CDA数据分析就业班视频_29期(价值15800元)

CDA数据分析就业班视频_29期(价值15800元) IT教程 第1张

教程目录:
├──一、EXCEL
│ ├──001-Excel基本介绍.mp4
│ ├──002-自定义单元格、填充柄.mp4
│ ├──003-单元格拆分.mp4
│ ├──004-单元格匹配与替换.mp4
│ ├──005-公式求职+if语句.mp4
│ ├──006-函数解析.mp4
│ ├──007-函数数组.mp4
│ ├──008-数组计算.mp4
│ ├──009-查找引用函数.mp4
│ ├──010-查找引用函数应用.mp4
│ ├──011-查找与引用函数.mp4
│ ├──012-基础绘图.mp4
│ ├──013-高级绘图.mp4
│ ├──014- 数据透视表.mp4
│ ├──015-Excel PowerBi 案例(1).mp4
│ ├──016-Excel PowerBi 案例(2).mp4
│ ├──017-Power View.mp4
│ ├──018-Power Query(1).mp4
│ ├──019-Power Query(2).mp4
│ ├──020-Power View 介绍.mp4
│ ├──021-Power View 餐饮案例 & Power Poivt基础介绍.mp4
│ ├──022-Power Poivt搭载多维数据集.mp4
│ └───023-Power Poivt DAX表达式.mp4
├──二、MySQL
│ ├──024-数据库介绍.mp4
│ ├──025-SQL语句基本介绍.mp4
│ ├──026-默认的约束条件.mp4
│ ├──027-加入外部数据集使用.mp4
│ ├──028-数据表、库结构的更新.mp4
│ ├──029-基础查询和数据的更新.mp4
│ ├──030-在Work Bench中查询.mp4
│ ├──031-单表查询.mp4
│ ├──032-case语句和索引.mp4
│ ├──033-多表查询.mp4
│ ├──034-MySQL数据表连接和数据录入.mp4
│ ├──035-电商数据挖掘案例介绍.mp4
│ ├──036-电商数据挖掘数据介绍.mp4
│ ├──037-电商数据挖掘数据SQL实现(1).mp4
│ ├──038-电商数据挖掘数据SQL实现(2).mp4
│ ├──039-MySQL经典案例讲解(1).mp4
│ ├──040-MySQL经典案例讲解(2).mp4
│ ├──041-智能报表制作流程.mp4
│ ├──042-图表.mp4
│ ├──043-电商案例讲解.mp4
│ ├──044-餐饮数据分析理解.mp4
│ ├──045-餐饮数据分析描述.mp4
│ └──046-餐饮数据分析操作.mp4
├──三、统计基础
│ ├──047-高等数学基础.mp4
│ ├──048-数据模型基础.mp4
│ ├──049-矩阵.mp4
│ ├──050-数据处理与函数.mp4
│ ├──051-统计学基础.mp4
│ ├──052-权限和微分.mp4
│ ├──053-导数.mp4
│ ├──054-洛必达法则.mp4
│ ├──055-级数的收敛和发散.mp4
│ ├──056-数据的度量.mp4
│ ├──057-方差标准差.mp4
│ ├──058-统计量和分布.mp4
│ ├──059-点估计、区间估计.mp4
│ ├──060-极大似然估计.mp4
│ ├──061-两个总计参数的估计.mp4
│ ├──062-双侧检验和单侧检验.mp4
│ ├──063-拟合优度检验.mp4
│ ├──064-拟合优度检验.mp4
│ ├──065-多元线性回归.mp4
│ └──066-线性回归R代码实现.mp4
├──十、推荐系统
│ ├──01-推荐系统.mp4
│ ├──02-推荐系统.mp4
│ ├──03-推荐系统.mp4
│ ├──04-推荐系统.mp4
│ ├──05-推荐系统实战.mp4
│ ├──06-推荐系统.mp4
│ ├──07-推荐系统.mp4
│ ├──08-推荐系统.mp4
│ ├──09-推荐系统.mp4
│ └──10-推荐系统.mp4
├──四、SPSS
│ ├──067-SPSS课程简单介绍.mp4
│ ├──068-SPSS软件功能.mp4
│ ├──069-数据类别的介绍.mp4
│ ├──070-SPSS数据库连接和图表.mp4
│ ├──071-正态分布.mp4
│ ├──072-SPSS中假设检验介绍.mp4
│ ├──073-统计相关系数.mp4
│ ├──074-相关性和回归平方和.mp4
│ ├──075-方差分析.mp4
│ ├──076-线性回归模型介绍.mp4
│ ├──078-分析菜单简介.mp4
│ ├──079-交叉表.mp4
│ ├──080-绩效方案.mp4
│ ├──080-逻辑回归.mp4
│ ├──081-缺失值处理.mp4
│ ├──082-线性回归介绍.mp4
│ ├──083-残差的介绍.mp4
│ ├──084-线性回归的SPSS结果解释.mp4
│ ├──085-用户画像的介绍.mp4
│ ├──086-F检验.mp4
│ ├──087-RFM模型.mp4
│ ├──088-SPSS联合分析.mp4
│ ├──089-联合分析结果介绍.mp4
│ └──090-绩效综合案例讲解.mp4
├──五、R语言
│ ├──091-R语言的大致介绍.mp4
│ ├──092-R语言的常用运算.mp4
│ ├──093-列表、矩阵和数组.mp4
│ ├──094-因子和DateFrame.mp4
│ ├──095-数据读取函数.mp4
│ ├──096-快速读取函数.mp4
│ ├──097-读取练习.mp4
│ ├──098-向量化运算.mp4
│ ├──099-创建随机数&日期.mp4
│ ├──100-字符处理.mp4
│ ├──101-控制结构.mp4
│ ├──102-自编函数.mp4
│ ├──103-循环函数.mp4
│ ├──106-使用SQL汇总.mp4
│ ├──107-描述探索性数据分析.mp4
│ ├──108-图形绘制.mp4
│ ├──109-绘图系统介绍.mp4
│ ├──110-基本绘图函数.mp4
│ ├──111-基本统计量&中心极限定理.mp4
│ ├──112-区间估计&假设检验.mp4
│ ├──113-T检验.mp4
│ ├──114-方差分析.mp4
│ ├──115-相关性检验.mp4
│ ├──116-线性回归背景介绍及数据理解.mp4
│ ├──117-R软件中的相关性.mp4
│ ├──118-相关性系数矩阵.mp4
│ ├──119-偏相关系数及相关系数.mp4
│ ├──120-两样本T检验.mp4
│ ├──121-回归模型的实现及讲解.mp4
│ ├──122-残差的介绍.mp4
│ ├──123-异常值处理.mp4
│ ├──124-建模与预测.mp4
│ ├──125-建模评估.mp4
│ ├──126-图形解释.mp4
│ ├──127-逐步回归的介绍.mp4
│ ├──128-多元线性回归代码展示及结果解释.mp4
│ ├──129-Logists回归大致介绍.mp4
│ ├──130-变量处理.mp4
│ ├──131-筛选变量.mp4
│ ├──132-建模与评估.mp4
│ ├──133-主成分分析和因子分析方法介绍.mp4
│ ├──134-主成分和因子分析在R中的实现.mp4
│ ├──135-主成分分析具体剖析.mp4
│ ├──136-关联规则的基本介绍.mp4
│ ├──137-Apriori算法原理介绍.mp4
│ ├──138-关联规则数据处理.mp4
│ ├──139-关联规则可视化.mp4
│ ├──140-关联规则的评估.mp4
│ ├──141-数据挖掘简介.mp4
│ ├──142-数据挖掘算法分类.mp4
│ ├──143-聚类分析基本概念及距离计算.mp4
│ ├──144-聚类的几个算法.mp4
│ ├──145-R实施聚类分析.mp4
│ ├──146-聚类分析总结.mp4
│ ├──148-决策树基本介绍.mp4
│ ├──149-ID3算法.mp4
│ ├──150-决策树R实施.mp4
│ ├──151-决策树总结.mp4
│ ├──152-Boosting.mp4
│ ├──154-ADABOOST.mp4
│ ├──155-随机森林实施.mp4
│ ├──156-SVM引言.mp4
│ ├──157-线性SVM.mp4
│ ├──158-非线性SVM.mp4
│ ├──159-SVM的R建模.mp4
│ ├──160-条件概率.mp4
│ ├──161-贝叶斯公式.mp4
│ ├──162-贝叶斯分类.mp4
│ ├──163-贝叶斯建模.mp4
│ ├──164-模型评估.mp4
│ ├──165-神经元模型.mp4
│ ├──166-人工神经网络模型.mp4
│ ├──167-单节感知器.mp4
│ ├──168-BP神经网络.mp4
│ ├──169-数据挖掘方法和建模流程.mp4
│ ├──170-电影票房预测.mp4
│ ├──171-CRM和信用评分卡.mp4
│ ├──172-信用评分公式细节.mp4
│ ├──173-评分卡代码讲解.mp4
│ ├──174-客户分群.mp4
│ ├──175-层次聚类和K-means聚类.mp4
│ ├──176-聚类分析建模流程.mp4
│ ├──177-聚类分析案例应用.mp4
│ ├──178-R代码实现客户分群.mp4
│ ├──179-线性回归建模流程.mp4
│ ├──180-R语言进行数据预分析.mp4
│ ├──181-R语言进行变量筛选.mp4
│ ├──182-R语言进行模型评估.mp4
│ ├──183-案例分析流程.mp4
│ ├──184-数值型变量的处理.flv
│ ├──185-缺失值、异常值处理及变量筛选.mp4
│ ├──186-模型评估及可视化.mp4
│ ├──187-关联规则.mp4
│ ├──188-Apriori和FpGrowth.mp4
│ ├──189-R语言实现关联规则.mp4
│ ├──190-协同过滤算法.mp4
│ ├──191-R实现协同过滤算法.mp4
│ ├──192-时间序列简介_白噪声.mp4
│ ├──193-平稳时间序列模型.mp4
│ ├──194-平稳时间时序模型R实现_非平稳时序模型.mp4
│ ├──195-模型预测_预测评估_建模流程.mp4
│ ├──196-建模流程和补充.mp4
│ ├──197-决策树基本介绍.mp4
│ ├──198-决策树原理介绍.mp4
│ ├──199-R语言实现决策树.mp4
│ ├──200-决策树进阶应用.mp4
│ └──201-随机森林.mp4
├──六、中期交流
│ ├──226-聚类分析.mp4
│ ├──227-决策树.mp4
│ ├──228-逻辑回归.mp4
│ ├──229-信用分析-逻辑回归.mp4
│ ├──230-逻辑回归.mp4
│ ├──231-主成分分析和因子分析.mp4
│ └──232-数据分析知识点概述.mp4
├──七、Python
│ ├──202-Python引言.mp4
│ ├──203-Python基础语法.mp4
│ ├──204-字符串和列表.mp4
│ ├──205-列表和元组.mp4
│ ├──206-字典和分支结构.mp4
│ ├──207-for循环.mp4
│ ├──208-循环和分支结构练习.mp4
│ ├──209-自建函数.mp4
│ ├──210-回顾练习.mp4
│ ├──211-递归函数.mp4
│ ├──212-错误和异常.mp4
│ ├──213-高级函数.mp4
│ ├──214-函数生成_模块_读写.mp4
│ ├──215-随机数_目录_时间.mp4
│ ├──216-棋盘_赌徒必输.mp4
│ ├──217-连接数据库.mp4
│ ├──218-dnarry对象.mp4
│ ├──219-dnarry对象的方法.mp4
│ ├──220-数组运算.mp4
│ ├──221-函数应用和映射.mp4
│ ├──222-函数.mp4
│ ├──223-排序和过滤.mp4
│ ├──224-RFM计算.mp4
│ ├──225-医疗数据处理.mp4
│ ├──226-爬虫简介.mp4
│ ├──227-网页解析.mp4
│ ├──228-网页爬虫淘宝.mp4
│ ├──229-网页爬虫有道翻译.mp4
│ ├──230-网页爬虫天气.mp4
│ ├──231-Post获取有道翻译和BeautifulSoup解析网页.mp4
│ ├──232-BeautifulSoup解析网页并抓取数据.mp4
│ ├──234-Selenium定位爬取去哪网.mp4
│ ├──235-Selenium爬取去哪网.mp4
│ ├──236-Selenium动态爬取去哪网景点.mp4
│ ├──237-统计语言模型.mp4
│ ├──238-词向量.mp4
│ ├──239-中文分词.mp4
│ ├──240-R语言实现分词和词向量.mp4
│ ├──241-R语言实现词云图.mp4
│ ├──242-文本分析引言和Logistic回归及KNN.mp4
│ ├──243-贝叶斯和SVM.mp4
│ ├──244-Python实现文本分类.mp4
│ ├──245-文本聚类和主题模型.mp4
│ └──246-情感分析及CNN.mp4
├──八、就业指导
│ ├──相关行业的运用
│ │ ├──01-人工智能知识图谱.mp4
│ │ ├──01-数据分析在互联网金融中的应用.mp4
│ │ ├──01-数据分析在政府基层统计工作中的应用.mp4
│ │ ├──02-人工智能知识图谱.mp4
│ │ ├──02-数据分析在互联网金融中的应用.mp4
│ │ ├──02-数据分析在政府基层统计工作中的应用.mp4
│ │ ├──03-人工智能知识图谱.mp4
│ │ ├──03-数据分析在互联网金融中的应用.mp4
│ │ ├──04-数据分析在互联网金融中的应用.mp4
│ │ └──05-数据分析在互联网金融中的应用.mp4
│ ├──01-就业指导-SQL集训.mp4
│ ├──02-就业指导-简历制作.mp4
│ ├──03-就业指导.mp4
│ └──04-就业指导-面试技巧.mp4
├──九、课件
│ ├──电商数据处理案例
│ │ ├──基础知识提高
│ │ │ ├──链接
│ │ │ │ ├──链接语句.sql
│ │ │ │ ├──t1.csv
│ │ │ │ └──t2.csv
│ │ │ ├──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
│ │ ├──rawdata
│ │ │ ├──GoodsBrand.csv
│ │ │ ├──GoodsColor.csv
│ │ │ ├──GoodsInfo.csv
│ │ │ ├──GoodsSize.csv
│ │ │ ├──OrderDetail.csv
│ │ │ ├──OrderInfo.csv
│ │ │ ├──RegionInfo.csv
│ │ │ ├──UserAddress.csv
│ │ │ └──UserInfo.csv
│ │ ├──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
│ │ └──code.sql
│ ├──面试题
│ │ ├──面试题.rar
│ │ └──面试题答案.rar
│ ├──数学与统计学基础
│ │ ├──微积分.pdf
│ │ ├──微积分极值练习题.pdf
│ │ ├──线性代数演示.pdf
│ │ ├──学习指南.pdf
│ │ ├──预备知识.pdf
│ │ ├──自由度.pdf
│ │ ├──Statistics_1_数据的概括性度量.pdf
│ │ ├──Statistics_2_统计量及其抽样分布.pdf
│ │ ├──Statistics_3_参数估计.pdf
│ │ ├──Statistics_4_假设检验.pdf
│ │ ├──Statistics_5_分类数据分析.pdf
│ │ ├──Statistics_6_相关分析.pdf
│ │ └──Statistics_7_回归分析.pdf
│ ├──统计分析(spss) 5天课件
│ │ ├──spss课后练习题20151228
│ │ │ ├──spss课后作业
│ │ │ ├──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
│ │ │ ├──missing(缺失数据).sav
│ │ │ ├──missing(完整数据).sav
│ │ │ └──varclus.sav
│ │ ├──出口商品金额.sav
│ │ ├──出口商品金额.xls
│ │ ├──从mysql数据库导入数据.pdf
│ │ ├──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.pdf
│ │ ├──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.pdf
│ │ ├──图模板.sgt
│ │ ├──样本设计与执行.pdf
│ │ ├──员工绩效考核调查表.pdf
│ │ ├──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
│ ├──推荐系统
│ │ ├──CDA数据分析-推荐系统(上).pdf
│ │ └──CDA数据分析-推荐系统(下).pdf
│ ├──文本挖掘
│ │ ├──CDA文本分析1.pptx
│ │ └──CDA文本分析2.pptx
│ ├──CDAexcel - 课件
│ │ ├──Excel课堂素材
│ │ │ ├──水果图片
│ │ │ │ ├──菠萝.jpg
│ │ │ │ ├──草莓.jpg
│ │ │ │ ├──哈密瓜.jpg
│ │ │ │ ├──猕猴桃.jpg
│ │ │ │ ├──木瓜.jpg
│ │ │ │ ├──葡萄.jpg
│ │ │ │ ├──柿子.jpg
│ │ │ │ ├──桃子.jpg
│ │ │ │ ├──无花果.jpg
│ │ │ │ └──西瓜.jpg
│ │ │ ├──excel与数据分析(3)公式-跨工作簿
│ │ │ │ ├──工作簿间计算A.xlsx
│ │ │ │ ├──工作簿间计算A+B.xlsx
│ │ │ │ └──工作簿间计算B.xlsx
│ │ │ ├──photo
│ │ │ │ ├──冯九.jpg
│ │ │ │ ├──钱二.jpg
│ │ │ │ ├──孙三.jpg
│ │ │ │ ├──王四.jpg
│ │ │ │ ├──卫八.jpg
│ │ │ │ ├──吴六.jpg
│ │ │ │ ├──赵一.jpg
│ │ │ │ ├──郑七.jpg
│ │ │ │ └──周五.jpg
│ │ │ ├──8-条件格式之美之用-素材.xlsx
│ │ │ ├──理解indirect函数.xlsx
│ │ │ ├──学生管理.accdb
│ │ │ ├──e4.txt
│ │ │ ├──excel与数据分析(1)技巧-素材.xlsx
│ │ │ ├──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(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
│ │ └──Excel与数据分析.pdf
│ ├──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.pdf
│ │ ├──Power Map
│ │ │ ├──Power Map附件
│ │ │ │ ├──Power Map Data.xlsx
│ │ │ │ └──Power Map处理结果.xlsx
│ │ │ └──数据地图Power Map.pdf
│ │ ├──Power Pivot
│ │ │ ├──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
│ │ │ ├──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
│ │ │ └──数据透视Power Pivot.pdf
│ │ ├──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.pdf
│ │ │ │ └──PowerQuery基本功能.xlsx
│ │ │ └──数据加工Power Query.pdf
│ │ ├──Power View
│ │ │ ├──Power View附件
│ │ │ │ ├──Power View Data.xlsx
│ │ │ │ └──Power View处理结果.xlsx
│ │ │ └──交互式报表Power View.pdf
│ │ ├──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
│ │ ├──__MACOSX
│ │ │ ├──data
│ │ │ │ ├──._all.txt
│ │ │ │ ├──._final.csv
│ │ │ │ ├──._GoodsColor.csv
│ │ │ │ ├──._GoodsSize.csv
│ │ │ │ ├──._OrderDetail.txt
│ │ │ │ ├──._t1.csv
│ │ │ │ └──._t2.csv
│ │ │ ├──._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.pdf
│ │ │ ├──._MySQL安装.pptx
│ │ │ ├──._MySQL数据库基础知识.pdf
│ │ │ └──._data
│ │ ├──data
│ │ │ ├──all.txt
│ │ │ ├──final.csv
│ │ │ ├──GoodsColor.csv
│ │ │ ├──GoodsSize.csv
│ │ │ ├──OrderDetail.txt
│ │ │ ├──t1.csv
│ │ │ └──t2.csv
│ │ ├──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.pdf
│ │ ├──MySQL安装.pptx
│ │ └──MySQL数据库基础知识.pdf
│ ├──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
│ │ ├──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数据库基础知识.pdf
│ ├──python基础测试题
│ │ └──python测试题.docx
│ ├──python课件
│ │ ├──python_basic
│ │ │ ├──距离计算及其python实现.ipynb
│ │ │ ├──在Python中连接数据库.ipynb
│ │ │ ├──正则表达式图片.png
│ │ │ ├──bikes.csv
│ │ │ ├──Python__ProgrammingBasics.pdf
│ │ │ ├──Python_Code.pdf
│ │ │ └──train.csv
│ │ └──python_numpy&pandas
│ │ ├──numpy课程
│ │ │ ├──.ipynb_checkpoints
│ │ │ │ └──python_numpy_1-checkpoint.ipynb
│ │ │ ├──python_numpy_1.ipynb
│ │ │ └──Python_numpy_2.ipynb
│ │ ├──pandas课程
│ │ │ ├──groupby.png
│ │ │ ├──practise.csv
│ │ │ ├──Python_Pandas_1.ipynb
│ │ │ └──Python_Pandas_2.ipynb
│ │ ├──pandas练习
│ │ │ ├──.ipynb_checkpoints
│ │ │ │ ├──1.pandas初识数据-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ ├──2.pandas过滤和排序-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ ├──3.pandas 分组-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ ├──4.pandas apply函数-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ ├──5.pandas 合并-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ └──6. pandas 统计数据-checkpoint.ipynb
│ │ │ ├──1.pandas初识数据.ipynb
│ │ │ ├──2.pandas过滤和排序.ipynb
│ │ │ ├──3.pandas 分组.ipynb
│ │ │ ├──4.pandas apply函数.ipynb
│ │ │ ├──5.pandas 合并.ipynb
│ │ │ ├──6. pandas 统计数据.ipynb
│ │ │ ├──7.可视化.ipynb
│ │ │ ├──student-mat.csv
│ │ │ ├──tips.csv
│ │ │ ├──US_Baby_Names_right.csv
│ │ │ └──wind.data
│ │ ├──OReilly.Python.for.Data.Analysis.2nd.Edition.1491.pdf
│ │ └──Python_Data_Clean.pdf
│ ├──R语言案例
│ │ ├──决策树
│ │ │ ├──Code
│ │ │ │ └──Decision_tree_willie.R
│ │ │ ├──Data
│ │ │ │ ├──.Rhistory
│ │ │ │ ├──Decision_tree_example_answer.xlsx
│ │ │ │ ├──Decision_tree_example.xlsx
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│ │ ├──逻辑回归和线性回归的商业应用
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