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中国联通二级培训课程
第104任务： 数据科学的基本概念1
查看课程
任务列表
第1任务： 1、数据基本概念1
第2任务： 2、数据基本概念2
第3任务： 3、 CDA LEVEL 2内容概述
第4任务： 2.1 数据化指标概述
第5任务： 2.2 获客类指标
第6任务： 2.3 营销类指标
第7任务： 2.4 预警类指标
第8任务： 2.5 产品类指标
第9任务： 2.6 运营指标体系设计(Excel示例)
第10任务： 1.1.1 如何定位用户
第11任务： 1.1.2 业务指标与用户标签的关系-1
第12任务： 1.1.2 业务指标与用户标签的关系-2
第13任务： 1.1.3 用户标签与用户画像的关系
第14任务： 1.1.4 用户标签的类型
第15任务： 1.1.5总结和例题讲解
第16任务： 1.2.1用户标签的制作方法
第17任务： 1.2.2总结和例题讲解
第18任务： 1.3.1 用Python做用户画像的基础知识-1
第19任务： 1.3.2 用户画像在诊断阶段中的应用
第20任务： 1.3.3总结和例题讲解
第21任务： 2.1.1市场研究中的数据
第22任务： 2.1.2 概率抽样方法-1
第23任务： 2.1.2 概率抽样方法-2
第24任务： 2.1.3 非概率抽样方法
第25任务： 2.1.4总结和例题讲解
第26任务： 2.2.1市场调研流程和目标设定
第27任务： 2.2.2市场调研前准备和实施
第28任务： 2.2.3总结和例题讲解mp4
第29任务： 2.3.0引言
第30任务： 2.3.1 单变量描述性统计
第31任务： 2.3.2 两变量描述性统计
第32任务： 2.3.3 制图原理-3Python作图
第33任务： 2.3.4总结和例题讲解
第34任务： 2.3.3 制图原理_1
第35任务： 2.3.3 制图原理_2SPSS作图
第36任务： 2.4.2 错误和离群值数据识别与处理
第37任务： 2.4.1 数据预处理基本步骤
第38任务： 2.4.3 分类变量概化处理
第39任务： 2.4.4 缺失值处理
第40任务： 2.4.5 噪声平滑
第41任务： 2.4.6 连续变量分布形态转换和标准化
第42任务： 2.4.7 变量降维和WoE
第43任务： 2.4.8总结和例题讲解
第44任务： 3.1 数据分类
第45任务： 3.2 数据建模
第46任务： 3.3 数据仓库体系和ETL
第47任务： 3.4总结和例题讲解
第48任务： 4.1.1 分析框架
第49任务： 4.1.2 样本与总体
第50任务： 4.1.3 参数估计-1
第51任务： 4.1.3 参数估计-2
第52任务： 4.1.4 总结和例题讲解
第53任务： 4.2.1 假设检验的示例
第54任务： 4.2.2 假设检验基本概念
第55任务： 4.2.3 假设检验的基本步骤和配对样本T检验
第56任务： 4.2.4 AB测试优化法
第57任务： 4.2.5 总结和例题讲解
第58任务： 4.3.1 两样本t检验
第59任务： 4.3.2 方差分析
第60任务： 4.3.4 卡方检验
第61任务： 4.3.5 总结和例题讲解
第62任务： 4.3.3 相关分析
第63任务： 4.4.1 一元线性回归模型
第64任务： 4.4.2线性回归的参数估计
第65任务： 4.4.3 一元逻辑回归模型
第66任务： 4.4.4 逻辑回归极大似然估计法
第67任务： 4.4.5 总结和例题讲解
第68任务： 5.1.1 矩阵分析法
第69任务： 5.1.2主成分分析的理论基础
第70任务： 5.1.3主成分分析的计算步骤
第71任务： 5.1.4 主成分分析的应用
第72任务： 5.1.5-8因子分析
第73任务： 5.1.9主成分题目讲解
第74任务： 5.1.10因子分析题目讲解
第75任务： 5.2.1-3线性回归-1
第76任务： 5.2.4线性回归-2
第77任务： 5.2.5-5.2.7线性回归-3
第78任务： 5.3.6逻辑回归-3试题讲解mp4
第79任务： 5.2.8总结和试题讲解
第80任务： 5.3.1-5.3.4逻辑回归-1
第81任务： 5.3.5 逻辑回归-2
第82任务： 5.4.1 聚类方法的基本逻辑
第83任务： 5.4.2 系统聚类法
第84任务： 5.4.3-4k-means聚类-1
第85任务： 5.4.3-4k-means聚类-2
第86任务： 5.4.5聚类事后分析
第87任务： 5.4.6聚类试题讲解
第88任务： 5.5.1 宏观业务指标预测框架
第89任务： 5.5.2 趋势分解法
第90任务： 5.5.3 ARIMA方法-1
第91任务： 5.5.3ARIMA方法-2
第92任务： 5.5.4 时间序列回归
第93任务： 5.5.5时间序列考题讲解
第94任务： 6.0引言
第95任务： 6.1.1&6.1.2 启动程序阶段和业务事件还原工具
第96任务： 6.1.3 业务流程图及习题
第97任务： 6.2.1近因分析
第98任务： 6.2.2根本原因分析
第99任务： 6.2.3根因分析试题讲解
第100任务： 6.3.1业务优化框架和运筹优化
第101任务： 6.3.5&6.3.6 知识库与策略库和基于业务流程的优化
第102任务： 二级课件资料.zip
第103任务： 分类模型的评估方法
第104任务： 数据科学的基本概念1
第105任务： 数据科学的基本概念2
第106任务： 数据挖掘的技术与方法1
第107任务： 数据挖掘的技术与方法2
第108任务： 数理统计技术
第109任务： 1Python介绍
第110任务： 2Python基础数据类型与表达式
第111任务： 3Python原生态数据结构
第112任务： 4Python控制流
第113任务： 5Python函数
第114任务： 6Python模块
第115任务： 7使用pandas读写数据
第116任务： 1背景介绍
第117任务： 2描述性分析-1对被解释变量进行描述
第118任务： 3描述性分析-2对解释变量进行描述1
第119任务： 4描述性分析-3对解释变量进行描述2
第120任务： 4统计推断与假设检验2
第121任务： 5建立预测模型-1单变量显著度检验
第122任务： 6建立预测模型-2无交互项的线性模型
第123任务： 7建立预测模型-3有交互项的线性模型和预测
第124任务： 4统计推断与假设检验1
第125任务： 模板1预习课程1：线性回归算法概述与变量筛选
第126任务： 模板1预习课程2：线性回归优化与正则化
第127任务： 模板1预习课程3：逻辑回归变量筛选、编码
第128任务： 案例 个人贷款信用风险评级全流程
第129任务： Python编程基础-课件和脚本.zip
第130任务： CDA LEVELⅡ 模拟题（一）
第131任务： CDA LEVELⅡ 模拟题（二）
第132任务： CDA LEVELⅡ 模拟题（三）
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