本套课程由CDA数据分析师官网出品：CDA数据分析就业班视频，第29期培训课程，课程，本套课程为线下为期6个月面授培训，本套是专业商业分析师课程，价值较高，本套课程共有10大章节，课程文件（包含资料）总计33.3G

课程目录

• 01、EXCEL
• 001-Excel基本介绍
• 002-自定义单元格、填充柄
• 003-单元格拆分
• 004-单元格匹配与替换
• 005-公式求职+if语句
• 006-函数解析
• 007-函数数组
• 008-数组计算
• 009-查找引用函数
• 010-查找引用函数应用
• 011-查找与引用函数
• 012-基础绘图
• 013-高级绘图
• 014- 数据透视表
• 015-Excel PowerBi 案例（1）
• 016-Excel PowerBi 案例（2）
• 017-Power View
• 018-Power Query（1）
• 019-Power Query（2）
• 020-Power View 介绍
• 021-Power View 餐饮案例 & Power Poivt基础介绍
• 022-Power Poivt搭载多维数据集
• 023-Power Poivt DAX表达式
• 02、MySQL
• 024-数据库介绍
• 025-SQL语句基本介绍
• 026-默认的约束条件
• 027-加入外部数据集使用
• 028-数据表、库结构的更新
• 029-基础查询和数据的更新
• 030-在Work Bench中查询
• 031-单表查询
• 032-case语句和索引
• 033-多表查询
• 034-MySQL数据表连接和数据录入
• 035-电商数据挖掘案例介绍
• 036-电商数据挖掘数据介绍
• 037-电商数据挖掘数据SQL实现（1）
• 038-电商数据挖掘数据SQL实现（2）
• 039-MySQL经典案例讲解（1）
• 040-MySQL经典案例讲解（2）
• 041-智能报表制作流程
• 042-图表
• 043-电商案例讲解
• 044-餐饮数据分析理解
• 045-餐饮数据分析描述
• 046-餐饮数据分析操作
• 03、统计基础
• 047-高等数学基础
• 048-数据模型基础
• 049-矩阵
• 050-数据处理与函数
• 051-统计学基础
• 052-权限和微分
• 053-导数
• 054-洛必达法则
• 055-级数的收敛和发散
• 056-数据的度量
• 057-方差标准差
• 058-统计量和分布
• 059-点估计、区间估计
• 060-极大似然估计
• 061-两个总计参数的估计
• 062-双侧检验和单侧检验
• 063-拟合优度检验
• 064-拟合优度检验
• 065-多元线性回归
• 066-线性回归R代码实现
• 04、SPSS
• 067-SPSS课程简单介绍
• 068-SPSS软件功能
• 069-数据类别的介绍
• 070-SPSS数据库连接和图表
• 071-正态分布
• 072-SPSS中假设检验介绍
• 073-统计相关系数
• 074-相关性和回归平方和
• 075-方差分析
• 076-线性回归模型介绍
• 078-分析菜单简介
• 079-交叉表
• 080-绩效方案
• 080-逻辑回归
• 081-缺失值处理
• 082-线性回归介绍
• 083-残差的介绍
• 084-线性回归的SPSS结果解释
• 085-用户画像的介绍
• 086-F检验
• 087-RFM模型
• 088-SPSS联合分析
• 089-联合分析结果介绍
• 090-绩效综合案例讲解
• 05、R语言
• 091-R语言的大致介绍
• 092-R语言的常用运算
• 093-列表、矩阵和数组
• 094-因子和DateFrame
• 095-数据读取函数
• 096-快速读取函数
• 097-读取练习
• 098-向量化运算
• 099-创建随机数&日期
• 100-字符处理
• 101-控制结构
• 102-自编函数
• 103-循环函数
• 106-使用SQL汇总
• 107-描述探索性数据分析
• 108-图形绘制
• 109-绘图系统介绍
• 110-基本绘图函数
• 111-基本统计量&中心极限定理
• 112-区间估计&假设检验
• 113-T检验
• 114-方差分析
• 115-相关性检验
• 116-线性回归背景介绍及数据理解
• 116-线性回归背景介绍及数据理解..downloading
• 117-R软件中的相关性
• 118-相关性系数矩阵
• 119-偏相关系数及相关系数
• 120-两样本T检验
• 121-回归模型的实现及讲解
• 122-残差的介绍
• 123-异常值处理
• 124-建模与预测
• 125-建模评估
• 126-图形解释
• 127-逐步回归的介绍
• 128-多元线性回归代码展示及结果解释
• 129-Logists回归大致介绍
• 130-变量处理
• 131-筛选变量
• 132-建模与评估
• 133-主成分分析和因子分析方法介绍
• 134-主成分和因子分析在R中的实现
• 135-主成分分析具体剖析
• 136-关联规则的基本介绍
• 137-Apriori算法原理介绍
• 138-关联规则数据处理
• 139-关联规则可视化
• 140-关联规则的评估
• 141-数据挖掘简介
• 142-数据挖掘算法分类
• 143-聚类分析基本概念及距离计算
• 144-聚类的几个算法
• 145-R实施聚类分析
• 146-聚类分析总结
• 148-决策树基本介绍
• 149-ID3算法
• 150-决策树R实施
• 151-决策树总结
• 152-Boosting
• 154-ADABOOST
• 155-随机森林实施
• 156-SVM引言
• 157-线性SVM
• 158-非线性SVM
• 159-SVM的R建模
• 160-条件概率
• 161-贝叶斯公式
• 162-贝叶斯分类
• 163-贝叶斯建模
• 164-模型评估
• 165-神经元模型
• 166-人工神经网络模型
• 167-单节感知器
• 168-BP神经网络
• 169-数据挖掘方法和建模流程
• 170-电影票房预测
• 171-CRM和信用评分卡
• 172-信用评分公式细节
• 173-评分卡代码讲解
• 174-客户分群
• 175-层次聚类和K-means聚类
• 176-聚类分析建模流程
• 177-聚类分析案例应用
• 178-R代码实现客户分群
• 179-线性回归建模流程
• 180-R语言进行数据预分析
• 181-R语言进行变量筛选
• 182-R语言进行模型评估
• 183-案例分析流程
• 184-数值型变量的处理
• 185-缺失值、异常值处理及变量筛选
• 186-模型评估及可视化
• 187-关联规则
• 188-Apriori和FpGrowth
• 189-R语言实现关联规则
• 190-协同过滤算法
• 191-R实现协同过滤算法
• 192-时间序列简介_白噪声
• 193-平稳时间序列模型
• 194-平稳时间时序模型R实现_非平稳时序模型
• 195-模型预测_预测评估_建模流程
• 196-建模流程和补充
• 197-决策树基本介绍
• 198-决策树原理介绍
• 199-R语言实现决策树
• 200-决策树进阶应用
• 201-随机森林
• 06、中期交流
• 226-聚类分析
• 227-决策树
• 228-逻辑回归
• 229-信用分析-逻辑回归
• 230-逻辑回归
• 231-主成分分析和因子分析
• 232-数据分析知识点概述
• 07、Python
• 202-Python引言
• 203-Python基础语法
• 204-字符串和列表
• 205-列表和元组
• 206-字典和分支结构
• 207-for循环
• 208-循环和分支结构练习
• 209-自建函数
• 210-回顾练习
• 211-递归函数
• 212-错误和异常
• 213-高级函数
• 214-函数生成_模块_读写
• 215-随机数_目录_时间
• 216-棋盘_赌徒必输
• 217-连接数据库
• 218-dnarry对象
• 219-dnarry对象的方法
• 220-数组运算
• 221-函数应用和映射
• 222-函数
• 223-排序和过滤
• 224-RFM计算
• 225-医疗数据处理
• 226-爬虫简介
• 227-网页解析
• 228-网页爬虫淘宝
• 229-网页爬虫有道翻译
• 230-网页爬虫天气
• 231-Post获取有道翻译和BeautifulSoup解析网页
• 232-BeautifulSoup解析网页并抓取数据
• 234-Selenium定位爬取去哪网
• 235-Selenium爬取去哪网
• 236-Selenium动态爬取去哪网景点
• 237-统计语言模型
• 238-词向量
• 239-中文分词
• 240-R语言实现分词和词向量
• 241-R语言实现词云图
• 242-文本分析引言和Logistic回归及KNN
• 243-贝叶斯和SVM
• 244-Python实现文本分类
• 245-文本聚类和主题模型
• 246-情感分析及CNN
• 08、就业指导
• 相关行业的运用
• 01-人工智能知识图谱
• 01-数据分析在互联网金融中的应用
• 01-数据分析在政府基层统计工作中的应用
• 02-人工智能知识图谱
• 02-数据分析在互联网金融中的应用
• 02-数据分析在政府基层统计工作中的应用
• 03-人工智能知识图谱
• 03-数据分析在互联网金融中的应用
• 04-数据分析在互联网金融中的应用
• 05-数据分析在互联网金融中的应用
• 01-就业指导-SQL集训
• 02-就业指导-简历制作
• 03-就业指导
• 04-就业指导-面试技巧
• 09、课件
• CDAexcel – 课件
• Excel课堂素材
• excel与数据分析（3）公式-跨工作簿
• 工作簿间计算A+B.xlsx
• 工作簿间计算A.xlsx
• 工作簿间计算B.xlsx
• photo
• 水果图片
• 8-条件格式之美之用-素材.xlsx
• e4.txt
• excel与数据分析（10）排序筛选-素材.xlsx
• excel与数据分析（11）企业员工管理案例-素材.xlsx
• excel与数据分析（1）技巧-素材.xlsx
• excel与数据分析（2）数据收集与清洗-素材.xlsx
• excel与数据分析（3）公式-素材.xlsx
• excel与数据分析（4）常用函数-素材.xlsx
• excel与数据分析（5）数组-素材.xlsx
• excel与数据分析（6）查找与引用函数-素材.xlsx
• excel与数据分析（7）图表展现数据-素材.xlsx
• excel与数据分析（8）数据透视表-素材.xlsx
• excel与数据分析（9）-案例实验-素材.xlsx
• Excel自定义格式参数.docx
• 理解indirect函数.xlsx
• 学生管理.accdb
• Excel与数据分析
• Excel Powr BI内容
• Excel初级应用案例学习指南
• 杜邦分析仪.xlsx
• 应用案例 杜邦分析仪
• Power Map
• Power Map附件
• Power Map Data.xlsx
• Power Map处理结果.xlsx
• 数据地图Power Map
• Power Pivot
• Power Pivot DAX表达式
• DAX表达式练习数据.xlsx
• DAX表达式练习数据答案.xlsx
• Power Pivot KPI
• Power Pivot练习数据.xlsx
• Power Pivot 层次结构
• PowerPivot层次结构.xlsx
• Power Pivot 搭建多维数据集
• 创建多维透视表练习.xlsx
• 创建多维透视表练习答案.xlsx
• 连接演示.xlsx
• Power Pivot 导入数据
• 商机记录.accdb
• 商机相关企业信息.csv
• 数据透视Power Pivot
• Power Query
• PowerQuery M函数
• M函数练习.xlsx
• PowerQuery导数
• 练习数据.xlsx
• 商机记录.accdb
• 商机记录.txt
• 商机相关企业信息.csv
• PowerQuery合并数据
• 横向合并演示数据.xlsx
• 连接演示.xlsx
• 纵向合并演示数据.xlsx
• PowerQuery基本功能
• Power Query基本功能介绍
• PowerQuery基本功能.xlsx
• 数据加工Power Query
• Power View
• Power View附件
• Power View Data.xlsx
• Power View处理结果.xlsx
• 交互式报表Power View
• Excel Power BI学习指南.docx
• Excel初级应用案例学习指南.docx
• mysql两天讲义
• data
• all.txt
• final.csv
• GoodsColor.csv
• GoodsSize.csv
• OrderDetail.txt
• t1.csv
• t2.csv
• __MACOSX
• data
• ._all.txt
• ._final.csv
• ._GoodsColor.csv
• ._GoodsSize.csv
• ._OrderDetail.txt
• ._t1.csv
• ._t2.csv
• ._code.sql
• ._data
• ._MySQL安装
• ._MySQL安装.pptx
• ._MySQL数据库基础知识
• ._单表查询练习 – 表结构信息.xlsx
• ._多表查询练习 – 表结构信息.xlsx
• code.sql
• MySQL安装
• MySQL安装.pptx
• MySQL数据库基础知识
• 单表查询练习 – 表结构信息.xlsx
• 多表查询练习 – 表结构信息.xlsx
• MySQL前两天课程资料 – 学员用
• data
• all.txt
• final.csv
• GoodsColor.csv
• GoodsSize.csv
• OrderDetail.txt
• t1.csv
• t2.csv
• code.sql
• MySQL数据库基础知识
• 单表查询练习 – 表结构信息.xlsx
• 多表查询练习 – 表结构信息.xlsx
• python基础测试题
• python测试题.docx
• python课件
• python_basic
• bikes(2).csv
• bikes.csv
• Python_Code(2)
• Python_Code
• Python__ProgrammingBasics(2)
• Python__ProgrammingBasics
• train(2).csv
• train.csv
• 距离计算及其python实现(2).ipynb
• 距离计算及其python实现.ipynb
• 在Python中连接数据库(2).ipynb
• 在Python中连接数据库.ipynb
• python_numpy&pandas
• numpy课程
• .ipynb_checkpoints
• python_numpy_1(2).ipynb
• python_numpy_1.ipynb
• Python_numpy_2(2).ipynb
• Python_numpy_2.ipynb
• pandas课程
• practise(2).csv
• practise.csv
• Python_Pandas_1(2).ipynb
• Python_Pandas_1.ipynb
• Python_Pandas_2(2).ipynb
• Python_Pandas_2.ipynb
• pandas练习
• .ipynb_checkpoints
• 1.pandas初识数据(2).ipynb
• 1.pandas初识数据.ipynb
• 2.pandas过滤和排序(2).ipynb
• 2.pandas过滤和排序.ipynb
• 3.pandas 分组(2).ipynb
• 3.pandas 分组.ipynb
• 4.pandas apply函数(2).ipynb
• 4.pandas apply函数.ipynb
• 5.pandas 合并(2).ipynb
• 5.pandas 合并.ipynb
• 6. pandas 统计数据(2).ipynb
• 6. pandas 统计数据.ipynb
• 7.可视化(2).ipynb
• 7.可视化.ipynb
• student-mat(2).csv
• student-mat.csv
• tips(2).csv
• tips.csv
• US_Baby_Names_right(2).csv
• US_Baby_Names_right.csv
• wind(2).data
• wind.data
• OReilly.Python.for.Data.Analysis.2nd.Edition.1491(2)
• OReilly.Python.for.Data.Analysis.2nd.Edition.1491
• Python_Data_Clean(2)
• Python_Data_Clean
• R语言案例
• 决策树
• Code
• Decision_tree_willie.R
• Data
• .Rhistory
• Decision_tree_example.xlsx
• Decision_tree_example_answer.xlsx
• dictionary.xlsx
• ma_resp_data.csv
• tree_data_full.csv
• tree_data_test.csv
• tree_data_test.RData
• Deck
• CDA精品课程系列之-如何在保险业中使用决策树并展示其成果
• 逻辑回归和线性回归的商业应用
• deck
• CDA精品课程系列之- 逻辑回归和线性回归的商业应用
• Linear code
• data_revenue_model.csv
• Recoding_Linear_Model.txt
• R_Code_linear_regression.r
• 变量处理及模型结果展示 – 线性回归-练习版.xlsx
• 变量处理及模型结果展示 – 线性回归-完整版.xlsx
• Logistic Model
• data_response_model.csv
• Recoding_Logistic_Model.txt
• R_Code_logistic_regression.R
• 变量处理及模型结果展示 – 逻辑回归-练习版.xlsx
• 变量处理及模型结果展示 – 逻辑回归-完整版.xlsx
• Two_stage
• cross_table.xlsx
• data_response_model.csv
• data_revenue_model.csv
• R_code_2_stage.R
• two_stage_data.csv
• 课后建模练习
• 答案
• Exercise_Response_data.csv
• 问题.xlsx
• 回归模型课程手册.docx
• 如何利用客户分群实现保险行业中潜在客户的精准定位
• CDA精品课程系列之-如何利用客户分群实现保险行业中潜在客户的精准定位20180309
• Clustering Rcode.R
• practice_sample.csv
• 变量处理.xlsx
• 时间序列分析
• Code
• Code_20180301.R
• Data
• .RData
• .Rhistory
• AR1_a.csv
• AR1_a2.csv
• AR1_b.csv
• AR1_c.csv
• AR2_a3.csv
• ARIMA_110.csv
• ARMA_11_a.csv
• ARMA_11_b.csv
• ARMA_22.csv
• birth.csv
• Call.csv
• EX1_a.csv
• EX1_b.csv
• EX1_c.csv
• EX1_d.csv
• EX2_a.csv
• EX2_b.csv
• EX3.csv
• forecast_output.csv
• Kings of england.csv
• MA1_a.csv
• MA1_b.csv
• MA2.csv
• output_dotcom.csv
• Predict1.csv
• rain.csv
• skirts.csv
• souvenir.csv
• Deck
• Time series model_20180301
• 推荐算法
• R代码
• 关联规则实战代码.R
• 协同过滤01–原理演示.R
• 协同过滤02–R包实现.R
• 协同过滤03–example.R
• 数据
• PA_desc.csv
• purchase.csv
• RA_desc.csv
• testCF.csv
• u.data
• 关联规则案例说明.docx
• 推荐算法-赵增
• 贝叶斯神经网络及案例课件–朱江
• ANN
• bayes
• case
• 电商数据处理案例
• rawdata
• GoodsBrand.csv
• GoodsColor.csv
• GoodsInfo.csv
• GoodsSize.csv
• OrderDetail.csv
• OrderInfo.csv
• RegionInfo.csv
• UserAddress.csv
• UserInfo.csv
• 基础知识提高
• 链接
• t1.csv
• t2.csv
• 链接语句.sql
• 存储过程.pptx
• 存储过程1.sql
• 存储过程2.sql
• 连接数据库.sql
• 链接结果演示.xlsx
• code.sql
• 表结构信息.xlsx
• 电商数据处理案例 学习指南.docx
• 电商数据处理案例.pptx
• 制作说明.docx
• 面试题
• 面试题答案
• 数学与统计学基础
• Statistics_1_数据的概括性度量
• Statistics_2_统计量及其抽样分布
• Statistics_3_参数估计
• Statistics_4_假设检验
• Statistics_5_分类数据分析
• Statistics_6_相关分析
• Statistics_7_回归分析
• 微积分
• 微积分极值练习题
• 线性代数演示
• 学习指南
• 预备知识
• 自由度
• 统计分析（spss） 5天课件
• spss课后练习题20151228
• spss课后作业
• missing（缺失数据）.sav
• missing（完整数据）.sav
• varclus.sav
• 短期绩效.sav
• 拒退.sav
• 数据分析需求1.txt
• 数据分析需求2.docx
• 头发和眼睛颜色.sav
• bankloan_binning.sav
• bankloan_binning01.sav
• CDA就业班课程SPSS.pptx
• CG_Ceo.xls
• class.sas7bdat
• Concise figure.sgt
• conjplan01.sav
• conjplan02.sav
• conjrank01.sav
• conjrank011.sav
• data_access3.txt
• dmdata.sav
• missing（缺失数据）.sav
• missing（完整数据）.sav
• performance.sav
• pm_customer_train2.sav
• purchase.sav
• rfm_transactions.sav
• spss课后阅读建议.txt
• telco.sav
• threegrid.stt
• 出口商品金额.sav
• 出口商品金额.xls
• 从mysql数据库导入数据
• 短期绩效.sav
• 短期绩效.xlsx
• 购买力.sav
• 购物信息.sav
• 客户信息表.sav
• 联合分析程序.txt
• 模型适用条件
• 曲线直线化.sps
• 日期运算.sps
• 商品材质.sav
• 商品投诉分析.sav
• 数据统计分析师SPSS课程
• 图模板.sgt
• 样本设计与执行
• 员工绩效考核调查表
• 推荐系统
• CDA数据分析-推荐系统（上）
• CDA数据分析-推荐系统（下）
• 文本挖掘
• CDA文本分析1.pptx
• CDA文本分析2.pptx
• 行业分享
• cda_贺好军_20180405
• CDA行业应用（刘志恒）–修改版
• 行业交流——数据分析在政府基层统计工作中的应用V2.0–归璐
• Python爬虫
• 10、推荐系统
• 01-推荐系统
• 02-推荐系统
• 03-推荐系统
• 04-推荐系统
• 05-推荐系统实战
• 06-推荐系统
• 07-推荐系统
• 08-推荐系统
• 09-推荐系统
• 10-推荐系统
• zfdev_tree.txt
• 地址.txt