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CDA数据分析就业班第64期

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CDA数据分析就业班第64期

Excel

7-1-1数据是什么

7-1-2基本操作

7-1-3数据收集与清洗

7-1-4自定义格式

7-1-5分列 源数据

7-2-1函数错误种类

7-2-2常用函数应用

7-2-3常用函数

7-2-4数组

7-2-5多条件求和

7-3-1VLOOKUP函数模型

7-3-2Offset理解图示

7-3-3行政区划分

7-3-4饼图

7-3-5组合图表

7-4-1微图表

7-4-2数据透视表

7-4-3动态图表补充

7-4-4案例员工信息表

7-4-5Power Query

7-5-1数据合并

7-5-2文本函数

7-5-3搭建多维环境

7-5-4销售额汇总

7-5-5sumx函数

MySQL

7-8-1什么是表结构数据

7-8-2ER图的制作

7-8-3ER图答疑

7-8-4横向合并

7-8-5创建数据库test

7-9-1用insert into语句为表插入数据

7-9-2SQL的数据查询功能

7-9-3联合查询

7-9-4常用的数学函数

7-9-5练习答疑

7-10-1电商案例

7-10-2创建职务描述表job

7-10-3查询销售部门的员工姓名

7-10-4综合查询案例

7-10-5查询至少有2名男生的班号

7-11-1er图

7-11-2导入数据

7-11-3求出购买产品金额最多的前十名顾客

7-11-4求出最畅销的十个品牌

7-11-5查询奖金为空的员工信息

7-12-1查询成绩表

7-12-2查询个学生的年龄

7-12-3商业分析方法论

7-12-4杜邦分析仪

7-12-5RFM模型的作用

统计基础

7-16-1流程 业务理解

7-16-2可视化

7-16-3平均值 总体均值

7-16-4方差

7-16-5微积分

7-17-1随机变量

7-17-2方差总体均值

7-17-3样本方差比

7-17-4样本量

7-17-5标准差

7-18-1假设检验

7-18-2假设检验2

7-18-3卡方检验

7-18-4卡方检验2

7-18-5显著性差异

7-19-1原假设

7-19-2一元回归分析

7-19-3拒绝原假设

7-19-4方差分析

7-19-5回归

SPSS

7-23-1数据描述

7-23-2方差 相关

7-23-3适应总分

7-23-4散点图

7-24-1条形图

7-24-2行列百分比

7-24-3修正 工具变量

7-24-4相关性

7-24-5平均值

7-25-1相关系数

7-25-2debt

7-25-3数据视图

7-25-4因子分析

7-25-5行为标签

7-26-1神经网络

7-26-2因变量

7-26-3特征选择

7-26-4模型统计

商业智能分析

7-29-1使用存储过程的意义

7-29-2CASE判断语句

7-29-3创建存储过程

7-29-4创建超存储过程

7-29-5应用案例-计算彩票金额

7-30-1商业智能

7-30-2横向合并数据

7-30-3基本功能 M函数

7-30-4M函数练习

7-30-5Power Pivot多维数据集

7-31-1Power Pivot层次结构

7-31-2使用kol

7-31-3餐饮分析仪

7-31-4查看导入数据

7-31-5数据透视图

8-1-1Power BI 系列组件介绍

8-1-2建立数据模型

8-1-3交叉方向练习

8-1-4创建餐饮业分析仪

8-1-5Power Query

8-2-1结构化数据

8-2-2错误处理

8-2-3考试成绩处理

8-2-4Filter函数与上下文之间的关系

8-2-5DAX公式加强

8-4-1大气质量案例

8-4-2时间维度

8-5-3项目分享

8-5-4项目分析

8-5-5报表分享

Tableau

8-7-1Tableau产品简介

8-7-2Tableau小贴士

8-7-3筛选器

8-7-4按类别分析

8-7-5按类别分析2

8-8-1创建工作表

8-8-2饼图

8-8-3案例 运输成本

8-8-4仪表板

8-8-5

补发Tableau

1

2

3

4

Python编程 数据清洗 爬虫

8-12-1基础 变量

8-12-2内置函数

8-12-3True和False

8-12-4序列相加

8-12-5字符串格式化

8-13-1精度与类型

8-13-2列表元素排序

8-13-3删除字典元素

8-13-4流程控制语句

8-13-5条件表达式

8-14-1for循环

8-14-2函数的调用

8-14-3retum语句

8-14-4lamda表达式

8-14-5动态添加类的方法

8-15-1手动引发错误

8-15-2文件重命名

8-15-3多维数组索引

8-15-4数据的分裂

8-15-5基本运算函数

8-16-1数组拉伸

8-16-2创建一个长度10的空向量

8-16-3练习题答疑

8-16-4Series的定义与使用

8-16-5df.loc

8-19-1行列增删改

8-19-2列顺序的更改

8-19-3离散化

8-19-4排序功能

8-19-5缺失值处理

8-20-1常用聚合函数

8-20-2聚合 分组与透视表

8-20-3移动df.shift

8-20-4探索数据

8-20-5综合题

8-21-1什么是爬虫

8-21-2GET方法

8-21-3用字符串的方法手动构造

8-21-4POST练习

8-21-5正则表达式

8-22-1预定义字符集

8-22-2提取出数据

8-22-3爬取诛仙并保存到一个txt中去

8-22-4爬取哪吒电影

8-22-5整合成采集一页短评函数

8-23-1翻页爬取短评

8-23-2爬取电影案例

8-23-3翻页代码打包成函数

8-23-4创建浏览器对象,同时打开浏览器

8-23-5Table of Contents

8-26-1数据可视化

8-26-2散点图

8-26-3网格线grid()

8-26-4饼图

8-26-5plt figure

Python机器学习

8-27-1有无监督学习

8-27-2KNN

8-27-3breast cancer数据集

8-27-4绘制带交叉验证的学习曲线

8-27-5knn模型评价

8-28-1决策树

8-28-2决策树的生成

8-28-3c4.5算法

8-28-4分类模型的评估指标

8-28-5泰坦尼克号幸存者预测

8-29-1真正的概率分类器

8-29-2多项式朴素贝叶斯以及其变化

8-29-3线性回归

8-29-4回归类的模型评估指标

8-29-5岭回归

8-30-1朴素贝叶斯

8-30-2逻辑回归

8-30-3二元逻辑回归的损失函数

8-30-4Titanic

8-30-5建模

9-2-1集成算法概述

9-2-2控制基评估器的参数

9-2-3使用随机森林不缺失值

9-2-4AdaBoost和Scikit-learn实现

9-2-5AdaBoost回归器

9-3-1重要属性和接口

9-3-2数据预处理

9-3-3处理分类型特征

9-3-4二值化与分段

9-3-5Filter过滤法

9-4-1特征选择

9-4-2重要参数

9-4-3KMeans的基本原理

9-4-4验证函数

9-4-5算法验证

9-5-1Kmeans的sklearn实现

9-5-2概述

9-5-3sklearn.svm.svc

9-5-4导入需要的模块

9-5-5重要参数C

Python案例

9-10-1电商案例

9-10-2数据的读取

9-10-3数据标准化处理

9-10-4基于聚类的个性化推荐

9-10-5最优K值的确定

9-11-1数据说明

9-11-2检查缺失值的变量

9-11-3保险行业的精准营销

9-11-4模型调参

9-11-5建模

9-12-1时间序列分析

9-12-2零售库存预测

9-12-3数据的探索

9-12-4时序回归模型

9-12-5时序回归模型2

电商文本挖掘

9-21-1文本挖掘

9-21-2驱虫市场整体分析

9-21-3描述统计 文本挖掘

9-21-4对潜力类别进行分析挖掘

9-21-5得到价格区间的销售额销量占比

9-22-1商品结构分析

9-22-2流量结构

9-22-3商品分析

9-22-4列表驱虫

9-23-1行业运用

9-23-2电商数据分析的方法论

9-23-3价格弹性指数

9-23-4顾客数据分析

评分卡 SQL集训

9-27-1

9-27-2

9-27-3

9-27-4

9-27-5

9-28-1

9-28-2

9-28-3

9-28-4

9-28-5

9-29-1

9-29-2

9-29-3

9-29-4

9-29-5

Oracle SQL Server

4-4-1Oracle应用案例

4-4-2连接数据库

4-4-3rownum伪列

4-4-4导入外部文本文件数据方法

4-4-5查询语句复习

4-5-1SQL Server

4-5-2字符串连接符

4-5-3删除练习4创建的10个字段

4-5-4参数的名称类型

4-5-5使用存储过程的意义

补发(项目)

1

毕业答辩

1

2

3

面试技巧

1

2

3

4

5

6


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