Excel

7-15-1什么是数据分析

7-15-2基本操作

7-15-3引用

7-15-4排序

7-16-1导入数据

7-16-2数据分类

7-16-3案例

7-16-4控制输入为数值

7-16-5预算单元格

7-17-1时间基础

7-17-2时间转换

7-17-3出库表

7-17-4链接字符串

7-17-5sum

7-18-1什么叫数据透视表

7-18-2纯数据表

7-18-3合并文件

7-18-4案例 年龄区间

7-18-5案例 年龄区间2

7-19-1可视化工具

7-19-2树状图

7-19-3具体数据值

7-19-4Table 0

7-19-5度量值

数据库

7-22-1业务数据分析

7-22-2表结构数据

7-22-3汇总求值

7-22-4ER图的制作

7-22-5表结构数据

7-23-1数据库基础

7-23-2查看表是否创建成功

7-23-3Select语句的操作符

7-23-4创建t2表

7-23-5使用concat函数

7-24-1导入课程表数据

7-24-2查询“李”姓老师额数量

7-24-3查询不同性别，各年份的出生人数

7-24-4链接学生表和成绩表

7-24-5查询成绩表不及格率

7-25-1成绩表按分数排序

7-25-2查询下周生日的学生

7-25-3商品主表goodsinfo

7-25-4ER图

7-25-5求出平均消费金额超过10000顾客

7-26-1求出购买力最强的前十个城市

7-26-2存储过程

7-26-3IF判断语句

7-26-4执行预处理语句

7-26-5数组的计算方式

商业智能分析

7-29-1如何选择正确的图表

7-29-2差异分析

7-29-3变化分析

7-29-4RFM模型的作用

7-30-1业务数据分析流程

7-30-2改变数据类型

7-30-3处理结果

7-30-4商机记录

7-30-5DAX表达式练习

7-31-1订单图表字段

7-31-2零售业销售分析仪

7-31-3餐饮图表

7-31-4创建新单号详细表

7-31-5饼图

8-1-1Power BI 系列组件介绍

8-1-2各表汇总不导入

8-1-3导入现有报告

8-1-4合并字段

8-2-1M函数基本变量类型

8-2-2产品系列

8-2-3各种筛选

8-2-4筛选上下文与行上下文

8-2-5DAX函数扩展

8-4-1大气质量表

8-4-2取当期月份值

8-5-1报表分享

8-5-2车类与销量

8-5-3项目分享

8-5-4乘用车分析

8-5-5用户购车参考

Tableau

8-9-1Tableau产品简介

8-9-2Tableau小贴士

8-9-3筛选器

8-9-4按类别分析

8-9-5按类别分析2

8-10-1创建工作表

8-10-2饼图

8-10-3案例 运输成本

8-10-4仪表板

统计基础

8-12-1数据分析业务理解

8-12-2抽样

8-12-3中位数

8-12-4极量

8-12-5经验规则

8-13-1贝叶斯公式

8-13-2分布

8-13-3样本均值

8-13-4总体均值

8-13-5两个总体

8-14-1

8-14-2

8-14-3

8-14-4

8-14-5

8-15-1

8-15-2

8-15-3

8-15-4

8-15-5

Mysql ( 补发）

11-19-1什么是数据库

11-19-2创建数据库

11-19-3数据类型

11-19-4导入外部数据

11-19-5数据查询功能

11-20-1多表连接

11-20-2单表查询练习

11-20-3求总中奖张数及金额

11-20-4多表查询练习

11-21-1电商数据处理案例

11-21-2表结构信息

11-21-3表结构信息2

11-21-4求出购买产品金额最多的前十名顾客

11-22-1求出品牌下所有商品

11-22-2基本分析方法

11-22-3数据库加工步骤

11-22-4零售业销售情况分析仪

11-23-1销量点击量分析

11-23-2小组答疑

11-23-3餐饮综合案例

11-23-4创建汇总信息表

SPSS

8-19-1大数据背景

8-19-2数据录入

8-19-3数据预处理

8-19-4统计

8-19-5常用统计图形

8-20-1分析-度量-可靠性分析

8-20-2描述性统计

8-20-3回归分析

8-20-4模型摘要

8-20-5方差分析

8-22-1

8-22-2

8-22-3

8-22-4

8-22-5

8-23-1

8-23-2

8-23-3

8-23-4

SPSS（补发）

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基础 数据清洗

8-27-1Python的重要性

8-27-2Python基础

8-27-3中间分隔符

8-27-4与数字相关的BIF

8-27-5字母的大小写转换

8-28-1Python序列与字符串

8-28-2列表元素删除

8-28-3元组常用方法

8-28-4选择语句

8-28-5列表其他统计BIF

8-29-1函数的参数

8-29-2形参和实参

8-29-3lamda表达式

8-29-4类属性的删除

8-29-5指定编码方式打开文件

9-2-1Numpy是什么

9-2-2随机数组

9-2-3数组的变形

9-2-4基本运算符

9-2-5常用聚合函数

9-3-1什么是广播

9-3-2创建一个二维数组

9-3-3如何找到一个数组中出现频率最高的值

9-3-4Series的定义与使用

9-3-5从数组转化过来

9-4-1行列值修改

9-4-2pd qcut

9-4-3排序功能

9-4-4缺失值处理

9-4-5常用聚合函数

9-5-1pa pivot table

9-5-2字符调整

9-5-3目前item price数据类型

9-5-4综合题

9-6-1Pytong可视化简介

9-6-2折线图

9-6-3柱状图

9-6-4直方图

9-6-5散点图

Python爬虫 机器学习

9-8-1爬虫基础

9-8-2http基本原理

9-8-3http基本原理2

9-8-4爬虫基本原理

9-8-5正则表达式

9-9-1urllib

9-9-2带参数的get请求

9-9-3requests

9-9-4bs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

9-11-1机器学习入门

9-11-2模型误差及模型评价

9-11-3特征工程基础

9-11-4常用特征工程方法 特征处理

9-11-5KNN

9-12-1KNN2

9-12-2回归树

9-12-3决策树

9-12-4决策树的存储

9-12-5CART

9-16-1贝叶斯

9-16-2贝叶斯理论

9-16-3贝叶斯网络

9-16-4词袋模型向量化

9-16-5线性回归

9-17-1梯度的概念

9-17-2算法的步长选择

9-17-3岭回归模型

9-17-4弹性网

9-17-5输出电力预测

9-18-1逻辑回归

9-18-2ROC曲线绘制

9-18-3聚类更新

9-18-4K-Means算法优化

9-18-5DBSCAN

9-19-1聚类方法比较

9-19-2聚类应用，图像压缩

9-19-3AdaBoost

9-19-4集成学习更新

9-19-5Stacking

9-20-1支持向量机

9-20-2线性SVM

9-20-3约束函数

9-20-4支持向量机更新

9-20-5SBM人脸识别

9-21-1神经网络

9-21-2神经网络模型

9-21-3参数的初始化

9-21-4tensorflow

9-21-5矩阵运算仿真神经网络

9-24-1有两个隐藏层的神经网络

9-24-2机器学习总结

9-24-3业务背景

9-24-4查看数据中是否有重复值

9-24-5使用随机森林尝试建模

9-25-1推荐系统简介

9-25-2基于关联规则的推荐

9-25-3Apriori

9-25-4协同过滤

9-25-5基于物品的协同过滤

9-26-1推荐系统分类

9-26-2时间序列分析

9-26-3时间序列模型介绍

9-26-4移动平均模型

9-26-5时间序列应用案例

9-27-1常用分析模型及使用场景

9-27-2数据挖掘模型

9-27-3数据清洗

9-27-4项目分析方法与过程

9-27-5k-means集体应用

文本挖掘

10-12-1案例思路

10-12-2驱虫市场整体分析

10-12-3电商综合案例

10-12-4灭鼠灭虫各类别的机会挖掘

10-13-1电商综合案例2

10-13-2文本分析应用场景

10-13-3qc最后检查

10-13-4情感分析

评分卡

10-19-1客户生命周期

10-19-2商业理解

10-19-3建模流程和统计计量

10-19-4

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10-20-1

10-20-2

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10-21-2

10-21-3

10-21-4

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

补发机器学习（朱江）

3-18-1 数据分析机器学习介绍

3-18-2 数据挖掘方法介绍

3-18-3 KNN算法

3-18-4 统计学习方法

3-18-5 KNN算法代码展示

3-19-1 基本统计学概念

3-19-2 中心极限定理

3-19-3 假设检验p值

3-19-4 T分布检验

3-19-5 相关性分析

3-20-1 线性回归

3-20-2 多元线性回归

3-20-3 变量选择和分类变量

3-20-4 非线性关系

3-20-5 Linear Regression

SQL集训

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毕业答辩

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就业指导

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