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CDA备考攻略
20230109期数据分析脱产就业班(直播回放)
第265任务： 机器学习电子课件
查看课程
任务列表
第1任务： 1.10.1 数据分析概述
第2任务： 1.10.2 数据的分类
第3任务： 1.10.3 条件格式 获取文本文件
第4任务： 1.10.4 统计类函数和日期时间类函数
第5任务： 1.10.5 查找引用类函数
第6任务： 1.11.1 数据透视分析方法介绍
第7任务： 1.11.2 透视表的值显示方式，切片器
第8任务： 1.11.3 可视化分析方法&子弹图和瀑布图的制作
第9任务： 1.11.4 应用切片器和数据透视图做动态报表
第10任务： 1.11.5 指标介绍及指标的分类
第11任务： 1月11日作业提交入口
第12任务： 1.12.1 课后作业1:考勤表和工资表的计算
第13任务： 1.12.2 课后作业1:考勤情况汇报图表制作
第14任务： 1.12.3 组合图制作&通用类指标介绍
第15任务： 1.12.4 通用类指标注意事项&练习
第16任务： 1.12.5 客户生命周期类指标&客户行为分析类指标
第17任务： 1.13.1 客户价值类指标&产品分析类指标&绩效类指标
第18任务： 1.13.2 场景指标练习之动销率
第19任务： 1.13.3 场景指标练习之页面跳转率&用户人数
第20任务： 1.13.4 场景指标练习之人均消费和客单价及复购人数
第21任务： 1.13.5 树状指标体系树
第22任务： 1月13日作业提交入口
第23任务： 1.30.1 课后作业2:活动评估讲解
第24任务： 1.30.2 帕累托分析介绍及动态帕累托图的制作
第25任务： 1.30.3 静态帕累托图的制作
第26任务： 1.30.4 帕累托分析练习&同期群分析方法
第27任务： 1.30.5 用户留存率分析练习
第28任务： 1.30.6 用户复购分析练习
第29任务： 1.31.1 业务分析报告的撰写
第30任务： 1.31.2 课后练习3:日常取数讲解&销售行为漏斗&AARRR模型
第31任务： 1.31.3 用户价值模型&RFM模型
第32任务： 1.31.4 用户忠诚度模型
第33任务： 1.31.5 忠诚用户变化情况分析
第34任务： 描述性统计课件
第35任务： 2.1.1 统计学概述
第36任务： 2.1.2 几个重要概念
第37任务： 2.1.3 集中趋势
第38任务： 2.1.4 分布形态
第39任务： 2.1.5 统计图表
第40任务： 2.1.6 离散程度
第41任务： 2.1.7 数据分布
第42任务： Level1-统计学基础-230131
第43任务： Level1-统计学基础-230131
第44任务： 2.2.1 波士顿矩阵模型
第45任务： 2.2.2 BI分析流程&商品分析报表思路梳理
第46任务： 2.2.3 商品分析报表数据收集和数据处理
第47任务： 2.2.4 商品分析报表比较分析
第48任务： 2.2.5 商品分析报表构成分析
第49任务： 2月2日作业提交入口
第50任务： 2.3.1 员工绩效看板制作
第51任务： 2.3.2 业务模型的设计
第52任务： 2.3.3 query基本操作
第53任务： 2.3.4 横向合并逻辑&纵向合并逻辑
第54任务： 2.3.5 query合并操作演示
第55任务： 2.6.1 query课后练习讲解&一对一连接汇总求值逻辑
第56任务： 2.6.2 一对多连接汇总求值逻辑
第57任务： 2.6.3 多对多连接汇总求值逻辑
第58任务： 2.6.4 跨表连接筛选和交叉连接筛选
第59任务： 2.6.5 DAX基本指标计算-均比
第60任务： 2.7.1 dax基本指标计算：占比和标准比
第61任务： 2.7.2 dax课后练习讲解&dateadd函数
第62任务： 2.7.3 query创建日期表&计算同环比
第63任务： 2.7.4 员工绩效案例：绩效评估模型的制作
第64任务： 2.7.5 服装行业案例业务背景介绍
第65任务： 2.8.1 服装案例-日销售分析思路梳理
第66任务： 2.8.2 服装案例-周销售分析思路梳理练习答疑
第67任务： 2.8.3 服装案例-周销售分析思路梳理讲解
第68任务： 2.8.4 服装案例-绩效分析思路梳理
第69任务： 2.9.1 服装案例-query数据收集和数据处理
第70任务： 2.9.2 服装案例- pivot建立多维分析模型
第71任务： 2.9.3 服装案例-pivot计算销售分析指标
第72任务： 2.9.4 服装案例-pivot计算绩效分析指标
第73任务： 2.9.5 服装案例-日销售分析报表制作
第74任务： 2.10.1 参数估计基础
第75任务： 2.10.2 点估计
第76任务： 2.10.3 区间估计
第77任务： 2.10.4 假设检验
第78任务： 2.10.5 AB test
第79任务： 2.13.1 数据库概述
第80任务： 2.13.2 创建数据库
第81任务： 2.13.3 数据类型
第82任务： 2.13.4 约束条件
第83任务： 2.13.5 添加数据
第84任务： 2.13.6 简单查询
第85任务： 2.13.7 条件查询
第86任务： 2.14.1 单表查询
第87任务： 2.14.2 分组聚合
第88任务： 2.14.3 连接查询
第89任务： 2.14.4 追加查询
第90任务： 2.14.5 笛卡尔积连接
第91任务： 2.14.6 自连接
第92任务： 2.15.1 标量子查询
第93任务： 2.15.2 列子查询
第94任务： 2.15.3 数学&字符串函数
第95任务： 2.15.4 日期时间函数
第96任务： 2.15.5 开窗函数简介
第97任务： 2.15.6 序号函数
第98任务： 2.16.1 MySQL基础回顾
第99任务： 2.16.2 淘宝案例背景与数据清洗
第100任务： 2.16.3 数据预览与商业探索
第101任务： 2.16.4 流量分析
第102任务： 2.16.5 转化分析
第103任务： 2.16.6 留存分析 登录天数计算
第104任务： 2.16.7 消费偏好 占比 RFM
第105任务： 2.17.1 shein案例背景
第106任务： 2.17.2 区域分析 留存分析
第107任务： 2.17.3 复购分析
第108任务： 2.17.4 大厂面试 京东 荣威
第109任务： 2.17.5 大厂面试 德昂
第110任务： 2.17.6 大厂面试 滴滴1
第111任务： 2.17.7 大厂面试 滴滴2
第112任务： 2.20.1 Hive简介与环境配置
第113任务： 2.20.2 环境配置及Linux常用命令介绍
第114任务： 2.20.3 hdfs 常用命令介绍
第115任务： 2.20.4 Hive数据定义语言（建表、建库）
第116任务： 2.20.5 Hive建表（hdfs数据源、含数组字段处理）
第117任务： 2.21.1 Hive建表（map struct类型）
第118任务： 2.21.2 Hive的基本查询
第119任务： 2.21.3 HiveSQL查询1
第120任务： 2.21.4 HiveSQL查询2
第121任务： 2.21.5 HiveSQL查询3
第122任务： Hive课件PPT讲义
第123任务： 2.22.1 服装销售分析报表：新建参数
第124任务： 2.22.2 服装周销售分析&绩效分析
第125任务： 2.22.3 会员复购分析：计算首次消费日期、几个月后消费、制作透视表
第126任务： 2.22.4 计算复购率、折线图分析复购率趋势变化
第127任务： 2.22.5 Excel BI介绍
第128任务： 2.23.1 财务基本概述
第129任务： 2.23.2 资产负债表指标介绍
第130任务： 2.23.3 利润表指标介绍
第131任务： 2.23.4 表格结构数据动态图表制作：数据验证和控件
第132任务： 2.23.5 表格结构数据动态图表制作：offset函数和公式名称管理器
第133任务： 2.23.6 动态杜邦分析仪
第134任务： 2月23日作业提交入口
第135任务： 2.27.1 资产负债构成分析和趋势分析
第136任务： 2.27.2 资产负债偿债能力分析和营运能力分析
第137任务： 2.27.3 利润分析报表
第138任务： 2.27.4 综合案例业务背景介绍与案例答疑
第139任务： 2.28 综合案例直播答疑
第140任务： 3.1 综合案例直播答疑
第141任务： 3.2.1 综合案例答疑
第142任务： 3.2.2 综合案例作业学员分享1
第143任务： 3.2.3 综合案例作业学员分享2
第144任务： 3.2.4 综合案例作业学员分享3
第145任务： 3.2.5 综合案例作业学员分享4
第146任务： 2.24.1 流程知识基础（上午）
第147任务： 2.24.2 流程应用案例（上午）
第148任务： 2.24.3 数据产品介绍（下午）
第149任务： 2.24.4 数据建模基础（下午）
第150任务： 2.24.5 数据模型案例（下午）
第151任务： EXCEL阶段测试题
第152任务： PowerBI阶段测试
第153任务： MySQL数据库应用阶段测试_V1.0_20200701
第154任务： 3.3.1 Python和anaconda简介
第155任务： 3.3.2 jupyter notebook编辑器介绍
第156任务： 3.3.3 markdown语法介绍
第157任务： 3.3.4 变量和语句书写规范
第158任务： 3.3.5 数据类型介绍
第159任务： 3.6.1 运算符
第160任务： 3.6.2 运算函数和科学计算库
第161任务： 3.6.3 字符串创建和常用运算符
第162任务： 3.6.4 字符串索引和切片及常用方法(上)
第163任务： 3.6.5 字符串常用方法（下）
第164任务： 3月6日作业提交入口
第165任务： 3.7.1 作业题讲解和列表的创建及切片
第166任务： 3.7.2 列表的常用方法
第167任务： 3.7.3 元组的创建及常用方法和字典的创建
第168任务： 3.7.4 字典的常用方法
第169任务： 3.7.5 集合及其常用方法和if判断
第170任务： 3.8.1 练习题讲解和分支结构
第171任务： 3.8.2 if嵌套和while循环
第172任务： 3.8.3 for循环和打断循环
第173任务： 3.8.4 内置函数和模块函数
第174任务： 3.8.5 自定义函数
第175任务： 3.9.1 数据清洗概述、Numpy简介及数组创建
第176任务： 3.9.2 数组数据类型及属性、Series简介
第177任务： 3.9.3 Series 常用操作
第178任务： 3.9.4 创建dataframe 、dataframe属性
第179任务： 3.9.5 dataframe切片索引、增删列
第180任务： 3.10.1 读取数据
第181任务： 3.10.2 查看数据、重复值、缺失值处理
第182任务： 3.10.3 缺失值、异常值处理
第183任务： 3.10.4 数据的集成、数据转换
第184任务： 3.10.5 map apply的使用
第185任务： 3月13日作业提交入口
第186任务： 3.13.1 数据聚合、转换
第187任务： 3.13.2 排序、保存数据
第188任务： 3.13.3 字符串应用1
第189任务： 3.13.4 字符串应用2
第190任务： 3.13.5 字符串应用3
第191任务： 3.14.1 作业讲解
第192任务： 3.14.2 时间数据处理
第193任务： 3.14.3 matplotlib 可视化1
第194任务： 3.14.4 matplotlib 可视化2
第195任务： 3.14.5 pandas 与 seaborn 可视化
第196任务： 3.15.1 titanic 案例
第197任务： 3.15.2 titanic 案例
第198任务： 3.15.3 titanic 案例
第199任务： 3.15.4 白酒销售数据案例
第200任务： 3.15.5 白酒销售数据案例
第201任务： 3.16.1 从多个表中提取指定数据到新表
第202任务： 3.16.2 按日期汇总的表转换成按类别汇总
第203任务： 3.16.3 汇总多个工作簿数据（上）
第204任务： 3.16.4 汇总多个工作簿数据（下）和考勤统计（上）
第205任务： 3.16.5 考勤统计（下）和社保核对
第206任务： 3.17.1 Python发送邮件
第207任务： 3.17.2 Python链接数据库
第208任务： 3.17.3 风控报表一
第209任务： 3.17.4 风控报表二
第210任务： 3.17.5 风控报表三
第211任务： 3.20.1 ETL 概述
第212任务： 3.20.2 kettle 配置及体验
第213任务： 3.20.3 kettle原理、csv转存数据库
第214任务： 3.20.4 ETL 演示-业务系统抽取到数仓
第215任务： 3.20.5 ETL演示 数仓数据到应用层
第216任务： 3.21.1 相关分析
第217任务： 3.21.2 一元线性回归原理
第218任务： 3.21.3 一元线性回归模型评估与检验
第219任务： 3.21.4 多元回归原理
第220任务： 3.21.5 高斯马尔可夫假设
第221任务： 3.21.6 多元回归建模流程
第222任务： 3.22.1 线性回归案例1
第223任务： 3.22.2 线性回归案例2
第224任务： 3.22.3 线性回归案例3
第225任务： 3.22.4 逻辑回归原理
第226任务： 3.22.5 逻辑回归建模评估
第227任务： 3.22.6 逻辑回归案例
第228任务： 3.23.1 逻辑回归案例
第229任务： 3.23.2 逻辑回归案例
第230任务： 3.23.3 矩阵分析法
第231任务： 3.23.4 主成分分析
第232任务： 3.23.5 主成分分析案例
第233任务： 3.23.6 因子分析案例
第234任务： 3.27.1 案例背景知识讲解
第235任务： 3.27.2 业务状况描述和计算Y
第236任务： 3.27.3 取数思路
第237任务： 3.27.4 计算X
第238任务： 3.27.5 建立模型
第239任务： 3.28.1 数据分析方法
第240任务： 3.28.2 数据挖掘算法分类
第241任务： 3.28.3 相关的概念
第242任务： 3.28.4 正则化和代码实战
第243任务： 3.28.5 代码实战
第244任务： 3.28.6 决策树gini
第245任务： 3.28.7 决策树gini
第246任务： 3.29.1 聚类和客户分群
第247任务： 3.29.2 距离的度量
第248任务： 3.29.3 层次聚类
第249任务： 3.29.4 kmeans聚类
第250任务： 3.29.5 代码实战1
第251任务： 3.29.6 代码实战2
第252任务： 3.29.7 代码实战3
第253任务： 机器学习PPT课件
第254任务： 决策树PPT课件
第255任务： 聚类分析PPT课件
第256任务： 关联规则PPT课件
第257任务： 3.30.1 关联规则基本介绍
第258任务： 3.30.2 支持度提升度置信度
第259任务： 3.30.3 关联规则原理
第260任务： 3.30.4 apriori先验知识
第261任务： 3.30.5 代码实战
第262任务： 3.30.6 协同过滤基本介绍
第263任务： 3.30.7 基于用户协同和基于物品协同过滤原理
第264任务： 3.30.8 代码实战
第265任务： 机器学习电子课件
第266任务： 决策树
第267任务： 3.31.1 集成学习基础
第268任务： 3.31.2 bagging与boosting
第269任务： 3.31.3 sklearn代码实现
第270任务： 3.31.4 随机森林
第271任务： 3.31.5 GBDT
第272任务： 4.3.1 回归树
第273任务： 4.3.2 XGBoost
第274任务： 4,3,3 集成学习和神经网络
第275任务： 4.3.4 lightGBM
第276任务： 4.3.5 神经网络算法
第277任务： Python阶段测试
第278任务： Python阶段测试0701版
第279任务： 4.6.1 pytorch代码1
第280任务： 4.6.2 pytorch代码2
第281任务： 4.6.3 Transformers
第282任务： 4.6.4 数据挖掘案例1
第283任务： 4.6.5 数据挖掘案例2
第284任务： 4.6.6 数据挖掘案例3
第285任务： 4.7.1 就业指导1
第286任务： 4.7.2 就业指导2
第287任务： 4.7.3 就业指导3
第288任务： 4.7.4 就业指导4
第289任务： 4.12 毕业典礼
第任务： 综合阶段测试1(CDA L1)
第任务： 综合阶段测试2(CDA L2)
第290任务： 第七版上册
第291任务： 第七版下册
学
习
中
心
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工作时间：9:00-19:00
陈老师：13077998983
邮箱：
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