网盘截图：
课程目录：
├──CDA二级考试视频课
├──第1章:用户标签体系与用户画像
├──课时 10 1.1.1 如何定位用户.mp4 25.98M
├──课时 11 1.1.2 业务指标与用户标签的关系-1.mp4 49.31M
├──课时 12 1.1.2 业务指标与用户标签的关系-2.mp4 65.86M
├──课时 13 1.1.3 用户标签与用户画像的关系.mp4 60.88M
├──课时 14 1.1.4 用户标签的类型.mp4 32.19M
├──课时 15 1.1.5总结和例题讲解.mp4 9.34M
├──课时 16 1.2.1用户标签的制作方法.mp4 38.55M
├──课时 17 1.2.2总结和例题讲解.mp4 8.98M
├──课时 18 1.3.1 用Python做用户画像的基础知识-1(1).mp4 44.82M
├──课时 18 1.3.1 用Python做用户画像的基础知识-1.mp4 44.82M
├──课时 19 1.3.2 用户画像在诊断阶段中的应用.mp4 8.39M
└──课时 20 1.3.3总结和例题讲解.mp4 40.94M
├──第2章:数据采集与处理
├──课时 21 2.1.1市场研究中的数据.mp4 64.40M
├──课时 22 2.1.2 概率抽样方法-1.mp4 74.31M
├──课时 23 2.1.2 概率抽样方法-2.mp4 44.25M
├──课时 24 2.1.3 非概率抽样方法.mp4 42.55M
├──课时 25 2.1.4总结和例题讲解.mp4 10.81M
├──课时 26 2.2.1市场调研流程和目标设定.mp4 13.24M
├──课时 27 2.2.2市场调研前准备和实施.mp4 44.39M
├──课时 28 2.2.3总结和例题讲解mp4.mp4 7.87M
├──课时 29 2.3.0引言.mp4 20.84M
├──课时 30 2.3.1 单变量描述性统计.mp4 35.56M
├──课时 31 2.3.2 两变量描述性统计.mp4 19.01M
├──课时 32 2.3.3 制图原理_1.mp4 14.08M
├──课时 33 2.3.3 制图原理_2SPSS作图.mp4 25.64M
├──课时 34 2.3.3 制图原理-3Python作图.mp4 29.77M
├──课时 35 2.3.4总结和例题讲解.mp4 7.02M
├──课时 36 2.4.1 数据预处理基本步骤.mp4 20.12M
├──课时 37 2.4.2 错误和离群值数据识别与处理.mp4 29.00M
├──课时 38 2.4.3 分类变量概化处理.mp4 18.24M
├──课时 39 2.4.4 缺失值处理.mp4 20.89M
├──课时 40 2.4.5 噪声平滑.mp4 19.01M
├──课时 41 2.4.6 连续变量分布形态转换和标准化.mp4 18.40M
├──课时 42 2.4.7 变量降维和WoE.mp4 17.29M
└──课时 43 2.4.8总结和例题讲解.mp4 11.82M
├──第3章:数据模型管理
├──课时 44 3.1 数据分类.mp4 27.44M
├──课时 45 3.2 数据建模.mp4 43.12M
├──课时 46 3.3 数据仓库体系和ETL.mp4 28.92M
└──课时 47 3.4总结和例题讲解.mp4 33.57M
├──第4章:统计分析
├──课时 48 4.1.1 分析框架.mp4 49.26M
├──课时 49 4.1.2 样本与总体.mp4 81.58M
├──课时 50 4.1.3 参数估计-1(www.dmzshequ.com).mp4 53.90M
├──课时 51 4.1.3 参数估计-2(www.dmzshequ.com).mp4 40.23M
├──课时 52 4.1.4 总结和例题讲解.mp4 20.33M
├──课时 53 4.2.1 假设检验的示例.mp4 18.62M
├──课时 54 4.2.2 假设检验基本概念.mp4 28.28M
├──课时 55 4.2.3 假设检验的基本步骤和配对样本T检验.mp4 34.89M
├──课时 56 4.2.4 AB测试优化法.mp4 23.91M
├──课时 57 4.2.5 总结和例题讲解.mp4 15.17M
├──课时 58 4.3.1 两样本t检验.mp4 50.87M
├──课时 59 4.3.2 方差分析.mp4 63.76M
├──课时 60 4.3.3 相关分析.mp4 34.81M
├──课时 61 4.3.4 卡方检验.mp4 44.59M
├──课时 62 4.3.5 总结和例题讲解.mp4 18.76M
├──课时 63 4.4.1 一元线性回归模型.mp4 53.98M
├──课时 64 4.4.2线性回归的参数估计.mp4 16.42M
├──课时 65 4.4.3 一元逻辑回归模型.mp4 45.90M
├──课时 66 4.4.4 逻辑回归极大似然估计法.mp4 7.41M
└──课时 67 4.4.5 总结和例题讲解.mp4 21.65M
├──第5章 数据分析模型与应用
├──课时 68 5.1.1 矩阵分析法.mp4 88.46M
├──课时 69 5.1.2主成分分析的理论基础.mp4 251.25M
├──课时 70 5.1.3主成分分析的计算步骤.mp4 338.91M
├──课时 71 5.1.4 主成分分析的应用.mp4 704.63M
├──课时 72 5.1.5-8因子分析.mp4 547.64M
├──课时 73 5.1.9主成分题目讲解.mp4 150.43M
├──课时 74 5.1.10因子分析题目讲解(1).mp4 103.01M
├──课时 74 5.1.10因子分析题目讲解.mp4 103.01M
├──课时 75 5.2.1-3线性回归-1.mp4 785.20M
├──课时 76 5.2.4线性回归-2.mp4 529.06M
├──课时 77 5.2.5-5.2.7线性回归-3.mp4 445.27M
├──课时 78 5.2.8总结和试题讲解.mp4 282.26M
├──课时 79 5.3.1-5.3.4逻辑回归-1.mp4 348.45M
├──课时 80 5.3.5 逻辑回归-2.mp4 713.08M
├──课时 81 5.3.6逻辑回归-3试题讲解mp4.mp4 200.65M
├──课时 82 5.4.1 聚类方法的基本逻辑.mp4 374.25M
├──课时 83 5.4.2 系统聚类法.mp4 593.97M
├──课时 84 5.4.3-4k-means聚类-1.mp4 438.46M
├──课时 85 5.4.3-4k-means聚类-2.mp4 473.84M
├──课时 86 5.4.5聚类事后分析.mp4 173.01M
├──课时 87 5.4.6聚类试题讲解.mp4 199.68M
├──课时 88 5.5.1 宏观业务指标预测框架.mp4 560.41M
├──课时 89 5.5.2 趋势分解法.mp4 191.85M
├──课时 90 5.5.3 ARIMA方法-1.mp4 458.65M
├──课时 91 5.5.4 时间序列回归.mp4 140.25M
└──课时 92 5.5.5时间序列考题讲解.mp4 90.35M
├──第6章 数字化工作方法与应用
├──课时 100 6.3.5&6.3.6 知识库与策略库和基于业务流程的优化.mp4 324.47M
├──课时 93 6.0引言.mp4 183.64M
├──课时 94 6.1.1&6.1.2 启动程序阶段和业务事件还原工具.mp4 203.27M
├──课时 95 6.1.3 业务流程图及习题.mp4 184.86M
├──课时 96 6.2.1近因分析.mp4 205.22M
├──课时 97 6.2.2根本原因分析.mp4 218.34M
├──课时 98 6.2.3根因分析试题讲解.mp4 60.23M
└──课时 99 6.3.1业务优化框架和运筹优化.mp4 352.82M
├──第7章 选修:python数据分析基础
├──课时 102 分类模型的评估方法.mp4 247.24M
├──课时 103 数据科学的基本概念1.mp4 217.56M
├──课时 104 数据科学的基本概念2.mp4 307.14M
├──课时 105 数据挖掘的技术与方法1.mp4 263.54M
├──课时 106 数据挖掘的技术与方法2.mp4 398.31M
├──课时 107 数理统计技术.mp4 285.56M
├──课时 108 1Python介绍.mp4 109.76M
├──课时 109 2Python基础数据类型与表达式.mp4 543.98M
├──课时 110 3Python原生态数据结构.mp4 389.75M
├──课时 111 4Python控制流.mp4 267.50M
├──课时 112 5Python函数.mp4 274.41M
├──课时 113 6Python模块.mp4 185.30M
├──课时 114 7使用pandas读写数据.mp4 166.39M
├──课时 115 1背景介绍.mp4 56.20M
├──课时 116 2描述性分析-1对被解释变量进行描述.mp4 362.05M
├──课时 117 3描述性分析-2对解释变量进行描述1.mp4 353.94M
├──课时 118 4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp4 367.25M
├──课时 119 5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp4 586.91M
├──课时 120 6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp4 493.31M
├──课时 121 7建立预测模型-3有交互项的线性模型和预测.mp4 354.67M
├──课时 122 4统计推断与假设检验1.mp4 521.85M
├──课时 123 4统计推断与假设检验2.mp4 632.81M
├──课时 124 模板1预习课程1:线性回归算法概述与变量筛选.mp4 837.19M
├──课时 125 模板1预习课程2:线性回归优化与正则化.mp4 1.34G
├──课时 126 模板1预习课程3:逻辑回归变量筛选、编码.mp4 1.58G
└──课时 127 案例 个人贷款信用风险评级全流程.mp4 2.79G
├──前言:level2课程导读
├──1节:数据分析基础与二级总结介绍
├──2节:前导选修课:数据分析指标体系
└──课时 1 张溪梦:从洞察到增长—数据分析的未来.mp4 6.13G
├──CDA二级考试视频课.exe 491.38M
└──Python编程基础-课件和脚本.exe 21.84M
├──CDA一级考试视频课
├──00、导读 数据分析前导通识课
├──课时 1 1.1 数据这个行业.mp4 561.89M
├──课时 2 1.2 数据分析的商业应用.mp4 819.23M
├──课时 3 1.3 数据分析思维.mp4 632.71M
├──课时 4 1.4 数据分析常用方法.mp4 470.47M
└──课时 5 1.5 实务中的数据分析师.mp4 362.89M
├──01、第1章 数据分析概述与职业操守
├──课时 6 数据分析的基本概念.mp4 274.10M
├──课时 7 职业道德行为准则.mp4 267.73M
└──课时 8 大数据立法安全隐私.mp4 195.02M
├──02、第2章 数据结构
├──课时 10 常用函数（选修，考试不涉及）.mp4 1.53G
├──课时 11 查找引用函数（选修，考试不涉及）.mp4 825.94M
├──课时 12 表结构数据特征.mp4 668.61M
├──课时 13 表结构数据获取.mp4 511.85M
├──课时 14 表结构数据使用.mp4 808.05M
└──课时 9 表格结构数据内容.mp4 1.29G
├──03、第3章 数据库应用
├──课时 15 数据库应用第一部分.mp4 1.77G
└──课时 16 数据库应用第二部分.mp4 2.54G
├──04、第4章 描述性统计分析
├──课时 17 统计学的基本概念.mp4 332.13M
├──课时 18 集中趋势.mp4 266.79M
├──课时 19 离散趋势.mp4 165.46M
├──课时 20 分布形态的描述.mp4 210.24M
├──课时 21 二项分布和正态分布.mp4 294.99M
├──课时 22 抽样分布.mp4 211.15M
├──课时 23 参数估计基础知识.mp4 372.37M
├──课时 24 点估计.mp4 355.56M
├──课时 25 区间估计.mp4 216.11M
├──课时 26 （拓展学习）假设检验基础概念.mp4 354.09M
├──课时 27 （拓展学习）假设检验例题.mp4 140.43M
└──课时 28 相关分析.mp4 160.62M
├──05、第5章 多维数据透视分析
├──课时 29 1.多维透视分析前半部分.mp4 1.91G
└──课时 30 2.透视分析后半部分.mp4 830.97M
├──06、第6章 业务数据分析
├──课时 31 数据驱动型业务管理方法.mp4 1.15G
├──课时 32 指标的应用与设计1.mp4 502.77M
├──课时 33 指标的应用与设计2.mp4 1.20G
├──课时 34 指标的应用与设计3.mp4 415.80M
├──课时 35 业务数据分析方法.mp4 1.18G
├──课时 36 业务模型-用户模型.mp4 305.82M
├──课时 37 行为效果分析.mp4 540.07M
└──课时 38 业务分析方法.mp4 507.34M
├──07、第7章 业务分析报告与数据可视化报表
├──课时 39 可视化图表_1.1.mp4 119.31M
├──课时 40 可视化图表_1.2.mp4 113.08M
├──课时 41 撰写业务分析报告.mp4 1.02G
└──课时 42 创建可视化报表.mp4 1.75G
├──level1一级课程课件资料.exe 442.94M
└──电子书等.exe 221.96M
└──刷题小程序.docx 100.90kb
声明：本站所有文章，如无特殊说明或标注，均为本站原创发布。任何个人或组织，在未征得本站同意时，禁止复制、盗用、采集、发布本站内容到任何网站、书籍等各类媒体平台。如若本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系我们进行处理。
