2021python数据分析从基础到进阶课程(适合新手)

作者: admin 分类: Python教程合集 发布时间: 2021-07-19 03:07

├──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.mp4 41.77M
| ├──02.什么人适合数据分析.mp4 61.73M
| ├──03.数据分析师的临界知识.mp4 87.19M
| └──04.数据分析师的主要职责.mp4 92.20M
├──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

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