.22M

|   |   ├──5. 相关分析【】.mp4  21.54M

|   |   ├──6. 相关分析-案例实践【】.mp4  44.77M

|   |   ├──7. 线性回归【】.mp4  40.72M

|   |   ├──8- 线性回归-案例实践【】.mp4  89.28M

|   |   └──9. 本节小结【】.mp4  46.97M

├──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  24.75M

|   |   ├──2. 统计准备工作【】.mp4  100.17M

|   |   ├──3. 数据检查要点【】.mp4  153.28M

|   |   ├──4. 开放题的准备【】.mp4  173.21M

|   |   └──5. 本节小结【】.mp4  11.26M

|   ├──第2节 数据清洗

|   |   ├──1. 数据清洗的概念和流程【】.mp4  38.96M

|   |   ├──2. 字段选择和数据质量报告【】.mp4  100.57M

|   |   ├──3. 数据清洗主要工作【】.mp4  108.20M

|   |   ├──4. 错误值和异常值处理方法【】.mp4  142.36M

|   |   ├──5. 缺失值处理方法【】.mp4  233.90M

|   |   ├──6. 异常值和缺少值的处理操作【】.mp4  169.75M

|   |   └──7. 本节小结【】.mp4  11.42M

|   ├──第3节 数据规范化

|   |   ├──1. 数据转化【】.mp4  236.76M

|   |   ├──2. 数据离散化与数据扩充【】.mp4  153.53M

|   |   ├──3. 数据合并与拆分【】.mp4  210.51M

|   |   └──4. 本节小结【】.mp4  5.69M

|   └──课后题【】.txt  0.06kb

├──第5章 mysql教程

|   ├──第1节 sql简介

|   |   ├──1. sql简介【】.mp4  81.99M

|   |   ├──2. 建立数据库【】.mp4  71.78M

|   |   ├──3. 建立数据表和约束条件【】.mp4  101.46M

|   |   ├──4. 插入和更改【】.mp4  108.75M

|   |   └──5. 本节小结【】.mp4  9.69M

|   ├──第2节 基本查询语句

|   |   ├──1. 基本查询语句【】.mp4  158.61M

|   |   └──2. 本节小结【】.mp4  6.61M

|   ├──第3节 交叉查询和子查询

|   |   ├──1. 聚合函数和交叉查询：group by【】.mp4  119.34M

|   |   ├──2. 子查询（in、not in）&模糊匹配 Like【】.mp4  144.80M

|   |   └──3. 本节小结【】.mp4  3.05M

|   ├──第4节 练表查询

|   |   ├──1. 连表查询【】.mp4  247.00M

|   |   └──2. 小结【】.mp4  14.20M

|   └──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  55.90M

|   ├──第2节 Excel函数技巧

|   |   ├──1. 函数的简介【】.mp4  84.24M

|   |   ├──2. 查找函数-vlookup和hlookup【】.mp4  208.24M

|   |   ├──3. 查找函数-INDEX和MATCH【】.mp4  45.36M

|   |   ├──4. 统计函数【】.mp4  252.16M

|   |   ├──5. 逻辑函数（上）-if、anda和or【】.mp4  123.52M

|   |   ├──6. 逻辑函数（下）【】.mp4  113.55M

|   |   ├──7. 日期函数和文本函数【】.mp4  190.01M

|   |   └──8. 本节小结【】.mp4  21.47M

|   ├──第3节 Excel快速处理技巧

|   |   ├──1. 宏的技巧【】.mp4  262.55M

|   |   ├──2. 数据透视表和选择性黏贴【】.mp4  184.93M

|   |   ├──3. 格式调整技巧【】.mp4  149.08M

|   |   ├──4. 查找和定位&数据有效性技巧【】.mp4  276.46M

|   |   ├──5. 快捷键相关技巧【】.mp4  64.08M

|   |   └──6. 本节小结【】.mp4  24.27M

|   ├──第4节 Excel可视化技巧

|   |   ├──1. 如何制作一张图【】.mp4  153.96M

|   |   ├──2. 组合图的做法【】.mp4  151.25M

|   |   ├──3. 条形图的变体【】.mp4  132.15M

|   |   ├──4. 数据起跑地图的做法【】.mp4  95.55M

|   |   └──5. 本节小结【】.mp4  7.42M

|   └──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  31.88M

|   |   └──2. 无监督分析的原则【】.mp4  38.32M

|   ├──第2节 因子分析

|   |   ├──1. 因子分析使用场景【】.mp4  26.91M

|   |   ├──2. 因子的概念及分析过程【】.mp4  72.79M

|   |   ├──3. 因子数的推定【】.mp4  65.82M

|   |   ├──4. 因子轴的旋转【】.mp4  59.04M

|   |   ├──5. 因子解释及因子得分计算【】.mp4  53.53M

|   |   ├──6. 案例实践【】.mp4  118.92M

|   |   └──7. 如何用因子分析做评价【】.mp4  89.27M

|   ├──第3节 聚类分析

|   |   ├──1. 聚类分析使用场景【】.mp4  120.46M

|   |   ├──2. 聚类分析算法【】.mp4  79.87M

|   |   ├──3. 费层次聚类 K-means【】.mp4  112.87M

|   |   ├──4. K-means案例实践【】.mp4  222.99M

|   |   └──5. 二阶聚类【】.mp4  32.91M

|   ├──第4节 对应分析

|   |   ├──1. 对应分析使用目的及结果解读【】.mp4  97.99M

|   |   └──2. 对应分析案例实践【】.mp4  128.87M

|   ├──第5节 多维尺度分析

|   |   ├──1. 概念和使用场景【】.mp4  80.98M

|   |   ├──2. 多维尺度分析举例【】.mp4  130.57M

|   |   ├──3. 案例1：根据学生评分进行分座位【】.mp4  54.67M

|   |   ├──4. 案例2：根据学生考试成绩进行分座位【】.mp4  26.08M

|   |   ├──5. 案例3：根据手机的相似度判断竞争力【】.mp4  27.87M

|   |   └──6. 多维尺度的不足及替代方法【】.mp4  30.81M

|   ├──第6节 时间序列分析

|   |   ├──1. 时间序列使用场景【】.mp4  6.41M

|   |   ├──2. 两种类型的时间序列【】.mp4  6.34M

|   |   ├──3. 时间序列模型ARIMA【】.mp4  10.08M

|   |   ├──4. 时间序列中的处理办法【】.mp4  97.11M

|   |   └──5. 案例实践-某连锁超市销售额影响因素预测【】.mp4  152.95M

|   ├──第7节 Logistic

|   |   ├──1. 使用场景和理论背景【】.mp4  96.28M

|   |   └──2. logistic案例实践-用户流失的影响因素及新用户预测【】.mp4  288.47M

|   └──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  31.12M

|   |   ├──2. 数据准备及数据分割方式【】.mp4  12.19M

|   |   ├──3. 数据分析与数据挖掘的联系与区别【】.mp4  84.78M

|   |   ├──4. Modeler软件介绍【】.mp4  43.91M

|   |   └──5. 如何在Modeler实现数据分层抽样【】.mp4  143.64M

|   ├──第2节 朴素贝叶斯

|   |   ├──1.朴素贝叶斯原理【】.mp4  77.17M

|   |   ├──2. 朴素贝叶斯算法过程【】.mp4  34.29M

|   |   ├──3. 朴素贝叶斯算法举例【】.mp4  58.40M

|   |   ├──4. 朴素贝叶斯算法优点及不足【】.mp4  114.37M

|   |   └──5. 案例实践-使用贝叶斯网络建模【】.mp4  96.37M

|   ├──第3节 决策树

|   |   ├──1. 决策树使用场景【】.mp4  3.84M

|   |   ├──2. 决策树算法（1）——ID3【】.mp4  19.36M

|   |   ├──3. 决策树算法（2）——C4.5【】.mp4  45.45M

|   |   ├──4. 决策树算法（3）——回归树CART【】.mp4  50.13M

|   |   ├──5. 决策树算法（4）——CHAID【】.mp4  11.00M

|   |   ├──6. 防止过度拟合的问题【】.mp4  6.33M

|   |   └──7. 使用Modeler如何做决策树【】.mp4  141.19M

|   ├──第4节 神经网络

|   |   ├──1. 神经网络的组成【】.mp4  87.70M

|   |   ├──2. 计算误差函数，修正出事权重【】.mp4  30.25M

|   |   ├──3. 神经网络与其他分析的关系【】.mp4  17.90M

|   |   └──4. 案例实践【】.mp4  28.35M

|   ├──第5节 支持向量机

|   |   ├──1. 支持向量机原理介绍【】.mp4  21.11M

|   |   ├──2. 线性可分与线性不可分【】.mp4  10.96M

|   |   └──3. 案例实践【】.mp4  60.82M

|   ├──第6节 集成算法和模型评估

|   |   ├──1. 集成算法的目的与方式【】.mp4  15.15M

|   |   ├──2. Bagging与Bosting的计算原理【】.mp4  170.18M

|   |   ├──3. 根据混淆矩阵进行模型评估【】.mp4  40.08M

|   |   ├──4. 在Modeler中画出GAIN曲线图和Lift曲线图【】.mp4  19.90M

|   |   └──5. 学习资料拓展【】.mp4  27.73M

|   └──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  124.05M

|   |   ├──10. 离散随机变量分布和连续随机变量分布【】.mp4  274.81M

|   |   ├──2. R语言的基本操作【】.mp4  146.14M

|   |   ├──3. R语言的数据结构介绍【】.mp4  100.32M

|   |   ├──4. 向量和矩阵的基本操作【】.mp4  281.93M

|   |   ├──5. 数据框的操作【】.mp4  341.34M

|   |   ├──6. 循环控制流——for&while【】.mp4  108.94M

|   |   ├──7. 条件选择控制流——if【】.mp4  68.26M

|   |   ├──8. 自定义函数【】.mp4  77.04M

|   |   └──9. R语言关于概率分布的函数以及应用介绍【】.mp4  206.40M

|   ├──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  220.02M

|   |   ├──2. 探索性数据分析——相关系数及函数介绍【】.mp4  244.88M

|   |   └──3. 探索性数据分析——假设检验【】.mp4  41.18M

|   ├──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  363.67M

|   |   ├──2. 回归基本算法及相关哈数介绍(下)【】.mp4  272.50M

|   |   ├──3. 模型选择【】.mp4  206.04M

|   |   └──4. 回归诊断【】.mp4  375.50M

|   ├──第4节 R语言分类算法

|   |   ├──1. 逻辑回归（上）【】.mp4  336.59M

|   |   ├──2. 逻辑回归（下）【】.mp4  431.86M

|   |   ├──3. 决策树算法【】.mp4  65.30M

|   |   ├──4. 决策树的剪枝【】.mp4  224.02M

|   |   └──5. 随机森林【】.mp4  341.88M

|   ├──第5节 R语言聚类和降维

|   |   ├──1. 使用R如何实现层次聚类【】.mp4  468.56M

|   |   ├──2. 使用R如何实现Kmeans聚类法【】.mp4  99.37M

|   |   ├──3. 如何判断聚类的好坏【】.mp4  171.66M

|   |   └──4. 使用R如何实现PCA降维【】.mp4  342.00M

|   └──课后练习

|   |   ├──黄牛明细数据【】.rar  215.68kb

|   |   └──课后练习【】.txt  0.34kb

└──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