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CDA数据分析就业班-0802期视频

难度系数:     课程系列:LEVEL I+LEVEL II
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CDA数据分析就业班-0802期视频

开学典礼

开学典礼

一、Excel

8-3-1 数据分析概述

8-3-2 Excel常用函数

8-3-3 Excel常用函数和条件格式

8-3-4 Excel常用函数和数据透视表

8-3-5 数据透视表值汇总百分比,差异百分比

8-3-6 数据作图(子弹图还有对比图)

8-3-7 数据作图(字母饼图)和数据分析概述

8-4-1 课后作业一讲解和项目排期表制作

8-4-2 项目排期表和员工考勤表

8-4-3 员工考勤表和数据指标概述

8-4-4 数据指标概述

8-5-1 课后作业二讲解和综合案例员工考勤表

8-5-2 综合案例员工考勤表

8-5-3 综合案例员工考勤表

8-5-4 活动评估案例

8-5-5 活动评估案例

8-6-1 课后作业三讲解和案例一

8-6-2 帕累托分析

8-6-3 零售销售情况分析案例

8-6-4 RFM模型以及练习

8-7-1 业务数据分析方法论

8-7-2 树状分析方法论

8-7-3 乘用车案例

8-7-4 分析报告撰写

二、商业智能分析

8-10-1 表结构逻辑整理

8-10-2 表结构逻辑整理

8-10-3 表结构逻辑整理

8-10-4 销售信息表的案例

8-10-5 销售信息表的案例

8-11-1 M函数讲解

8-11-2 M函数讲解

8-11-3 M函数爬取网页信息

8-11-4 多维数据模型还有多维数据透视表练习

8-11-5 建立数据模型表连接类型

8-12-1 DAX表达式

8-12-2 DAX表达式练习.

8-12-3 商机记录练习以及指标

8-12-4 指标体系

8-12-5 商机记录练习以及基准比,均比和标准

8-12-6 串讲

8-12-7 串讲

8-13-1 时间智能案例讲解

8-13-2 时间智能案例讲解

8-13-3 订单数据零售案例

8-13-4 客户价值模型介绍

8-13-5 客户价值模型介绍

8-14-1 用户分析仪练习

8-14-2 餐饮案例

8-14-3 餐饮案例

8-14-4 餐饮案例

8-14-5 流量相关指标

8-15-1 流量相关指标

8-15-2 电商案例

8-15-3 快消行业销售情况分析

8-15-4 快消行业销售情况分析

8-15-5 乘用车案例

8-16-1 学生制作的案例进行分享及点评

8-16-2 学生制作的案例进行分享及点评

8-16-3 学生制作的案例进行分享及点评

三、数据库应用技能

8-18-1 数据库概述、简介

8-18-2 数据库概述、简介

8-18-3 MySQL基础语法讲解

8-18-4 MySQL基础语法讲解

8-18-5 MySQL基础语法讲解

8-18-6 MySQL基础语法讲解

8-18-7 MySQL基础语法讲解

8-19-1 简单查询语句讲解

8-19-2 简单查询语句讲解

8-19-3 多表查询练习

8-19-4 多表查询练习

8-20-1 作业讲解及表结构演示

8-20-2 子查询语句的练习与讲解

8-20-3 常用函数讲解

8-20-4 开窗函数讲解

8-21-1 数据仓库

8-21-2 基于sql的淘宝用户行为分析

8-21-3 基于sql的淘宝用户行为分析

8-21-4 基于sql的淘宝用户行为分析

8-21-5 基于sql的淘宝用户行为分析

8-21-6 基于sql的淘宝用户行为分析

8-22-1 作业讲解

8-22-2 电商数据处理案例

8-22-3 电商数据处理案例

8-22-4 电商数据处理案例

四、统计基础

8-25-1 线性代数

8-25-2 线性代数

8-25-3 线性代数

8-25-4 微积分

8-26-1 微分

8-26-2 求导

8-26-3 求导

8-26-4 积分

8-27-1 统计

8-27-2 统计

8-27-3 统计

8-27-4 统计

8-27-5 串讲

8-28-1 统计

8-28-2 统计

8-28-3 统计

8-28-4 统计

统计基础(补)

7-12-1

7-12-2

7-12-3

7-12-4

7-12-5

7-13-1

7-13-2

7-13-3

7-13-4

7-13-5

7-14-1

7-14-2

7-14-3

7-14-4

7-14-5

7-15-1

7-15-2

7-15-3

7-15-4

7-15-5

7-15-6

五、Python编程基础

8-31-1 python介绍及安装

8-31-2 jupyter的介绍

8-31-3 jupyter的介绍

8-31-4 python基本元素(二)

8-31-5 python基本元素(三)

9-1-1 python基本容器(一)

9-1-2 python基本容器(二)

9-1-3 python基本容器(三)

9-1-4 python基本容器(四)

9-1-5 python基本容器(五)

9-2-1 python代码结构(一)

9-2-2 python代码结构(二)

9-2-3 python代码结构(三)

9-2-4 python代码结构(四)

9-2-5 python代码结构(五)

9-2-6 python代码结构练习(一)

9-3-1 python代码结构(六)

9-3-2 python错误和异常

9-3-3 python对象和类(一)

9-3-4 python对象和类(二)

9-3-5 python代码结构练习(二)

9-3-6 MySQL的视图和索引

9-3-7 MySQL的正则表达式

9-4-1 python数据库操作

9-4-2 python模块、包和库(一)

9-4-3 python I/O操作(一)

9-4-4 python I/O操作(二)

9-4-5 python I/O练习

六、Python数据清洗

9-7-1 python数据清洗之numpy(一)

9-7-2 python数据清洗之numpy(二)

9-7-3 python数据清洗之numpy(三)

9-7-4 python数据清洗之numpy(四)

9-7-5 python数据清洗之numpy(五)

9-7-6 数理统计串讲(一)

9-7-7 数理统计串讲(二)

9-8-1 python数据清洗之numpy(六)

9-8-2 python数据清洗之numpy(七)

9-8-3 Python数据清洗之pandas(一)

9-8-4 Python数据清洗之pandas(二)

9-8-5 Python数据清洗之pandas(三)

9-9-1 Python数据清洗之pandas(四)

9-9-2 Python数据清洗之pandas(五)

9-9-3 Python数据清洗之pandas(六)

9-9-4 Python数据清洗之pandas(七)

9-9-5 Python数据清洗之pandas(八)

9-10-1 Python数据清洗之pandas(九)

9-10-2 Python数据清洗之pandas(十)

9-10-3 Python数据清洗之pandas(十一)

9-10-4 Python数据清洗之pandas(十二)

9-10-5 Python数据清洗之pandas(十三)

9-10-6 Python数据清洗之pandas(十四)

9-11-1 Python数据清洗流程

9-11-2 Python数据清洗案例(一)

9-11-3 Python数据清洗案例(一)

9-11-4 Python数据清洗案例(一)

9-11-5 Python数据可视化

七、python机器学习

9-14-1 KNN算法(一)

9-14-2 KNN算法(二)

9-14-3 KNN算法(三)

9-14-4 KNN算法(四)

9-14-5 KNN算法(五)

9-14-6 Kmeans聚类算法(一)

9-14-7 Python基础串讲(一)

9-14-8 Python基础串讲(二)

9-15-1 Kmeans聚类算法(二)

9-15-2 Kmeans聚类算法(三)

9-15-3 Kmeans聚类算法(四)

9-15-4 Kmeans聚类算法(五)

9-15-5 Kmeans聚类算法(六)

9-15-6 Kmeans聚类算法(七)

9-15-7 Python数据清洗串讲(一)

9-15-8 Python数据清洗串讲(二)

9-16-1 Kmeans聚类算法(八)

9-16-2 决策树算法(一)

9-16-3 决策树算法(二)

9-16-4 决策树算法(三)

9-16-5 决策树算法(四)

9-17-1 决策树算法(五)

9-17-2 决策树算法(六)

9-17-3 决策树算法(七)

9-17-4 决策树算法(八)

9-17-5 决策树算法(九)

9-17-6 决策树算法(十)

9-18-1 决策树算法(十一)

9-18-2 决策树算法(十二)

9-18-3 决策树案例(一)

9-18-4 决策树案例(二)

9-18-5 决策树案例(三)

9-22-1 回归分析(一)

9-22-2 回归分析(二)

9-22-3 回归分析(三)

9-22-4 回归分析(四)

9-22-5 回归分析(五)

9-22-6 回归分析(六)

9-23-1 线性回归(一)

9-23-2 线性回归(二)

9-23-3 线性回归(三)

9-23-4 线性回归(四)

9-23-5 线性回归(五)

9-23-6 梯度下降(一)

9-24-1 梯度下降(二)

9-24-2 梯度下降(三)

9-24-3 梯度下降(四)

9-24-4 梯度下降(五)

9-24-5 逻辑回归(一)

9-25-1 逻辑回归(二)

9-25-2 逻辑回归(三)

9-25-3 逻辑回归(四)

9-25-4 朴素贝叶斯(一)

9-25-5 朴素贝叶斯(二)

9-26-1 协同过滤和推荐算法(一)

9-26-2 协同过滤和推荐算法(二)

9-26-3 协同过滤和推荐算法(三)

9-26-4 CDA线下分享(一)

9-26-5 CDA线下分享(二)

9-26-6 机器学习串讲

9-28-1 集成算法(一)

9-28-2 集成算法(二)

9-28-3 集成算法(三)

9-28-4 集成算法(四)

9-28-5 集成算法(五)

9-28-6 集成算法(六)

9-29-1 Adaboost算法(一)

9-29-2 Adaboost算法(二)

9-29-3 Adaboost算法(三)

9-29-4 Adaboost算法(一)

9-29-5 Adaboost算法(二)

9-29-6 Adaboost算法(三)

9-30-1 Adaboost算法(四)

9-30-2 Adaboost算法(五)

9-30-3 SVM与感知机(一)

9-30-4 SVM与感知机(二)

9-30-5 SVM与感知机(三)

10-9-1 SVM与感知机(四)

10-9-2 SVM与感知机(五)

10-9-3 SVM与感知机(六)

10-9-4 SVM与感知机(七)

10-9-5 SVM与感知机(八)

10-10-1 SVM与感知机(九)

10-10-2 SVM与感知机(十)

10-10-3 SVM与感知机(十一)

10-10-4 提升算法(一)

10-10-5 提升算法(二)

10-11-1 提升算法(三)

10-11-2 提升算法(四)

10-11-3 提升算法(五)

八、中期交流

9-21-1

9-21-2

9-21-3

9-21-4

9-21-5

9-21-6

9-21-7

SPSS(补)

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

Python 爬虫

9-8-1 爬虫基础

9-8-2 http基本原理

9-8-3 http基本原理2

9-8-4 爬虫基本原理

9-8-5 正则表达式

9-9-1 urllib

9-9-2 带参数的get请求

9-9-3 requests

9-9-4 bs节点选择器

9-10-1 天气预报数据抓取

9-10-2 下载单个图片

9-10-3 声明浏览器对象

9-10-4 下拉进度条

9-10-5 反爬虫声明

Tableau数据可视化

4-29-1Tableau的发展历程

4-29-2示列-超市 分析

4-29-3工作表名称更改

4-29-4筛选 排序

4-29-5创建新字段

4-30-1数据源排序

4-30-2环形图

4-30-3甘特图

4-30-4幂律曲线

4-30-5散点图

4-30-6散点图2

九、python统计

10-13-1 数据分析流程和算法

10-13-2 方差分析,t检验(一)

10-13-3 方差分析,t检验(二)

10-13-4 线性回归与相关,四种算法(一)

10-14-1 线性回归与相关,四种算法(二)

10-14-2 数据分析流程(一)

10-14-3 数据分析流程(二)

10-14-4 线性分析--数据分析流程

10-14-5 数据分析流程(三)

10-15-1 逻辑回归(一)

10-15-2 逻辑回归(二)

10-15-3 逻辑回归(三)

10-15-4 逻辑回归(四)

10-15-5 随机梯度下降

10-16-1 主成分分析(一)

10-16-2 主成分分析(二)

10-16-3 主成分分析(三)

10-16-4 主成分分析(四)

10-16-5 主成分分析(五)

十、SQL集训

10-18-1 SQL集训

10-18-2 SQL集训

10-18-3 SQL集训

10-18-4 SQL集训

10-18-5 SQL集训

十一、python串讲

10-20-1 python串讲

10-20-2 python串讲

十二、电商文本挖掘

10-24-1 电商文本挖掘

10-24-2 电商文本挖掘

10-24-3 电商文本挖掘

10-24-4 电商文本挖掘

10-24-5 电商文本挖掘

10-25-1 电商文本挖掘

10-25-2 电商文本挖掘

10-25-3 电商文本挖掘

10-25-4 电商文本挖掘

10-25-5 电商文本挖掘

十三、项目报告撰写指导

10-26-1 项目报告撰写指导

10-26-2 项目报告撰写指导

10-26-3 项目报告撰写指导

10-26-4 项目报告撰写指导

10-26-5 项目报告撰写指导

十四、评分卡

10-31-1 评分卡

10-31-2 评分卡

10-31-3 评分卡

10-31-4 评分卡

10-31-5 评分卡

11-1-1 评分卡

11-1-2 评分卡

11-1-3 评分卡

11-1-4 评分卡

11-1-5 评分卡

十五、毕业答辩

11-7-1

11-7-2

11-7-3

11-7-4

11-7-5

11-7-6

11-7-7

十六、面试指导

11-9-1

11-9-2

11-9-3

11-9-4

11-9-5

就业指导

1

2

3

4


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