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【待整理】合集
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待整理15
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【孙老师】《数据分析》训练营
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《数据分析》课件及资料
02_1.1.1 Excel入门:基础运算.mp4
03_1.1.2 数据清洗类(一).mp4
04_1.1.3 数据清洗类(二).mp4
05_1.1.4 数据清洗类(三).mp4
06_1.1.5 关联匹配类(一).mp4
07_1.1.6 关联匹配类(二).mp4
08_1.1.7 关联匹配类(三).mp4
09_1.1.8 关联匹配类(四).mp4
100_4.1.9 期望、方差及标准差.mp4
101_4.1.10 二维随机变量、协方差及矩.mp4
102_4.2.1 统计学基本概念.mp4
103_4.2.2 描述性统计分析:集中趋势的度量.mp4
104_4.2.3 描述性统计分析:离散趋势的度量.mp4
105_4.2.4 描述性统计分析:偏态与峰态.mp4
106_4.2.5 由正态分布导出的几个重要分布.mp4
107_4.2.6 常用统计量的分布.mp4
108_4.3.1 参数估计基本原理.mp4
109_4.3.2 总体均值的参数估计.mp4
10_1.1.9 逻辑判断类.mp4
110_4.3.3 总体比例和方差的参数估计.mp4
111_4.3.4 两个总体均值之差的参数估计.mp4
112_4.3.5 两个总体比例之差和方差比的参数估计.mp4
113_4.3.6 极大似然估计法.mp4
114_4.4.1 假设检验基本原理.mp4
115_4.4.2 假设检验中的两类错误及P值.mp4
116_4.4.3 双侧检验和单侧检验.mp4
117_4.4.4 一个总体参数的检验.mp4
118_4.4.5 两个总体参数的检验.mp4
119_4.4.6 检验中的匹配样本及假设检验与参数估计的关系.mp4
11_1.1.10 计算统计类(一).mp4
120_4.4.7 卡方检验.mp4
121_4.5.1 方差分析:基本原理.mp4
122_4.5.2 方差分析:单因素方差分析.mp4
123_4.5.3 方差分析:用Excel做单因素方差分析.mp4
124_4.5.4 方差分析:LSD检验法.mp4
125_4.5.5 方差分析:双因素方差分析基本原理.mp4
126_4.5.6 方差分析:用Excel做双因素方差分析.mp4
127_4.5.7 方差分析:有交互作用的双因素方差分析.mp4
128_4.6.1 线性回归基本原理及相关系数.mp4
129_4.6.2 一元线性回归基本原理.mp4
12_1.1.11 计算统计类(二).mp4
130_4.6.3 用Excel做一元线性回归.mp4
131_4.6.4 多元线性回归基本原理.mp4
132_4.6.5 用Excel做多元线性回归.mp4
133_4.6.6 多重共线性问题.mp4
134_4.6.7 用SPSS做逐步回归.mp4
135_4.7.1 从线性回归到逻辑回归.mp4
136_4.7.2 逻辑回归求解.mp4
137_4.7.3 逻辑回归案例:预测企业员工是否离职.mp4
138_4.8.1 聚类分析基本原理及层次聚类法.mp4
139_4.8.2 聚类分析中的各种距离.mp4
13_1.1.12 时间序列类.mp4
140_4.8.3 SPSS实现层次聚类法.mp4
141_4.8.4 K均值聚类法.mp4
142_4.8.5 用SPSS做K均值聚类.mp4
143_4.9.1 主成分分析基本原理.mp4
144_4.9.2 主成分分析数学模型.mp4
145_4.9.3 主成分分析中的贡献率等概念.mp4
146_4.9.4 主成分分析案例:35个中心城市评价分析.mp4
147_4.9.5 主成分分析案例:计算主成分得分.mp4
148_4.10.1 因子分析基本原理与数学模型.mp4
149_4.10.2 因子载荷求解、因子旋转及因子得分.mp4
14_1.2.1 Excel常用快捷键及技巧.mp4
150_4.10.3 因子分析案例:全国35个中心城市评价分析.mp4
151_4.10.4 因子分析案例:计算因子分析综合得分.mp4
152_4.11.1 时间序列基本概念.mp4
153_4.11.2 差分及增长率分析.mp4
154_4.11.3 时间序列预测的程序.mp4
155_4.11.4 平滑法预测:简单移动平均法.mp4
156_4.11.5 平滑法预测:指数平滑法.mp4
157_4.11.6 趋势预测法:线性趋势.mp4
158_4.11.7 趋势预测法:非线性趋势.mp4
159_4.11.8 季节分离预测法.mp4
15_1.2.2 Excel技巧(一).mp4
160_4.11.9 ARIMA模型基本原理.mp4
161_4.11.10 用SPSS实现ARIMA模型.mp4
162_4.11.11 带有季节性的ARIMA模型.mp4
163_5.1.1 某教育机构财务周报分析(一).mp4
164_5.1.2 某教育机构财务周报分析(二).mp4
165_5.2.1 用户月留存率分析(一).mp4
166_5.2.2 用户月留存率分析(二).mp4
167_5.3.1 AB测试:广告效果分析(一).mp4
168_5.3.2 AB测试:广告效果分析(二).mp4
169_5.4.1 客户价值分析:RFM模型基本原理.mp4
16_1.2.3 Excel技巧(二).mp4
170_5.4.2 客户价值分析:RFM模型实操1.mp4
171_5.4.3 客户价值分析:RFM模型实操2.mp4
172_6.0 安装Python并写下第一行Python代码.mp4
173_6.1 使用Jupyter notebook和基本数据类型.mp4
174_6.2 算术运算符.mp4
175_6.3 常用运算符.mp4
176_6.4 条件判断及input语句.mp4
177_6.5 两大循环:for和while.mp4
178_6.6 字符串.mp4
179_6.7 列表.mp4
17_1.2.4 Excel技巧(三).mp4
180_6.8 元组、集合.mp4
181_6.9 字典.mp4
182_6.10 常用的内置序列函数.mp4
183_6.11 列表推导式.mp4
184_6.12 函数.mp4
185_6.13 异常处理.mp4
186_6.14 import语句.mp4
187_6.15 迭代器与生成器.mp4
188_6.16 面向对象:类的定义、继承与重写.mp4
189_6.17 Python中的日期和时间.mp4
18_1.2.5 Excel技巧(四).mp4
190_6.18 文件读写:读取.mp4
191_6.19 文件读写:写入.mp4
192_6.20 ndarray对象.mp4
193_6.21 基本索引和花式索引.mp4
194_6.22 通用函数(ufunc).mp4
195_6.23 numpy中的数学统计方法.mp4
196_6.24 numpy中的矩阵运算.mp4
197_6.25 pandas中的数据结构:Series.mp4
198_6.26 pandas中的数据结构:DataFrame.mp4
199_6.27 pandas中的常用方法.mp4
19_1.3.1 初识数据透视表.mp4
200_6.28 pandas中的数学统计方法.mp4
201_6.29 Python读写csv文件.mp4
202_6.30 Python读写Excel文件.mp4
203_6.31 Python操作数据库:SQLite.mp4
204_6.32 Python操作数据库:MySQL.mp4
205_6.33 Python数据可视化:初识matplotlib.mp4
206_6.34 Python数据可视化:颜色、线型和标记.mp4
207_6.35 Python数据可视化:标题、标签和图例项.mp4
208_6.36 Python数据可视化:折线图.mp4
209_6.37 Python数据可视化:柱形图和饼图.mp4
20_1.3.2 数据透视表常用功能.mp4
210_6.38 Python数据可视化:散点图.mp4
211_6.39 Python数据可视化:利用pandas快速绘图.mp4
212_6.40 利用Python求常用统计量.mp4
213_6.41 利用Python做描述性统计分析.mp4
214_6.42 利用Python做相关分析.mp4
215_6.43 利用Python做数据透视表.mp4
216_6.44 数据集的连接:merge和concat.mp4
217_6.45 Python数据分析中的几个常用函数.mp4
218_6.46 Python数据预处理:缺失值.mp4
219_6.47 Python数据预处理:异常值与数据标准化.mp4
21_1.3.3 案例:用透视表制作数据看板.mp4
220_7.1.1 Python机器学习:机器学习介绍及问题分类.mp4
221_7.1.2 Python机器学习:我的第一个机器学习模型.mp4
222_7.1.3 Python机器学习:机器学习常用术语介绍.mp4
223_7.1.4 Python机器学习:K近邻算法基本原理.mp4
224_7.1.5 Python机器学习:K近邻算法代码实现.mp4
225_7.1.6 sklearn介绍及使用.mp4
226_7.1.7 案例:用K近邻算法预测乳腺癌肿瘤.mp4
227_7.2.1 一元线性回归及判定系数.mp4
228_7.2.2 一元线性回归代码实现.mp4
229_7.2.3 多元线性回归原理.mp4
22_1.3.4 案例:一道透视表面试题.mp4
230_7.2.4 多元线性回归案例.mp4
231_7.3.1 梯度下降基本原理及实例.mp4
232_7.3.2 梯度下降实例-Python实现.mp4
233_7.4.1 梯度下降求解逻辑回归(一).mp4
234_7.4.2 梯度下降求解逻辑回归(二).mp4
235_7.4.3 梯度下降求解逻辑回归(三).mp4
236_7.5.1 逻辑回归基本原理(一).mp4
237_7.5.2 逻辑回归基本原理(二).mp4
238_7.5.3 逻辑回归案例(一).mp4
239_7.5.4 逻辑回归案例(二).mp4
23_1.4.1 认识图表和柱状图.mp4
240_7.6 模型评估:交叉验证.mp4
241_7.7.1 决策树:熵、经验条件熵和信息增益.mp4
242_7.7.2 决策树:决策树构造实例及树的剪枝.mp4
243_7.7.3 决策树:决策树案例.mp4
244_7.8.1 支持向量机:原理及损失函数.mp4
245_7.8.2 支持向量机:SVM问题求解、软间隔及核技巧.mp4
246_7.8.3 支持向量机:SVM案例.mp4
247_7.9.1 网格搜索.mp4
248_7.9.2 网格搜索:带有交叉验证的网格搜索及可视化.mp4
249_7.10.1 集成学习:随机森林.mp4
24_1.4.2 各种柱形图.mp4
250_7.10.2 集成学习:梯度提升决策树.mp4
251_7.11.1 模型评估:混淆矩阵.mp4
252_7.11.2 模型评估:ROC曲线.mp4
253_7.12.1 聚类分析:层次聚类法.mp4
254_7.12.2 聚类分析:Python实现.mp4
255_7.12.3 聚类分析:K均值聚类法.mp4
256_7.12.4 聚类分析:DBSCAN.mp4
25_1.4.3 突破常规作图.mp4
26_1.4.4 条形图.mp4
27_1.4.5 折线图和面积图.mp4
28_1.4.6 组合图.mp4
29_1.4.7 各种饼图.mp4
30_1.4.8 圆环图.mp4
31_1.4.9 散点图.mp4
32_1.4.10 直方图.mp4
33_1.4.11 箱线图.mp4
34_1.4.12 表格和漏斗图.mp4
35_1.4.13 雷达图、瀑布图、迷你图等.mp4
36_1.4.14 如何绘制地图.mp4
37_1.5.1 动态图表初体验及offset函数.mp4
38_1.5.2 offset加自定义名称实现动态图表.mp4
39_1.5.3 组合框动态图表.mp4
40_1.5.4 复选框动态图表.mp4
41_1.4.5 数值调节按钮动态图表.mp4
42_1.5.6 列表框控件和单选控件.mp4
43_1.5.7 滚动条控件动态图表.mp4
44_1.5.8 双控件组合:滚动条加列表框.mp4
45_1.5.9 双控件组合:单选按钮加组合框.mp4
46_1.5.10 案例:制作销售数据看板(一).mp4
47_1.5.11 案例:制作销售数据看板(二).mp4
48_2.1.1 对比分析法:按时间和地区.mp4
49_2.1.2 对比分析法:同比.mp4
50_2.1.3 对比分析法:环比.mp4
51_2.1.4 分组分析法.mp4
52_2.1.5 结构分析法.mp4
53_2.1.6 交叉分析法.mp4
54_2.1.7 矩阵分析法.mp4
55_2.1.8 杜邦分析法.mp4
56_2.1.9 漏斗图分析法.mp4
57_2.2.1 思维模型:PEST分析法.mp4
58_2.2.2 思维模型:4P营销理论.mp4
59_2.2.3 思维模型:AARRR模型.mp4
60_2.2.4 思维模型:用户行为理论.mp4
61_2.2.5 思维模型:5W2H分析法.mp4
62_2.2.6 思维模型:逻辑树.mp4
63_3.1 MySQL介绍及安装.mp4
64_3.2 启动并连接数据库.mp4
65_3.3 数据库常用操作.mp4
66_3.4 MySQL数据类型.mp4
67_3.5.1 数据表常用操作:建表.mp4
68_3.5.2 数据表常用操作:常用命令.mp4
69_3.5.3 数据表常用操作:插入记录.mp4
70_3.6.1 MySQL常用查询语句:排序、分组、空值及去重.mp4
71_3.6.2 MySQL常用查询语句:汇总统计.mp4
72_3.6.3 MySQL常用查询语句:表的连接之内连接.mp4
73_3.6.4 MySQL常用查询语句:左连接和右连接.mp4
74_3.7.1 MySQL常用查询语句:like in和having.mp4
75_3.7.2 between and、union和date_format.mp4
76_3.7.3 MySQL常用查询语句:case语句用法一.mp4
77_3.7.4 case语句用法二及分组.mp4
78_3.8.1 MySQL数据导出的两种方式.mp4
79_3.8.2 MySQL数据导入的两种方式.mp4
80_3.9.1 案例:数据及表结构介绍.mp4
81_3.9.2 案例:建表及数据导入:订单表.mp4
82_3.9.3 案例:建表及数据导入:退货记录表和区域经理表.mp4
83_3.10.1 案例:多维度查询数据并导出:客户维度.mp4
84_3.10.2 案例:多维度查询数据并导出:产品及地区维度.mp4
85_3.11.1 案例:多维度查询数据并导出:问题1-5.mp4
86_3.11.2 案例:多维度查询数据并导出:问题6-7.mp4
87_3.12.1 MySQL索引.mp4
88_3.12.2 MySQL函数.mp4
89_3.12.3 MySQL存储过程.mp4
90_3.12.4 MySQL游标.mp4
91_3.12.5 MySQL事务.mp4
92_4.1.1 随机事件及概率.mp4
93_4.1.2 条件概率与乘法公式.mp4
94_4.1.3 全概率与贝叶斯公式.mp4
95_4.1.4 随机变量及其分布.mp4
96_4.1.5 连续型分布及正态分布.mp4
97_4.1.6 正态分布概率计算例题1.mp4
98_4.1.7 正态分布概率计算例题2.mp4
99_4.1.8 二项分布与泊松分布.mp4
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