cda数据分析师-CDA一级二级考试视频课
——cda数据分析师-CDA一级二级考试视频课/├──CDA二级考试视频课
| ├──第1章：用户标签体系与用户画像
| | ├──课时 101.1.1 如何定位用户.mp425.98M
| | ├──课时 111.1.2 业务指标与用户标签的关系-1.mp449.31M
| | ├──课时 121.1.2 业务指标与用户标签的关系-2.mp465.86M
| | ├──课时 131.1.3 用户标签与用户画像的关系.mp460.88M
| | ├──课时 141.1.4 用户标签的类型.mp432.19M
| | ├──课时 151.1.5总结和例题讲解.mp49.34M
| | ├──课时 161.2.1用户标签的制作方法.mp438.55M
| | ├──课时 171.2.2总结和例题讲解.mp48.98M
| | ├──课时 181.3.1 用Python做用户画像的基础知识-1(1).mp444.82M
| | ├──课时 181.3.1 用Python做用户画像的基础知识-1.mp444.82M
| | ├──课时 191.3.2 用户画像在诊断阶段中的应用.mp48.39M
| | └──课时 201.3.3总结和例题讲解.mp440.94M
| ├──第2章：数据采集与处理
| | ├──课时 212.1.1市场研究中的数据.mp464.40M
| | ├──课时 222.1.2 概率抽样方法-1.mp474.31M
| | ├──课时 232.1.2 概率抽样方法-2.mp444.25M
| | ├──课时 242.1.3 非概率抽样方法.mp442.55M
| | ├──课时 252.1.4总结和例题讲解.mp410.81M
| | ├──课时 262.2.1市场调研流程和目标设定.mp413.24M
| | ├──课时 272.2.2市场调研前准备和实施.mp444.39M
| | ├──课时 282.2.3总结和例题讲解mp4.mp47.87M
| | ├──课时 292.3.0引言.mp420.84M
| | ├──课时 302.3.1 单变量描述性统计.mp435.56M
| | ├──课时 312.3.2 两变量描述性统计.mp419.01M
| | ├──课时 322.3.3 制图原理_1.mp414.08M
| | ├──课时 332.3.3 制图原理_2SPSS作图.mp425.64M
| | ├──课时 342.3.3 制图原理-3Python作图.mp429.77M
| | ├──课时 352.3.4总结和例题讲解.mp47.02M
| | ├──课时 362.4.1 数据预处理基本步骤.mp420.12M
| | ├──课时 372.4.2 错误和离群值数据识别与处理.mp429.00M
| | ├──课时 382.4.3 分类变量概化处理.mp418.24M
| | ├──课时 392.4.4 缺失值处理.mp420.89M
| | ├──课时 402.4.5 噪声平滑.mp419.01M
| | ├──课时 412.4.6 连续变量分布形态转换和标准化.mp418.40M
| | ├──课时 422.4.7 变量降维和WoE.mp417.29M
| | └──课时 432.4.8总结和例题讲解.mp411.82M
| ├──第3章：数据模型管理
| | ├──课时 443.1 数据分类.mp427.44M
| | ├──课时 453.2 数据建模.mp443.12M
| | ├──课时 463.3 数据仓库体系和ETL.mp428.92M
| | └──课时 473.4总结和例题讲解.mp433.57M
| ├──第4章：统计分析
| | ├──课时 484.1.1 分析框架.mp449.26M
| | ├──课时 494.1.2 样本与总体.mp481.58M
| | ├──课时 504.1.3 参数估计-1.mp453.90M
| | ├──课时 514.1.3 参数估计-2.mp440.23M
| | ├──课时 524.1.4 总结和例题讲解.mp420.33M
| | ├──课时 534.2.1 假设检验的示例.mp418.62M
| | ├──课时 544.2.2 假设检验基本概念.mp428.28M
| | ├──课时 554.2.3 假设检验的基本步骤和配对样本T检验.mp434.89M
| | ├──课时 564.2.4 AB测试优化法.mp423.91M
| | ├──课时 574.2.5 总结和例题讲解.mp415.17M
| | ├──课时 584.3.1 两样本t检验.mp450.87M
| | ├──课时 594.3.2 方差分析.mp463.76M
| | ├──课时 604.3.3 相关分析.mp434.81M
| | ├──课时 614.3.4 卡方检验.mp444.59M
| | ├──课时 624.3.5 总结和例题讲解.mp418.76M
| | ├──课时 634.4.1 一元线性回归模型.mp453.98M
| | ├──课时 644.4.2线性回归的参数估计.mp416.42M
| | ├──课时 654.4.3 一元逻辑回归模型.mp445.90M
| | ├──课时 664.4.4 逻辑回归极大似然估计法.mp47.41M
| | └──课时 674.4.5 总结和例题讲解.mp421.65M
| ├──第5章 数据分析模型与应用
| | ├──课时 685.1.1 矩阵分析法.mp488.46M
| | ├──课时 695.1.2主成分分析的理论基础.mp4251.25M
| | ├──课时 705.1.3主成分分析的计算步骤.mp4338.91M
| | ├──课时 715.1.4 主成分分析的应用.mp4704.63M
| | ├──课时 725.1.5-8因子分析.mp4547.64M
| | ├──课时 735.1.9主成分题目讲解.mp4150.43M
| | ├──课时 745.1.10因子分析题目讲解(1).mp4103.01M
| | ├──课时 745.1.10因子分析题目讲解.mp4103.01M
| | ├──课时 755.2.1-3线性回归-1.mp4785.20M
| | ├──课时 765.2.4线性回归-2.mp4529.06M
| | ├──课时 775.2.5-5.2.7线性回归-3.mp4445.27M
| | ├──课时 785.2.8总结和试题讲解.mp4282.26M
| | ├──课时 795.3.1-5.3.4逻辑回归-1.mp4348.45M
| | ├──课时 805.3.5 逻辑回归-2.mp4713.08M
| | ├──课时 815.3.6逻辑回归-3试题讲解mp4.mp4200.65M
| | ├──课时 825.4.1 聚类方法的基本逻辑.mp4374.25M
| | ├──课时 835.4.2 系统聚类法.mp4593.97M
| | ├──课时 845.4.3-4k-means聚类-1.mp4438.46M
| | ├──课时 855.4.3-4k-means聚类-2.mp4473.84M
| | ├──课时 865.4.5聚类事后分析.mp4173.01M
| | ├──课时 875.4.6聚类试题讲解.mp4199.68M
| | ├──课时 885.5.1 宏观业务指标预测框架.mp4560.41M
| | ├──课时 895.5.2 趋势分解法.mp4191.85M
| | ├──课时 905.5.3 ARIMA方法-1.mp4458.65M
| | ├──课时 915.5.4 时间序列回归.mp4140.25M
| | └──课时 925.5.5时间序列考题讲解.mp490.35M
| ├──第6章 数字化工作方法与应用
| | ├──课时 1006.3.5&6.3.6 知识库与策略库和基于业务流程的优化.mp4324.47M
| | ├──课时 936.0引言.mp4183.64M
| | ├──课时 946.1.1&6.1.2 启动程序阶段和业务事件还原工具.mp4203.27M
| | ├──课时 956.1.3 业务流程图及习题.mp4184.86M
| | ├──课时 966.2.1近因分析.mp4205.22M
| | ├──课时 976.2.2根本原因分析.mp4218.34M
| | ├──课时 986.2.3根因分析试题讲解.mp460.23M
| | └──课时 996.3.1业务优化框架和运筹优化.mp4352.82M
| ├──第7章 选修：python数据分析基础
| | ├──课时 102分类模型的评估方法.mp4247.24M
| | ├──课时 103数据科学的基本概念1.mp4217.56M
| | ├──课时 104数据科学的基本概念2.mp4307.14M
| | ├──课时 105数据挖掘的技术与方法1.mp4263.54M
| | ├──课时 106数据挖掘的技术与方法2.mp4398.31M
| | ├──课时 107数理统计技术.mp4285.56M
| | ├──课时 1081Python介绍.mp4109.76M
| | ├──课时 1092Python基础数据类型与表达式.mp4543.98M
| | ├──课时 1103Python原生态数据结构.mp4389.75M
| | ├──课时 1114Python控制流.mp4267.50M
| | ├──课时 1125Python函数.mp4274.41M
| | ├──课时 1136Python模块.mp4185.30M
| | ├──课时 1147使用pandas读写数据.mp4166.39M
| | ├──课时 1151背景介绍.mp456.20M
| | ├──课时 1162描述性分析-1对被解释变量进行描述.mp4362.05M
| | ├──课时 1173描述性分析-2对解释变量进行描述1.mp4353.94M
| | ├──课时 1184描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp4367.25M
| | ├──课时 1195建立预测模型-1单变量显著度检验.mp4586.91M
| | ├──课时 1206建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp4493.31M
| | ├──课时 1217建立预测模型-3有交互项的线性模型和预测.mp4354.67M
| | ├──课时 1224统计推断与假设检验1.mp4521.85M
| | ├──课时 1234统计推断与假设检验2.mp4632.81M
| | ├──课时 124模板1预习课程1：线性回归算法概述与变量筛选.mp4837.19M
| | ├──课时 125模板1预习课程2：线性回归优化与正则化.mp41.34G
| | ├──课时 126模板1预习课程3：逻辑回归变量筛选、编码.mp41.58G
| | └──课时 127案例 个人贷款信用风险评级全流程.mp42.79G
| ├──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.mp46.13G
| ├──CDA二级考试视频课.exe491.38M
| └──Python编程基础-课件和脚本.exe21.84M
├──CDA一级考试视频课
| ├──00、导读 数据分析前导通识课
| | ├──课时 11.1 数据这个行业.mp4561.89M
| | ├──课时 21.2 数据分析的商业应用.mp4819.23M
| | ├──课时 31.3 数据分析思维.mp4632.71M
| | ├──课时 41.4 数据分析常用方法.mp4470.47M
| | └──课时 51.5 实务中的数据分析师.mp4362.89M
| ├──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.mp4274.10M
| | ├──课时 7职业道德行为准则.mp4267.73M
| | └──课时 8大数据立法安全隐私.mp4195.02M
| ├──02、第2章 数据结构
| | ├──课时 10常用函数（选修，考试不涉及）.mp41.53G
| | ├──课时 11查找引用函数（选修，考试不涉及）.mp4825.94M
| | ├──课时 12表结构数据特征.mp4668.61M
| | ├──课时 13表结构数据获取.mp4511.85M
| | ├──课时 14表结构数据使用.mp4808.05M
| | └──课时 9表格结构数据内容.mp41.29G
| ├──03、第3章 数据库应用
| | ├──课时 15数据库应用第一部分.mp41.77G
| | └──课时 16数据库应用第二部分.mp42.54G
| ├──04、第4章 描述性统计分析
| | ├──课时 17统计学的基本概念.mp4332.13M
| | ├──课时 18集中趋势.mp4266.79M
| | ├──课时 19离散趋势.mp4165.46M
| | ├──课时 20分布形态的描述.mp4210.24M
| | ├──课时 21二项分布和正态分布.mp4294.99M
| | ├──课时 22抽样分布.mp4211.15M
| | ├──课时 23参数估计基础知识.mp4372.37M
| | ├──课时 24点估计.mp4355.56M
| | ├──课时 25区间估计.mp4216.11M
| | ├──课时 26（拓展学习）假设检验基础概念.mp4354.09M
| | ├──课时 27（拓展学习）假设检验例题.mp4140.43M
| | └──课时 28相关分析.mp4160.62M
| ├──05、第5章 多维数据透视分析
| | ├──课时 291.多维透视分析前半部分.mp41.91G
| | └──课时 302.透视分析后半部分.mp4830.97M
| ├──06、第6章 业务数据分析
| | ├──课时 31数据驱动型业务管理方法.mp41.15G
| | ├──课时 32指标的应用与设计1.mp4502.77M
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