学谷《所有人都能学的数据分析课》
课程目录：
├──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 6.78M
| ├──02.什么人适合数据分析_[3].mp4 12.93M
| ├──03.数据分析师的临界知识_[3].mp4 29.04M
| └──04.数据分析师的主要职责_[3].mp4 20.58M
├──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 129.88M
| | ├──02. 数据分析与数据挖掘的层次.mp4 63.28M
| | ├──03. 数据分析及数据挖掘三要素.mp4 227.64M
| | └──04. 本节小结.mp4 41.30M
| ├──第2节 探索性数据分析
| | ├──01. 如何描述业务量数据.mp4 204.82M
| | ├──02. 可视化展示的原则.mp4 19.81M
| | └──03. 本节小结.mp4 26.52M
| ├──第3节 预测和分类
| | ├──01. 预测和分类的概念模型、流程.mp4 87.00M
| | ├──02. 分类和预测：线性回归.mp4 135.32M
| | ├──03. 逻辑回归.mp4 223.60M
| | ├──04. 决策树算法.mp4 124.01M
| | ├──05. 支持向量机.mp4 105.06M
| | ├──06. 朴素贝叶斯.mp4 88.14M
| | └──07. 本节小结.mp4 25.72M
| └──第4节 分群和降维
| | ├──01. 聚类算法的基本概念.mp4 100.08M
| | ├──02. 层次聚类.mp4 87.79M
| | ├──03. K-means聚类.mp4 74.11M
| | ├──04. 降维模型-PCA.mp4 61.44M
| | └──05. 本节小结.mp4 2.13M
├──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 39.60M
| | ├──02. 统计分析的关键概念.mp4 17.91M
| | ├──03. 四种测量尺度.mp4 151.23M
| | ├──04. 集中趋势-均值.mp4 58.42M
| | ├──05. 集中趋势-中位数和众数.mp4 36.14M
| | ├──06. 离散趋势-极差和方差.mp4 132.21M
| | ├──07. 案例操作-如何实现离中趋势和集中趋势.mp4 137.79M
| | └──08. 本节小结.mp4 7.21M
| ├──第2节 假设检验_统计判断
| | ├──01. 统计学本质.mp4 39.43M
| | ├──02. 统计学两大定理.mp4 46.30M
| | ├──03. 统计判断-抽样误差与标准误差.mp4 61.26M
| | ├──04. 统计推断-t分布.mp4 85.49M
| | ├──05. 统计推断-参数估计.mp4 72.08M
| | ├──06. 统计推断-假设检验.mp4 127.05M
| | └──07. 本节小结.mp4 20.70M
| ├──第3节 抽样方法
| | ├──01. 统计过程.mp4 8.58M
| | ├──02. 抽样的概念.mp4 6.80M
| | ├──03. 抽样方法与非抽样方法.mp4 93.78M
| | ├──04. 抽样调查与普查的特点.mp4 39.51M
| | ├──05. 非抽样调查.mp4 67.10M
| | ├──06. 非抽样调查的三种类型.mp4 236.94M
| | ├──07. 无回答误差的处理.mp4 15.64M
| | ├──08. 抽样过程.mp4 43.71M
| | ├──09. 抽样单元与抽样框.mp4 25.95M
| | ├──10. 抽样形式.mp4 166.50M
| | ├──11. 概率抽样-简单抽样和系统抽样.mp4 49.71M
| | ├──12. 概率抽样-pps抽样.mp4 115.68M
| | ├──13. 概率抽样-分层抽样.mp4 21.97M
| | ├──14. 非概率抽样-区域抽样、时间抽样和电话抽样.mp4 61.76M
| | └──15. 总结.mp4 22.62M
| └──第4节 一般性模型
| | ├──实操题
| | ├──1. t检验.mp4 19.08M
| | ├──2. t检验-案例实践.mp4 181.35M
| | ├──3. F检验.mp4 34.93M
| | ├──4. F检验-案例实践.mp4 93.26M
| | ├──5. 相关分析.mp4 21.58M
| | ├──6. 相关分析-案例实践.mp4 44.81M
| | ├──7. 线性回归.mp4 40.77M
| | ├──8- 线性回归-案例实践.mp4 89.32M
| | └──9. 本节小结.mp4 47.01M
├──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 24.80M
| | ├──2. 统计准备工作.mp4 100.21M
| | ├──3. 数据检查要点.mp4 153.32M
| | ├──4. 开放题的准备.mp4 173.26M
| | └──5. 本节小结.mp4 11.30M
| ├──第2节 数据清洗
| | ├──1. 数据清洗的概念和流程.mp4 39.00M
| | ├──2. 字段选择和数据质量报告.mp4 100.61M
| | ├──3. 数据清洗主要工作.mp4 108.24M
| | ├──4. 错误值和异常值处理方法.mp4 142.40M
| | ├──5. 缺失值处理方法.mp4 233.95M
| | ├──6. 异常值和缺少值的处理操作.mp4 169.79M
| | └──7. 本节小结.mp4 11.46M
| ├──第3节 数据规范化
| | ├──1. 数据转化.mp4 236.81M
| | ├──2. 数据离散化与数据扩充.mp4 153.58M
| | ├──3. 数据合并与拆分.mp4 210.56M
| | └──4. 本节小结.mp4 5.74M
| └──课后题.txt 0.06kb
├──第5章 mysql教程
| ├──第1节 sql简介
| | ├──1. sql简介.mp4 82.03M
| | ├──2. 建立数据库.mp4 71.82M
| | ├──3. 建立数据表和约束条件.mp4 101.50M
| | ├──4. 插入和更改.mp4 108.79M
| | └──5. 本节小结.mp4 9.74M
| ├──第2节 基本查询语句
| | ├──1. 基本查询语句.mp4 158.66M
| | └──2. 本节小结.mp4 6.65M
| ├──第3节 交叉查询和子查询
| | ├──1. 聚合函数和交叉查询：group by.mp4 119.38M
| | ├──2. 子查询（in、not in）&模糊匹配 Like.mp4 144.84M
| | └──3. 本节小结.mp4 3.10M
| ├──第4节 练表查询
| | ├──1. 连表查询.mp4 247.05M
| | └──2. 小结.mp4 14.25M
| └──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 55.95M
| ├──第2节 Excel函数技巧
| | ├──1. 函数的简介.mp4 84.28M
| | ├──2. 查找函数-vlookup和hlookup.mp4 208.29M
| | ├──3. 查找函数-INDEX和MATCH.mp4 45.41M
| | ├──4. 统计函数.mp4 252.21M
| | ├──5. 逻辑函数（上）-if、anda和or.mp4 123.57M
| | ├──6. 逻辑函数（下）.mp4 113.60M
| | ├──7. 日期函数和文本函数.mp4 190.06M
| | └──8. 本节小结.mp4 21.51M
| ├──第3节 Excel快速处理技巧
| | ├──1. 宏的技巧.mp4 262.60M
| | ├──2. 数据透视表和选择性黏贴.mp4 184.97M
| | ├──3. 格式调整技巧.mp4 149.13M
| | ├──4. 查找和定位&数据有效性技巧.mp4 276.50M
| | ├──5. 快捷键相关技巧.mp4 64.12M
| | └──6. 本节小结.mp4 24.31M
| ├──第4节 Excel可视化技巧
| | ├──1. 如何制作一张图.mp4 154.00M
| | ├──2. 组合图的做法.mp4 151.30M
| | ├──3. 条形图的变体.mp4 132.19M
| | ├──4. 数据起跑地图的做法.mp4 95.59M
| | └──5. 本节小结.mp4 7.47M
| └──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 31.93M
| | └──2. 无监督分析的原则.mp4 38.37M
| ├──第2节 因子分析
| | ├──1. 因子分析使用场景.mp4 26.96M
| | ├──2. 因子的概念及分析过程.mp4 72.83M
| | ├──3. 因子数的推定.mp4 65.87M
| | ├──4. 因子轴的旋转.mp4 59.08M
| | ├──5. 因子解释及因子得分计算.mp4 53.58M
| | ├──6. 案例实践.mp4 118.97M
| | └──7. 如何用因子分析做评价.mp4 89.31M
| ├──第3节 聚类分析
| | ├──1. 聚类分析使用场景.mp4 120.50M
| | ├──2. 聚类分析算法.mp4 79.91M
| | ├──3. 费层次聚类 K-means.mp4 112.92M
| | ├──4. K-means案例实践.mp4 223.04M
| | └──5. 二阶聚类.mp4 32.96M
| ├──第4节 对应分析
| | ├──1. 对应分析使用目的及结果解读.mp4 98.03M
| | └──2. 对应分析案例实践.mp4 128.91M
| ├──第5节 多维尺度分析
| | ├──1. 概念和使用场景.mp4 81.03M
| | ├──2. 多维尺度分析举例.mp4 130.62M
| | ├──3. 案例1：根据学生评分进行分座位.mp4 54.71M
| | ├──4. 案例2：根据学生考试成绩进行分座位.mp4 26.13M
| | ├──5. 案例3：根据手机的相似度判断竞争力.mp4 27.91M
| | └──6. 多维尺度的不足及替代方法.mp4 30.85M
| ├──第6节 时间序列分析
| | ├──1. 时间序列使用场景.mp4 6.45M
| | ├──2. 两种类型的时间序列.mp4 6.39M
| | ├──3. 时间序列模型ARIMA.mp4 10.12M
| | ├──4. 时间序列中的处理办法.mp4 97.16M
| | └──5. 案例实践-某连锁超市销售额影响因素预测.mp4 153.00M
| ├──第7节 Logistic
| | ├──1. 使用场景和理论背景.mp4 96.33M
| | └──2. logistic案例实践-用户流失的影响因素及新用户预测.mp4 288.51M
| └──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 31.16M
| | ├──2. 数据准备及数据分割方式.mp4 12.24M
| | ├──3. 数据分析与数据挖掘的联系与区别.mp4 84.83M
| | ├──4. Modeler软件介绍.mp4 43.96M
| | └──5. 如何在Modeler实现数据分层抽样.mp4 143.68M
| ├──第2节 朴素贝叶斯
| | ├──1.朴素贝叶斯原理.mp4 77.21M
| | ├──2. 朴素贝叶斯算法过程.mp4 34.33M
| | ├──3. 朴素贝叶斯算法举例.mp4 58.45M
| | ├──4. 朴素贝叶斯算法优点及不足.mp4 114.41M
| | └──5. 案例实践-使用贝叶斯网络建模.mp4 96.41M
| ├──第3节 决策树
| | ├──1. 决策树使用场景.mp4 3.88M
| | ├──2. 决策树算法（1）——ID3.mp4 19.40M
| | ├──3. 决策树算法（2）——C4.5.mp4 45.49M
| | ├──4. 决策树算法（3）——回归树CART.mp4 50.17M
| | ├──5. 决策树算法（4）——CHAID.mp4 11.05M
| | ├──6. 防止过度拟合的问题.mp4 6.37M
| | └──7. 使用Modeler如何做决策树.mp4 141.23M
| ├──第4节 神经网络
| | ├──1. 神经网络的组成.mp4 87.75M
| | ├──2. 计算误差函数，修正出事权重.mp4 30.30M
| | ├──3. 神经网络与其他分析的关系.mp4 17.95M
| | └──4. 案例实践.mp4 28.39M
| ├──第5节 支持向量机
| | ├──1. 支持向量机原理介绍.mp4 21.16M
| | ├──2. 线性可分与线性不可分.mp4 11.01M
| | └──3. 案例实践.mp4 60.86M
| ├──第6节 集成算法和模型评估
| | ├──1. 集成算法的目的与方式.mp4 15.20M
| | ├──2. Bagging与Bosting的计算原理.mp4 170.23M
| | ├──3. 根据混淆矩阵进行模型评估.mp4 40.12M
| | ├──4. 在Modeler中画出GAIN曲线图和Lift曲线图.mp4 19.94M
| | └──5. 学习资料拓展.mp4 27.78M
| └──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 124.09M
| | ├──10. 离散随机变量分布和连续随机变量分布.mp4 274.86M
| | ├──2. R语言的基本操作.mp4 146.18M
| | ├──3. R语言的数据结构介绍.mp4 100.36M
| | ├──4. 向量和矩阵的基本操作.mp4 281.98M
| | ├──5. 数据框的操作.mp4 341.38M
| | ├──6. 循环控制流——for&while.mp4 108.99M
| | ├──7. 条件选择控制流——if.mp4 68.31M
| | ├──8. 自定义函数.mp4 77.09M
| | └──9. R语言关于概率分布的函数以及应用介绍.mp4 206.44M
| ├──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 220.06M
| | ├──2. 探索性数据分析——相关系数及函数介绍.mp4 244.92M
| | └──3. 探索性数据分析——假设检验.mp4 41.23M
| ├──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 363.71M
| | ├──2. 回归基本算法及相关哈数介绍(下).mp4 272.55M
| | ├──3. 模型选择.mp4 206.08M
| | └──4. 回归诊断.mp4 375.55M
| ├──第4节 R语言分类算法
| | ├──1. 逻辑回归（上）.mp4 336.63M
| | ├──2. 逻辑回归（下）.mp4 431.91M
| | ├──3. 决策树算法.mp4 65.35M
| | ├──4. 决策树的剪枝.mp4 224.07M
| | └──5. 随机森林.mp4 341.92M
| ├──第5节 R语言聚类和降维
| | ├──1. 使用R如何实现层次聚类.mp4 468.60M
| | ├──2. 使用R如何实现Kmeans聚类法.mp4 99.41M
| | ├──3. 如何判断聚类的好坏.mp4 171.71M
| | └──4. 使用R如何实现PCA降维.mp4 342.05M
| └──课后练习
| | ├──黄牛明细数据.rar 215.68kb
| | └──课后练习.txt 0.34kb
├──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 80.25M
| | ├──2. 帮助文档的获取&基础操作.mp4 233.16M
| | ├──3. 基础操作：整数、小数、复数&列表、字符串、字典.mp4 120.87M
| | ├──4. 自定义函数.mp4 119.92M
| | ├──5.Jupyte常用快捷键以及自动补全功能的实现r.mp4 59.73M
| | └──6. 本节小结.mp4 9.41M
| ├──第2节 Numpy
| | ├──1. 从头创建一个数组.mp4 229.21M
| | ├──2. 案例实践——如何实现99乘法表和老虎机.mp4 113.56M
| | ├──3. 数组的操作.mp4 140.86M
| | ├──4. 数组的计算.mp4 82.32M
| | ├──5. 数组的广播.mp4 173.79M
| | └──6. 比较、掩码和布尔逻辑.mp4 113.66M
| ├──第3节 Pandas
| | ├──1. 序列和数据库.mp4 97.54M
| | ├──10. 本节小结.mp4 11.04M
| | ├──2. 索引和切片.mp4 105.59M
| | ├──3. 通过索引运算和生成新的列.mp4 44.32M
| | ├──4. 文件的读取和写入.mp4 65.38M
| | ├──5. 缺失值处理.mp4 106.21M
| | ├──6. 数据连接.mp4 146.10M
| | ├──7. 分组和聚合.mp4 92.35M
| | ├──8. 数据透视表.mp4 125.21M
| | └──9. 字符串的处理.mp4 47.02M
| ├──第4节 Matplotlib与python作图
| | ├──1. 基础作图——折线图和散点图.mp4 194.77M
| | ├──2. 基础作图——直方图和饼图.mp4 97.36M
| | ├──3. 子图和图例.mp4 93.86M
| | ├──4. 图标设置——标签，表格样式和cmap.mp4 206.07M
| | ├──5. 高级作图.mp4 171.06M
| | └──6. 本节小结.mp4 2.52M
| ├──第5节 Sklearn与机器学习基础
| | ├──1. 线性回归.mp4 109.66M
| | ├──10. 支持向量机——核函数.mp4 144.57M
| | ├──11. 支持向量机是如何防止过拟合的.mp4 96.33M
| | ├──12. 如何使用Python实现PCA降维算法.mp4 227.84M
| | ├──13. 如何使用Python实现Kmeans聚类.mp4 82.91M
| | ├──14. 本节小结.mp4 30.38M
| | ├──2. 逻辑回归的原理、模型实现与正则化.mp4 222.68M
| | ├──3. 逻辑回归的评估以及最优迭代次数.mp4 204.24M
| | ├──4. 贝叶斯分类器的实现过程.mp4 66.52M
| | ├──5. 朴素贝叶斯算法案例——手写数字识别.mp4 44.51M
| | ├──6. 数据预处理.mp4 307.29M
| | ├──7. 决策树和随机森林——熵和决策树.mp4 86.72M
| | ├──8. 决策树和随机森林算法对比.mp4 100.08M
| | └──9. 随机森林的调参.mp4 222.16M
| └──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 94.47M
└──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
