文件清单 117 项

• 300T精品资源入口.txt
• 刷题小程序.docx
• 电子书等.exe
• level1一级课程课件资料.exe
• CDA二级考试视频课.exe
• Python编程基础-课件和脚本.exe
• 课时 1 1.1 数据这个行业.mp4
• 课时 2 1.2 数据分析的商业应用.mp4
• 课时 3 1.3 数据分析思维.mp4

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• 课时 4 1.4 数据分析常用方法.mp4
• 课时 5 1.5 实务中的数据分析师.mp4
• 课时 6 数据分析的基本概念.mp4
• 课时 7 职业道德行为准则.mp4
• 课时 8 大数据立法安全隐私.mp4
• 课时 9 表格结构数据内容.mp4
• 课时 10 常用函数(选修,考试不涉及).mp4
• 课时 11 查找引用函数(选修,考试不涉及).mp4
• 课时 12 表结构数据特征.mp4
• 课时 13 表结构数据获取.mp4
• 课时 14 表结构数据使用(1).mp4
• 课时 15 数据库应用第一部分.mp4
• 课时 16 数据库应用第二部分.mp4
• 课时 17 统计学的基本概念.mp4
• 课时 18 集中趋势.mp4
• 课时 19 离散趋势.mp4
• 课时 20 分布形态的描述.mp4
• 课时 21 二项分布和正态分布(1).mp4
• 课时 22 抽样分布.mp4
• 课时 23 参数估计基础知识.mp4
• 课时 24 点估计.mp4
• 课时 25 区间估计.mp4
• 课时 26 (拓展学习)假设检验基础概念.mp4
• 课时 27 (拓展学习)假设检验例题.mp4
• 课时 28 相关分析.mp4
• 课时 29 1.多维透视分析前半部分.mp4
• 课时 30 2.透视分析后半部分.mp4
• 课时 31 数据驱动型业务管理方法.mp4
• 课时 32 指标的应用与设计1.mp4
• 课时 33 指标的应用与设计2.mp4
• 课时 34 指标的应用与设计3.mp4
• 课时 35 业务数据分析方法.mp4
• 课时 36 业务模型-用户模型.mp4
• 课时 37 行为效果分析.mp4
• 课时 38 业务分析方法.mp4
• 课时 39 可视化图表_1.1.mp4
• 课时 40 可视化图表_1.2.mp4
• 课时 41 撰写业务分析报告.mp4
• 课时 42 创建可视化报表.mp4
• 课时 10 1.1.1 如何定位用户.mp4
• 课时 11 1.1.2 业务指标与用户标签的关系-1.mp4
• 课时 12 1.1.2 业务指标与用户标签的关系-2.mp4
• 课时 13 1.1.3 用户标签与用户画像的关系.mp4
• 课时 14 1.1.4 用户标签的类型.mp4
• 课时 15 1.1.5总结和例题讲解.mp4
• 课时 16 1.2.1用户标签的制作方法.mp4
• 课时 17 1.2.2总结和例题讲解.mp4
• 课时 18 1.3.1 用Python做用户画像的基础知识-1(1).mp4
• 课时 18 1.3.1 用Python做用户画像的基础知识-1.mp4
• 课时 19 1.3.2 用户画像在诊断阶段中的应用.mp4
• 课时 20 1.3.3总结和例题讲解.mp4
• 课时 21 2.1.1市场研究中的数据.mp4
• 课时 22 2.1.2 概率抽样方法-1.mp4
• 课时 23 2.1.2 概率抽样方法-2.mp4
• 课时 24 2.1.3 非概率抽样方法.mp4
• 课时 25 2.1.4总结和例题讲解.mp4
• 课时 26 2.2.1市场调研流程和目标设定.mp4
• 课时 27 2.2.2市场调研前准备和实施.mp4
• 课时 28 2.2.3总结和例题讲解mp4.mp4
• 课时 29 2.3.0引言.mp4
• 课时 30 2.3.1 单变量描述性统计.mp4
• 课时 31 2.3.2 两变量描述性统计.mp4
• 课时 32 2.3.3 制图原理_1.mp4
• 课时 33 2.3.3 制图原理_2SPSS作图.mp4
• 课时 34 2.3.3 制图原理-3Python作图.mp4
• 课时 35 2.3.4总结和例题讲解.mp4
• 课时 36 2.4.1 数据预处理基本步骤.mp4
• 课时 37 2.4.2 错误和离群值数据识别与处理.mp4
• 课时 38 2.4.3 分类变量概化处理.mp4
• 课时 39 2.4.4 缺失值处理.mp4
• 课时 40 2.4.5 噪声平滑.mp4
• 课时 41 2.4.6 连续变量分布形态转换和标准化.mp4
• 课时 42 2.4.7 变量降维和WoE.mp4
• 课时 43 2.4.8总结和例题讲解.mp4
• 课时 44 3.1 数据分类.mp4
• 课时 45 3.2 数据建模.mp4
• 课时 46 3.3 数据仓库体系和ETL.mp4
• 课时 47 3.4总结和例题讲解.mp4
• 课时 48 4.1.1 分析框架.mp4
• 课时 49 4.1.2 样本与总体.mp4
• 课时 50 4.1.3 参数估计-1.mp4
• 课时 51 4.1.3 参数估计-2.mp4
• 课时 52 4.1.4 总结和例题讲解.mp4
• 课时 53 4.2.1 假设检验的示例.mp4
• 课时 54 4.2.2 假设检验基本概念.mp4
• 课时 55 4.2.3 假设检验的基本步骤和配对样本T检验.mp4
• 课时 56 4.2.4 AB测试优化法.mp4
• 课时 57 4.2.5 总结和例题讲解.mp4
• 课时 58 4.3.1 两样本t检验.mp4
• cda数据分析师-CDA一级二级考试视频课/
• CDA一级考试视频课/
• CDA二级考试视频课/
• 00,导读 数据分析前导通识课/
• 01,第1章 数据分析概述与职业操守/
• 02,第2章 数据结构/
• 03,第3章 数据库应用/
• 04,第4章 描述性统计分析/
• 05,第5章 多维数据透视分析/
• 06,第6章 业务数据分析/
• 07,第7章 业务分析报告与数据可视化报表/
• 第1章:用户标签体系与用户画像/
• 第2章:数据采集与处理/
• 第3章:数据模型管理/
• 第4章:统计分析/
• 第5章 数据分析模型与应用/
• 第6章 数字化工作方法与应用/
• 第7章 选修:python数据分析基础/
• 前言:level2课程导读/