5-21-1查找替换等技巧
5-21-2选择性粘贴&快捷键
5-21-3数值自定义
5-21-4分列&合并计算
5-22-1公式&单元格地址引用
5-22-2逻辑函数&时间函数
5-22-3停车系统&数组
5-22-4数组案例
5-23-1Vlookup&Offset&index函数
5-23-2.MATCH和INDEX函数
5-23-3.基本图表
5-23-4.数据透视表
5-24-1动态透视表&宏
5-24-2数据分析案例
5-24-3PBI简介
5-24-4PowerPivot
5-24-5PBDesktop
5-25-1PQ数据导入
5-25-2合并查询
5-25-3年度增值率分析-1
5-25-4年度增值率分析-2
5-28-1数据库基本介绍
5-28-2数据类型&约束
5-28-3插入&导入&修改数据
5-28-4基本查询&聚合函数
5-28-5连接查询
5-29-1查询操作符&子查询
5-29-2连接数据库
5-29-3彩票查询案例
5-29-4电商查询案例
5-30-1电商案例简述
5-30-2电商案例表连接说明
5-30-3电商实操-1
5-30-4电商实操-2
7-16-1.零售业销售分析仪
7-16-2.分析方法论
7-17-1.分析仪制作小组分享
7-17-2.餐饮业销售分析仪
5-31-1概述&数据类型
5-31-2向量
5-31-3线性变换&矩阵运算
5-31-4点乘
5-31-5特征值与特征向量
5-31-6微积分--函
6-1-1初等函数&数列
6-1-2导数的四则运算
6-1-3导函数
6-1-4求极值
6-1-5定积分
6-4-1集中趋势的度量
6-4-2离散程度的度量
6-4-3统计量
6-4-4卡方分布和F分布
6-4-5参数估计
6-4-6最大似然估计
6-4-7两个总体参数的区间估计
6-5-1T检验
6-5-2列联分析
6-5-3协方差分析
6-5-4最小二乘
6-5-5回归1
6-5-6回归2
6-5-7回归3
6-6-1.Python简介
6-6-2.变量赋值
6-6-3.字符串
6-6-4.列表和字典
6-6-5.分支结构
6-6-6.循环
6-6-7.循环练习
6-6-8自定义函数
6-6-9自定义函数调用
6-6-10.高级函数
6-6-11.time、datetime、random模块
6-6-12.三元表达式
6-7-1.练习题讲解
6-7-2.列表推导式
6-7-3.字典
6-7-4.函数
6-7-5.类与对象
6-8-1.练习题讲解
6-8-2.模块
6-8-3.连接数据库
6-8-4.读写文件
6-8-5.time和os
6-12-1.Numpy基本概念和创建数组
6-12-2.数组
6-12-3.数组方法
6-12-4.通用函数和矩阵
6-12-5.Numpy 案例
6-13-1.pyplot基础语法
6-13-2.基本图形
6-13-3.读写mql数据
6-13-4.读写文本文件
6-13-5.Pandas Data.Frame
6-14-1.numpy和pandas基本数据结构
6-14-2.数据清洗1
6-14-3.数据清洗2
6-14-4.数据清洗3
6-19-1.爬虫原理
6-19-2.抓取图片
6-19-3.get方式抓取淘宝下拉词
6-19-4.反爬虫机制
6-19-5.post方式抓取有道翻译数据
6-20-1.API获取天气数据
6-20-2.正则表达式抓取猫眼数据
6-20-3.BeautifulSoup抓取新闻数据
6-20-4.Selenium模拟浏览器动态抓取数据
6-20-5.Pandas分组
6-21-1.机器学习和深度学习简介
6-21-2.一元线性回归-代价函数
6-21-3.梯度下降法求解线性回归
6-21-4.Python实现一元线性回归-梯度下降
6-21-5.Python实现一元线性回归-sklearn
6-22-1.多元线性回归-梯度下降和多项式
6-22-2.多元线性回归-标准方程
6-22-3.岭回归
6-22-4.LASSO回归和逻辑回归代价函数
6-22-5.逻辑回归-梯度下降和sklearn
6-25-1神经网络介绍、单层感知器
6-25-2单层感知器代码实现
6-25-3单层感知器分类、单层感知器异或问题、线性神经网络、BP神经网络
6-25-4BP算法代码实现
6-25-5手写字体识别、葡萄酒
6-26-1 KNN算法介绍、代码实现KNN对电影分类例子
6-26-2Iris鸢尾花分类例子手写及sklearn
6-26-3绘制决策树软件安装、决策树算法介绍、
6-26-4决策树例子AllElectronics 、
6-26-5决策树CART算法
6-27-1数据挖掘概念、数理统计、机器学习概述
6-27-2 算法工具概述、K-NN概述
6-27-3K-NN的python实现
6-27-4 pandas函数讲解、完善模型
6-27-5读取外部数据运行算法并
6-28-1模型评估指标、
6-28-2模型优化、K值学习曲线
6-28-3交叉验证
6-28-4 梯度下降
6-28-5梯度下降
6-29-1梯度下降算法种类、梯度下降python实现
6-29-2梯度下降python实现
6-29-3聚类概述、核心概念、K-Means快速聚类
6-29-4快速聚类算法编写、
6-29-5快速聚类算法编写
7-2-1.K-Means误差平方和SSE
7-2-2.二分K均值法基本原理
7-2-3.Python实现二分K均值法
7-2-4.轮廓系数
7-2-5.K-Means的Scikit-Learn实现
7-3-1.Scikit-Learn模型评估器使用
7-3-2.决策树
7-3-3.贝叶斯基本原理
7-3-4.贝叶斯公式
7-3-5.Scikit-Learn实现贝叶斯
7-4-1.贝叶斯模型评估
7-4-2.频繁项集的评估标准
7-4-3.Apriori算法基本原理
7-4-4.Python实现关联规则的辅助函数
7-4-5.Python实现关联规则Apriori算法
7-5-1.决策树基本介绍
7-5-2.决策树原理介绍
7-5-3.决策树应用基础
7-5-4.Python实现决策树
7-6-1.时间序列模型
7-6-2.Box-Jenkins建模流程
7-6-3.时间序列应用案例
7-6-4.时间序列Python练习
7-7-1.线性回归基本原理
7-7-2.Python实现线性回归
7-7-3.逻辑回归
7-9-1.关联规则Apriori算法
7-9-2.相似性推荐和协同过滤
7-9-3.银行理财产品个性化推荐案例
7-9-4.Python实现关联规则
7-9-5.电影下载网站推荐系统案例
7-11-1.统计语言模型
7-11-2.词向量
7-11-3.中文分词
7-11-4.python实现分词
7-11-5.Python实现词云图
7-12-1.分类算法对比
7-12-2.Python实现文本分析1
7-12-3.Python实现文本分析2
7-12-4.主题模型
7-12-5.Python实现主题模型
7-12-6.情感分析
7-13-1.推荐系统概述
7-13-2.基于近邻的协同过滤
7-13-3.Python实现协同过滤1
7-13-4.Python实现协同过滤2
7-13-5.Python实现协同过滤3
7-14-1.基于内容的推荐系统
7-14-2.矩阵分解与隐语义模型
7-14-3.推荐系统架构
7-14-4.淘宝玩具店客户聚类与推荐案例
7-14-5.推荐系统kaggle实战
7-15-1.集成算法
7-15-2.决策树和随机森林
7-15-3.支持向量机
7-15-4.集成算法bagging和boosting
7-15-5.时间序列儿童门诊人数预测案例
7-20-1.SPSS概述
7-20-2.SPSS数据采集
7-20-3.SPSS数据清洗
7-20-4.描述性统计分析
7-20-5.T检验
7-21-1.方差分析
7-21-2.相关分析
7-21-3.回归分析
7-21-4.虚拟变量的应用
7-21-5.逻辑回归
7-22-1.评分卡1
7-22-2.评分卡2
7-22-3.主成分分析
7-22-4.聚类分析
7-23-1.客户价值分析概述
7-23-2.RFM指标
7-23-3.RFM模型
7-23-3.RFM模型
7-25-1.时间序列分析
7-25-2.小组分享1
7-25-3.小组分享2
7-25-4.小组分享3
7-25-5.小组分享4
7-27-1.R语言基本介绍
7-27-2.R语言数据类型
7-27-3.列表和矩阵
7-27-4.数组和因子
7-30-1.读写数据
7-30-2.取子集(一)
7-30-3.取子集(二)
7-30-4.向量化运算及随机抽样
7-31-1.日期和时间数据处理
7-31-2.字符处理函数
7-31-3.中文文本处理
7-31-4.控制结构(条件和循环
7-31-5.函数,自定义函数
8-1-1.循环函数
8-1-2.数据处理函数
8-2-1.分析图表基本原则
8-2-2.画图基本变量
8-2-3.箱线图、直方图、散点图
8-2-4.基础绘图系统
8-2-5.基础绘图函数
8-2-6.基本图形注释
8-3-1.总体和样本统计量基本概念
8-3-2.置信区间
8-3-3.假设检验
8-3-4.方差分析、相关分析
8-3-5.卡方检验
8-6-1.数据挖掘流程介绍
8-6-2.客户生命周期、信用评分体系
8-6-3.建模流程和统计量
8-6-4.信用评分模型
8-6-5.评分模型代码实现
8-7-1.二分类模型评估(一)
8-7-2.二分类模型评估(二)
8-7-3.模型评估指标计算
8-7-4.模型评估调优方法
8-8-1.逻辑回归模型商业应用
8-8-2.模型代码(一)
8-8-3.模型代码(二)
8-8-4.模型代码(三)
8-8-5.模型代码(四)
8-9-1.线性回归模型商业应用
8-9-2.模型代码(一)
8-9-3.模型代码(二)
8-9-4.模型代码(三)
8-9-5.模型代码(四)
8-10-1.客户分群案例简介
8-10-2.客户分群算法原理(一)
8-10-3.客户分群算法原理(二)
8-10-4.客户分群案例背景介绍
8-10-5.客户分群案例代码实现(一
8-10-6.客户分群案例代码实现(二)
8-11-1.数据分析互联网金融行业应用(一)
8-11-2.数据分析互联网金融行业应用(二)
8-11-3.数据分析互联网金融行业应用(三)
8-11-4.数据分析互联网金融行业应用(四)
8-12-1.数据分析人工智能--知识图谱(一)
8-12-2.数据分析人工智能--知识图谱(二)
8-12-3.数据分析在互联网行业应用(一)
8-12-4.数据分析在互联网行业应用(二)
8-12-5.数据分析在互联网行业应用(三)
8-12-6.数据分析在互联网行业应用(四)
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8-15-1.数据分析面试题简介
8-15-2.面试题--excel题
8-15-3.面试题--SQL题(一)
8-15-4.面试题--SQL题(二)
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内容不能少于5个字符!
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