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CDA数据分析就业班预习视频

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CDA数据分析就业班预习视频

一、Excel

2-18-1 excel基础入门

2-18-2 excel基础技巧&组合键

2-18-3 excel数据处理高效方法

2-18-4 excel数据格式

2-19-1 数据收集和清洗技巧

2-19-2 公式和函数

2-19-3 常用函数

2-19-4 数组

2-20-1 查找和引用函数(一)

2-20-2 查找和引用函数(二)

2-20-3 图标展示数据

2-20-4 动态图以及数据透视表(一)

2-21-1 数据透视表(二)

2-21-2 案例实验(一)

2-21-3 宏

2-21-4 三表连接建立power pivot模型

2-21-5 power BI desktop 使用

2-22-1 power query处理数据

2-22-2 合并查询

2-22-3 power pviot函数使用

2-22-4 power BI使用(一)

2-22-5 power BI使用二)

二、MySQL

1.MySQL基础介绍

2.创建or删除数据库+创建or查询or修改表

3.约束与表管理+添加or修改or删除数据

4.SQL查询语句

5.分组查询+排序查询

6.数据表结构+查询语句的回顾

7.多条件查询语句

8.数据表的导入+多表链接(left join,inner join)

9.带条件的子查询,多表查询

10.正则表达式+数据处理的语句+基于业务分析

11.SQL中的电商案例

12.SQL中的电商案例(2)

13.SQL链接POWER BI

14.查询语句练习(1)

15.查询语句练习(2)

16.案例分析(1)

17.案例分析(2)

18.案例分析(3)

19.案例分析(4)

20.案例分析(5)

21.案例分析(6)

22.案例分析(7)

23.案例分析仪表盘(8)

24.案例分析仪表盘(9)

三、统计基础

1.统计学理论概述

2.向量和矩阵

3.矩阵的运算方法

4.数据的概括性度量

5.统计指标的定义

6.函数+极限

7.微分

8.偏导+极值

9.泰勒公式

10.统计量及其抽样分布

11.样本均值的分布和中心极限定理

12.估计量与估计值

13.最大似然估计

14.总体均值、方差的区间估计

15.假设检验的基本问题

16.一个总体均值的假设检验

17.两个比例之差的检验

18.一元线性回归

19.最小二乘估计

20.回归分析在R里面的实现

四、SPSS

1.spss案例介绍

2.spss软件介绍

3.大or小型数据类型

4.使用数据库向导

5.spss线性回归卡方

6.spss线性回归相关性

7.SPSS线性回归单变量分析

8.spss线性回归分析软件实现(1)

9.spss线性回归分析软件实现(2)

10.logisits回归介绍

11.logaisits回归哑变量

12.logistics回归缺失分析

13.logistics回归主成分分析

14.logistics回归在SPSS中应用

15.SPSS方差分析

16.变量预测问题

17.数据的分布及处理

18.数据的离散化

19.变量可视化分箱

20.缺失值处理

21.多重插补

22.联合分析

23.联合分析@表格

24.回顾总结

五、R

1.R语言介绍

2.rstuid安装及介绍

3.元素,向量,矩阵

4.数据框及数据的读入

5.向量化运算

6.矩阵的索引

7.缺失值处理

8.常见的运算函数1

9常见的运算函数2

10.日期函数

11.字符串格式

12.控制格式if函数

13.循环条件

14.循环的使用

15.常用函数(1)

16.常用函数(2)

17.变量的分箱

18.连接SQL语句

19.基础画图(1)

20.基础画图(2)

21.ggplot图形

22.重要的绘图函数及参数(1)

23.重要的绘图函数及参数(2)

六、Python

1.Python介绍

2.Python语法介绍

3.字符串介绍及使用方法

4.列表的基础介绍及使用方法

5.字典

6.分支结构

7.for循环

8.循环练习

9.自定义函数

10.变量作用域

11.异常处理

12.列表生成式及练习

13.python模块和读写文件

14.判断编码和案例

15.小案例讲解

16.python类和python连接数据库


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