数据分析课程，本课程共24.6GB，VIP会员可通过百度网盘转存下载或者在线播放。此“人人都能学会的零基础数据分析课”课程由千年教育收集整理。

　　


　　所有人都能学会的数据分析课完整版课程目录

　　


　　├─第1章数据分析师的职业概览

　　│├─01.数据分析师的“钱景”如何.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

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　　├─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

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　　│├─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

　　││└─07.本节小结.mp4

　　││

　　│└─第4节分群和降维

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　　│├─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

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　　├─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

　　││└─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

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　　│├─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

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　　│└─第4节一般性模型

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　　│├─实操题

　　││├─截图1.png

　　││└─作业数据.rar

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　　│├─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

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　　├─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

　　││├─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

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　　│├─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

　　││

　　│└─课后题.txt

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　　├─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

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　　│├─第2节基本查询语句

　　││├─1.基本查询语句.mp4

　　││└─2.本节小结.mp4

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　　│├─第3节交叉查询和子查询

　　││├─1.聚合函数和交叉查询：groupby.mp4

　　││├─2.子查询（in、notin）&模糊匹配Like.mp4

　　││└─3.本节小结.mp4

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　　│├─第4节练表查询

　　││├─1.连表查询.mp4

　　││└─2.小结.mp4

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　　│└─课后练习

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　　│├─题目.txt

　　│└─作业素材.rar

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　　├─第6章Excel分析及可视化

　　│├─第1节Excel简介

　　││└─1.Excel简介.mp4

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　　│├─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

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　　│├─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

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　　│├─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

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　　│└─课后练习

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　　│├─课后练习.docx

　　│├─哪吒.png

　　│├─作业素材(1).rar

　　│└─作业素材.rar

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　　├─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

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　　│├─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

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　　│├─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

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　　│├─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

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　　│├─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

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　　│├─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

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　　│├─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

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　　│└─课后练习

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　　│├─进阶统计学方法作业数据.xlsx

　　│└─题目.txt

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　　├─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

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　　│├─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

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　　│├─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

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　　│├─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

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　　│├─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

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　　│├─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

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　　│└─课后练习

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　　│├─课后练习.txt

　　│└─作业素材.rar

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　　├─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

　　││├─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

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　　│├─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

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　　│├─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

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　　│├─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

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　　│├─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

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　　│└─课后练习

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　　│├─黄牛明细数据.rar

　　│└─课后练习.txt

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　　└─资料

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　　├─课程练习材料.RAR

　　├─所有人都能学的数据分析课–总结图谱.RAR

　　└─所有人都能学的数据分析师-授课讲义（pdf）.RAR

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　　├─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

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　　│├─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

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　　│├─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

　　││├─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

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　　│├─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

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　　│├─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

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　　│└─课后练习

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　　│└─课后练习.txt

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　　├─第11章课程总结图谱

　　│└─课程总结.mp4