数据分析师中级进阶篇

2.数据分析师中级进阶篇
|____07.数据挖掘教学视频 22课
|____22网络数据挖掘,数据挖掘系统,数据挖掘的理论基础.avi
|____21时空数据挖掘,序列数据挖掘,时空和序列数据挖掘应用.avi
|____20COBWEB聚类方法.avi
|____19划分算法,基本概念,K平均值算法,PAM算法.avi
|____18数值离散化,枚举值,序列值.avi
|____17其他分类算法,预测,分类精确度.avi
|____15分类,预测,支持向量机算法,贝叶斯算法,神经网络算法.avi
|____14大型数据库中的关联规则挖掘,序列模式挖掘,频繁模式挖掘应用.avi
|____13多层次关联规则,置信度,支持度.avi
|____12关联规则挖掘算法,DHP,频繁模式挖掘算法.avi
|____11对象数据概括化.avi
|____10对象数据概括化.avi
|____09面向属性的归纳,基本算法.avi
|____08数据挖掘查询语言,DMQL,DMQL语法.avi
|____07聚类,聚类定义,聚类算法.avi
|____06数据预处理,数据整合和离散化,数据规约化,数据清理.avi
|____05top-k average,H-tree,多粒度复杂聚合.avi
|____04数据仓库设计过程,OLAP服务器体系结构,Cube.avi
|____03数据仓库,面向主题,整合,OLTP,OLAP,DMQ.avi
|____02数据挖掘和商业智能,分类,聚类,数据特征化处理,关联规则.avi
|____01数据挖掘概念,课程简介,数据库技术发展史,数据挖掘应用.avi
|____06.深入BI之Kettle篇ETL技术 15课
|____Kettle文档
|____15第十五课时:大数据插件(Hadoop 文件输入输出,HBase输入输出,MapReduce输入输出,MongoDB输入输出)
|____14第十四课时:作业设计技巧、错误处理、调试转换、循环和分支
|____13第十三课时:插件开发 - 步骤、作业项
|____12第十二课时:Ketle 代码编译、代码结构、应用集成、各种配置文件
|____11第十一课时:Kettle 的参数和变量、Kettle 集群
|____10第十课时:作业项(拷贝、移动、ftp、sftp…)
|____09第九课时:脚本步骤(Javascript,Java Class、正则表达式...)
|____08第八课时:查询步骤、连接步骤(数据库查询、流查询、合并记录、记录集连接、笛卡尔...)
|____07第七课时:应用步骤、流程步骤(处理文件、执行程序、发送邮件、空操作、阻塞步骤、中止等...)
|____06第六课时:转换步骤(字段选择、排序、增加校验列、去除重复记录...)
|____05第五课时:转换步骤(过滤、字符串处理、拆分字段、计算器...)
|____04第四课时:输出步骤(表输出、更新、删除、文本文件输出、XML文件输出...)
|____03第三课时:输入步骤(表输入、文本文件输入、XML 文件输入...)
|____02第二课时:Kettle 资源库、日志、运行方式
|____01第一课时:ETL 的概念,Kettle 的概念、功能、操作
|____05.详解SQL与PLSQL 14课
|____14.记录与集合
|____13.静态SQL与动态SQL
|____12.触发器
|____11.嵌套子程序和包
|____10.函数和过程
|____09.PLSQL入门
|____08.SQL之层次查询(树状查询)
|____07.SQL之统计
|____06.正则表达式
|____05.SQL之分析函数篇
|____04.SQL之普通函数篇
|____03.最常用的SELECT
|____02.SQL入门
|____01.数据库开发概述
|____04.数据分析与SAS 15课
|____作业
|____文档资料
|____15.第15课 股神是怎样炼成的:时间序列与ARIMA模型
|____14.第14课 不是算命先生:生存分析,COX回归模型
|____13.第13课 抓住背后看不见那只手:主成分分析与因子分析
|____12.第12课 人以群分,物以类聚:聚类分析
|____11.第11课 人生大部分问题是抉择问题:分类器
|____10.第10课 我也是个预言家之二:Logistic回归模型与非线性回归
|____09.第9课 我也是个预言家之一:相关分析与线性回归模型
|____08.第8课 告别拍脑袋式的肉眼判断:方差分析
|____07.第7课 真理还是谬误?拉出来遛遛:假设检验
|____06.第6课 初识SAS分析之二:制表与画图
|____05.第5课 初识SAS分析之一:描述性统计量计算过程
|____04.第4课 ETL技术之三:过程步常用语句,几个常用过程,SQL过程
|____03.第3课 ETL技术之二:数据集整理。跳转、循环、数组等,数据集合并,OUTPUT语句
|____02.第2课 ETL技术之一:复杂的数据步控制,读取外部文件和数据库连接
|____01.第1课 SAS体系介绍:逻辑库,变量、函数、操作符与SAS表达式,数据步基本语句
|____教程目录及说明.txt
|____03.R语言数据分析、展现与实例 15课
|____15.第15课 R数据挖掘实际场景综合案例分析及前沿技术选讲
|____14.第14课 沿着时间轴前进:时间序列分析,案例:未来股价预测
|____13.第13课 大道至简:降维技术,主成分分析和因子分析,案例:业绩综合指标设计
|____12.第12课 万事皆选择2:聚类算法(层次聚类法,谱系图,k平均值法,k中心法),案例:推荐系统
|____11.第11课 万事皆选择1:分类算法(线性判别法,贝叶斯分类器,决策树,最近邻算法),案例:汽车销量
|____10.第10课 挖掘关联和推荐技术:MINE方法,apriori购物篮分析,案例:超市购物篮分析
|____09.第9课 预知未来的回归模型3:回归检验与方差分析,案例:上两周周案例的进一步分析优化
|____08.第8课 预知未来的回归模型2:logistic回归,广义线性回归,非线性回归,案例:婚外情频率预测
|____07.第7课 预知未来的回归模型1:线性回归模型,案例:网页流量预测
|____06.第6课 数据展现4:箱线图,热力图,等高线,地图,案例:Facebook好友联系图
|____05.第5课 数据展现3:柱形图,点图,饼图,直方图,案例:销售数据可视化展现
|____04.第4课 数据展现2:散点图、线图与时间序列谱图,案例:股价走势可视化展现
|____03.第3课 数据展现1:基本制图函数综述、理解关键制图参数
|____02.第2课 数据整理:数据的读入输出、控制流、各种图表,常用统计量计算
|____01.第1课 R语言基础:R简介、数据类型介绍、R的数据可视化、常用R包介绍。R集成开发环境
|____【带完整书签】统计建模与R软件 - 薛毅、陈立萍 - 2006.pdf
|____[漫画统计学之因子分析].(日)高桥 信 著.扫描版.pdf
|____[漫画统计学之回归分析].(日)高桥 信 著.扫描版.pdf
|____R_Graph_Cookbook.pdf
|____R_Graphics_Cookbook代码和数据.zip
|____02.R语言进阶数据展现 14课
|____R语言文档资料PDF精品
|____14.第14周 怎样制作R扩展包
|____13.第13周 综合应用案例
|____12.第12周 工具箱,润色,发布为图形文件
|____11.第11周 图层
|____10.第10周 万能的qplot——更精致的展现
|____09.第9周 万能的qplot——基础
|____08.第8周 ggplot2概述与入门
|____07.第7周 等高线,地图,转换为图形文件
|____06.第6周 箱线图,热力图
|____05.第5周 柱形图,点图,饼图,直方图
|____04.第4周 线图与时间序列谱图
|____03.第3周 散点图
|____02.第2周 理解关键制图参数
|____01.第1周 基本制图函数综述
|____作业.rar
|____资料.rar
|____01.大数据的矩阵基础 14课
|____课件
|____14.第14课 挑战Google的核心秘密Pagerank计算:大型矩阵计算的并行化
|____13.第13课 有100亿亿个元素的矩阵怎样存储:稀疏矩阵
|____12.第12课 矩阵技术在机器学习中的应用
|____11.第11课 回归分析的实质:广义逆矩阵及其应用
|____10.第10课 走向机器学习:SVD分解及其应用
|____09.第9课 从繁入简:矩阵分解,标准型
|____08.第8课 给曲面分类:二次型,正定对称矩阵,二次型的对角化
|____07.第7课 抓住不变量是数学方法的本质所在:内积,正交矩阵,特征值和特征向量
|____06.第6课 向高维空间进发:向量空间进阶,线性变换
|____05.第5课 任何东西只要画出图就解决了一大半:矩阵的几何意义,向量空间,基和维数,基变换
|____04.第4课 从初中生的二元一次到高精专的n元一次:线性方程组详解,克莱姆法则
|____03.第3课 了解直观背景是最好的学习方法:矩阵的代数意义,线性方程组,线性相关性
|____02.第2课 计算机派上用场:常用矩阵计算工具,Excel,R,Matlab,怎样使用软件书写矩阵公式
|____01.第1课 面向小白的线性代数:矩阵基本知识,加减乘法,转置,行列式,秩,逆矩阵
1.数据分析师初级入门篇
|____06.Matlab基础视频教程附源码 10课
|____MATLAB基础视频教程系列代码及课件
|____恢复matlab 文件关联及图标.docx
|____10 MATLAB符号运算.avi
|____09 MATLAB Notebook使用简介.avi
|____08 MATLAB绘图功能(2) 二维底层绘图修饰.avi
|____07 MATLAB绘图功能(1) 二维高层绘图操作.avi
|____06 MATLAB的编辑器和程序调试.avi
|____05 MATLAB程序控制结构.avi
|____04 MATLAB矩阵处理基础.avi
|____03 MATLAB的矩阵操作.avi
|____02 MATLAB的数据操作及语法.avi
|____01 MATLAB系统环境与设置.avi
|____05.数据分析与SPSS 12课
|____12.第十二课:大道至简——降维方法研究
|____11.第十一课:物以类聚——聚类算法
|____10.第十课:泾渭分明——分类算法
|____09.第九课:与时俱进——时间序列分析
|____08.第八课:影响因素判断——方差分析
|____07.第七课:万物皆有联系——相关分析与回归案例
|____06.第六课:真假博弈2——非参数检验与卡方检验
|____05.第五课:真假博弈1——假设检验概述与t检验
|____04.第四课:看图说话——统计图表分析
|____03.第三课:化繁为简——描述性统计分析
|____02.第二课:好的开始是成功的一半——数据录入与数据整理
|____01.第一课:SPSS入门介绍
|____作业.rar
|____资料.rar
|____教程目录及说明.txt
|____04.SAS教程初级篇 14课
|____讲义、作业与练习
|____第9讲:proc步语法详解_P.avi
|____第8讲:Assist模块_P.avi
|____第7讲续4:DATA步信息语句_P.avi
|____第7讲 SAS运算符及函数.avi
|____第7讲 SAS运算符及函数(续3).avi
|____第7讲 SAS运算符及函数(续2).avi
|____第7讲 SAS运算符及函数(续1).avi
|____第6讲 Analyst模块.avi
|____第6讲 Analyst模块(续).avi
|____第5讲 数据的导入与导出.avi
|____第5讲 数据的导入与导出(续).avi
|____第4讲:SAS编程基本语法_P.avi
|____第3讲:Insight模块_P.avi
|____第2讲续:SAS运行环境的界面介绍、第1个例子_P.avi
|____第2讲:SAS的安装_P.avi
|____第1讲:SAS基本介绍.avi
|____第14讲:使用ETS模块对面板数据进行计量分析_P.avi
|____第13讲:Enterprise Miner 数据挖掘模块_P.avi
|____第12讲:SAS中的宏语言_P.avi
|____第11讲:使用STAT模块进行统计分析介绍_P.avi
|____第10讲:使用SAS制作统计分析报表_P.avi
|____03.基础数据分析与R语言 12课
|____R语言文档资料PDF精品
|____12.R语言第12周_因子分析
|____12.R语言第10周_聚类算法_基于密度的方法
|____11.R语言第11周_主成分分析
|____09.R语言第9周_聚类算法_层次聚类法,谱系图,k平均值法,k中心法
|____08.R语言第8周_分类算法,神经网络,最近邻算法
|____07.R语言第7周_分类算法,线性判别法,贝叶斯分类器,决策树
|____06.R语言第6周_MINE方法,apriori购物篮分析
|____05.R语言第5周_logistic回归,广义线性回归,非线性回归
|____04.R语言第4周_多元线性回归模型
|____03.R语言第3周_随机变量,密度函数,一元线性回归模型
|____02.R语言第2周_R的数据可视化,各种图表,常用统计量计算
|____01.R语言第1周_R简介,变量,向量,数组,矩阵,数据框,读写文件,控制流
|____02.深入玩转EXCEL 10课
|____课程资料
|____第9课 一起来认识Excel的对象吧—Excel常用对象与事件介绍
|____第8课 语法,编程的基础——VBA语法基础介绍
|____第7课 VBA,Excel中的编程语言——宏与VBA简介
|____第6课 营销方案决策——Excel高级分析之规划求解问题
|____第5课 调查问卷数据分析——Excel常规计算分析
|____第4课 可视化的威力2——Excel中你所不知道的图表
|____第3课 可视化的威力1——销售数据的图表分析
|____第2课 化零为整—Excel的数据录入与数据整理技
|____第1课 带你重新认识Excel
|____第12课 实践是关键—Excel VBA综合案例分析
|____第11课 高级进阶—Excel与数据库协同应用技巧与VBA高级编程
|____第10课论外观的重要性—用户界面交互式设计
|____课程参考书.rar
|____01.大数据的统计学基础 15课
|____15.第15课 PageRank的背后:随机过程与马尔科夫链简介
|____14.第14课 沿着时间轴前进,预测电子商务业绩:时间序列分析简介
|____13.第13课 抓住表象背后那只手:方差分析
|____12.第12课 预测未来的技术:回归分析
|____11.第11课 扔掉正态分布:秩和检验
|____10.第10课 对或错?告别拍脑袋决策:基于正态总体的假设检验
|____09.第9周 点数成金,从抽样推测规律之二:参数估计
|____08.第8周 点数成金,从抽样推测规律之一:点估计与区间估计
|____07.第7周 上帝之手,统计学的哲学基础:大数定律、中心极限定理与抽样分布
|____06.第6周 砖家的统计学:随机变量的期望,方差与协方差
|____05.第5周 万事皆由分布掌握:多维随机变量及其分布
|____04.第4周 啊!微积分:随机变量及其分布(二项分布,均匀分布,正态分布)
|____03.第3周 每人脑袋里有个贝叶斯:条件概率与贝叶斯公式,独立性
|____02.第2周 赌博设计:概率的基本概念,古典概型
|____01.第1周 面向小白的统计学:描述性统计(均值,中位数,众数,方差,标准差,与常见的统计图表)
3.数据分析师高级实战篇
|____10.真实电商数据仓库全流程开发详解 15课
|____video_P3-电商核心业务知识详解
|____video_P2-Hadoop&Hive数据仓库技术
|____video_P1-数据仓库基础理论与技术圈
|____Hadoop大数据视频教程-第一季-题纲.txt
|____09.数据分析之机器学习 11课
|____文档资料
|____11.第11课 聚类,孤立点判别。案例:推荐系统,自动品酒器,作弊识别,社会系统团体识别
|____10.第10课 概率神经网络和信念贝叶斯分类器
|____09.第9课 通用逼近器径向基函数神经网络,在新观点下审视PDA和SVM。Hopfield联想记忆型神经网络。案例:字符识别,人脸识别
|____08.第8课 人工神经网络,单层感知器,线性神经网络,BP神经网络,基于梯度下降的学习算法,图像压缩和银行用户信用评估
|____07.第7课 支持向量机,为什么能理解SVM的人凤毛麟角?
|____06.第6课 决策树,组合提升算法,bagging和adaboost,随机森林。案例:运营商用户分析
|____05.第5课 线性分类器,Knn算法,朴素贝叶斯分类器,文本挖掘,案例:智能判断垃圾短信,通过文本挖掘给用户加标签,评论自动分析,用户流失预警
|____04.第4课 降维技术。案例:业绩综合指标设计
|____03.第3课 岭回归,Lasso,变量选择技术。从一团乱麻中识别有用维度的技巧
|____02.第2课 线性回归与Logistic。案例:电子商务业绩预测
|____01.第1课 机器学习概论
|____教程目录及说明.txt
|____08.数据分析之量化投资 13课
|____课件、随堂练习与参考文档
|____13.第13课:实践出真知——量化投资R实例展示
|____12.第12课:让机器人帮忙赚钱——统计套利策略
|____11.第11课:计划定制得再完美也需要行动——基本的量化投资策略
|____10.第10课:鸡蛋不能放在同一篮子里——投资组合的确定
|____09.第9课:择股问题:如何选择一只正确的股票?
|____08.第8课:高收益意味着高风险——风险评估与管控
|____07.第7课:量化投资的主要问题与方法介绍
|____06.第6课:定性投资与量化投资概述
|____05.第5课:R软件,金融数据分析利器
|____04.第4课:金融数据与时间强相关——时间序列模型
|____03.第3课:数学是描述量化关系的语言——统计学相关基础
|____02.第2课:金融计量学概念:资产组合复制与套利
|____01.第1课:金融计量学概念:股票、期权、收益率
|____教程目录及说明.txt
|____07.数据分析之推荐系统 9课
|____第9周 实时推荐系统
|____第8周 用Cypher语言实现好友推荐
|____第7周 网络好友
|____第6周 SVD,基于标签的推荐系统
|____第5周 基于内容的推荐,隐语义模型
|____第4周 基于频繁模式的推荐系统,套餐设计
|____第3周 大数据环境下的itemCF实现
|____第2周 最流行的推荐系统:itemCF和userCF
|____第1周 推荐系统概述
|____教程目录及说明.txt
|____06.R七种武器之网络爬虫RCurl 3课
|____03.第三周 正则表达式,实例演练,利用RCurl包写一个小爬虫抓取数据
|____02.第二周 RCurl包深入讲解,查看服务器端信息,认证,表单提交等,各函数用途及有关参数设置
|____01.第一周 HTTP协议,RCurl包概述,主要函数初识
|____教程目录及说明.txt
|____05.R七种武器之数据展现包GGplot2 5课
|____05.第5章 复杂技巧作图
|____04.第4章 Scales和Theme
|____03.第3章 基本作图
|____02.第2章 图形对象与GGplot函数
|____01.第1章 GGplot2包概述
|____教程目录及说明.txt
|____04.R七种武器之数据加工厂plyr 3课
|____课件PDF
|____第3课 实战操练,从案例分析看如何巧用plyr包来提高处理效率
|____第2课 神奇的数据加工辅助函数、函数加工器介绍和应用
|____第1课 Split-Apply-Combine思想,plyr包概述,数据加工主函数介绍和应用
|____03.R七种武器之金融数据分析quantmod 3课
|____03.第3周股市数据分析,条形图,蜡烛图,线图,技术指标分析
|____02.第2周quantmod的ETL功能,抓获和处理行情数据
|____01.第1周金融数据分析概述,量化投资,统计套利,算法交易,quantmod包概述
|____教程目录及说明.txt
|____02.R七种武器之交互化展示包shiny 3课
|____03.第3周 案例分析,从案例中掌握shiny包的应用
|____02.第2周 简单的应用:生成动态图形,生成回归模型,动态人口分析
|____01.第1周 shiny包概述,各种基础函数介绍
|____教程目录及说明.txt
|____01.R语言实战与金融大数据处理 10课
|____讲座视频
|____讲座课件代码
|____R语言文档资料PDF精品
|____主讲人介绍(20140423).jpg

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