Excel

7-16-1基本认识

7-16-2基本操作

7-16-3Excel的数据处理1

7-16-4Excel的数据处理2

7-16-5函数逻辑

7-17-1数据源~条件计数

7-17-2日期函数

7-17-3数组

7-17-4五个错误函数

7-17-5 累积数据，相同个数

7-18-1动态图表1

7-18-2动态图表2

7-18-3动态透视表

7-18-4计算字段 计算项

7-18-5GETPLVOTDATA函数

7-19-1大数据时代与数据分析

7-19-2Pqwer Map处理

7-19-3Power Map1

7-19-4Power Map2

7-19-5Power View1

7-19-6Power View2

7-19-7Power Query1

7-19-8 Power Query2

7-19-9Power Query3

7-20-1Power Pivot等数

7-20-2Power Pivo功能

7-20-3Power Pivo搭建多维数据集

7-20-4Power Pivo层次结构

7-20-5Power Pivo层次结构2

数据库

7-23-1MySQL数据库介绍

7-23-2数据类型

7-23-3修改数据表

7-23-4对大气质量表进行有选择的查询

7-23-5常用的数学函数

7-24-1update...set与删除记录delete

7-24-2求各不同奖符的张数

7-24-3单表查询练习

7-24-4单表查询练习2

7-24-5单表查询练习3

7-25-1图符与奖符和练习

7-25-2创建新的日期时间

7-25-3购买前十个城市

7-26-1商品的销售额 子类别合计

7-26-2基本分析方法练习

7-26-3错误图表应用

7-27-1作业分享

7-27-2作业分享2

7-27-3MySQL+Excel综合应用案例

案例 林老师

7-28-1商品产品流量

7-28-2电商模式---分析概述

7-28-3常用分析体系概述---商品分析

7-28-4案例实操

统计

7-31-1预习知识

7-31-2线性代数

7-31-3支持向量机

7-31-4奇异值分解

8-1-1函数极限

8-1-2高阶导数运算法则

8-1-3常用求导公式

8-1-4偏导数的几何意义

8-1-5不定积分与定积分

8-2-1平均差

8-2-2关于分布的几个概念

8-2-3中心极限定理

8-2-4矩估计发

8-2-5总体比例的区间估计

8-3-1两个总体均值之差的检验

8-3-2相关系数的解读

8-3-3一元线性回归模型

8-3-4多元线性回归

8-3-5数据的对数变换

SPSS

8-6-1介绍SPSS

8-6-2综合绩效案例讲解

8-6-3访问数据源——本地和数据库文件访问

8-6-4统计量与图形

8-7-1连续性变量 特征描述

8-7-2线性回归

8-7-3线性回归2

8-7-4统计量与图形

8-7-5统计量与图形2

8-8-1线性回归步骤

8-8-2logistics模型

8-8-3logistics模型2

8-8-4方程中变量

8-8-5方程中变量2

8-9-1主成分分析

8-9-2主成分分析2

8-9-3主成分分析3

8-9-4聚类分析

8-9-5聚类分析2

8-10-1RFM分析

8-10-2RFM分析2

8-10-3购买行为组合与预测---联合分析

8-10-4联合分析主程序

8-10-5购买行为组合与预测---联合分析2

R

8-13-1R的作用

8-13-2向量的引用

8-13-3改变元素的值

8-13-4向量

8-13-5向量2

8-14-1R语言结构

8-14-2绘制抛硬币的概率曲线

8-14-3创建矩阵

8-14-4获取除指定列集之外的元素

8-14-5数字和规律

8-15-1创建列表

8-15-2添加一个成分

8-15-3创建数据框

8-15-4增加样本数据或变量

8-15-5因子

8-16-1数据的获取

8-16-2最年轻的富豪 ，最年长的富豪

8-16-3 选择结构if语句

8-16-4循环结构for语句

8-16-5循环结构for语句2

8-17-1函数

8-17-2设计一个函数，用来计算菲波数列

8-17-3高水平绘图函数

8-17-4高水平绘图函数中的命令

8-17-5基于S3的面向对象编程

8-18-1观察价格与重量

8-18-2计算每个点出现的次数

8-18-3语法-计算离散分布的概率

8-18-4均值的置信区间

8-18-5比较两个非参数样本的位置

R数据挖掘算法

8-23-1线性回归——信用卡客户消费预测的例子

8-23-2回归系数的检验

8-23-3最小二乘法的优点

8-23-4多元线性回归的假设

8-24-1强影响点分析

8-24-2逻辑回归

8-24-3模型评估

8-24-4ROC图形制作方法2

8-26-1聚类分析的重要术语

8-26-2距离矩阵

8-26-3K均值聚类

8-26-4K均值聚类2

8-26-5K均值聚类3

8-27-1主成分分析

8-27-2主成分分析的几何解释

8-27-3主成分分析2

8-27-4聚类分析

8-28-1西瓜数据

8-28-2信息熵

8-28-3缺失值处理

8-28-4剪枝

8-28-5悲观剪枝

8-28-6剪枝机制

8-29-1天气预报 练习题

8-29-2条件概率

8-29-3示例引述

8-29-4多个词语

8-29-5手算模型

8-29-6中文文本处理

8-30-1神经网络

8-30-2激活函数

8-30-3手算例题讲答

8-30-4研究步骤

8-30-5网络结构

8-30-6RBF神经网络

8-31-1统计功效

8-31-2ROC曲线

8-31-3绘制曲线

8-31-4票房分析

8-31-5数据描述-票房

9-3-1长尾理论

9-3-2定义

9-3-3产生频繁项集

9-3-4AprioriTid算法

9-3-5关联规则的评估

9-3-6倾斜支持度分布

9-4-1拉格朗日乘子法

9-4-2线性决策边界

9-4-3学习线性SVM模型

9-4-4松弛变量

9-4-5属性变换

9-4-6代码

R案例

9-5-1序

9-5-2混淆矩阵

9-5-3ROC曲线

9-5-4绘制曲线

9-5-5预测数据

9-5-6衍生变量

9-6-1Apriori算法对候选项集计数

9-6-2事物型数据例子

9-6-3产生频繁项集

9-6-4项集的紧凑表示

9-6-5项集的紧凑表示2

9-7-1推荐系统基础

9-7-2购物篮分析与关联规则

9-7-3相似性推荐和协同过滤

9-7-4协同过滤的优缺点 代码案例

9-10-1预测性模型是什么

9-10-2通用建模流程

9-10-3逻辑回归的数理原理

9-10-4逻辑回归模型案例讲解

9-10-5逻辑回归模型案例讲解2

9-11-1逻辑回归模型案例讲解

9-11-2线性回归的数理原理

9-11-3极端值处理

9-11-4变量初步筛选

9-11-5案例回顾

9-15-1什么是客户分群

9-15-2混合高斯模型聚类

9-15-3数据介绍

9-15-4变量聚类

9-15-5分析流程

R案例补发5号和6号 朱江老师

1 5号

2

3

4

6

7

8 6号

9

10

11

12

Python

9-18-1Python介绍

9-18-2Python基础知识

9-18-3Python基础知识

9-18-4编码格式的综合运用

9-18-5变量的命名规则

9-19-1字符串

9-19-2分数型

9-19-3逻辑运算符

9-19-4find

9-19-5格式化字符串

9-20-1修改元素 元组

9-20-2判断key是否存在

9-20-3集合Set

9-20-4应用猜拳游戏

9-20-5for循环

9-21-1函数的定义和调用

9-21-2函数的参数

9-21-3lamda表=表达式

9-21-4写一个求阶乘的函数

9-21-5文件重命名

9-25-1Numpy

9-25-2对角矩阵

9-25-3查看数组元素个数

9-25-4数组的变形

9-25-5基本运算操作

9-26-1讲列表放入Numpy数组

9-26-2Series

9-26-3DataFrame的创建

9-26-4描述与统计

9-26-5离散化

9-27-1掩码提取数据

9-27-2map

9-27-3map2

9-27-4表合并方式

9-27-5填充缺失值

9-28-1str属性

9-28-2生成时间范围

9-28-3设置绘图风格

9-28-4创建子图

9-28-5读取数据画图

9-29-1网页的组成

9-29-2POST方法

9-29-3Beautiful Soup的安装

9-29-4Beautiful Soup的安装2

9-29-5使用自动化登陆CSDN

文本挖掘 推荐系统

10-9-1统计语言模型

10-9-2中文分词

10-9-3中文分词2

10-9-4代码实战——词云图

10-10-1代码实战——词向量

10-10-2词云分析

10-10-3主题模型

10-10-4文本分类

10-10-5情感分析

10-11-1推荐系统概述

10-11-2基于近邻的协同过滤

10-11-3物品推荐给目标用户

10-11-4ltem CF

10-11-5users计算相似度

10-12-1基于用品的推荐

10-12-2相似度计算方式

10-12-3基于内容的推荐

10-12-4基于内容的推荐2

10-12-5基于聚类的推荐

10-13-1风控数据分析师

10-13-2信用评级开发流程介绍

10-13-3评分卡数据维度

10-13-4数据预处理

10-13-5变量分段

10-14-1变量拟合

10-14-2模型监控

10-14-3建模解答

10-14-4消费贷 现金贷

10-14-5数据接入

10-16-1决策树原理介绍

10-16-2项目变量介绍

10-16-3Decision tree final

10-16-4Decision tree final2

10-16-5Rattle包-数据探索

SQL集训 面试技巧

10-17-1SQL集训

10-17-2

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10-17-5

10-18-1面试技巧

10-18-2

10-18-3

10-18-4

10-18-5

27号毕业答辩

毕业答辩1

毕业答辩2

毕业答辩3

毕业答辩4