博学谷:所有人都能学的数据分析课

课程介绍

本套课程由博学谷出品:所有人都能学的数据分析课,官网售价2999元。

由曾津老师和钱兵老师主讲,本套课程将通过理论+实践相结合的方式,让你渐渐成长为一个拥有高薪水平的数据分析师。

本套课程总共12个章节,视频课程+资料文件总计35.58G,本套课程包含所有章节及学习资料包。

课程专注于培养数据分析师的数据处理能力、数据分析能力和数据挖掘能力,课程内容从数据库管理、统计理论方法、数据分析主流软件的应用(包括SQL、Excel、SPSS、 Modeler、R、python等)到数据挖掘算法等,对一整套数据分析流程技术进行系统讲解,学完之后,学习者可以直接达到中级数据分析师的水平。

这是一门覆盖各行各业的数据分析师课程,最大的特点在于:完善的课程体系、丰富的课程内容、新型的分析工具、贴近工作场景的案例分析、高效的学习理论以及人性化的可选择学习.

本套课程主要由以下几个方面讲解:

  • 1.数据分析师的“钱”景如何
  • 2.什么专业的人适合学/转行数据分析
  • 3.数据分析需具备的临界知识
  • 4.数据分析师的工作职责

你将收获:

快速根据业务场景和需求进行数据可视化过程,做出表达精准的数据图

掌握数据清洗、数据规范化等数据预处理的操作流程

学会使用Excel、SQL、modeler 、SPSS、R语言、 Python语言进行数据分析和数据挖掘

独立完成数据建模分析,诊断各环节运营数据情况,支持决策、提供策略并推动落地

适用领域:

金融,运营,电商,传统和互联网热门行业全覆盖

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课程目录

  • 所有人都能学会的数据分析课 [24.6G]
  • ┣━━第10章 python入门及基础分析 [4.9G]
  • 第1节 概述与基本操作 [623.1M]
  • 1. 课程与开发环境简介.mp4 [80.2M]
  • 2. 帮助文档的获取&基础操作.mp4 [233.1M]
  • 3. 基础操作:整数、小数、复数&列表、字符串、字典.mp4 [120.8M]
  • 4. 自定义函数.mp4 [119.9M]
  • 5.Jupyte常用快捷键以及自动补全功能的实现r.mp4 [59.7M]
  • 6. 本节小结.mp4 [9.4M]
  • 第2节 Numpy [853.1M]
  • 1. 从头创建一个数组.mp4 [229.2M]
  • 2. 案例实践——如何实现99乘法表和老虎机.mp4 [113.5M]
  • 3. 数组的操作.mp4 [140.8M]
  • 4. 数组的计算.mp4 [82.3M]
  • 5. 数组的广播.mp4 [173.7M]
  • 6. 比较、掩码和布尔逻辑.mp4 [113.6M]
  • 第3节 Pandas [840.3M]
  • 1. 序列和数据库.mp4 [97.5M]
  • 2. 索引和切片.mp4 [105.5M]
  • 3. 通过索引运算和生成新的列.mp4 [44.3M]
  • 4. 文件的读取和写入.mp4 [65.3M]
  • 5. 缺失值处理.mp4 [106.2M]
  • 6. 数据连接.mp4 [146.1M]
  • 7. 分组和聚合.mp4 [92.3M]
  • 8. 数据透视表.mp4 [125.2M]
  • 9. 字符串的处理.mp4 [47M]
  • 10. 本节小结.mp4 [11M]
  • 第4节 Matplotlib与python作图 [765.4M]
  • 1. 基础作图——折线图和散点图.mp4 [194.7M]
  • 2. 基础作图——直方图和饼图.mp4 [97.3M]
  • 3. 子图和图例.mp4 [93.8M]
  • 4. 图标设置——标签,表格样式和cmap.mp4 [206M]
  • 5. 高级作图.mp4 [171M]
  • 6. 本节小结.mp4 [2.5M]
  • 第5节 Sklearn与机器学习基础 [1.9G]
  • 1. 线性回归.mp4 [109.6M]
  • 2. 逻辑回归的原理、模型实现与正则化.mp4 [222.6M]
  • 3. 逻辑回归的评估以及最优迭代次数.mp4 [204.2M]
  • 4. 贝叶斯分类器的实现过程.mp4 [66.5M]
  • 5. 朴素贝叶斯算法案例——手写数字识别.mp4 [44.5M]
  • 6. 数据预处理.mp4 [307.2M]
  • 7. 决策树和随机森林——熵和决策树.mp4 [86.7M]
  • 8. 决策树和随机森林算法对比.mp4 [100M]
  • 9. 随机森林的调参.mp4 [222.1M]
  • 10. 支持向量机——核函数.mp4 [144.5M]
  • 11. 支持向量机是如何防止过拟合的.mp4 [96.3M]
  • 12. 如何使用Python实现PCA降维算法.mp4 [227.8M]
  • 13. 如何使用Python实现Kmeans聚类.mp4 [82.9M]
  • 14. 本节小结.mp4 [30.3M]
  • ┗━━课后练习 [410B]
  • ┗━━课后练习.txt [410B]
  • ┣━━第11章 课程总结图谱 [94.4M]
  • ┗━━课程总结.mp4 [94.4M]
  • ┣━━第1章 数据分析师的职业概览 [282.9M]
  • 01.数据分析师的“钱景”如何.mp4 [41.8M]
  • 02.什么人适合数据分析.mp4 [61.7M]
  • 03.数据分析师的临界知识.mp4 [87.2M]
  • ┗━━04.数据分析师的主要职责.mp4 [92.2M]
  • ┣━━第2章 数据分析和数据挖掘的概念和理念 [1.8G]
  • 第1节 基础概念 [461.9M]
  • 01. 数据分析及数据挖掘定义.mp4 [129.8M]
  • 02. 数据分析与数据挖掘的层次.mp4 [63.2M]
  • 03. 数据分析及数据挖掘三要素.mp4 [227.6M]
  • 04. 本节小结.mp4 [41.3M]
  • 第2节 探索性数据分析 [251M]
  • 01. 如何描述业务量数据.mp4 [204.8M]
  • 02. 可视化展示的原则.mp4 [19.8M]
  • 03. 本节小结.mp4 [26.5M]
  • 第3节 预测和分类 [788.5M]
  • 01. 预测和分类的概念模型、流程.mp4 [87M]
  • 02. 分类和预测:线性回归.mp4 [135.3M]
  • 03. 逻辑回归.mp4 [223.6M]
  • 04. 决策树算法.mp4 [124M]
  • 05. 支持向量机.mp4 [105M]
  • 06. 朴素贝叶斯.mp4 [88.1M]
  • 07. 本节小结.mp4 [25.7M]
  • ┗━━第4节 分群和降维 [325.3M]
  • 01. 聚类算法的基本概念.mp4 [100M]
  • 02. 层次聚类.mp4 [87.7M]
  • 03. K-means聚类.mp4 [74.1M]
  • 04. 降维模型-PCA.mp4 [61.4M]
  • ┗━━05. 本节小结.mp4 [2.1M]
  • ┣━━第3章 统计学基础和SPSS软件应用 [2.5G]
  • 第1节 描述性统计描述 [580.1M]
  • 01. 统计分析的目的.mp4 [39.6M]
  • 02. 统计分析的关键概念.mp4 [17.9M]
  • 03. 四种测量尺度.mp4 [151.2M]
  • 04. 集中趋势-均值.mp4 [58.4M]
  • 05. 集中趋势-中位数和众数.mp4 [36.1M]
  • 06. 离散趋势-极差和方差.mp4 [132.2M]
  • 07. 案例操作-如何实现离中趋势和集中趋势.mp4 [137.7M]
  • 08. 本节小结.mp4 [7.2M]
  • 第2节 假设检验_统计判断 [452M]
  • 01. 统计学本质.mp4 [39.4M]
  • 02. 统计学两大定理.mp4 [46.3M]
  • 03. 统计判断-抽样误差与标准误差.mp4 [61.2M]
  • 04. 统计推断-t分布.mp4 [85.4M]
  • 05. 统计推断-参数估计.mp4 [72M]
  • 06. 统计推断-假设检验.mp4 [127M]
  • 07. 本节小结.mp4 [20.7M]
  • 第3节 抽样方法 [975.6M]
  • 01. 统计过程.mp4 [8.5M]
  • 02. 抽样的概念.mp4 [6.8M]
  • 03. 抽样方法与非抽样方法.mp4 [93.7M]
  • 04. 抽样调查与普查的特点.mp4 [39.5M]
  • 05. 非抽样调查.mp4 [67.1M]
  • 06. 非抽样调查的三种类型.mp4 [236.9M]
  • 07. 无回答误差的处理.mp4 [15.6M]
  • 08. 抽样过程.mp4 [43.7M]
  • 09. 抽样单元与抽样框.mp4 [25.9M]
  • 10. 抽样形式.mp4 [166.5M]
  • 11. 概率抽样-简单抽样和系统抽样.mp4 [49.7M]
  • 12. 概率抽样-pps抽样.mp4 [115.6M]
  • 13. 概率抽样-分层抽样.mp4 [21.9M]
  • 14. 非概率抽样-区域抽样、时间抽样和电话抽样.mp4 [61.7M]
  • 15. 总结.mp4 [22.6M]
  • ┗━━第4节 一般性模型 [571.8M]
  • 实操题 [68.6K]
  • 截图1.png [20.9K]
  • 作业数据.rar [47.7K]
  • 1. t检验.mp4 [19M]
  • 2. t检验-案例实践.mp4 [181.3M]
  • 3. F检验.mp4 [34.9M]
  • 4. F检验-案例实践.mp4 [93.2M]
  • 5. 相关分析.mp4 [21.5M]
  • 6. 相关分析-案例实践.mp4 [44.8M]
  • 7. 线性回归.mp4 [40.7M]
  • 8- 线性回归-案例实践.mp4 [89.3M]
  • ┗━━9. 本节小结.mp4 [47M]
  • ┣━━第4章 数据预处理基础 [1.8G]
  • 第1节 数据分析前的准备工作 [462.7M]
  • 1. 统计工作流程.mp4 [24.8M]
  • 2. 统计准备工作.mp4 [100.2M]
  • 3. 数据检查要点.mp4 [153.3M]
  • 4. 开放题的准备.mp4 [173.2M]
  • 5. 本节小结.mp4 [11.3M]
  • 第2节 数据清洗 [805.1M]
  • 1. 数据清洗的概念和流程.mp4 [39M]
  • 2. 字段选择和数据质量报告.mp4 [100.6M]
  • 3. 数据清洗主要工作.mp4 [108.2M]
  • 4. 错误值和异常值处理方法.mp4 [142.4M]
  • 5. 缺失值处理方法.mp4 [233.9M]
  • 6. 异常值和缺少值的处理操作.mp4 [169.7M]
  • 7. 本节小结.mp4 [11.4M]
  • 第3节 数据规范化 [606.5M]
  • 1. 数据转化.mp4 [236.8M]
  • 2. 数据离散化与数据扩充.mp4 [153.5M]
  • 3. 数据合并与拆分.mp4 [210.5M]
  • 4. 本节小结.mp4 [5.7M]
  • ┗━━课后题.txt [66B]
  • ┣━━第5章 mysql教程 [1G]
  • 第1节 sql简介 [373.7M]
  • 1. sql简介.mp4 [82M]
  • 2. 建立数据库.mp4 [71.8M]
  • 3. 建立数据表和约束条件.mp4 [101.5M]
  • 4. 插入和更改.mp4 [108.7M]
  • 5. 本节小结.mp4 [9.7M]
  • 第2节 基本查询语句 [165.2M]
  • 1. 基本查询语句.mp4 [158.6M]
  • 2. 本节小结.mp4 [6.6M]
  • 第3节 交叉查询和子查询 [267.2M]
  • 1. 聚合函数和交叉查询:group by.mp4 [119.3M]
  • 2. 子查询(in、not in)&模糊匹配 Like.mp4 [144.8M]
  • 3. 本节小结.mp4 [3.1M]
  • 第4节 练表查询 [261.2M]
  • 1. 连表查询.mp4 [247M]
  • 2. 小结.mp4 [14.2M]
  • ┗━━课后练习 [144.7K]
  • 题目.txt [354B]
  • ┗━━作业素材.rar [144.3K]
  • ┣━━第6章 Excel分析及可视化 [2.5G]
  • 第1节 Excel简介 [55.9M]
  • 1. Excel简介.mp4 [55.9M]
  • 第2节 Excel函数技巧 [1G]
  • 1. 函数的简介.mp4 [84.2M]
  • 2. 查找函数-vlookup和hlookup.mp4 [208.2M]
  • 3. 查找函数-INDEX和MATCH.mp4 [45.4M]
  • 4. 统计函数.mp4 [252.2M]
  • 5. 逻辑函数(上)-if、anda和or.mp4 [123.5M]
  • 6. 逻辑函数(下).mp4 [113.5M]
  • 7. 日期函数和文本函数.mp4 [190M]
  • 8. 本节小结.mp4 [21.5M]
  • 第3节 Excel快速处理技巧 [961.4M]
  • 1. 宏的技巧.mp4 [262.6M]
  • 2. 数据透视表和选择性黏贴.mp4 [184.9M]
  • 3. 格式调整技巧.mp4 [149.1M]
  • 4. 查找和定位&数据有效性技巧.mp4 [276.5M]
  • 5. 快捷键相关技巧.mp4 [64.1M]
  • 6. 本节小结.mp4 [24.3M]
  • 第4节 Excel可视化技巧 [540.3M]
  • 1. 如何制作一张图.mp4 [154M]
  • 2. 组合图的做法.mp4 [151.3M]
  • 3. 条形图的变体.mp4 [132.1M]
  • 4. 数据起跑地图的做法.mp4 [95.5M]
  • 5. 本节小结.mp4 [7.4M]
  • ┗━━课后练习 [830.6K]
  • 课后练习.docx [412.7K]
  • 哪吒.png [129.3K]
  • 作业素材 (1).rar [144.3K]
  • ┗━━作业素材.rar [144.3K]
  • ┣━━第7章 进阶学习 [2.3G]
  • 第1节 多变量分析方法选择思路 [70.2M]
  • 1. 无监督分析和有监督分析.mp4 [31.9M]
  • 2. 无监督分析的原则.mp4 [38.3M]
  • 第2节 因子分析 [486.3M]
  • 1. 因子分析使用场景.mp4 [26.9M]
  • 2. 因子的概念及分析过程.mp4 [72.8M]
  • 3. 因子数的推定.mp4 [65.8M]
  • 4. 因子轴的旋转.mp4 [59M]
  • 5. 因子解释及因子得分计算.mp4 [53.5M]
  • 6. 案例实践.mp4 [118.9M]
  • 7. 如何用因子分析做评价.mp4 [89.3M]
  • 第3节 聚类分析 [569.1M]
  • 1. 聚类分析使用场景.mp4 [120.5M]
  • 2. 聚类分析算法.mp4 [79.9M]
  • 3. 费层次聚类 K-means.mp4 [112.9M]
  • 4. K-means案例实践.mp4 [223M]
  • 5. 二阶聚类.mp4 [32.9M]
  • 第4节 对应分析 [226.9M]
  • 1. 对应分析使用目的及结果解读.mp4 [98M]
  • 2. 对应分析案例实践.mp4 [128.9M]
  • 第5节 多维尺度分析 [351M]
  • 1. 概念和使用场景.mp4 [81M]
  • 2. 多维尺度分析举例.mp4 [130.6M]
  • 3. 案例1:根据学生评分进行分座位.mp4 [54.7M]
  • 4. 案例2:根据学生考试成绩进行分座位.mp4 [26.1M]
  • 5. 案例3:根据手机的相似度判断竞争力.mp4 [27.9M]
  • 6. 多维尺度的不足及替代方法.mp4 [30.8M]
  • 第6节 时间序列分析 [272.9M]
  • 1. 时间序列使用场景.mp4 [6.4M]
  • 2. 两种类型的时间序列.mp4 [6.3M]
  • 3. 时间序列模型ARIMA.mp4 [10.1M]
  • 4. 时间序列中的处理办法.mp4 [97.1M]
  • 5. 案例实践-某连锁超市销售额影响因素预测.mp4 [153M]
  • 第7节 Logistic [384.8M]
  • 1. 使用场景和理论背景.mp4 [96.3M]
  • 2. logistic案例实践-用户流失的影响因素及新用户预测.mp4 [288.5M]
  • ┗━━课后练习 [11.2K]
  • 进阶统计学方法作业数据.xlsx [11.1K]
  • ┗━━题目.txt [141B]
  • ┣━━第8章 经典数据挖掘算法 [1.5G]
  • 第1节 数据挖掘基础及数据分层抽样 [315.6M]
  • 1. 生活中熟悉的数据挖掘案例.mp4 [31.1M]
  • 2. 数据准备及数据分割方式.mp4 [12.2M]
  • 3. 数据分析与数据挖掘的联系与区别.mp4 [84.8M]
  • 4. Modeler软件介绍.mp4 [43.9M]
  • 5. 如何在Modeler实现数据分层抽样.mp4 [143.6M]
  • 第2节 朴素贝叶斯 [380.6M]
  • 1.朴素贝叶斯原理.mp4 [77.2M]
  • 2. 朴素贝叶斯算法过程.mp4 [34.3M]
  • 3. 朴素贝叶斯算法举例.mp4 [58.4M]
  • 4. 朴素贝叶斯算法优点及不足.mp4 [114.4M]
  • 5. 案例实践-使用贝叶斯网络建模.mp4 [96.4M]
  • 第3节 决策树 [277.3M]
  • 1. 决策树使用场景.mp4 [3.8M]
  • 2. 决策树算法(1)——ID3.mp4 [19.4M]
  • 3. 决策树算法(2)——C4.5.mp4 [45.4M]
  • 4. 决策树算法(3)——回归树CART.mp4 [50.1M]
  • 5. 决策树算法(4)——CHAID.mp4 [11M]
  • 6. 防止过度拟合的问题.mp4 [6.3M]
  • 7. 使用Modeler如何做决策树.mp4 [141.2M]
  • 第4节 神经网络 [164.2M]
  • 1. 神经网络的组成.mp4 [87.7M]
  • 2. 计算误差函数,修正出事权重.mp4 [30.2M]
  • 3. 神经网络与其他分析的关系.mp4 [17.9M]
  • 4. 案例实践.mp4 [28.3M]
  • 第5节 支持向量机 [92.9M]
  • 1. 支持向量机原理介绍.mp4 [21.1M]
  • 2. 线性可分与线性不可分.mp4 [11M]
  • 3. 案例实践.mp4 [60.8M]
  • 第6节 集成算法和模型评估 [273.1M]
  • 1. 集成算法的目的与方式.mp4 [15.2M]
  • 2. Bagging与Bosting的计算原理.mp4 [170.2M]
  • 3. 根据混淆矩阵进行模型评估.mp4 [40.1M]
  • 4. 在Modeler中画出GAIN曲线图和Lift曲线图.mp4 [19.9M]
  • 5. 学习资料拓展.mp4 [27.7M]
  • ┗━━课后练习 [313.8K]
  • 课后练习.txt [182B]
  • ┗━━作业素材.rar [313.6K]
  • ┣━━第9章 R语言入门及基础分析 [5.8G]
  • 第1节 R语言基础操作 [1.7G]
  • 1. 初识R语言.mp4 [124M]
  • 2. R语言的基本操作.mp4 [146.1M]
  • 3. R语言的数据结构介绍.mp4 [100.3M]
  • 4. 向量和矩阵的基本操作.mp4 [281.9M]
  • 5. 数据框的操作.mp4 [341.3M]
  • 6. 循环控制流——for&while.mp4 [108.9M]
  • 7. 条件选择控制流——if.mp4 [68.3M]
  • 8. 自定义函数.mp4 [77M]
  • 9. R语言关于概率分布的函数以及应用介绍.mp4 [206.4M]
  • 10. 离散随机变量分布和连续随机变量分布.mp4 [274.8M]
  • 第2节 R语言描述性数据分析 [506.1M]
  • 1. 探索性数据分析——集中趋势和离中趋势.mp4 [220M]
  • 2. 探索性数据分析——相关系数及函数介绍.mp4 [244.9M]
  • 3. 探索性数据分析——假设检验.mp4 [41.2M]
  • 第3节 R语言回归算法 [1.2G]
  • 1. 回归基本算法及相关哈数介绍(上).mp4 [363.7M]
  • 2. 回归基本算法及相关哈数介绍(下).mp4 [272.5M]
  • 3. 模型选择.mp4 [206M]
  • 4. 回归诊断.mp4 [375.5M]
  • 第4节 R语言分类算法 [1.4G]
  • 1. 逻辑回归(上).mp4 [336.6M]
  • 2. 逻辑回归(下).mp4 [431.9M]
  • 3. 决策树算法.mp4 [65.3M]
  • 4. 决策树的剪枝.mp4 [224M]
  • 5. 随机森林.mp4 [341.9M]
  • 第5节 R语言聚类和降维 [1.1G]
  • 1. 使用R如何实现层次聚类.mp4 [468.6M]
  • 2. 使用R如何实现Kmeans聚类法.mp4 [99.4M]
  • 3. 如何判断聚类的好坏.mp4 [171.7M]
  • 4. 使用R如何实现PCA降维.mp4 [342M]
  • ┗━━课后练习 [216K]
  • 黄牛明细数据.rar [215.7K]
  • ┗━━课后练习.txt [345B]
  • ┗━━资料 [23M]
  • ┣━━课程练习材料.RAR [1.7M]
  • ┣━━所有人都能学的数据分析课--总结图谱.RAR [107.2K]
  • ┗━━所有人都能学的数据分析师-授课讲义(pdf).RAR [21.2M]

课程截图

博学谷:所有人都能学的数据分析课1 博学谷:所有人都能学的数据分析课2

博学谷:所有人都能学的数据分析课3

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