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第一章 数据分析师职业概览
1-1 数据分析师的职业概览免费试学
数据分析师的“钱”景如何
什么人适合学数据分析
数据分析师的临界知识
数据分析师的主要职责
第二章 数据分析和数据挖掘的概念和理论
2-1 基础概念免费试学
2-2 探索性数据分析
2-3 预测和分类
2-4 分群和降维
第三章 统计学基础和SPSS软件应用
3-1 描述性统计分析
3-2 假设检验/统计判断
3-3 抽样方法
3-4 一般线性模型
第四章 数据预处理基础
4-1 数据分析前的准备工作
4-2 数据清洗
4-3 数据规范化
第五章 Mysql教程
5-1 SQL简介
5-2 基本查询语句
5-3 交叉查询和子查询
5-4 练表查询
5-5 相关函数
第六章 Excel分析及可视化
6-1 Excel简介
6-2 Excel函数技巧
6-3 Excel快速处理技巧
6-4 Excel可视化技巧
第七章 进阶统计学
7-1 多变量分析方法选择思路
7-2 因子分析
7-3 聚类分析
7-4 对应分析
7-5 多维尺度分析
7-6 时间序列分析
7-7 Logistic
第八章 经典数据挖掘算法
8-1 数据挖掘基础及数据分层抽样
8-2 朴素贝叶斯
8-3 决策树
8-4 神经网络
8-5 支持向量机
8-6 集成算法和模型评估
第九章 R语言入门及基础分析
9-1 R语言基础操作
9-2 R语言描述性数据分析
9-3 R语言回归算法
9-4 R语言分类算法
9-5 R语言聚类和降维
第十章 python入门及基础分析
10-1 概述与基本操作
10-2 Numpy
10-3 Pandas
10-4 Matplotlib与python作图
10-5 Sklearn与机器学习基础
第十一章 课程总结图谱
11-1 课程总结图谱
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