博學(xué)谷-所有人都能學(xué)的數據分析課目錄

 

├──第10章 python入門(mén)及基礎分析

|? ?├──第1節 概述與基本操作

|? ?|? ?├──1. 課程與開(kāi)發(fā)環(huán)境簡(jiǎn)介【】.mp4? 80.21M

|? ?|? ?├──2. 幫助文檔的獲取&基礎操作【】.mp4? 233.12M

|? ?|? ?├──3. 基礎操作：整數、小數、復數&列表、字符串、字典【】.mp4? 120.83M

|? ?|? ?├──4. 自定義函數【】.mp4? 119.88M

|? ?|? ?├──5.Jupyte常用快捷鍵以及自動(dòng)補全功能的實(shí)現r【】.mp4? 59.68M

|? ?|? ?└──6. 本節小結【】.mp4? 9.36M

|? ?├──第2節 Numpy

|? ?|? ?├──1. 從頭創(chuàng )建一個(gè)數組【】.mp4? 229.17M

|? ?|? ?├──2. 案例實(shí)踐——如何實(shí)現99乘法表和老虎機【】.mp4? 113.51M

|? ?|? ?├──3. 數組的操作【】.mp4? 140.81M

|? ?|? ?├──4. 數組的計算【】.mp4? 82.27M

|? ?|? ?├──5. 數組的廣播【】.mp4? 173.75M

|? ?|? ?└──6. 比較、掩碼和布爾邏輯【】.mp4? 113.62M

|? ?├──第3節 Pandas

|? ?|? ?├──1. 序列和數據庫【】.mp4? 97.49M

|? ?|? ?├──10. 本節小結【】.mp4? 11.00M

|? ?|? ?├──2. 索引和切片【】.mp4? 105.54M

|? ?|? ?├──3. 通過(guò)索引運算和生成新的列【】.mp4? 44.28M

|? ?|? ?├──4. 文件的讀取和寫(xiě)入【】.mp4? 65.34M

|? ?|? ?├──5. 缺失值處理【】.mp4? 106.17M

|? ?|? ?├──6. 數據連接【】.mp4? 146.06M

|? ?|? ?├──7. 分組和聚合【】.mp4? 92.31M

|? ?|? ?├──8. 數據透視表【】.mp4? 125.17M

|? ?|? ?└──9. 字符串的處理【】.mp4? 46.98M

|? ?├──第4節 Matplotlib與python作圖

|? ?|? ?├──1. 基礎作圖——折線(xiàn)圖和散點(diǎn)圖【】.mp4? 194.72M

|? ?|? ?├──2. 基礎作圖——直方圖和餅圖【】.mp4? 97.31M

|? ?|? ?├──3. 子圖和圖例【】.mp4? 93.82M

|? ?|? ?├──4. 圖標設置——標簽，表格樣式和cmap【】.mp4? 206.03M

|? ?|? ?├──5. 高級作圖【】.mp4? 171.01M

|? ?|? ?└──6. 本節小結【】.mp4? 2.47M

|? ?├──第5節 Sklearn與機器學(xué)習基礎

|? ?|? ?├──1. 線(xiàn)性回歸【】.mp4? 109.61M

|? ?|? ?├──10. 支持向量機——核函數【】.mp4? 144.52M

|? ?|? ?├──11. 支持向量機是如何防止過(guò)擬合的【】.mp4? 96.29M

|? ?|? ?├──12. 如何使用Python實(shí)現PCA降維算法【】.mp4? 227.79M

|? ?|? ?├──13. 如何使用Python實(shí)現Kmeans聚類(lèi)【】.mp4? 82.86M

|? ?|? ?├──14. 本節小結【】.mp4? 30.34M

|? ?|? ?├──2. 邏輯回歸的原理、模型實(shí)現與正則化【】.mp4? 222.63M

|? ?|? ?├──3. 邏輯回歸的評估以及最優(yōu)迭代次數【】.mp4? 204.19M

|? ?|? ?├──4. 貝葉斯分類(lèi)器的實(shí)現過(guò)程【】.mp4? 66.48M

|? ?|? ?├──5. 樸素貝葉斯算法案例——手寫(xiě)數字識別【】.mp4? 44.47M

|? ?|? ?├──6. 數據預處理【】.mp4? 307.24M

|? ?|? ?├──7. 決策樹(shù)和隨機森林——熵和決策樹(shù)【】.mp4? 86.67M

|? ?|? ?├──8. 決策樹(shù)和隨機森林算法對比【】.mp4? 100.04M

|? ?|? ?└──9. 隨機森林的調參【】.mp4? 222.12M

|? ?└──課后練習

|? ?|? ?└──課后練習【】.txt? 0.40kb

├──第11章 課程總結圖譜

|? ?└──課程總結【】.mp4? 94.43M

├──第1章 數據分析師的職業(yè)概覽

|? ?├──01.數據分析師的“錢(qián)景”如何【】_[3].mp4? 6.73M

|? ?├──02.什么人適合數據分析【】_[3].mp4? 12.88M

|? ?├──03.數據分析師的臨界知識【】_[3].mp4? 29.00M

|? ?└──04.數據分析師的主要職責【】_[3].mp4? 20.53M

├──第2章 數據分析和數據挖掘的概念和理念

|? ?├──第1節 基礎概念

|? ?|? ?├──01. 數據分析及數據挖掘定義【】.mp4? 129.84M

|? ?|? ?├──02. 數據分析與數據挖掘的層次【】.mp4? 63.23M

|? ?|? ?├──03. 數據分析及數據挖掘三要素【】.mp4? 227.60M

|? ?|? ?└──04. 本節小結【】.mp4? 41.26M

|? ?├──第2節 探索性數據分析

|? ?|? ?├──01. 如何描述業(yè)務(wù)量數據【】.mp4? 204.77M

|? ?|? ?├──02. 可視化展示的原則【】.mp4? 19.76M

|? ?|? ?└──03. 本節小結【】.mp4? 26.48M

|? ?├──第3節 預測和分類(lèi)

|? ?|? ?├──01. 預測和分類(lèi)的概念模型、流程【】.mp4? 86.96M

|? ?|? ?├──02. 分類(lèi)和預測：線(xiàn)性回歸【】.mp4? 135.27M

|? ?|? ?├──03. 邏輯回歸【】.mp4? 223.56M

|? ?|? ?├──04. 決策樹(shù)算法【】.mp4? 123.97M

|? ?|? ?├──05. 支持向量機【】.mp4? 105.02M

|? ?|? ?├──06. 樸素貝葉斯【】.mp4? 88.09M

|? ?|? ?└──07. 本節小結【】.mp4? 25.67M

|? ?└──第4節 分群和降維

|? ?|? ?├──01. 聚類(lèi)算法的基本概念【】.mp4? 100.03M

|? ?|? ?├──02. 層次聚類(lèi)【】.mp4? 87.75M

|? ?|? ?├──03. K-means聚類(lèi)【】.mp4? 74.07M

|? ?|? ?├──04. 降維模型-PCA【】.mp4? 61.39M

|? ?|? ?└──05. 本節小結【】.mp4? 2.09M

├──第3章 統計學(xué)基礎和SPSS軟件應用

|? ?├──第1節 描述性統計描述

|? ?|? ?├──01. 統計分析的目的【】.mp4? 39.55M

|? ?|? ?├──02. 統計分析的關(guān)鍵概念【】.mp4? 17.87M

|? ?|? ?├──03. 四種測量尺度【】.mp4? 151.19M

|? ?|? ?├──04. 集中趨勢-均值【】.mp4? 58.37M

|? ?|? ?├──05. 集中趨勢-中位數和眾數【】.mp4? 36.09M

|? ?|? ?├──06. 離散趨勢-極差和方差【】.mp4? 132.17M

|? ?|? ?├──07. 案例操作-如何實(shí)現離中趨勢和集中趨勢【】.mp4? 137.74M

|? ?|? ?└──08. 本節小結【】.mp4? 7.17M

|? ?├──第2節 假設檢驗_統計判斷

|? ?|? ?├──01. 統計學(xué)本質(zhì)【】.mp4? 39.38M

|? ?|? ?├──02. 統計學(xué)兩大定理【】.mp4? 46.25M

|? ?|? ?├──03. 統計判斷-抽樣誤差與標準誤差【】.mp4? 61.21M

|? ?|? ?├──04. 統計推斷-t分布【】.mp4? 85.45M

|? ?|? ?├──05. 統計推斷-參數估計【】.mp4? 72.04M

|? ?|? ?├──06. 統計推斷-假設檢驗【】.mp4? 127.01M

|? ?|? ?└──07. 本節小結【】.mp4? 20.65M

|? ?├──第3節 抽樣方法

|? ?|? ?├──01. 統計過(guò)程【】.mp4? 8.54M

|? ?|? ?├──02. 抽樣的概念【】.mp4? 6.76M

|? ?|? ?├──03. 抽樣方法與非抽樣方法【】.mp4? 93.74M

|? ?|? ?├──04. 抽樣調查與普查的特點(diǎn)【】.mp4? 39.46M

|? ?|? ?├──05. 非抽樣調查【】.mp4? 67.05M

|? ?|? ?├──06. 非抽樣調查的三種類(lèi)型【】.mp4? 236.90M

|? ?|? ?├──07. 無(wú)回答誤差的處理【】.mp4? 15.60M

|? ?|? ?├──08. 抽樣過(guò)程【】.mp4? 43.66M

|? ?|? ?├──09. 抽樣單元與抽樣框【】.mp4? 25.90M

|? ?|? ?├──10. 抽樣形式【】.mp4? 166.45M

|? ?|? ?├──11. 概率抽樣-簡(jiǎn)單抽樣和系統抽樣【】.mp4? 49.66M

|? ?|? ?├──12. 概率抽樣-pps抽樣【】.mp4? 115.64M

|? ?|? ?├──13. 概率抽樣-分層抽樣【】.mp4? 21.92M

|? ?|? ?├──14. 非概率抽樣-區域抽樣、時(shí)間抽樣和電話(huà)抽樣【】.mp4? 61.72M

|? ?|? ?└──15. 總結【】.mp4? 22.57M

|? ?└──第4節 一般性模型

|? ?|? ?├──實(shí)操題

|? ?|? ?|? ?├──截圖1【】.png? 20.91kb

|? ?|? ?|? ?└──作業(yè)數據【】.rar? 47.68kb

|? ?|? ?├──1. t檢驗【】.mp4? 19.03M

|? ?|? ?├──2. t檢驗-案例實(shí)踐【】.mp4? 181.30M

|? ?|? ?├──3. F檢驗【】.mp4? 34.88M

|? ?|? ?├──4. F檢驗-案例實(shí)踐【】.mp4? 93.22M

|? ?|? ?├──5. 相關(guān)分析【】.mp4? 21.54M

|? ?|? ?├──6. 相關(guān)分析-案例實(shí)踐【】.mp4? 44.77M

|? ?|? ?├──7. 線(xiàn)性回歸【】.mp4? 40.72M

|? ?|? ?├──8- 線(xiàn)性回歸-案例實(shí)踐【】.mp4? 89.28M

|? ?|? ?└──9. 本節小結【】.mp4? 46.97M

├──第4章 數據預處理基礎

|? ?├──第1節 數據分析前的準備工作

|? ?|? ?├──1. 統計工作流程【】.mp4? 24.75M

|? ?|? ?├──2. 統計準備工作【】.mp4? 100.17M

|? ?|? ?├──3. 數據檢查要點(diǎn)【】.mp4? 153.28M

|? ?|? ?├──4. 開(kāi)放題的準備【】.mp4? 173.21M

|? ?|? ?└──5. 本節小結【】.mp4? 11.26M

|? ?├──第2節 數據清洗

|? ?|? ?├──1. 數據清洗的概念和流程【】.mp4? 38.96M

|? ?|? ?├──2. 字段選擇和數據質(zhì)量報告【】.mp4? 100.57M

|? ?|? ?├──3. 數據清洗主要工作【】.mp4? 108.20M

|? ?|? ?├──4. 錯誤值和異常值處理方法【】.mp4? 142.36M

|? ?|? ?├──5. 缺失值處理方法【】.mp4? 233.90M

|? ?|? ?├──6. 異常值和缺少值的處理操作【】.mp4? 169.75M

|? ?|? ?└──7. 本節小結【】.mp4? 11.42M

|? ?├──第3節 數據規范化

|? ?|? ?├──1. 數據轉化【】.mp4? 236.76M

|? ?|? ?├──2. 數據離散化與數據擴充【】.mp4? 153.53M

|? ?|? ?├──3. 數據合并與拆分【】.mp4? 210.51M

|? ?|? ?└──4. 本節小結【】.mp4? 5.69M

|? ?└──課后題【】.txt? 0.06kb

├──第5章 mysql教程

|? ?├──第1節 sql簡(jiǎn)介

|? ?|? ?├──1. sql簡(jiǎn)介【】.mp4? 81.99M

|? ?|? ?├──2. 建立數據庫【】.mp4? 71.78M

|? ?|? ?├──3. 建立數據表和約束條件【】.mp4? 101.46M

|? ?|? ?├──4. 插入和更改【】.mp4? 108.75M

|? ?|? ?└──5. 本節小結【】.mp4? 9.69M

|? ?├──第2節 基本查詢(xún)語(yǔ)句

|? ?|? ?├──1. 基本查詢(xún)語(yǔ)句【】.mp4? 158.61M

|? ?|? ?└──2. 本節小結【】.mp4? 6.61M

|? ?├──第3節 交叉查詢(xún)和子查詢(xún)

|? ?|? ?├──1. 聚合函數和交叉查詢(xún)：group by【】.mp4? 119.34M

|? ?|? ?├──2. 子查詢(xún)（in、not in）&模糊匹配 Like【】.mp4? 144.80M

|? ?|? ?└──3. 本節小結【】.mp4? 3.05M

|? ?├──第4節 練表查詢(xún)

|? ?|? ?├──1. 連表查詢(xún)【】.mp4? 247.00M

|? ?|? ?└──2. 小結【】.mp4? 14.20M

|? ?└──課后練習

|? ?|? ?├──題目【】.txt? 0.35kb

|? ?|? ?└──作業(yè)素材【】.rar? 144.33kb

├──第6章 Excel分析及可視化

|? ?├──第1節 Excel簡(jiǎn)介

|? ?|? ?└──1. Excel簡(jiǎn)介【】.mp4? 55.90M

|? ?├──第2節 Excel函數技巧

|? ?|? ?├──1. 函數的簡(jiǎn)介【】.mp4? 84.24M

|? ?|? ?├──2. 查找函數-vlookup和hlookup【】.mp4? 208.24M

|? ?|? ?├──3. 查找函數-INDEX和MATCH【】.mp4? 45.36M

|? ?|? ?├──4. 統計函數【】.mp4? 252.16M

|? ?|? ?├──5. 邏輯函數（上）-if、anda和or【】.mp4? 123.52M

|? ?|? ?├──6. 邏輯函數（下）【】.mp4? 113.55M

|? ?|? ?├──7. 日期函數和文本函數【】.mp4? 190.01M

|? ?|? ?└──8. 本節小結【】.mp4? 21.47M

|? ?├──第3節 Excel快速處理技巧

|? ?|? ?├──1. 宏的技巧【】.mp4? 262.55M

|? ?|? ?├──2. 數據透視表和選擇性黏貼【】.mp4? 184.93M

|? ?|? ?├──3. 格式調整技巧【】.mp4? 149.08M

|? ?|? ?├──4. 查找和定位&數據有效性技巧【】.mp4? 276.46M

|? ?|? ?├──5. 快捷鍵相關(guān)技巧【】.mp4? 64.08M

|? ?|? ?└──6. 本節小結【】.mp4? 24.27M

|? ?├──第4節 Excel可視化技巧

|? ?|? ?├──1. 如何制作一張圖【】.mp4? 153.96M

|? ?|? ?├──2. 組合圖的做法【】.mp4? 151.25M

|? ?|? ?├──3. 條形圖的變體【】.mp4? 132.15M

|? ?|? ?├──4. 數據起跑地圖的做法【】.mp4? 95.55M

|? ?|? ?└──5. 本節小結【】.mp4? 7.42M

|? ?└──課后練習

|? ?|? ?├──課后練習【】.docx? 412.69kb

|? ?|? ?├──哪吒【】.png? 129.28kb

|? ?|? ?├──作業(yè)素材 (1)【】.rar? 144.33kb

|? ?|? ?└──作業(yè)素材【】.rar? 144.33kb

├──第7章 進(jìn)階學(xué)習

|? ?├──第1節 多變量分析方法選擇思路

|? ?|? ?├──1. 無(wú)監督分析和有監督分析【】.mp4? 31.88M

|? ?|? ?└──2. 無(wú)監督分析的原則【】.mp4? 38.32M

|? ?├──第2節 因子分析

|? ?|? ?├──1. 因子分析使用場(chǎng)景【】.mp4? 26.91M

|? ?|? ?├──2. 因子的概念及分析過(guò)程【】.mp4? 72.79M

|? ?|? ?├──3. 因子數的推定【】.mp4? 65.82M

|? ?|? ?├──4. 因子軸的旋轉【】.mp4? 59.04M

|? ?|? ?├──5. 因子解釋及因子得分計算【】.mp4? 53.53M

|? ?|? ?├──6. 案例實(shí)踐【】.mp4? 118.92M

|? ?|? ?└──7. 如何用因子分析做評價(jià)【】.mp4? 89.27M

|? ?├──第3節 聚類(lèi)分析

|? ?|? ?├──1. 聚類(lèi)分析使用場(chǎng)景【】.mp4? 120.46M

|? ?|? ?├──2. 聚類(lèi)分析算法【】.mp4? 79.87M

|? ?|? ?├──3. 費層次聚類(lèi) K-means【】.mp4? 112.87M

|? ?|? ?├──4. K-means案例實(shí)踐【】.mp4? 222.99M

|? ?|? ?└──5. 二階聚類(lèi)【】.mp4? 32.91M

|? ?├──第4節 對應分析

|? ?|? ?├──1. 對應分析使用目的及結果解讀【】.mp4? 97.99M

|? ?|? ?└──2. 對應分析案例實(shí)踐【】.mp4? 128.87M

|? ?├──第5節 多維尺度分析

|? ?|? ?├──1. 概念和使用場(chǎng)景【】.mp4? 80.98M

|? ?|? ?├──2. 多維尺度分析舉例【】.mp4? 130.57M

|? ?|? ?├──3. 案例1：根據學(xué)生評分進(jìn)行分座位【】.mp4? 54.67M

|? ?|? ?├──4. 案例2：根據學(xué)生考試成績(jì)進(jìn)行分座位【】.mp4? 26.08M

|? ?|? ?├──5. 案例3：根據手機的相似度判斷競爭力【】.mp4? 27.87M

|? ?|? ?└──6. 多維尺度的不足及替代方法【】.mp4? 30.81M

|? ?├──第6節 時(shí)間序列分析

|? ?|? ?├──1. 時(shí)間序列使用場(chǎng)景【】.mp4? 6.41M

|? ?|? ?├──2. 兩種類(lèi)型的時(shí)間序列【】.mp4? 6.34M

|? ?|? ?├──3. 時(shí)間序列模型ARIMA【】.mp4? 10.08M

|? ?|? ?├──4. 時(shí)間序列中的處理辦法【】.mp4? 97.11M

|? ?|? ?└──5. 案例實(shí)踐-某連鎖超市銷(xiāo)售額影響因素預測【】.mp4? 152.95M

|? ?├──第7節 Logistic

|? ?|? ?├──1. 使用場(chǎng)景和理論背景【】.mp4? 96.28M

|? ?|? ?└──2. logistic案例實(shí)踐-用戶(hù)流失的影響因素及新用戶(hù)預測【】.mp4? 288.47M

|? ?└──課后練習

|? ?|? ?├──進(jìn)階統計學(xué)方法作業(yè)數據【】.xlsx? 11.05kb

|? ?|? ?└──題目【】.txt? 0.14kb

├──第8章 經(jīng)典數據挖掘算法

|? ?├──第1節 數據挖掘基礎及數據分層抽樣

|? ?|? ?├──1. 生活中熟悉的數據挖掘案例【】.mp4? 31.12M

|? ?|? ?├──2. 數據準備及數據分割方式【】.mp4? 12.19M

|? ?|? ?├──3. 數據分析與數據挖掘的聯(lián)系與區別【】.mp4? 84.78M

|? ?|? ?├──4. Modeler軟件介紹【】.mp4? 43.91M

|? ?|? ?└──5. 如何在Modeler實(shí)現數據分層抽樣【】.mp4? 143.64M

|? ?├──第2節 樸素貝葉斯

|? ?|? ?├──1.樸素貝葉斯原理【】.mp4? 77.17M

|? ?|? ?├──2. 樸素貝葉斯算法過(guò)程【】.mp4? 34.29M

|? ?|? ?├──3. 樸素貝葉斯算法舉例【】.mp4? 58.40M

|? ?|? ?├──4. 樸素貝葉斯算法優(yōu)點(diǎn)及不足【】.mp4? 114.37M

|? ?|? ?└──5. 案例實(shí)踐-使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò )建?！尽?mp4? 96.37M

|? ?├──第3節 決策樹(shù)

|? ?|? ?├──1. 決策樹(shù)使用場(chǎng)景【】.mp4? 3.84M

|? ?|? ?├──2. 決策樹(shù)算法（1）——ID3【】.mp4? 19.36M

|? ?|? ?├──3. 決策樹(shù)算法（2）——C4.5【】.mp4? 45.45M

|? ?|? ?├──4. 決策樹(shù)算法（3）——回歸樹(shù)CART【】.mp4? 50.13M

|? ?|? ?├──5. 決策樹(shù)算法（4）——CHAID【】.mp4? 11.00M

|? ?|? ?├──6. 防止過(guò)度擬合的問(wèn)題【】.mp4? 6.33M

|? ?|? ?└──7. 使用Modeler如何做決策樹(shù)【】.mp4? 141.19M

|? ?├──第4節 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )

|? ?|? ?├──1. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的組成【】.mp4? 87.70M

|? ?|? ?├──2. 計算誤差函數，修正出事權重【】.mp4? 30.25M

|? ?|? ?├──3. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )與其他分析的關(guān)系【】.mp4? 17.90M

|? ?|? ?└──4. 案例實(shí)踐【】.mp4? 28.35M

|? ?├──第5節 支持向量機

|? ?|? ?├──1. 支持向量機原理介紹【】.mp4? 21.11M

|? ?|? ?├──2. 線(xiàn)性可分與線(xiàn)性不可分【】.mp4? 10.96M

|? ?|? ?└──3. 案例實(shí)踐【】.mp4? 60.82M

|? ?├──第6節 集成算法和模型評估

|? ?|? ?├──1. 集成算法的目的與方式【】.mp4? 15.15M

|? ?|? ?├──2. Bagging與Bosting的計算原理【】.mp4? 170.18M

|? ?|? ?├──3. 根據混淆矩陣進(jìn)行模型評估【】.mp4? 40.08M

|? ?|? ?├──4. 在Modeler中畫(huà)出GAIN曲線(xiàn)圖和Lift曲線(xiàn)圖【】.mp4? 19.90M

|? ?|? ?└──5. 學(xué)習資料拓展【】.mp4? 27.73M

|? ?└──課后練習

|? ?|? ?├──課后練習【】.txt? 0.18kb

|? ?|? ?└──作業(yè)素材【】.rar? 313.64kb

├──第9章 R語(yǔ)言入門(mén)及基礎分析

|? ?├──第1節 R語(yǔ)言基礎操作

|? ?|? ?├──1. 初識R語(yǔ)言【】.mp4? 124.05M

|? ?|? ?├──10. 離散隨機變量分布和連續隨機變量分布【】.mp4? 274.81M

|? ?|? ?├──2. R語(yǔ)言的基本操作【】.mp4? 146.14M

|? ?|? ?├──3. R語(yǔ)言的數據結構介紹【】.mp4? 100.32M

|? ?|? ?├──4. 向量和矩陣的基本操作【】.mp4? 281.93M

|? ?|? ?├──5. 數據框的操作【】.mp4? 341.34M

|? ?|? ?├──6. 循環(huán)控制流——for&while【】.mp4? 108.94M

|? ?|? ?├──7. 條件選擇控制流——if【】.mp4? 68.26M

|? ?|? ?├──8. 自定義函數【】.mp4? 77.04M

|? ?|? ?└──9. R語(yǔ)言關(guān)于概率分布的函數以及應用介紹【】.mp4? 206.40M

|? ?├──第2節 R語(yǔ)言描述性數據分析

|? ?|? ?├──1. 探索性數據分析——集中趨勢和離中趨勢【】.mp4? 220.02M

|? ?|? ?├──2. 探索性數據分析——相關(guān)系數及函數介紹【】.mp4? 244.88M

|? ?|? ?└──3. 探索性數據分析——假設檢驗【】.mp4? 41.18M

|? ?├──第3節 R語(yǔ)言回歸算法

|? ?|? ?├──1. 回歸基本算法及相關(guān)哈數介紹(上)【】.mp4? 363.67M

|? ?|? ?├──2. 回歸基本算法及相關(guān)哈數介紹(下)【】.mp4? 272.50M

|? ?|? ?├──3. 模型選擇【】.mp4? 206.04M

|? ?|? ?└──4. 回歸診斷【】.mp4? 375.50M

|? ?├──第4節 R語(yǔ)言分類(lèi)算法

|? ?|? ?├──1. 邏輯回歸（上）【】.mp4? 336.59M

|? ?|? ?├──2. 邏輯回歸（下）【】.mp4? 431.86M

|? ?|? ?├──3. 決策樹(shù)算法【】.mp4? 65.30M

|? ?|? ?├──4. 決策樹(shù)的剪枝【】.mp4? 224.02M

|? ?|? ?└──5. 隨機森林【】.mp4? 341.88M

|? ?├──第5節 R語(yǔ)言聚類(lèi)和降維

|? ?|? ?├──1. 使用R如何實(shí)現層次聚類(lèi)【】.mp4? 468.56M

|? ?|? ?├──2. 使用R如何實(shí)現Kmeans聚類(lèi)法【】.mp4? 99.37M

|? ?|? ?├──3. 如何判斷聚類(lèi)的好壞【】.mp4? 171.66M

|? ?|? ?└──4. 使用R如何實(shí)現PCA降維【】.mp4? 342.00M

|? ?└──課后練習

|? ?|? ?├──黃牛明細數據【】.rar? 215.68kb

|? ?|? ?└──課后練習【】.txt? 0.34kb

└──資料

|? ?├──課程練習材料【】.RAR? 1.69M

|? ?├──所有人都能學(xué)的數據分析課–總結圖譜【】.RAR? 107.20kb

|? ?└──所有人都能學(xué)的數據分析師-授課講義（pdf）【】.RAR? 21.22M