博学谷-2019年所有人都能学会的数据分析课
【课程目录】├─学习资料包
││下载之前必读.docx
││先下载这个.rar
││学习网站.txt
││数据分析.rar
││
│├─学习资料 - 软件
│││决战大数据：驾驭未来商业的利器.pdf
│││利用Python进行数据分析完整版.pdf
│││数据之美.pdf
│││数据化管理：洞悉零售及电子商务运营 .pdf
│││数据可视化之美中文版.pdf
│││数据挖掘导论(完整版).Introduction.To.Data.Min.pdf
│││深入浅出 SQL(中文版).pdf
│││深入浅出数据分析（美）完整中文版.pdf
│││深入浅出统计学（中文版）.pdf
│││统计数字会撒谎（美）达莱尔·哈夫.pdf
│││
││└─软件
││ │Anaconda3-2018.12-Windows-x86_64.exe
││ │modeler 18（64bit）-20180530.rar
││ │Navicat 12 for MySQL 64位 安装破解 含注册机.zip
││ │R-3.6.1-win.exe
││ │
││ ├─Navicat 12 for MySQL 64位 安装破解 含注册机
││ │└─Navicat 12 for MySQL 64位 安装破解 含注册机
││ │ navicat120_mysql_cs_x64.exe
││ │ Navicat_Keygen_Patch_v2.2_By_DFoX_URET_20190820_173252.exe
││ │ URET NFO v2.2.exe
││ │ URET.nfo
││ │ 安装破解.txt
││ │
││ └─SPSS25.0
││ 25.0破解安装.jpg
││ IBM_SPSS_Statistics_25.0_x64.rar
││
│└─课程配套资料
│ │所有人都能学的数据分析课--总结图谱.xmind
│ │
│ ├─所有人都能学的数据分析师-授课资料（pdf）
│ │ 第一章-数据分析师的职业概览.pdf
│ │ 第七章-进阶统计学方法.pdf
│ │ 第三章-统计学基础和spss软件应用.pdf
│ │ 第九章-R语言与数据分析 .pdf
│ │ 第二章-数据挖掘和数据分析简介.pdf
│ │ 第五章-Mysql教程.pdf
│ │ 第八章-经典数据挖掘算法.pdf
│ │ 第六章-玩转Excel课程.pdf
│ │ 第十章-PYTHON与数据分析.pdf
│ │ 第四章-数据预处理基础.pdf
│ │
│ └─课程练习材料
│ ├─【第10章】课程练习资料
│ │ city.csv
│ │ iris.csv
│ │ 第一章 概论及基础操作.ipynb
│ │ 第三课 pandas.ipynb
│ │ 第二课 Numpy.ipynb
│ │ 第五课 Sklearn 与机器学习建模.ipynb
│ │ 第四课 matplotlib与画图.ipynb
│ │
│ ├─【第2模块】课程练习资料
│ │ R代码.txt
│ │ 恋与制作人.csv
│ │ 聚类.csv
│ │
│ ├─【第5章】课程练习资料
│ │ source_from.xlsx
│ │ swordsman.xlsx
│ │
│ ├─【第6章】课程练习资料
│ │ 地图.gif
│ │ 宏.xlsm
│ │ 小猪佩奇.jpg
│ │ 玩索而有得_3.0.xlsx
│ │ 给你颜色让你好看.xlsx
│ │ 转身落双鸢.xlsx
│ │
│ ├─【第7章】课程练习资料
│ │ MultiDimensional Scaling.xlsx
│ │ 因子分析.sav
│ │ 苏北防火林带8种主要树种抗火能力的分析.pdf
│ │
│ └─【第9章】课程练习资料
│ age.csv
│ body.csv
│ iris.csv
│ poisson.csv
│ Rdonlp2_3042.11.tar.gz
│ state.csv
│ 第一章 R语言基础操作参考代码.txt
│ 第三章 R语言回归分析参考代码.txt
│ 第二章 R语言描述性统计分析参考代码.txt
│ 第五章 R语言聚类和降维.txt
│ 第四章 R语言分类算法.txt
│ 聚类.csv
│ 黄牛明细数据.csv
│
├─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
││ 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.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. 通过索引运算和生成新的列.mp4
││ 4. 文件的读取和写入.mp4
││ 5. 缺失值处理.mp4
││ 5. 缺失值处理.mp4.baiduyun.p.downloading
││ 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
││ 2. 基础作图——直方图和饼图.mp4
││ 3. 子图和图例.mp4
││ 4. 图标设置——标签，表格样式和cmap.mp4
││ 5. 高级作图.mp4
││ 6. 本节小结.mp4
││
│├─第5节 Sklearn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.mp4
││ 4. 贝叶斯分类器的实现过程.mp4
││ 5. 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
│
├─第1章 数据分析师的职业概览
│ 01.数据分析师的“钱景”如何.mp4
│ 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
││ 02. 数据分析与数据挖掘的层次.mp4
││ 03. 数据分析及数据挖掘三要素.mp4
││ 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.mp4
││ 03. 本节小结.mp4
││
│├─第3节 预测和分类
││ 01. 预测和分类的概念模型、流程.mp4
││ 02. 分类和预测：线性回归.mp4
││ 03. 逻辑回归.mp4
││ 04. 决策树算法.mp4
││ 05. 支持向量机.mp4
││ 06. 朴素贝叶斯.mp4
││ 06. 朴素贝叶斯【瑞客论坛 www.ruike1.com】.mp4.baiduyun.p.downloading
││ 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SPSS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
││ 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
││ 07. 案例操作-如何实现离中趋势和集中趋势.mp4.baiduyun.p.downloading
││ 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. 统计判断-抽样误差与标准误差.mp4
││ 04. 统计推断-t分布.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
││
│├─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
││ 05. 非抽样调查.mp4
││ 06. 非抽样调查的三种类型.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-简单抽样和系统抽样.mp4
││ 12. 概率抽样-pps抽样.mp4
││ 13. 概率抽样-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-案例实践.mp4
│ │3. F检验.mp4
│ │4. F检验-案例实践.mp4
│ │5. 相关分析.mp4
│ │6. 相关分析-案例实践.mp4
│ │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.rar
│ 截图1.png
│
├─第4章 数据预处理基础
││课后题.txt
││
│├─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.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
│ 1. 数据转化.mp4
│ 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
│
├─第5章 mysql教程
│├─第1节 sql简介
││ 1. sql简介.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
││
│├─第2节 基本查询语句
││ 1. 基本查询语句.mp4
││ 2. 本节小结.mp4
││
│├─第3节 交叉查询和子查询
││ 1. 聚合函数和交叉查询：group by.mp4
││ 2. 子查询（in、not in）&模糊匹配 Like.mp4
││ 3. 本节小结.mp4
││
│├─第4节 练表查询
││ 1. 连表查询.mp4
││ 2. 小结.mp4
││
│└─课后练习
│ 作业素材.rar
│ 题目.txt
│
├─第6章 Excel分析及可视化
│├─第1节 Excel简介
││ 1. Excel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
││ 4. 统计函数.mp4
││ 5. 逻辑函数（上）-if、anda和or.mp4
││ 6. 逻辑函数（下）.mp4
││ 7. 日期函数和文本函数.mp4
││ 8. 本节小结.mp4
││
│├─第3节 Excel快速处理技巧
││ 1. 宏的技巧.mp4
││ 2. 数据透视表和选择性黏贴.mp4
││ 3. 格式调整技巧.mp4
││ 4. 查找和定位&数据有效性技巧.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. 组合图的做法.mp4
││ 3. 条形图的变体.mp4
││ 4. 数据起跑地图的做法.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
││ 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. 因子解释及因子得分计算.mp4
││ 6. 案例实践.mp4
││ 7. 如何用因子分析做评价.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. K-means案例实践.mp4
││ 5. 二阶聚类.mp4
││
│├─第4节 对应分析
││ 1. 对应分析使用目的及结果解读.mp4
││ 2. 对应分析案例实践.mp4
││
│├─第5节 多维尺度分析
││ 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位.mp4
││ 4. 案例2：根据学生考试成绩进行分座位.mp4
││ 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
││ 2. 两种类型的时间序列.mp4
││ 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-用户流失的影响因素及新用户预测.mp4
││
│└─课后练习
│ 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. 生活中熟悉的数据挖掘案例.mp4
││ 2. 数据准备及数据分割方式.mp4
││ 3. 数据分析与数据挖掘的联系与区别.mp4
││ 4. Modeler软件介绍.mp4
││ 5. 如何在Modeler实现数据分层抽样.mp4
││
│├─第2节 朴素贝叶斯
││ 1.朴素贝叶斯原理.mp4
││ 2. 朴素贝叶斯算法过程.mp4
││ 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
││ 1. 决策树使用场景.mp4
││ 2. 决策树算法（1）——ID3.mp4
││ 3. 决策树算法（2）——C4.5.mp4
││ 4. 决策树算法（3）——回归树CART.mp4
││ 5. 决策树算法（4）——CHAID.mp4
││ 6. 防止过度拟合的问题.mp4
││ 7. 使用Modeler如何做决策树.mp4
││
│├─第4节 神经网络
││ 1. 神经网络的组成.mp4
││ 2. 计算误差函数，修正出事权重.mp4
││ 3. 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. 支持向量机原理介绍.mp4
││ 2. 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Lift曲线图.mp4
││ 5. 学习资料拓展.mp4
││
│└─课后练习
│ 作业素材.rar
│ 课后练习.txt
│
├─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
││ 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
││ 3. R语言的数据结构介绍.mp4.baiduyun.p.downloading
││ 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&while.mp4
││ 7. 条件选择控制流——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
││ 9. R语言关于概率分布的函数以及应用介绍.mp4.baiduyun.p.downloading
││
│├─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
││ 2. 探索性数据分析——相关系数及函数介绍.mp4
││ 3. 探索性数据分析——假设检验.mp4
││ 3. 探索性数据分析——假设检验.mp4.baiduyun.p.downloading
││
│├─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
││ 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（下）.mp4
││ 3. 决策树算法.mp4
││ 4. 决策树的剪枝.mp4
││ 5. 随机森林.mp4
││
│├─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
││ 3. 如何判断聚类的好坏.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
课程练习材料.RAR
下载地址：**** Hidden Message ***** 9年所有人都 我们是最棒的 嘻嘻嘻嘻嘻嘻嘻嘻寻寻寻寻寻寻寻寻寻寻寻寻休息休息
9年所有人都 pythonppppppppppppppp 5555555555555555555555555555 年所有人都 哈哈哈哈哈哈啊哈哈哈哈哈 感谢大神