CDA数据分析师官网：CDA数据分析师周末集训营29期（视频+资料）价值20800元

本套课程由CDA数据分析师官网出品：CDA数据分析就业班视频，第29期培训课程，课程官方售价20800元，本套课程为线下为期6个月面授培训，本套是专业商业分析师课程，价值较高，本套课程共有10大章节，课程文件（包含资料）总计33.3G，文章底部附下载链接。

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课程介绍：

本课程以CDA数据分析师标准大纲体系为基础，课程内容涵盖数据库管理-统计学分析方法-数据分析软件应用（涵盖Excel、SQL、Tableau、SPSS、Python等）-数据挖掘算法模型一整套数据分析流程进行系统讲解，最后结合热门行业电商、金融、电信、等真实案例和业务出发，升华技术应用场景，使所学更符合就业要求， 达到企业用人标准，快速在大数据时代找准工作定位。学员毕业要求能够独立完成商业数据分析项目，能够掌握数据数据分析大多数岗位（包括数据分析师、可视化工程师、机器学习工程师、算法工程师等岗位等）技能。

课程文件目录：

——/C-89：CDA数据分析师：CDA数据分析就业班视频_29期/[33.3G]

├──01、EXCEL
| ├──001-Excel基本介绍.mp4 138.52M
| ├──002-自定义单元格、填充柄.mp4 132.50M
| ├──003-单元格拆分.mp4 174.53M
| ├──004-单元格匹配与替换.mp4 127.02M
| ├──005-公式求职+if语句.mp4 86.09M
| ├──006-函数解析.mp4 171.55M
| ├──007-函数数组.mp4 138.31M
| ├──008-数组计算.mp4 109.96M
| ├──009-查找引用函数.mp4 116.42M
| ├──010-查找引用函数应用.mp4 102.69M
| ├──011-查找与引用函数.mp4 131.85M
| ├──012-基础绘图.mp4 116.92M
| ├──013-高级绘图.mp4 121.37M
| ├──014- 数据透视表.mp4 230.23M
| ├──015-Excel PowerBi 案例（1）.mp4 134.41M
| ├──016-Excel PowerBi 案例（2）.mp4 115.54M
| ├──017-Power View.mp4 115.31M
| ├──018-Power Query（1）.mp4 123.19M
| ├──019-Power Query（2）.mp4 93.01M
| ├──020-Power View 介绍.mp4 135.45M
| ├──021-Power View 餐饮案例 & Power Poivt基础介绍.mp4 96.26M
| ├──022-Power Poivt搭载多维数据集.mp4 162.72M
| └──023-Power Poivt DAX表达式.mp4 148.83M
├──02、MySQL
| ├──024-数据库介绍.mp4 149.39M
| ├──025-SQL语句基本介绍.mp4 100.18M
| ├──026-默认的约束条件.mp4 140.88M
| ├──027-加入外部数据集使用.mp4 91.60M
| ├──028-数据表、库结构的更新.mp4 72.63M
| ├──029-基础查询和数据的更新.mp4 91.74M
| ├──030-在Work Bench中查询.mp4 114.92M
| ├──031-单表查询.mp4 80.19M
| ├──032-case语句和索引.mp4 112.36M
| ├──033-多表查询.mp4 91.03M
| ├──034-MySQL数据表连接和数据录入.mp4 158.44M
| ├──035-电商数据挖掘案例介绍.mp4 120.01M
| ├──036-电商数据挖掘数据介绍.mp4 171.34M
| ├──037-电商数据挖掘数据SQL实现（1）.mp4 114.71M
| ├──038-电商数据挖掘数据SQL实现（2）.mp4 123.08M
| ├──039-MySQL经典案例讲解（1）.mp4 83.08M
| ├──040-MySQL经典案例讲解（2）.mp4 134.08M
| ├──041-智能报表制作流程.mp4 180.38M
| ├──042-图表.mp4 173.08M
| ├──043-电商案例讲解.mp4 115.07M
| ├──044-餐饮数据分析理解.mp4 86.85M
| ├──045-餐饮数据分析描述.mp4 73.92M
| └──046-餐饮数据分析操作.mp4 101.93M
├──03、统计基础
| ├──047-高等数学基础.mp4 92.91M
| ├──048-数据模型基础.mp4 180.31M
| ├──049-矩阵.mp4 116.00M
| ├──050-数据处理与函数.mp4 127.57M
| ├──051-统计学基础.mp4 127.69M
| ├──052-权限和微分.mp4 115.02M
| ├──053-导数.mp4 141.46M
| ├──054-洛必达法则.mp4 108.38M
| ├──055-级数的收敛和发散.mp4 152.59M
| ├──056-数据的度量.mp4 103.00M
| ├──057-方差标准差.mp4 119.98M
| ├──058-统计量和分布.mp4 127.27M
| ├──059-点估计、区间估计.mp4 106.60M
| ├──060-极大似然估计.mp4 159.04M
| ├──061-两个总计参数的估计.mp4 126.19M
| ├──062-双侧检验和单侧检验.mp4 9.30M
| ├──063-拟合优度检验.mp4 147.43M
| ├──064-拟合优度检验.mp4 138.52M
| ├──065-多元线性回归.mp4 5.12M
| └──066-线性回归R代码实现.mp4 152.30M
├──04、SPSS
| ├──067-SPSS课程简单介绍.mp4 11.01M
| ├──068-SPSS软件功能.mp4 28.56M
| ├──069-数据类别的介绍.mp4 115.14M
| ├──070-SPSS数据库连接和图表.mp4 37.16M
| ├──071-正态分布.mp4 42.76M
| ├──072-SPSS中假设检验介绍.mp4 138.12M
| ├──073-统计相关系数.mp4 126.97M
| ├──074-相关性和回归平方和.mp4 148.84M
| ├──075-方差分析.mp4 115.36M
| ├──076-线性回归模型介绍.mp4 99.45M
| ├──078-分析菜单简介.mp4 144.61M
| ├──079-交叉表.mp4 115.05M
| ├──080-绩效方案.mp4 122.34M
| ├──080-逻辑回归.mp4 137.19M
| ├──081-缺失值处理.mp4 141.47M
| ├──082-线性回归介绍.mp4 180.72M
| ├──083-残差的介绍.mp4 17.18M
| ├──084-线性回归的SPSS结果解释.mp4 169.91M
| ├──085-用户画像的介绍.mp4 187.31M
| ├──086-F检验.mp4 150.04M
| ├──087-RFM模型.mp4 124.75M
| ├──088-SPSS联合分析.mp4 125.21M
| ├──089-联合分析结果介绍.mp4 100.50M
| └──090-绩效综合案例讲解.mp4 116.57M
├──05、R语言
| ├──091-R语言的大致介绍.mp4 155.00M
| ├──092-R语言的常用运算.mp4 88.41M
| ├──093-列表、矩阵和数组.mp4 159.10M
| ├──094-因子和DateFrame.mp4 95.66M
| ├──095-数据读取函数.mp4 130.26M
| ├──096-快速读取函数.mp4 98.03M
| ├──097-读取练习.mp4 180.22M
| ├──098-向量化运算.mp4 132.47M
| ├──099-创建随机数&日期.mp4 185.21M
| ├──100-字符处理.mp4 138.99M
| ├──101-控制结构.mp4 59.17M
| ├──102-自编函数.mp4 32.28M
| ├──103-循环函数.mp4 55.50M
| ├──106-使用SQL汇总.mp4 67.38M
| ├──107-描述探索性数据分析.mp4 418.02kb
| ├──108-图形绘制.mp4 43.24M
| ├──109-绘图系统介绍.mp4 109.60M
| ├──110-基本绘图函数.mp4 169.65M
| ├──111-基本统计量&中心极限定理.mp4 127.31M
| ├──112-区间估计&假设检验.mp4 150.66M
| ├──113-T检验.mp4 176.77M
| ├──114-方差分析.mp4 87.17M
| ├──115-相关性检验.mp4 3.86M
| ├──116-线性回归背景介绍及数据理解.mp4 201.37M
| ├──116-线性回归背景介绍及数据理解.mp4..downloading 201.37M
| ├──117-R软件中的相关性.mp4 40.92M
| ├──118-相关性系数矩阵.mp4 167.32M
| ├──119-偏相关系数及相关系数.mp4 117.34M
| ├──120-两样本T检验.mp4 98.69M
| ├──121-回归模型的实现及讲解.mp4 141.89M
| ├──122-残差的介绍.mp4 189.83M
| ├──123-异常值处理.mp4 135.87M
| ├──124-建模与预测.mp4 142.41M
| ├──125-建模评估.mp4 102.52M
| ├──126-图形解释.mp4 157.07M
| ├──127-逐步回归的介绍.mp4 11.12M
| ├──128-多元线性回归代码展示及结果解释.mp4 159.17M
| ├──129-Logists回归大致介绍.mp4 121.23M
| ├──130-变量处理.mp4 126.05M
| ├──131-筛选变量.mp4 178.46M
| ├──132-建模与评估.mp4 131.95M
| ├──133-主成分分析和因子分析方法介绍.mp4 153.49M
| ├──134-主成分和因子分析在R中的实现.mp4 142.67M
| ├──135-主成分分析具体剖析.mp4 153.98M
| ├──136-关联规则的基本介绍.mp4 140.29M
| ├──137-Apriori算法原理介绍.mp4 116.85M
| ├──138-关联规则数据处理.mp4 180.68M
| ├──139-关联规则可视化.mp4 173.24M
| ├──140-关联规则的评估.mp4 99.03M
| ├──141-数据挖掘简介.mp4 141.19M
| ├──142-数据挖掘算法分类.mp4 105.37M
| ├──143-聚类分析基本概念及距离计算.mp4 155.57M
| ├──144-聚类的几个算法.mp4 129.54M
| ├──145-R实施聚类分析.mp4 90.29M
| ├──146-聚类分析总结.mp4 106.35M
| ├──148-决策树基本介绍.mp4 111.27M
| ├──149-ID3算法.mp4 165.36M
| ├──150-决策树R实施.mp4 71.28M
| ├──151-决策树总结.mp4 143.10M
| ├──152-Boosting.mp4 107.73M
| ├──154-ADABOOST.mp4 107.93M
| ├──155-随机森林实施.mp4 89.14M
| ├──156-SVM引言.mp4 105.25M
| ├──157-线性SVM.mp4 107.36M
| ├──158-非线性SVM.mp4 127.25M
| ├──159-SVM的R建模.mp4 199.61M
| ├──160-条件概率.mp4 148.51M
| ├──161-贝叶斯公式.mp4 94.70M
| ├──162-贝叶斯分类.mp4 126.24M
| ├──163-贝叶斯建模.mp4 153.09M
| ├──164-模型评估.mp4 63.13M
| ├──165-神经元模型.mp4 115.50M
| ├──166-人工神经网络模型.mp4 112.93M
| ├──167-单节感知器.mp4 120.76M
| ├──168-BP神经网络.mp4 181.69M
| ├──169-数据挖掘方法和建模流程.mp4 82.97M
| ├──170-电影票房预测.mp4 119.03M
| ├──171-CRM和信用评分卡.mp4 180.19M
| ├──172-信用评分公式细节.mp4 83.59M
| ├──173-评分卡代码讲解.mp4 129.19M
| ├──174-客户分群.mp4 135.40M
| ├──175-层次聚类和K-means聚类.mp4 131.51M
| ├──176-聚类分析建模流程.mp4 140.59M
| ├──177-聚类分析案例应用.mp4 179.43M
| ├──178-R代码实现客户分群.mp4 116.13M
| ├──179-线性回归建模流程.mp4 168.48M
| ├──180-R语言进行数据预分析.mp4 108.22M
| ├──181-R语言进行变量筛选.mp4 231.90M
| ├──182-R语言进行模型评估.mp4 117.12M
| ├──183-案例分析流程.mp4 198.47M
| ├──184-数值型变量的处理.flv
| ├──185-缺失值、异常值处理及变量筛选.mp4 216.19M
| ├──186-模型评估及可视化.mp4 110.00M
| ├──187-关联规则.mp4 138.52M
| ├──188-Apriori和FpGrowth.mp4 215.78M
| ├──189-R语言实现关联规则.mp4 131.40M
| ├──190-协同过滤算法.mp4 178.43M
| ├──191-R实现协同过滤算法.mp4 144.25M
| ├──192-时间序列简介_白噪声.mp4 97.78M
| ├──193-平稳时间序列模型.mp4 121.54M
| ├──194-平稳时间时序模型R实现_非平稳时序模型.mp4 102.25M
| ├──195-模型预测_预测评估_建模流程.mp4 101.22M
| ├──196-建模流程和补充.mp4 176.38M
| ├──197-决策树基本介绍.mp4 127.62M
| ├──198-决策树原理介绍.mp4 146.76M
| ├──199-R语言实现决策树.mp4 156.42M
| ├──200-决策树进阶应用.mp4 103.32M
| └──201-随机森林.mp4 100.59M
├──06、中期交流
| ├──226-聚类分析.mp4 184.14M
| ├──227-决策树.mp4 23.84M
| ├──228-逻辑回归.mp4 41.14M
| ├──229-信用分析-逻辑回归.mp4 24.75M
| ├──230-逻辑回归.mp4 12.34M
| ├──231-主成分分析和因子分析.mp4 27.46M
| └──232-数据分析知识点概述.mp4 81.24M
├──07、Python
| ├──202-Python引言.mp4 114.00M
| ├──203-Python基础语法.mp4 141.47M
| ├──204-字符串和列表.mp4 152.82M
| ├──205-列表和元组.mp4 69.47M
| ├──206-字典和分支结构.mp4 99.84M
| ├──207-for循环.mp4 96.15M
| ├──208-循环和分支结构练习.mp4 98.60M
| ├──209-自建函数.mp4 113.65M
| ├──210-回顾练习.mp4 101.82M
| ├──211-递归函数.mp4 96.89M
| ├──212-错误和异常.mp4 73.32M
| ├──213-高级函数.mp4 138.52M
| ├──214-函数生成_模块_读写.mp4 114.70M
| ├──215-随机数_目录_时间.mp4 99.46M
| ├──216-棋盘_赌徒必输.mp4 157.76M
| ├──217-连接数据库.mp4 102.67M
| ├──218-dnarry对象.mp4 127.00M
| ├──219-dnarry对象的方法.mp4 120.42M
| ├──220-数组运算.mp4 100.34M
| ├──221-函数应用和映射.mp4 119.46M
| ├──222-函数.mp4 157.16M
| ├──223-排序和过滤.mp4 146.54M
| ├──224-RFM计算.mp4 90.77M
| ├──225-医疗数据处理.mp4 184.49M
| ├──226-爬虫简介.mp4 171.14M
| ├──227-网页解析.mp4 155.65M
| ├──228-网页爬虫淘宝.mp4 155.65M
| ├──229-网页爬虫有道翻译.mp4 155.65M
| ├──230-网页爬虫天气.mp4 240.76M
| ├──231-Post获取有道翻译和BeautifulSoup解析网页.mp4 179.40M
| ├──232-BeautifulSoup解析网页并抓取数据.mp4 127.42M
| ├──234-Selenium定位爬取去哪网.mp4 234.96M
| ├──235-Selenium爬取去哪网.mp4 185.92M
| ├──236-Selenium动态爬取去哪网景点.mp4 87.62M
| ├──237-统计语言模型.mp4 113.97M
| ├──238-词向量.mp4 135.56M
| ├──239-中文分词.mp4 112.35M
| ├──240-R语言实现分词和词向量.mp4 134.90M
| ├──241-R语言实现词云图.mp4 93.86M
| ├──242-文本分析引言和Logistic回归及KNN.mp4 105.56M
| ├──243-贝叶斯和SVM.mp4 145.43M
| ├──244-Python实现文本分类.mp4 120.49M
| ├──245-文本聚类和主题模型.mp4 128.42M
| └──246-情感分析及CNN.mp4 99.03M
├──08、就业指导
| ├──相关行业的运用
| | ├──01-人工智能知识图谱.mp4 161.82M
| | ├──01-数据分析在互联网金融中的应用.mp4 121.11M
| | ├──01-数据分析在政府基层统计工作中的应用.mp4 135.88M
| | ├──02-人工智能知识图谱.mp4 140.99M
| | ├──02-数据分析在互联网金融中的应用.mp4 126.57M
| | ├──02-数据分析在政府基层统计工作中的应用.mp4 21.82M
| | ├──03-人工智能知识图谱.mp4 101.55M
| | ├──03-数据分析在互联网金融中的应用.mp4 122.69M
| | ├──04-数据分析在互联网金融中的应用.mp4 131.95M
| | └──05-数据分析在互联网金融中的应用.mp4 131.95M
| ├──01-就业指导-SQL集训.mp4 113.42M
| ├──02-就业指导-简历制作.mp4 94.51M
| ├──03-就业指导.mp4 75.80M
| └──04-就业指导-面试技巧.mp4 175.44M
├──09、课件
| ├──CDAexcel – 课件
| | ├──Excel课堂素材
| | | ├──excel与数据分析（3）公式-跨工作簿
| | | | ├──工作簿间计算A+B.xlsx 13.06kb
| | | | ├──工作簿间计算A.xlsx 10.22kb
| | | | └──工作簿间计算B.xlsx 10.29kb
| | | ├──photo
| | | | ├──冯九.jpg 12.27kb
| | | | ├──钱二.jpg 14.14kb
| | | | ├──孙三.jpg 16.03kb
| | | | ├──王四.jpg 18.22kb
| | | | ├──卫八.jpg 13.17kb
| | | | ├──吴六.jpg 14.21kb
| | | | ├──赵一.jpg 26.88kb
| | | | ├──郑七.jpg 15.20kb
| | | | └──周五.jpg 15.47kb
| | | ├──水果图片
| | | | ├──菠萝.jpg 5.47kb
| | | | ├──草莓.jpg 4.64kb
| | | | ├──哈密瓜.jpg 6.64kb
| | | | ├──猕猴桃.jpg 3.88kb
| | | | ├──木瓜.jpg 6.80kb
| | | | ├──葡萄.jpg 5.44kb
| | | | ├──柿子.jpg 4.92kb
| | | | ├──桃子.jpg 5.26kb
| | | | ├──无花果.jpg 5.44kb
| | | | └──西瓜.jpg 6.41kb
| | | ├──8-条件格式之美之用-素材.xlsx 751.42kb
| | | ├──e4.txt 3.83kb
| | | ├──excel与数据分析（10）排序筛选-素材.xlsx 313.76kb
| | | ├──excel与数据分析（11）企业员工管理案例-素材.xlsx 658.66kb
| | | ├──excel与数据分析（1）技巧-素材.xlsx 604.82kb
| | | ├──excel与数据分析（2）数据收集与清洗-素材.xlsx 423.21kb
| | | ├──excel与数据分析（3）公式-素材.xlsx 268.25kb
| | | ├──excel与数据分析（4）常用函数-素材.xlsx 261.02kb
| | | ├──excel与数据分析（5）数组-素材.xlsx 184.66kb
| | | ├──excel与数据分析（6）查找与引用函数-素材.xlsx 1.46M
| | | ├──excel与数据分析（7）图表展现数据-素材.xlsx 1.31M
| | | ├──excel与数据分析（8）数据透视表-素材.xlsx 399.90kb
| | | ├──excel与数据分析（9）-案例实验-素材.xlsx 361.61kb
| | | ├──Excel自定义格式参数.docx 24.83kb
| | | ├──理解indirect函数.xlsx 543.26kb
| | | └──学生管理.accdb 3.93M
| | └──Excel与数据分析.pdf 4.58M
| ├──Excel Powr BI内容
| | ├──Excel初级应用案例学习指南
| | | ├──杜邦分析仪.xlsx 194.09kb
| | | └──应用案例 杜邦分析仪.pdf 706.79kb
| | ├──Power Map
| | | ├──Power Map附件
| | | | ├──Power Map Data.xlsx 35.77kb
| | | | └──Power Map处理结果.xlsx 444.15kb
| | | └──数据地图Power Map.pdf 829.66kb
| | ├──Power Pivot
| | | ├──Power Pivot DAX表达式
| | | | ├──DAX表达式练习数据.xlsx 14.39kb
| | | | └──DAX表达式练习数据答案.xlsx 332.84kb
| | | ├──Power Pivot KPI
| | | | └──Power Pivot练习数据.xlsx 3.92M
| | | ├──Power Pivot 层次结构
| | | | └──PowerPivot层次结构.xlsx 344.65kb
| | | ├──Power Pivot 搭建多维数据集
| | | | ├──创建多维透视表练习.xlsx 155.32kb
| | | | ├──创建多维透视表练习答案.xlsx 529.94kb
| | | | └──连接演示.xlsx 10.79kb
| | | ├──Power Pivot 导入数据
| | | | ├──商机记录.accdb 432.00kb
| | | | └──商机相关企业信息.csv 2.78kb
| | | └──数据透视Power Pivot.pdf 1.31M
| | ├──Power Query
| | | ├──PowerQuery M函数
| | | | └──M函数练习.xlsx 19.45kb
| | | ├──PowerQuery导数
| | | | ├──练习数据.xlsx 410.64kb
| | | | ├──商机记录.accdb 432.00kb
| | | | ├──商机记录.txt 3.17kb
| | | | └──商机相关企业信息.csv 2.78kb
| | | ├──PowerQuery合并数据
| | | | ├──横向合并演示数据.xlsx 12.02kb
| | | | ├──连接演示.xlsx 11.41kb
| | | | └──纵向合并演示数据.xlsx 8.97kb
| | | ├──PowerQuery基本功能
| | | | ├──Power Query基本功能介绍.pdf 573.72kb
| | | | └──PowerQuery基本功能.xlsx 57.84kb
| | | └──数据加工Power Query.pdf 1.44M
| | ├──Power View
| | | ├──Power View附件
| | | | ├──Power View Data.xlsx 80.83kb
| | | | └──Power View处理结果.xlsx 420.78kb
| | | └──交互式报表Power View.pdf 846.50kb
| | ├──Excel Power BI学习指南.docx 15.72kb
| | └──Excel初级应用案例学习指南.docx 14.70kb
| ├──mysql两天讲义
| | ├──data
| | | ├──all.txt 425.42kb
| | | ├──final.csv 21.24M
| | | ├──GoodsColor.csv 72.03kb
| | | ├──GoodsSize.csv 6.82kb
| | | ├──OrderDetail.txt 28.80kb
| | | ├──t1.csv 0.03kb
| | | └──t2.csv 0.04kb
| | ├──__MACOSX
| | | ├──data
| | | | ├──._all.txt 0.18kb
| | | | ├──._final.csv 0.18kb
| | | | ├──._GoodsColor.csv 0.18kb
| | | | ├──._GoodsSize.csv 0.18kb
| | | | ├──._OrderDetail.txt 0.18kb
| | | | ├──._t1.csv 0.18kb
| | | | └──._t2.csv 0.18kb
| | | ├──._code.sql 0.24kb
| | | ├──._data 0.18kb
| | | ├──._MySQL安装.pdf 0.22kb
| | | ├──._MySQL安装.pptx 0.22kb
| | | ├──._MySQL数据库基础知识.pdf 0.24kb
| | | ├──._单表查询练习 – 表结构信息.xlsx 0.18kb
| | | └──._多表查询练习 – 表结构信息.xlsx 0.24kb
| | ├──code.sql 11.89kb
| | ├──MySQL安装.pdf 1.49M
| | ├──MySQL安装.pptx 1.20M
| | ├──MySQL数据库基础知识.pdf 1.38M
| | ├──单表查询练习 – 表结构信息.xlsx 28.39kb
| | └──多表查询练习 – 表结构信息.xlsx 14.45kb
| ├──MySQL前两天课程资料 – 学员用
| | ├──data
| | | ├──all.txt 425.42kb
| | | ├──final.csv 21.24M
| | | ├──GoodsColor.csv 72.03kb
| | | ├──GoodsSize.csv 6.82kb
| | | ├──OrderDetail.txt 28.80kb
| | | ├──t1.csv 0.03kb
| | | └──t2.csv 0.04kb
| | ├──code.sql 11.89kb
| | ├──MySQL数据库基础知识.pdf 1.38M
| | ├──单表查询练习 – 表结构信息.xlsx 28.39kb
| | └──多表查询练习 – 表结构信息.xlsx 14.45kb
| ├──python基础测试题
| | └──python测试题.docx 44.80kb
| ├──python课件
| | ├──python_basic
| | | ├──bikes(2).csv 13.48kb
| | | ├──bikes.csv 13.48kb
| | | ├──Python_Code(2).pdf 10.09M
| | | ├──Python_Code.pdf 10.09M
| | | ├──Python__ProgrammingBasics(2).pdf 1.59M
| | | ├──Python__ProgrammingBasics.pdf 1.59M
| | | ├──train(2).csv 59.76kb
| | | ├──train.csv 59.76kb
| | | ├──距离计算及其python实现(2).ipynb 30.04kb
| | | ├──距离计算及其python实现.ipynb 30.04kb
| | | ├──在Python中连接数据库(2).ipynb 42.82kb
| | | ├──在Python中连接数据库.ipynb 42.82kb
| | | ├──正则表达式图片(2).png 185.53kb
| | | └──正则表达式图片.png 185.53kb
| | └──python_numpy&pandas
| | | ├──numpy课程
| | | | ├──.ipynb_checkpoints
| | | | ├──python_numpy_1(2).ipynb 42.22kb
| | | | ├──python_numpy_1.ipynb 42.22kb
| | | | ├──Python_numpy_2(2).ipynb 7.97kb
| | | | └──Python_numpy_2.ipynb 7.97kb
| | | ├──pandas课程
| | | | ├──groupby(2).png 138.54kb
| | | | ├──groupby.png 138.54kb
| | | | ├──practise(2).csv 38.10kb
| | | | ├──practise.csv 38.10kb
| | | | ├──Python_Pandas_1(2).ipynb 343.70kb
| | | | ├──Python_Pandas_1.ipynb 343.70kb
| | | | ├──Python_Pandas_2(2).ipynb 37.13kb
| | | | └──Python_Pandas_2.ipynb 37.13kb
| | | ├──pandas练习
| | | | ├──.ipynb_checkpoints
| | | | ├──1.pandas初识数据(2).ipynb 2.90kb
| | | | ├──1.pandas初识数据.ipynb 2.90kb
| | | | ├──2.pandas过滤和排序(2).ipynb 10.72kb
| | | | ├──2.pandas过滤和排序.ipynb 10.72kb
| | | | ├──3.pandas 分组(2).ipynb 4.63kb
| | | | ├──3.pandas 分组.ipynb 4.63kb
| | | | ├──4.pandas apply函数(2).ipynb 7.83kb
| | | | ├──4.pandas apply函数.ipynb 7.83kb
| | | | ├──5.pandas 合并(2).ipynb 8.70kb
| | | | ├──5.pandas 合并.ipynb 8.70kb
| | | | ├──6. pandas 统计数据(2).ipynb 6.99kb
| | | | ├──6. pandas 统计数据.ipynb 6.99kb
| | | | ├──7.可视化(2).ipynb 184.63kb
| | | | ├──7.可视化.ipynb 184.63kb
| | | | ├──student-mat(2).csv 41.00kb
| | | | ├──student-mat.csv 41.00kb
| | | | ├──tips(2).csv 8.60kb
| | | | ├──tips.csv 8.60kb
| | | | ├──US_Baby_Names_right(2).csv 34.11M
| | | | ├──US_Baby_Names_right.csv 34.11M
| | | | ├──wind(2).data 520.09kb
| | | | └──wind.data 520.09kb
| | | ├──OReilly.Python.for.Data.Analysis.2nd.Edition.1491(2).pdf 13.95M
| | | ├──OReilly.Python.for.Data.Analysis.2nd.Edition.1491.pdf 13.95M
| | | ├──Python_Data_Clean(2).pdf 632.82kb
| | | └──Python_Data_Clean.pdf 632.82kb
| ├──R语言案例
| | ├──决策树
| | | ├──Code
| | | | └──Decision_tree_willie.R 20.41kb
| | | ├──Data
| | | | ├──.Rhistory 5.06kb
| | | | ├──Decision_tree_example.xlsx 12.31kb
| | | | ├──Decision_tree_example_answer.xlsx 190.24kb
| | | | ├──dictionary.xlsx 13.61kb
| | | | ├──ma_resp_data.csv 7.56M
| | | | ├──tree_data_full.csv 4.49M
| | | | ├──tree_data_test.csv 3.76M
| | | | └──tree_data_test.RData 247.85kb
| | | └──Deck
| | | | └──CDA精品课程系列之-如何在保险业中使用决策树并展示其成果.pdf 2.57M
| | ├──逻辑回归和线性回归的商业应用
| | | ├──deck
| | | | └──CDA精品课程系列之- 逻辑回归和线性回归的商业应用.pdf 2.25M
| | | ├──Linear code
| | | | ├──data_revenue_model.csv 9.19M
| | | | ├──Recoding_Linear_Model.txt 8.24kb
| | | | ├──R_Code_linear_regression.r 19.78kb
| | | | ├──变量处理及模型结果展示 – 线性回归-练习版.xlsx 66.20kb
| | | | └──变量处理及模型结果展示 – 线性回归-完整版.xlsx 77.46kb
| | | ├──Logistic Model
| | | | ├──data_response_model.csv 27.14M
| | | | ├──Recoding_Logistic_Model.txt 8.38kb
| | | | ├──R_Code_logistic_regression.R 19.79kb
| | | | ├──变量处理及模型结果展示 – 逻辑回归-练习版.xlsx 102.69kb
| | | | └──变量处理及模型结果展示 – 逻辑回归-完整版.xlsx 89.56kb
| | | ├──Two_stage
| | | | ├──cross_table.xlsx 16.20kb
| | | | ├──data_response_model.csv 27.14M
| | | | ├──data_revenue_model.csv 9.19M
| | | | ├──R_code_2_stage.R 6.64kb
| | | | └──two_stage_data.csv 41.44M
| | | ├──课后建模练习
| | | | ├──答案
| | | | ├──Exercise_Response_data.csv 4.50M
| | | | └──问题.xlsx 14.24kb
| | | └──回归模型课程手册.docx 15.79kb
| | ├──如何利用客户分群实现保险行业中潜在客户的精准定位
| | | ├──CDA精品课程系列之-如何利用客户分群实现保险行业中潜在客户的精准定位20180309.pdf 2.12M
| | | ├──Clustering Rcode.R 6.46kb
| | | ├──practice_sample.csv 22.57M
| | | └──变量处理.xlsx 14.61kb
| | ├──时间序列分析
| | | ├──Code
| | | | └──Code_20180301.R 10.48kb
| | | ├──Data
| | | | ├──.RData 200.64kb
| | | | ├──.Rhistory 18.96kb
| | | | ├──AR1_a.csv 24.44kb
| | | | ├──AR1_a2.csv 42.17kb
| | | | ├──AR1_b.csv 24.32kb
| | | | ├──AR1_c.csv 24.34kb
| | | | ├──AR2_a3.csv 42.13kb
| | | | ├──ARIMA_110.csv 23.58kb
| | | | ├──ARMA_11_a.csv 24.24kb
| | | | ├──ARMA_11_b.csv 24.04kb
| | | | ├──ARMA_22.csv 23.92kb
| | | | ├──birth.csv 1.29kb
| | | | ├──Call.csv 9.40kb
| | | | ├──EX1_a.csv 16.88kb
| | | | ├──EX1_b.csv 16.87kb
| | | | ├──EX1_c.csv 16.89kb
| | | | ├──EX1_d.csv 16.88kb
| | | | ├──EX2_a.csv 0.53kb
| | | | ├──EX2_b.csv 0.61kb
| | | | ├──EX3.csv 24.21kb
| | | | ├──forecast_output.csv 4.68kb
| | | | ├──Kings of england.csv 0.17kb
| | | | ├──MA1_a.csv 24.46kb
| | | | ├──MA1_b.csv 24.46kb
| | | | ├──MA2.csv 24.21kb
| | | | ├──output_dotcom.csv 4.68kb
| | | | ├──Predict1.csv 64.65kb
| | | | ├──rain.csv 0.68kb
| | | | ├──skirts.csv 0.24kb
| | | | └──souvenir.csv 0.77kb
| | | └──Deck
| | | | └──Time series model_20180301.pdf 1.50M
| | └──推荐算法
| | | ├──R代码
| | | | ├──关联规则实战代码.R 4.30kb
| | | | ├──协同过滤01–原理演示.R 3.92kb
| | | | ├──协同过滤02–R包实现.R 1.02kb
| | | | └──协同过滤03–example.R 9.49kb
| | | ├──数据
| | | | ├──PA_desc.csv 0.35kb
| | | | ├──purchase.csv 48.12M
| | | | ├──RA_desc.csv 2.02kb
| | | | ├──testCF.csv 0.22kb
| | | | └──u.data 1.89M
| | | ├──关联规则案例说明.docx 15.13kb
| | | └──推荐算法-赵增.pdf 3.86M
| ├──贝叶斯神经网络及案例课件–朱江
| | ├──ANN.rar 17.97M
| | ├──bayes.rar 33.43M
| | ├──case.rar 20.39M
| | └──case.zip 21.42M
| ├──电商数据处理案例
| | ├──rawdata
| | | ├──GoodsBrand.csv 1.52kb
| | | ├──GoodsColor.csv 72.03kb
| | | ├──GoodsInfo.csv 1.97M
| | | ├──GoodsSize.csv 6.82kb
| | | ├──OrderDetail.csv 475.66kb
| | | ├──OrderInfo.csv 210.55kb
| | | ├──RegionInfo.csv 107.51kb
| | | ├──UserAddress.csv 695.34kb
| | | └──UserInfo.csv 90.38kb
| | ├──基础知识提高
| | | ├──链接
| | | | ├──t1.csv 0.03kb
| | | | ├──t2.csv 0.04kb
| | | | └──链接语句.sql 0.85kb
| | | ├──存储过程.pptx 213.71kb
| | | ├──存储过程1.sql 2.37kb
| | | ├──存储过程2.sql 1.66kb
| | | ├──连接数据库.sql 0.33kb
| | | └──链接结果演示.xlsx 12.23kb
| | ├──code.sql 8.49kb
| | ├──表结构信息.xlsx 33.07kb
| | ├──电商数据处理案例 学习指南.docx 15.36kb
| | ├──电商数据处理案例.pptx 224.61kb
| | └──制作说明.docx 16.32kb
| ├──面试题
| | ├──面试题.rar 1.58M
| | └──面试题答案.rar 148.85kb
| ├──数学与统计学基础
| | ├──Statistics_1_数据的概括性度量.pdf 6.40M
| | ├──Statistics_2_统计量及其抽样分布.pdf 4.96M
| | ├──Statistics_3_参数估计.pdf 8.40M
| | ├──Statistics_4_假设检验.pdf 6.22M
| | ├──Statistics_5_分类数据分析.pdf 1.85M
| | ├──Statistics_6_相关分析.pdf 1.74M
| | ├──Statistics_7_回归分析.pdf 26.47M
| | ├──微积分.pdf 2.27M
| | ├──微积分极值练习题.pdf 209.76kb
| | ├──线性代数演示.pdf 2.59M
| | ├──学习指南.pdf 159.94kb
| | ├──预备知识.pdf 421.11kb
| | └──自由度.pdf 103.96kb
| ├──统计分析（spss） 5天课件
| | ├──spss课后练习题20151228
| | | ├──spss课后作业
| | | ├──missing（缺失数据）.sav 2.33kb
| | | ├──missing（完整数据）.sav 2.42kb
| | | ├──varclus.sav 10.04kb
| | | ├──短期绩效.sav 2.00kb
| | | ├──拒退.sav 9.25kb
| | | ├──数据分析需求1.txt 0.65kb
| | | ├──数据分析需求2.docx 1.40M
| | | └──头发和眼睛颜色.sav 1.32kb
| | ├──bankloan_binning.sav 246.23kb
| | ├──bankloan_binning01.sav 25.93kb
| | ├──CDA就业班课程SPSS.pptx 1.43M
| | ├──CG_Ceo.xls 2.64M
| | ├──class.sas7bdat 5.00kb
| | ├──Concise figure.sgt 3.20kb
| | ├──conjplan01.sav 1.25kb
| | ├──conjplan02.sav 1.57kb
| | ├──conjrank01.sav 2.40kb
| | ├──conjrank011.sav 2.40kb
| | ├──data_access3.txt 71.89kb
| | ├──dmdata.sav 450.69kb
| | ├──missing（缺失数据）.sav 2.33kb
| | ├──missing（完整数据）.sav 2.42kb
| | ├──performance.sav 15.69kb
| | ├──pm_customer_train2.sav 20.14kb
| | ├──purchase.sav 11.23kb
| | ├──rfm_transactions.sav 175.45kb
| | ├──spss课后阅读建议.txt 2.03kb
| | ├──telco.sav 117.24kb
| | ├──threegrid.stt 4.32kb
| | ├──出口商品金额.sav 4.74kb
| | ├──出口商品金额.xls 19.50kb
| | ├──从mysql数据库导入数据.pdf 608.23kb
| | ├──短期绩效.sav 8.36kb
| | ├──短期绩效.xlsx 8.52kb
| | ├──购买力.sav 11.54kb
| | ├──购物信息.sav 3.75kb
| | ├──客户信息表.sav 1.14M
| | ├──联合分析程序.txt 0.54kb
| | ├──模型适用条件.pdf 206.54kb
| | ├──曲线直线化.sps 0.75kb
| | ├──日期运算.sps 0.46kb
| | ├──商品材质.sav 7.85kb
| | ├──商品投诉分析.sav 3.30kb
| | ├──数据统计分析师SPSS课程.pdf 6.70M
| | ├──图模板.sgt 3.69kb
| | ├──样本设计与执行.pdf 1.57M
| | └──员工绩效考核调查表.pdf 125.33kb
| ├──推荐系统
| | ├──CDA数据分析-推荐系统（上）.pdf 3.48M
| | └──CDA数据分析-推荐系统（下）.pdf 3.16M
| ├──文本挖掘
| | ├──CDA文本分析1.pptx 5.64M
| | └──CDA文本分析2.pptx 4.10M
| ├──行业分享
| | ├──cda_贺好军_20180405.pdf 1.06M
| | ├──CDA行业应用（刘志恒）–修改版.pdf 1.78M
| | └──行业交流——数据分析在政府基层统计工作中的应用V2.0–归璐.pdf 7.72M
| └──Python爬虫.pdf 706.73kb
├──10、推荐系统
| ├──01-推荐系统.mp4 107.61M
| ├──02-推荐系统.mp4 134.82M
| ├──03-推荐系统.mp4 121.95M
| ├──04-推荐系统.mp4 118.06M
| ├──05-推荐系统实战.mp4 108.29M
| ├──06-推荐系统.mp4 116.44M
| ├──07-推荐系统.mp4 158.15M
| ├──08-推荐系统.mp4 110.59M
| ├──09-推荐系统.mp4 114.64M
| └──10-推荐系统.mp4 149.31M
├──zfdev_tree.txt 44.76kb
└──地址.txt 0.07kb

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