CDA数据分析师脱产就业班

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

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

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

064.一元线性回归

065.多元线性回归

066-线性回归R代码实现

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

077-逻辑回归

078-分析菜单简介

079-交叉表

080-绩效方案

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

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

104.Apple和Split函数

105.常见的数据清洗

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

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

147.分类算法简介

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

153.BOOTstrap&bagging

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

184.3-13-2数值型变量的处理

185-缺失值、异常值处理及变量筛选

185.2逻辑回归及线性回归的应用

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

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-网页爬虫天气

228.2网页爬虫有道翻译

228.3网页爬虫淘宝

229-Post获取有道翻译和BeautifulSoup解析网页

230-BeautifulSoup解析网页并抓取数据

231-正则表达式

232-Selenium定位爬取去哪网

233-Selenium爬取去哪网

234-Selenium动态爬取去哪网景点

235-统计语言模型

236-词向量

237-中文分词

238-R语言实现分词和词向量

239-R语言实现词云图

240-文本分析引言和Logistic回归及KNN

241-贝叶斯和SVM

242-Python实现文本分类

243-文本聚类和主题模型

244-情感分析和CNN

245.推荐系统概述

246-冷启动问题

247—EE问题和基于近邻的协同过滤

248-基于用户和基于物品的协同过滤

249-Python实现协同过滤

250-基于内容的推荐和用户画像

251-文本挖掘算法

252-基于矩阵分解的推荐

253-基于深度学习的算法

254-视频推荐架构

255-互联网金融产品介绍

256-现金贷风控流程

257-风控策略

258-评分卡

259-业务相关

260-绩效评价和认同度调查

261-人口监测

262.人工智能简介

263-知识图谱展示

264-知识图谱构建程序

265-MySQL集训

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

0-聚类分析

1-决策树

2-逻辑回归

3-信用分析-逻辑回归

4-逻辑回归

5-主成分分析和因子分析

6-数据分析知识点概述

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