Excel

1-16-1Excel与数据分析

1-16-2数据分析概述

1-16-3Excel基本操作

1-16-4Excel的数据处理

1-16-5Excel基本公式

1-17-1函数的实

1-17-2常用函数

1-17-3统计函数

1-17-4生成常数数组

1-18-1客户销售额

1-18-2对称图表

1-18-3组合图表

1-18-4公式动态图表

1-18-5切片器图表操作

1-19-1业务数据分析流程

1-19-2Power BI报表

1-19-3Power View

1-19-4表结构数据的数据结构

1-19-5Power Query M函数

1-19-6Power Query M函数2

1-20-1函数习题

1-20-2创建多维透视表练习

1-20-3创建KPI方法

1-20-4创建KPI方法

1-20-5创建KPI方法2

统计

1-23-1数学概况

1-23-2数据类型

1-23-3线性代数

1-23-4线性变换与矩阵

1-23-5行列式

1-23-6需要掌握的计算

1-24-1微积分

1-24-2数列极限

1-24-3微分

1-24-4常用求导公式

1-24-5偏导数的定义及其计算法

1-24-6曲线的凹凸性与拐点

1-25-1分类数据的众数

1-25-2离散程度的度量

1-25-3统计量

1-25-4分布

1-25-5参数估计

1-25-6参数的区间估计

1-26-1假设检验

1-26-2卡方检验

1-26-3相关系数

1-26-4回归分析

1-26-5置信区间

1-26-6分类自变量

Mysql

2-18-1什么是数据库

2-18-2创建数据库

2-18-3导入外部数据

2-18-4检查表数据

2-18-5SQL的数据查询功能

2-19-1查询操作符列表

2-19-2单表查询练习

2-19-3求总中奖张数及金额

2-19-4求中奖金额与总销售额

2-19-5电商数据查询练习

2-20-1查询不同尺码下的颜色产品销售额

2-20-2电商数据处理案例概述

2-20-3查询导入表的行数

2-20-4求出购买力最强的十个城市以及所在省份

2-21-1求出最畅销的十个品牌

2-21-2商品的销售额

2-21-3变化分析

2-22-1小组分享

2-22-2小组分享2

2-22-3分享案例答疑

电商案例

2-24-1电商的定义

2-24-2常用分析体系概述

2-24-3常用分析体系概述——流程案例

2-24-4常用分析体系概述——商品分析

2-24-5案例实操

2-24-6案例实操2

2-24-7案例实操3

SPSS

2-26-1SPSS案例分析

2-26-2SPSS软件综合特征

2-26-3访问数据源

2-26-4数据集解读

2-26-5数据描述

2-27-1直方图

2-27-2独立样本检验

2-27-3相关分析

2-27-4模型摘要 相关分析表

2-27-5线性回归

2-28-1logistics模型

2-28-2卡方检验

2-28-3方程中的变量

2-28-4主成分分析

2-28-5主成分分析2

3-1-1业务判断的信息

3-1-2因子分析

3-1-3聚类分析

3-1-4模型摘要

3-1-5方程中的变量

3-2-1RFM分析

3-2-2客户价值模型

3-2-3联合分析

3-2-4联合分析输出结果

3-2-5模型

Python

3-5-1Python的重要性

3-5-2Python概述

3-5-3获取用户输入

3-5-4获取类型信息

3-5-5Python序列与字符串

3-6-1字符串格式化

3-6-2填充与对齐

3-6-3列表的复制

3-6-4删除元组

3-6-5集合的创建

3-7-1流程控制语句

3-7-2流程控制语句2

3-7-3循环语句

3-7-4在for循环中

3-7-5pass空语句

3-8-1函数

3-8-2代码块与作用域

3-8-3lamda表达式

3-8-4面向过程与面向对象

3-8-5异常与错误

Python数据清洗 爬虫

3-11-1Numpy

3-11-2数组创建

3-11-3四则运算

3-11-4CSV文件读取

3-11-5数据子集选择

3-12-1数据简单描述

3-12-2pandas数据整合

3-12-3数据集的纵向合并

3-12-4调整变量顺序

3-12-5多个值变量替换

3-13-1异常值处理

3-13-2基本统计图形和基于seaborn

3-13-3数据类型处理

3-13-4Pandas数据相关应用

3-13-5按是否存活的票价等级分组

3-14-1网络爬虫基础

3-14-2正则表达式

3-14-3正则表达式字符

3-14-4正则表达式字符2

3-14-5案例分析

3-15-1request

3-15-2BeautifulSoup

3-15-3方法选择器

3-15-4网页结构

3-15-5正则表达式

中期答辩

1

2

3

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Python爬虫

1-2-1网络爬虫用途

1-2-2爬虫基本原理

1-2-3匹配电话号码

1-2-4requests

1-2-5手机淘宝数据

1-3-1猫眼数据

1-3-2天气预报的数据

1-3-3Se l en i um

1-3-4异常处理

1-3-5抓取索引页

Python算法45期

3-20-3线性回归

3-20-4梯度下降法的Python实现

3-20-5牛顿法

3-21-1线性回归

3-21-2Lasso Regression

3-21-3逻辑回归

3-21-4逻辑回归2

3-21-5逻辑回归3

3-22-1神经网络

3-22-2神经网络2

3-22-3sklearn中的MLP

3-22-4神经网络3

3-22-5tensorflow

3-23-1

3-23-2

3-23-3

3-23-4

3-23-5

3-24-1

3-24-2

3-24-3

3-24-4

Python算法 （补发38期陈远祥）

12-13-1机器学习基础

12-13-2机器学习评价标准

12-13-3线性回归

12-13-4牛顿法

12-13-5局部加权线性回归

12-14-1线性回归

12-14-2逻辑回归

12-14-3逻辑回归2

12-14-4KNN

12-14-5KNN2

12-15-1神经网络

12-15-2神经网络2

12-15-3特征数据

12-15-4tensorflow

12-15-5tensorflow2

12-16-1神经网络模型

12-16-2决策树

12-16-3决策树的构建

12-16-4决策树的构建2

12-16-5CART

Python算法（38期屠志鹏）

12-17-1集成学习

12-17-2等高线图

12-17-3逻辑回归

12-17-4导出决策树

12-17-5选取特征

12-18-1贝叶斯分析

12-18-2数据预处理

12-18-3Python评论分类

12-18-4贝叶斯定理

12-18-5拼写检查器原理

12-19-1寻找优质客户

12-19-2kmeans聚类

12-19-3画出每个聚类模型

12-19-4可视化K-MEANS

12-19-5DBSCAN

12-23-1支持向量机

12-23-2SVM分类

12-23-3Karush-Kuhn-Tucker最优化条件

12-23-4低维映射高维

12-23-5调参

12-24-1数据处理

12-24-2关联规则相关概念

12-24-3计算支持度和置信度和提升度

12-24-4Apriori算法

12-24-5Apriori-mlxtend-realdata

12-25-1协同过滤原理简介

12-25-2Untitled7

12-25-3构建相似度矩阵

12-25-4基于用户的协同过滤算法

Python数据清洗（38期李佳奇）

12-7-1理解数据分析的应用场景

12-7-2改变ndarray的形状

12-7-3创建二维数组

12-7-4数组的矩阵积

12-7-5通用函数

12-8-1数组数据文件读写

12-8-2通过一维数组创建Serirs

12-8-3Series自动对齐

12-8-4DataFrame

12-8-5处理缺失数据

Python算法 45期

3-27-1支持向量机

3-27-2线性可分SVM：支持向量

3-27-3计算分划间隔

3-27-4SVM求解分析

3-27-5非线性SVM

3-28-1载入数据

3-28-2贝叶斯

3-28-3朴素贝叶斯分类器

3-28-4朴素贝叶斯分类器2

3-28-5数据读入与预处理

3-29-1常见聚类方法及原理

3-29-2K-均值方法

3-29-3

3-29-4层次聚类算法

3-29-5层次聚类算法2

3-30-1走近关联规则

3-30-2关联规则相关概念

3-30-3关联规则

3-30-4实现Apriori

3-30-5实现Apriori2

3-31-1协同过滤原价简介

3-31-2推荐系统

3-31-3协同过滤算法

3-31-4Surprise的推荐系统

3-31-5计算相似度

4-1-1决策树原理介绍

4-1-2C4.5算法

4-1-3选择根节点-ID3算法

4-1-4生成网格矩阵

4-1-5载入数据

4-2-1时间序列分析

4-2-2时间序列分类

4-2-3ARMA模型

4-2-4白噪声

4-2-5模型检验

4-3-1数据预处理

4-3-2缺失值

4-3-3boosting

4-3-4Lasso Regression

4-3-5卷积计算

推荐系统 文本挖掘

4-8-1产生背景

4-8-2推荐系统的定义

4-8-3EE问题

4-8-4Untitled10最后检验

4-8-5Untitled10最后检验2

4-9-1最后检验3

4-9-2最后检验4

4-9-3ItemCF

4-9-4One-Hot编码

4-9-5基于矩阵分解的推荐

4-10-1文本分析

4-10-2统计语言模型

4-10-3词向量

4-10-4基本理论

4-10-5代码实战

4-11-1分类算法

4-11-2分类算法2

4-11-3函数间隔和几何间隔

4-11-4文本分析

4-11-5感情分析

SQL集训

4-15-1MySQL简介

4-15-2删除字段

4-15-3表查询中的别名

4-15-4多列排序

4-15-5子查询要点

电商案例 （补发46期）

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电商案例 文本分析

4-20-1理解数据分析的应用场景

4-20-2NPL的基本术语

4-20-3推荐系统

4-20-4推荐系统简介

4-20-5基于物品的协同过滤算法

4-21-1数据分组与聚合

4-21-2案例分析课

4-21-3数据处理

4-21-4价格分析

4-21-5评论概况

评分卡

4-27-1信用风险评级模型的类型

4-27-2信用风险评级模型的类型2

4-27-3FICO信用评分考虑因素

4-27-4数据理解

4-27-5商业理解

4-27-6建模流程和统计量

4-28-1建模

4-28-2模型检验

4-28-3模型评估

4-28-4序

4-28-5例子

就业指导

5-8-1简历制作

5-8-2简历制作2

5-8-3面试技巧

5-8-4接到面试通知注意事项

5-8-5面试流程

R语言

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毕业答辩

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