小薇 大鹏教育：2022excel和数据分析四合一课程
课程介绍：
课程资源名称：大鹏教育：2022excel和数据分析四合一课程，资源大小：229.76G，详见下放截图与文件目录。
课程文件目录：大鹏教育：2022excel和数据分析四合一课程[229.76G]
BI(商务智能)工具课
BI(商务智能)工具课210809期素材
Excel数据分析与可视化
Excel数据分析与可视化210628期素材
Python数据分析与可视化
Python数据分析与可视化210628期素材
额外赠送[229.76G]
00-部分课程不压缩就没法，因为通不过审核，请谅解！这是数据分析师课程集，选择需要的方向学就可以，不用全部学！
课程10-数据分析与挖掘高级工程师课程CDA考试篇[206.74G]
CDA考试大纲模拟题[92.98M]
CDA模拟题+数据分析师认证考试大纲+必考书单（赠品）[42.72M]
CDALEVEL1业务数据分析师模拟题.pdf[440.15K]
CDA数据分析师系列：从零进阶！数据分析的统计基础.pdf[38.13M]
必考书单.png[3.42M]
大数据分析师考试大纲.pdf[160.14K]
建模分析师考试大纲.pdf[201.70K]
数剧科学家考试大纲.pdf[180.41K]
业务数剧分析师考试大纲.pdf[224.25K]
LEVEL1业务数据分析师考试大纲.pdf[464.54K]
LEVEL2大数据分析师考试大纲.pdf[553.12K]
LEVEL2建模分析师考试大纲.pdf[449.67K]
LEVEL3数据科学家考试大纲.pdf[242.82K]
概率论与数理统计.pdf[12.07M]
概率论与数理统计教程（第2版）.pdf[36.51M]
Level1业务分析师[24.91G]
1_LevelⅠ业务数据分析师[24.91G]
1、ExcelVisioXmindPPT必备常用工具使用与高级技巧[3.19G]
第二章Visio使用与高级技巧1-10.mp4[758.68M]
第三章Xmind使用与高级技巧1-2.mp4[121.54M]
第四章PPT使用与高级技巧1-15.mp4[800.24M]
第一章Excel使用与高级技巧1-13.mp4[530.87M]
第一章Excel使用与高级技巧14-21.mp4[573.76M]
第一章Excel使用与高级技巧22-35.mp4[482.76M]
2、MySQL数据库[3.71G]
第二章创建MySQL数据库和表1-7.mp4[425.47M]
第六章创建和使用索引1-6.mp4[922.61M]
第七章MySQL数据库备份和恢复1.mp4[343.47M]
第三章MySQL数据库数据管理1-6.mp4[353.69M]
第四章使用用事务保证数据完整性1-6.mp4[324.89M]
第五章使用DQL命令查询数据10-14.mp4[289.07M]
第五章使用DQL命令查询数据1-9.mp4[856.68M]
第一章初识MySQL数据库1-5.mp4[278.62M]
3、SPSSModeler数据挖掘[3.26G]
第二章SPSSMODELER数据挖掘1-6.mp4[425.25M]
第二章SPSSMODELER数据挖掘27.mp4[42.13M]
第二章SPSSMODELER数据挖掘7-26.mp4[1.26G]
第一章数据挖掘基础内容讲解1-12.mp4[701.46M]
第一章数据挖掘基础内容讲解13-24.mp4[883.96M]
4、数据挖掘分析师之软技能数据分析入门[599.99M]
第一章：数据分析篇1-4.mp4[159.71M]
第一章：数据分析篇5-7.mp4[105.04M]
第一章：数据分析篇8-15.mp4[335.24M]
5、数据挖掘分析师之软技能-实战需求分析[315.49M]
第二章市场需求分析与文档撰写技巧（MRD）1-5.mp4[174.79M]
第一章商业需求与文档撰写格式技巧（BRD）1-5.mp4[140.71M]
6、数据挖掘分析师之软技能-实战竞品分析[1.69G]
第二章热门各互联网行业APP分析1-29.mp4[0.99G]
第二章热门各互联网行业APP分析30-34.mp4[199.12M]
第二章热门各互联网行业APP分析35-38.mp4[135.12M]
第一章竞品分析1-5.mp4[188.22M]
第一章竞品分析6-11.mp4[197.26M]
7、数据挖掘分析师之软技能-实战产品规划与设计[496.00M]
第二章产品需求文档撰写格式与技巧（PRD）1-4.mp4[151.41M]
第一章需求分析与管理1-13.mp4[344.59M]
8、Tableau10应用实战[7.96G]
01Tableau商业智能与可视化应用实战1-2课.mp4[46.28M]
02Tableau商业智能与可视化应用实战3-11课.mp4[741.61M]
03Tableau商业智能与可视化应用实战12-13课.mp4[230.82M]
04Tableau商业智能与可视化应用实战14-45课..mp4[1.98G]
05Tableau商业智能与可视化应用实战46-48课.mp4[188.47M]
06Tableau商业智能与可视化应用实战49-52课.mp4[300.79M]
07Tableau商业智能与可视化应用实战53-60课.mp4[458.86M]
08Tableau商业智能与可视化应用实战61-65课.mp4[250.29M]
09Tableau商业智能与可视化应用实战66-69课.mp4[294.89M]
10Tableau商业智能与可视化应用实战70-74课.mp4[419.82M]
11Tableau商业智能与可视化应用实战75-78课.mp4[264.70M]
12Tableau商业智能与可视化应用实战79-81课.mp4[183.09M]
13Tableau商业智能与可视化应用实战82-86课.mp4[250.55M]
14Tableau商业智能与可视化应用实战87-88课.mp4[251.35M]
15Tableau商业智能与可视化应用实战89-93课.mp4[389.46M]
16Tableau商业智能与可视化应用实战94课.mp4[130.86M]
17Tableau商业智能与可视化应用实战95课.mp4[177.02M]
18Tableau商业智能与可视化应用实战96课.mp4[91.50M]
19Tableau商业智能与可视化应用实战97-98课.mp4[284.53M]
20Tableau商业智能与可视化应用实战99-100课.mp4[197.78M]
21Tableau商业智能与可视化应用实战101-104课.mp4[256.66M]
22Tableau商业智能与可视化应用实战105课.mp4[22.43M]
23Tableau商业智能与可视化应用实战106-108课.mp4[156.92M]
24Tableau商业智能与可视化应用实战109-118课.mp4[538.62M]
Tableau商业智能与可视化应用实战.xlsx[14.76K]
9、Echarts从入门到上手实战[3.73G]
Echarts从入门到上手实战.xlsx[13.66K]
Echarts从入门到上手实战1-13.mp4[599.24M]
Echarts从入门到上手实战14-27.mp4[893.22M]
Echarts从入门到上手实战28-48.mp4[1.05G]
Echarts从入门到上手实战49-68.mp4[1.19G]
Echarts从入门到上手实战69-70.mp4[29.66M]
Level2建模分析师
2_LevelⅡ建模分析师
01、实用型大数据挖掘算法
第一章玩转大数据：深入浅出大数据挖掘技术(Apriori算法、Tanagra工具、决策树)priori算法、Tanagra工具、决策树)
02、SPSSModeler数据挖掘项目实战
第二章感性认识SPSSModeler
第六章项目案例解析
第三章必备的统计学基础
第五章常用模型的数学思想与思考
第四章数据准备与预处理
第一章数据挖掘项目管理基础与思想
03、Python开发新手扫盲
04、实战基于Python的网络爬虫技术
第八章多线程和多进程
第二章Python数据类型
第九章scrapy实战
第六章mysql数据库回顾
第七章mongodb数据库回顾
第三章函数和函数式编程
第十章django实战
第四章面向对象编程
第五章网页爬虫(单线程,保存到文本文件)
第一章Python语言开发要点详解
05、R语言数据挖掘和分析
06、实战机器学习(基于Python)
07、零基础实战机器学习
08、大数据挖掘分析师之硬技能-基于金融行业的大数据挖掘分
09、Python2基础+数据分析
10、python3基础编程
Level3数据分析师[55.96G]
3_LevelⅢ大数据分析师[55.96G]
1、大数据挖掘分析师之硬技能-Java语言基础[14.31G]
1、第一章初识Java[1.67G]
第一章初识Java1-22.mp4[1.67G]
10、第十章Java中的网络编程[549.16M]
第十章Java中的网络编程1-16.mp4[549.16M]
11、第十一章网络编程高级应用[828.31M]
第十一章网络编程高级应用1-15.mp4[828.31M]
12、第十二章Java语言高级特性-序列化、反射、注解[1.71G]
第十二章Java语言高级特性-序列化、反射、注解1-12.mp4[472.58M]
第十二章Java语言高级特性-序列化、反射、注解13-29.mp4[706.69M]
第十二章Java语言高级特性-序列化、反射、注解30-40.mp4[574.70M]
13、第十三章指导学习[861.31M]
第十三章指导学习1-25.mp4[861.31M]
14、第十四章本门课程测试[210.36M]
第十四章本门课程测试1-4.mp4[210.36M]
15、第十五章项目实战(项目实战-基于Dom4j的图书馆信息管理系统)[852.17M]
第十五章项目实战(项目实战-基于Dom4j的图书馆信息管理系统)1-13.mp4[852.17M]
2、第二章Java基础之类(类型)和面向对象[539.66M]
第二章Java基础之类(类型)和面向对象1-8.mp4[539.66M]
3、第三章Java面向对象特性之封装[410.41M]
第三章Java面向对象特性之封装1-3.mp4[239.80M]
第三章Java面向对象特性之封装4-5.mp4[170.61M]
4、第四章Java面向对象特性之继承[905.90M]
第四章Java面向对象特性之继承1-9.mp4[905.90M]
5、第五章Java面向对象之多态[692.50M]
第五章Java面向对象之多态1-8.mp4[692.50M]
6、第六章Java中使用IO实现数据处理[1.56G]
第六章Java中使用IO实现数据处理1-29.mp4[1.35G]
第六章Java中使用IO实现数据处理30-31.mp4[212.31M]
7、第七章Java中使用XML实现数据处理[1.36G]
第七章Java中使用XML实现数据处理1-25.mp4[1.36G]
8、第八章Java中的多线程编程[1.43G]
第八章Java中的多线程编程1-17.mp4[297.95M]
第八章Java中的多线程编程18-29.mp4[416.75M]
第八章Java中的多线程编程30-49.mp4[581.28M]
第八章Java中的多线程编程50-52.mp4[166.85M]
9、第九章多线程高级应用[884.28M]
第九章多线程高级应用15-21.mp4[323.69M]
第九章：多线程高级应用1-14.mp4[560.60M]
2、大数据挖掘分析师之硬技能-大数据必备的数据结构与算法[6.19G]
第一章大数据必备的数据结构与算法[6.19G]
第一章大数据必备的数据结构与算法24-50.mp4[1.54G]
第一章大数据必备的数据结构与算法51-79.mp4[1.69G]
第一章大数据必备的数据结构与算法97-111.mp4[962.02M]
第一章：大数据必备的数据结构与算法1.mp4[45.01M]
第一章：大数据必备的数据结构与算法2-23.mp4[979.27M]
第一章：大数据必备的数据结构与算法80-96.mp4[1.03G]
3、大数据挖掘分析师之硬技能-Linux必知必会[1.22G]
1、第一章Linux基本环境[344.32M]
第一章Linux基本环境1-5.mp4[344.32M]
2、第二章Linux基础命令[397.08M]
第二章Linux基础命令1-5.mp4[397.08M]
3、第三章Linux系统管理[207.51M]
第三章Linux系统管理1-4.mp4[207.51M]
4、第四章Shell基础编程[298.54M]
第四章Shell基础编程1-6.mp4[298.54M]
4、大数据挖掘分析师之硬技能-Hadoop大数据开发技术入门[18.25G]
1、第一章hadoop开发技术[4.49G]
第一章hadoop开发技术34.mp4[124.50M]
第一章hadoop开发技术35.mp4[96.55M]
第一章hadoop开发技术36-41.mp4[748.55M]
第一章hadoop开发技术51-53.mp4[369.43M]
第一章：hadoop开发技术12-33.mp4[1.53G]
第一章：hadoop开发技术1-4.mp4[93.31M]
第一章：hadoop开发技术42-50.mp4[1.12G]
第一章：hadoop开发技术5-11.mp4[447.90M]
10、第十章MR扩展开发技术[2.71G]
第十章MR扩展开发技术18-20.mp4[625.68M]
第十章：MR扩展开发技术1-17.mp4[2.10G]
2、第二章zookeeper开发技术[1.55G]
第二章zookeeper开发技术14.mp4[270.04M]
第二章zookeeper开发技术6-13.mp4[1.03G]
第二章：zookeeper开发技术1-5.mp4[263.33M]
3、第三章hbase开发技术[2.22G]
第三章hbase开发技术10-20.mp4[1.37G]
第三章：hbase开发技术1-9.mp4[870.21M]
4、第四章hive开发技术[1.57G]
第四章hive开发技术1-14.mp4[1.57G]
5、第五章hue开发技术[384.88M]
第五章hue开发技术1-4.mp4[384.88M]
6、第六章Oozie开发技术[1.47G]
第六章Oozie开发技术1-13.mp4[1.47G]
7、第七章Flume开发技术[2.28G]
第七章Flume开发技术10-18.mp4[1.23G]
第七章Flume开发技术1-9.mp4[1.04G]
8、第八章Sqoop开发技术[981.82M]
第八章Sqoop开发技术1-7.mp4[981.82M]
9、第九章Kafka开发技术[640.39M]
第九章Kafka开发技术1-5.mp4[640.39M]
5、基于Hadoop技术实现的离线电商分析平台[15.99G]
1、第一章项目需求介绍[638.53M]
第一章项目需求介绍1-8.mp4[415.11M]
第一章项目需求介绍9-12.mp4[223.42M]
2、第二章用户行为数据收集模块实现讲解[933.60M]
第二章用户行为数据收集模块实现讲解1-9.mp4[933.60M]
3、第三章数据分析模块实现讲解[11.32G]
第三章数据分析模块实现讲解23-26.mp4[501.76M]
第三章数据分析模块实现讲解27-46.mp4[2.53G]
第三章数据分析模块实现讲解47-57.mp4[1.15G]
第三章数据分析模块实现讲解58-73.mp4[2.02G]
第三章数据分析模块实现讲解91-93.mp4[255.48M]
第三章：数据分析模块实现讲解1-22.mp4[2.67G]
第三章：数据分析模块实现讲解74-90.mp4[2.21G]
4、 第四章数据展示模块讲解[3.14G]
第四章数据展示模块讲解1-20.mp4[2.58G]
第四章数据展示模块讲解21-24.mp4[568.06M]
Level4数据分析专家
4_LevelIV数据分析专家
1、数据分析专家之软技能-卓越的项目管理应用与实践
1、第一章项目管理基础
2、 第二章体系解读与应用实践
2、数据分析专家之软技能-大道至简之软件开发从设计到编码全程
1、第一章订单模块
2、第二章仓储模块
3、第三章：成本核算管理
4、 第四章编号生成器
5、第五章消息模块
6、第六章权限模块
3、数据分析专家之软技能-系统架构设计的原理、核心技术与案例分析
1、第一章系统架构设计的原理与核心技术
2、第二章系统架构设计的案例分析
4、数据分析专家之硬技能-Spark基础–快学Scala
1、第一章Scala编程详解
2、第二章Scala编程进阶
5、数据分析专家之硬技能-大数据Spark从入门到精通
1、第一章Spark核心编程
2、第二章Spark内核源码深度剖析
3、第三章Spark性能优化
6、数据分析专家之BI扩展技能-高端微软BI商业智能实战
第一章BI商业智能实战开发
7、数据分析专家之BI扩展技能-中小型企业商业智能平台
1、第一章理论讲解部分
2、第二章项目实战部分
8、MySQL和Oracle两大数据库
第八章MySQL之函数
第二章MySQL介绍与安装
第九章MySQL之视图
第六章MySQL之查询
第七章MySQL之增、删、改
第三章MySQL之数据类型
第十二章Oracle安装与操作
第十三章Oracle之查询
第十四章Oracle之增、删、改
第十五章Oracle之函数、视图和存储过程
第十一章MySQL存储过程和函数
第十章MySQL之触发器
第四章MySQL之操作数据库表
第五章MySQL之索引
第一章数据库理论介绍
python3数据分析与挖掘实战
Python3数据分析与挖掘建模实战（选修）
第1章课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】
第3章单因子探索分析与可视化
第4章多因子探索分析
第5章预处理理论
第6章挖掘建模
第7章模型评估
第8章总结与展望
书籍+随堂源码+说明
sample_code
data
R语言[89.06G]
1.生命科学临床医学类[45.38G]
1.医学统计学基础[13.86G]
01.统计学基础[4.18G]
01.为什么我们学不好统计学？—浅谈统计学思维培养.mp4[134.47M]
02.临床试验设计中的统计学错误.mp4[321.60M]
03.常见的统计学概念混淆与误用.mp4[96.49M]
04.统计学方法选择与使用错误案例辨析.mp4[258.58M]
05.数据的类型与统计资料的描述.mp4[110.63M]
06.两组连续资料的比较.mp4[180.92M]
07.多组连续资料的比较–单因素方差分析.mp4[65.66M]
08.多组连续资料的比较–两因素方差分析.mp4[356.70M]
09.多组连续资料的比较–秩和检验.mp4[89.80M]
10.普通卡方检验.mp4[145.84M]
11.配对卡方检验与一致性检验.TS[97.94M]
12.单向有序列联表的统计学处理.TS[115.69M]
13.双向有序列联表的统计学处理.TS[126.57M]
14.诊断试验设计要点及统计学指标的含义.mp4[116.24M]
15.ROC分析的原理及SPSS操作.mp4[99.18M]
16.比较两条或多条ROC曲线的曲线下面积.mp4[96.34M]
17.联合诊断在SPSS中的实现.mp4[212.93M]
18.相关与回归的区别和应用.mp4[43.20M]
19.简单线性回归与多元线性回归.mp4[125.04M]
20.Logistic回归的原理及软件实现.mp4[217.18M]
21.多因素回归中的变量筛选方法.mp4[83.02M]
22.生存资料的统计分析原则与单因素生存分析.mp4[191.02M]
23.Cox回归分析的原理及统计软件实现.mp4[131.10M]
24.Cox回归变量筛选方法与回归模型诊断.mp4[180.62M]
25.Nomogram（列线图）的绘制——R语言.mp4[269.81M]
26.倾向性匹配得分分析（PSM）的原理.mp4[49.15M]
27.PSM分析的统计软件实现.mp4[201.66M]
28.Stata进行PSM分析.mp4[164.63M]
02.科研数据处理与论文作图教程[8.69G]
01数据处理之本教程的开篇介绍：主旨、定位和视频目录.mp4[76.34M]
02数据处理之科研数据处理系列绪论：数据分析、绘图与软件介绍.mp4[149.49M]
03数据处理之计算AUC曲线下面积：原理与软件操作方法.mp4[101.85M]
04数据处理之添加误差线：标准差SD和标准误SEM的区别.mp4[161.96M]
05数据处理之生存分析：生存曲线的绘制方法，多重比较和计划比较.mp4[377.24M]
06数据处理之ResearchArticle图片类型分析：实验图、数据图、示意图.mp4[43.03M]
07数据处理之XY图：如何在多个软件中绘制XY图.mp4[222.42M]
08数据处理之Column图：如何在多个软件中绘制Column图.mp4[234.07M]
09数据处理之XY图和Column图拓展：统计学中的指标、因素和水平.mp4[110.55M]
10数据处理之双Y轴图：如何在多个软件中绘制双Y轴图.mp4[199.35M]
11数据处理之数据图添加标注：绘制显著性差异的标注和连接线.mp4[365.85M]
12数据处理之GraphPad快速入门：线性回归、标准曲线、数据图组合.mp4[253.86M]
13数据处理之双尾T检验：对两列数据进行F检验和双尾T检验.mp4[380.30M]
14数据处理之单尾T检验：对两列数据进行F检验和单尾T检验.mp4[377.86M]
15数据处理之方差分析：ANOVA的分类及其posttests.mp4[287.63M]
16数据处理之计算IC50：细胞毒实验的半数抑制浓度IC50的计算方法.mp4[294.36M]
17数据处理之模糊数据图的重新绘图：原始数据丢失了该怎么补救.mp4[252.30M]
18数据处理之字体的后期调整：数据图在后期修改时如何调整字体.mp4[129.55M]
19数据处理之图像分析之计数：如何对图像中的颗粒等结构进行计数.mp4[90.12M]
20数据处理之图像分析之测大小：如何测定图像中结构的大小和距离.mp4[192.37M]
21数据处理之图像分析之求灰度：共聚焦、电泳等图片的半定量分析.mp4[188.63M]
22数据处理之GraphPadPrism进阶技巧：非线性回归、ROC曲线等.mp4[597.08M]
23论文作图之组图：如何用PowerPoint和Photoshop进行组图.mp4[225.75M]
24论文作图之组图进阶：如何对组图进行后期修改和提高效率.mp4[220.80M]
25论文作图之图片类型和格式：图片基础知识，如何转换图片格式.mp4[117.36M]
26论文作图之图片的大小：像素数目、分辨率的正确调整方法.mp4[168.82M]
27论文作图之规则抠图：抠图的基本操作及标尺制作.mp4[302.38M]
28论文作图之非规则抠图：液相图片进行非规则抠图.mp4[112.76M]
29论文作图之非规则抠图进阶：离体肿瘤照片进行非规则抠图.mp4[194.63M]
30论文作图之共聚焦图像的overlay：通道的概念，RGB真彩图片.mp4[108.77M]
31论文作图之将Excel数据图转换为高清位图：如何让数据图不模糊.mp4[228.98M]
32论文作图之大杂烩图片的制作：按照期刊要求来组合和调整图片.mp4[141.99M]
33论文作图之绘制一个脂质体：在Photoshop中绘制示意图或模式图.mp4[202.76M]
34论文作图之PPT流程图的制作&结语：基本操作和视频创作动机.mp4[81.45M]
35论文作图之图片处理讲座：组图、抠图、示意图和流程图.mp4[245.30M]
36论文作图之仿3D示意图的绘制：仿3D的原理及软件选择.mp4[120.16M]
37论文作图之绘制仿3D脂质体：演示在Photoshop绘制仿3D结构.mp4[296.24M]
38论文作图之Illustrator绘制信号通路：Illustrator软件操作演示和练习.mp4[246.55M]
39论文作图之科研组图SciPicMatrix：快速组图的终极解决方案.mp4[230.89M]
40论文作图之科研组图SciPicMatrix全功能介绍：灵活运用，熟能生巧.mp4[362.62M]
41论文作图之科研作图分级制度&系列总结：科研图片处理的规范.mp4[203.26M]
03.数据获取、分析与处理[909.70M]
第01节电子病历大数据与临床科研.mp4[51.88M]
第03节国内外开放数据库获取方法(I).mp4[30.73M]
第04节国内外开放数据库获取方法(II).mp4[23.03M]
第05节R语言基本操作.mp4[33.63M]
第06节缺失数据的基本处理方法.mp4[29.94M]
第07节缺失数据的可视化.mp4[35.58M]
第08节缺失数据的简单插补.mp4[33.02M]
第09节缺失值的多重插补.mp4[38.93M]
第10节时间序列变量的多重插补.mp4[32.77M]
第11节Reshape程辑包的数据处理.mp4[30.04M]
第12节单变量分析.mp4[35.73M]
第13节中介分析.mp4[29.25M]
第14节回归模型的建立.mp4[27.08M]
第15节回归模型的优化：最佳子集和逐步回归.mp4[20.91M]
第16节回归模型诊断：残差及模型诊断.mp4[24.68M]
第17节回归模型可视化：列线图制作.mp4[37.09M]
第18节岭回归LASSO回归.mp4[47.10M]
第19节生存资料的统计描述.mp4[23.80M]
第20节生存资料的半参数回归.mp4[35.98M]
第21节热图及层级聚类分析.mp4[40.01M]
第22节临床预测模型及评分体系构建.mp4[48.29M]
第23节K-近邻取样.mp4[32.45M]
第24节神经网络模型.mp4[24.14M]
第25节神经网络模型进阶.mp4[27.55M]
第26节决策树与随机森林.mp4[56.98M]
第27节单纯贝叶斯分类法.mp4[59.12M]
[漫画统计学之回归分析].（日）高桥信著.扫描版.pdf[50.70M]
[漫画统计学之因子分析].（日）高桥信著.扫描版.pdf[54.36M]
2.从零开始学医学R语言[9.56G]
第01章R语言基础知识[1.46G]
1.1R语言在医学科研与论文写作中的应用前景.mp4[74.82M]
1.2r软件简介和安装.mp4[830.30M]
1.3R语言中数据集的创建1.mp4[310.98M]
1.3R语言中数据集的创建2.mp4[23.15M]
1.4基本数据管理方法.mp4[251.85M]
第02章R语言绘图基础教程[602.21M]
2.1R语言绘图基本知识1.mp4[115.77M]
2.1R语言绘图基本知识2.mp4[207.28M]
2.2R语言的常见图形绘制.mp4[279.16M]
第03章统计描述与基础统计分析方法[710.96M]
3.1描述性统计分析上.mp4[344.53M]
3.2描述性统计分析下.mp4[106.48M]
3.3线性相关与秩相关.mp4[122.04M]
3.4组间差异的t检验.mp4[76.49M]
3.5组间差异的秩和检验.mp4[61.42M]
第04章方差分析与Kruskal-Wallis检验[1.24G]
4.1单因素方差分析（上）-原版.mp4[115.15M]
4.2单因素方差分析（下）-原版.mp4[328.49M]
4.3双因素方差分析-原版.mp4[333.65M]
4.4多元方差分析（上）-原版.mp4[272.29M]
4.5多元方差分析（下）-原版.mp4[110.96M]
4.6Kruskal-Wallis检验与Friedman检验-原版.mp4[110.60M]
第05章四格表与列联表数据的处理[836.31M]
5.1四格表的卡方检验.mp4[288.01M]
5.2列联表资料的处理.mp4[372.84M]
5.3秩和检验在处理列联表资料中的应用.mp4[175.46M]
第06章线性回归模型[789.41M]
6.1简单线性回归（上）.mp4[89.89M]
6.2简单线性回归（下）.mp4[112.88M]
6.3残差与回归值&预测域与置信带.mp4[126.60M]
6.4多元线性回归模型.mp4[174.90M]
6.5线性回归模型在方差分析中的应用.mp4[285.13M]
第07章广义线性模型[1.34G]
7.1广义线性模型和glm函数.mp4[49.46M]
7.2Logistic回归模型（上）.mp4[175.25M]
7.3Logistic回归模型（下）.mp4[246.53M]
7.4Nomogram列线图&亚组分析森林图绘制（上）.mp4[435.99M]
7.5Nomogram列线图&亚组分析森林图绘制（下）.mp4[304.50M]
7.6泊松回归模型.mp4[162.60M]
第08章生存分析[1.44G]
8.1生存资料的描述.mp4[238.31M]
8.2组间生存曲线比较&生存曲线绘制.mp4[347.95M]
8.3Cox比例风险模型&列线图绘制（上）.mp4[359.79M]
8.4Cox比例风险模型&列线图绘制（下）.mp4[365.20M]
8.5竞争风险模型.mp4[166.68M]
第09章主成分与因子分析[428.34M]
9.1主成分分析.mp4[206.02M]
9.2探索性因子分析.mp4[222.32M]
第10章聚类分析[386.26M]
10.1聚类分析.mp4[386.26M]
第11章诊断试验ROC分析[89.81M]
11.1诊断试验ROC分析.mp4[89.81M]
课件及代码[332.28M]
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01R语言基础知识.R[11.64K]
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第一章R语言基础知识.pdf[1.20M]
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02R语言绘图基础教程.R[12.95K]
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第二章R语言绘图基础教程.pdf[1.18M]
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03统计描述与基础统计分析.R[5.58K]
第三章统计描述与基础统计分析.pdf[571.81K]
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04方差分析与秩和检验.R[5.97K]
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第四章方差分析与Kruskal-Wallis检验.pdf[1.93M]
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05四格表与列联表资料的处理.R[4.21K]
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第五章四格表与列联表数据的处理.pdf[1.81M]
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07广义线性模型.R[8.73K]
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第七章广义线性模型.pdf[1.70M]
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08生存分析&Cox回归.R[11.67K]
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第八章生存分析与Cox回归.pdf[2.40M]
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09主成分与因子分析.R[3.85K]
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第九章主成分与因子分析.pdf[1.81M]
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10聚类分析.R[4.36K]
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11诊断试验ROC分析.R[1.22K]
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第十一章诊断试验ROC分析.pdf[983.13K]
3.基于R语言的数据可视化与图形编辑[8.45G]
基于R语言的数据可视化与图形编辑-讲义及代码等配套资料[41.11M]
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（doctor1890）R语言基础知识.R[11.63K]
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第1章.R语言入门及软件安装.pdf[2.33M]
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R绘图基础知识.R[4.67K]
第2章.R语言绘图系统基础知识.pdf[1.62M]
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第3章.R语言绘图初阶教程.pdf[1.77M]
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第4章.R语言绘图中阶教程.pdf[1.43M]
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第5章.R语言绘图高阶教程.pdf[1.50M]
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（doctor1890)第6章.R语言与临床研究数据表达.pdf[665.15K]
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ROC分析.R[1.05K]
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WB条带.tif[1.50M]
第7章.AdobePhotoshop应用.pdf[1.80M]
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第8章.AdobeIllustrator应用.pdf[299.26K]
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4.医学R语言进阶课程[5.81G]
01.R语言、Rstudio简介.avi[323.01M]
02.R包的安装&向量.avi[155.96M]
03.数值型&逻辑型向量.avi[175.97M]
04.逻辑表达式&字符串向量.avi[104.45M]
05.因子型变量.avi[156.56M]
06.列表&矩阵.avi[136.66M]
07.数组&初识数据框.avi[123.17M]
08.数据框.avi[205.85M]
09.数据框的基本操作.avi[168.21M]
10.条件与循环.avi[132.56M]
11.自定义函数&数据读取.avi[219.17M]
12.数据的读取与写出.avi[137.69M]
13.数据排序与长宽型数据转换.avi[189.06M]
14.变量的因子化.avi[109.77M]
15.apply函数家族.avi[94.40M]
16.数据汇总函数.avi[140.85M]
17.plyr包.avi[200.95M]
18.dplyr包.avi[153.06M]
19.data.table包.avi[142.52M]
20.缺失值的识别与处理（1）.avi[132.71M]
21.缺失值的识别与处理（2）.avi[168.90M]
22.异常值和重复值的处理.avi[169.49M]
23.字符串的处理.avi[219.37M]
24.正则表达式.avi[163.93M]
25.stringr&stringi包.avi[213.38M]
26.时间与日期数据的处理.avi[254.77M]
27.lubridate包.avi[202.32M]
28.时间序列简介.avi[103.38M]
29.时间序列分析.avi[142.97M]
30.描述性统计.avi[156.57M]
31.t检验.avi[107.62M]
32.数据变换.avi[101.40M]
33.方差分析.avi[194.05M]
34.卡方检验.avi[108.91M]
35.回归分析与模型诊断.avi[211.16M]
36.模型诊断与Logistic回归.avi[118.25M]
37.生存分析与COX回归.avi[112.36M]
RCODES.rtf[130.46K]
5.临床预测模型构建&机器学习（高级）[7.70G]
临床预测模型构建&机器学习（R语言进阶）-讲义等辅助资料[79.36M]
R语言进阶-第14-16章[10.72M]
ch14[3.69M]
.Rhistory[13.88K]
code14.R[5.51K]
第14章.分类回归树在医学研究中应用.pdf[3.67M]
ch15[3.67M]
.Rhistory[19.60K]
code15.R[6.98K]
第15章.神经网络与深度学习在医学中应用.pdf[3.64M]
ch16[3.37M]
.Rhistory[24.66K]
16TimeSeries.R[6.68K]
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kings.txt[0.29K]
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precip1.txt[0.66K]
skirts.txt[0.54K]
第16章.时间序列与因果关系在医学中应用.pdf[3.33M]
R语言进阶-第1-8章（含课程简介）[43.48M]
0.课程简介[7.47M]
jco.2012.41.5984.pdf[169.25K]
jco.2015.65.0739.pdf[738.02K]
jco.2015.65.9128.pdf[886.01K]
LancenOncology_Tang2018.pdf[538.59K]
LnacetOncology_Zhang2013.pdf[1.23M]
Nomogram,JAMAs,2016,154(4).pdf[331.75K]
soi140129.pdf[356.09K]
soi150086.pdf[331.75K]
soi150089.pdf[482.21K]
TanPH-PTB-Nomogram-2012.pdf[1.14M]
临床预测模型&机器学习(R语言进阶)_课程简介.pdf[1.35M]
ch01[7.63M]
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01广义线性模型.R[8.79K]
Chance,Circulation,2015,132(1).pdf[844.06K]
C-statistics计算.R[0.83K]
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example11_6.csv[1.32K]
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lung{survival}nomogram.R[3.26K]
lweight.sav[5.86K]
Nomogram,JAMAs,2016,154(4).pdf[331.75K]
poissonregression.R[1.76K]
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第1章.GLM广义线性模型的R语言实现.pdf[6.33M]
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.Rhistory[18.11K]
02mlogit.R[1.86K]
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第2章.Logistic回归两种变种的R实现.pdf[1.90M]
ch03[2.36M]
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03Logistic回归与判别分析.R[4.48K]
第3章.Logistic回归与判别分析R实现.pdf[2.33M]
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matchdata.dta[28.19K]
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stu1matchdata.dta[29.89K]
第4章.倾向性匹配得分在R语言中实现.pdf[3.75M]
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.Rhistory[17.33K]
code5.R[4.58K]
第5章.线性模型中的高级特征选择技术.pdf[3.03M]
ch06[6.91M]
.Rhistory[17.37K]
06生存分析&Cox回归.R[6.42K]
EORTC22922&10925,NEJM.pdf[666.54K]
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第6章.生存分析与Cox比例风险模型.pdf[6.04M]
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第7章.Fine-Gray检验与竞争风险模型.pdf[1.12M]
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NCICMA.20TrialNEJM.pdf[545.01K]
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PIIS2213858715001266.pdf[368.98K]
第8章.多元回归分析中的变量筛选方法.pdf[2.51M]
R语言进阶-第9-13章[25.15M]
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soi150086.pdf[331.75K]
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TanPH-PTB-Nomogram-2012.pdf[1.14M]
低出生体重列线图.R[1.67K]
第9章.回归模型可视化与预测模型构建.pdf[4.66M]
胰腺癌放疗列线图.R[2.84K]
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NRI&IDI自编函数.R[3.05K]
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第10章.临床预测模型的评价与验证.pdf[5.58M]
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11诊断试验ROC分析.R[1.57K]
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第11章.诊断试验数据处理与ROC分析.pdf[1.63M]
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12-1主成分与因子分析.R[3.99K]
12-2聚类分析.R[4.37K]
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第12章.主成分与因子分析、聚类分析应用.pdf[5.64M]
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第13章.K最近邻与支持向量机在医学中应用.pdf[3.06M]
0临床预测模型简介及课程内容概要.mp4[202.04M]
1.1Logistic回归.mp4[290.24M]
1.2泊松回归.mp4[170.10M]
10.1C-statistics与C-index计算.mp4[132.26M]
10.2净重新分类指数(NRI)与综合判别改善指数(IDI)的计算.mp4[132.70M]
10.3临床预测模型的校准度评价：Calibration曲线的绘制.mp4[181.26M]
10.4预测模型的临床有效性评价：决策曲线分析（DCA）方法.mp4[235.31M]
11.1诊断试验数据处理方法.mp4[124.45M]
11.2ROC曲线绘制及AUC计算.mp4[161.08M]
11.3多指标联合诊断的R实现.mp4[124.14M]
12.1主成分分析.mp4[172.49M]
12.2因子分析.mp4[215.41M]
12.3聚类分析.mp4[106.22M]
13.1K最近邻法.mp4[115.69M]
13.2支持向量机.mp4[242.84M]
14.1回归树.mp4[212.18M]
14.2分类树.mp4[61.77M]
14.3随机森林.mp4[168.61M]
14.4梯度提升.mp4[176.03M]
15.1神经网络.mp4[179.54M]
15.2深度学习.mp4[82.17M]
16.1时间序列分析.mp4[284.22M]
16.2时间序列预测.mp4[273.67M]
2.1无序多分类Logistic回归.mp4[193.10M]
2.2等级Logistic回归.mp4[132.35M]
3.1Logistic回归建模.mp4[305.17M]
3.2判别分析.mp4[275.86M]
4.1倾向性匹配得分(PSM)分析.mp4[317.72M]
5.1最优子集与岭回归建模.mp4[366.25M]
5.2Lasso回归建模.mp4[134.00M]
5.3弹性网络建模.mp4[106.54M]
5.4交叉验证与模型选择.mp4[159.36M]
6.1K-M分析与Log-rank检验.mp4[114.58M]
6.2Cox比例风险模型.mp4[225.27M]
7.1竞争风险概念与Fine&Gray检验.mp4[143.26M]
7.2竞争风险模型在R语言实现.mp4[137.62M]
8.1多元回归中变量筛选常用方法.mp4[118.51M]
8.2临床研究中亚组分析及森林图绘制.mp4[148.91M]
8.3临床研究中敏感性分析及结果表达.mp4[89.47M]
9.1临床预测模型典型案例解读.mp4[162.62M]
9.2临床预测模型构建的一般方法.mp4[90.44M]
9.3Logistic回归模型的可视化及Nomogram列线图的绘制.mp4[281.35M]
9.4Cox回归模型的可视化及Nomogram列线图的绘制.mp4[253.77M]
2.金融经管大数据分析类
第1步.R和RStudio软件下载及安装[928.63M]
Mac版本[300.77M]
R-4.0.3-Mac最新版本.pkg[84.48M]
RStudio-1.1.463旧版本—下面的新版本无法安装可以尝试装这个.dmg[74.51M]
RStudio-1.3.1093最新版本—首选安装版本.dmg[141.77M]
Rtools(必要时装)[210.22M]
rtools40-i686_32位.exe[84.51M]
rtools40-x86_64位.exe[125.71M]
Windows版本[415.56M]
RStudio-1.3.1073—最新版本—首选安装版本.exe[163.67M]
RStudio—较旧版本—兼容32位R备选2.exe[85.82M]
RStudio—较旧版本—首选版本无法安装时备选1.exe[81.92M]
R-4.0.3-Windows最新版本.exe[84.15M]
R与RStudio的安装.docx[2.08M]
苹果系统安装说明.txt[0.20K]
第2步.快速了解R以及如何学习R
入门必读书籍
第二本-R语言实战（中文完整版）
SourceCode
第三本-R绘图艺术
第一本-R语言编程艺术(中文版)
第3步.R语言入门基础教程
1.R语言统计快速入门
2.数据分析的统计学基础
第01课面向小白的统计学：描述性统计（均值，中位数，众数，方差，标准差，与常见的统计图表）
stat01
第02课赌博设计：概率的基本概念，古典概型
第03课每人脑袋里有个贝叶斯：条件概率与贝叶斯公式，独立性
第04课微积分：随机变量及其分布（二项分布，均匀分布，正态分布）
第05课万事皆由分布掌握：多维随机变量及其分布
第06课砖家的统计学：随机变量的期望，方差与协方差
第07课上帝之手，统计学的哲学基础：大数定律、中心极限定理与抽样分布
第08课从抽样推测规律之一：参数估计之点估计
第09课从抽样推测规律之二：参数估计之区间估计
第10课对或错？告别拍脑袋决策：基于正态总体的假设检验
第11课扔掉正态分布：秩和检验
第12课预测未来的技术：回归分析
第13课抓住表象背后那只手：方差分析
第14课沿着时间轴前进，预测电子商务业绩：时间序列分析简介
第15课PageRank的背后：随机过程与马尔科夫链简介
stat15
相关配套资料、
参考资料
作业
第4步.R语言进阶教程[17.27G]
1.R语言进阶：数据分析[3.20G]
R语言第01周_R简介，变量，向量，数组，矩阵[257.73M]
R01a.mp4[81.92M]
R01b.mp4[98.35M]
R01c.mp4[77.46M]
R语言第02周_R的数据可视化，各种图表，常用统计量计算[214.84M]
R02a.mp4[91.69M]
R02b.mp4[123.15M]
R语言第03周_随机变量，密度函数，一元线性回归模型[358.34M]
R03a.mp4[58.24M]
R03b.mp4[124.22M]
R03c.mp4[94.37M]
R03d.mp4[81.52M]
R语言第04周_多元线性回归模型[323.60M]
R04a.mp4[30.71M]
R04b.mp4[75.17M]
R04c.mp4[95.19M]
R04d.mp4[122.53M]
R语言第05周_logistic回归，广义线性回归，非线性回归[255.64M]
R05a.mp4[108.22M]
R05b.mp4[101.37M]
R05c.mp4[46.05M]
R语言第06周_MINE方法，aprior购物篮分析[258.71M]
R06a.mp4[160.54M]
R06b.mp4[98.16M]
R语言第07周_分类算法，线性判别法，贝叶斯分类器[243.07M]
R07a.mp4[78.49M]
R07b.mp4[93.52M]
R07c.mp4[71.06M]
R语言第08周_分类算法，神经网络，最近邻算法[237.60M]
R08a.mp4[88.62M]
R08b.mp4[107.67M]
R08c.mp4[41.30M]
R语言第09周_聚类算法，层次聚类法，谱系图，K平均值法[289.68M]
R09a.mp4[100.82M]
R09b.mp4[188.87M]
R语言第10周_聚类算法，基于密度的方法[170.44M]
课程10第二部分.mp4[69.82M]
课程10第一部分.mp4[100.62M]
R语言第11周_主成分分析[329.68M]
课程11第二部分.mp4[68.82M]
课程11第三部分.mp4[71.47M]
课程11第四部分.mp4[114.29M]
课程11第一部分.mp4[75.09M]
R语言第12周_因子分析[318.09M]
R12a.mp4[92.21M]
R12b.mp4[87.65M]
R12c.mp4[138.23M]
数据分析与R语言视频课件[14.44M]
数据分析与R语言01.pdf[1.57M]
数据分析与R语言02.pdf[1.58M]
数据分析与R语言03.pdf[1.30M]
数据分析与R语言04.pdf[1.09M]
数据分析与R语言05.pdf[876.04K]
数据分析与R语言06.pdf[1.41M]
数据分析与R语言07.pdf[716.16K]
数据分析与R语言08.pdf[1.56M]
数据分析与R语言09.docx[832.69K]
数据分析与R语言09.pdf[976.06K]
数据分析与R语言10.pdf[880.49K]
数据分析与R语言11.pdf[0.99M]
数据分析与R语言12.pdf[780.33K]
2.R语言进阶：数据可视化[3.14G]
第01周基本制图函数综述[322.41M]
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数据展现01.pdf[2.53M]
第02周理解关键制图参数[175.91M]
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数据展现02.pdf[1.72M]
第03周散点图[192.91M]
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数据展现03.pdf[1.28M]
第04周线图与时间序列谱图[317.06M]
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数据展现04.pdf[1.42M]
第05周柱形图，点图，饼图，直方图[222.35M]
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第06周箱线图，热力图[268.08M]
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Rgraph06c.mp4[64.93M]
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数据展现06.pdf[773.65K]
第07周等高线，地图，转换为图形文件[399.09M]
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Rgraph07d.mp4[64.08M]
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数据展现07.pdf[1.79M]
第08周ggplot2概述与入门[273.23M]
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GG01c.mp4[82.53M]
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第09周万能的qplot——基础[209.27M]
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GG02b.mp4[79.24M]
GG02c.mp4[55.62M]
第10周万能的qplot——更精致的展现[322.84M]
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GG03a.mp4[86.73M]
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第11周图层[158.57M]
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GG04b.mp4[50.00M]
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第12周工具箱，润色，发布为图形文件[215.41M]
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GG05a.mp4[92.87M]
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第13周怎样制作R扩展包[87.22M]
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Rpackage1.mp4[38.83M]
Rpackage2.mp4[47.76M]
资料.rar[53.06M]
作业.rar[2.09K]
3.R语言进阶：数据挖掘[4.50G]
相关配套资料[117.58M]
[漫画统计学之回归分析].（日）高桥信著.扫描版.zip[49.31M]
[漫画统计学之因子分析].（日）高桥信著.扫描版.zip[53.85M]
【带完整书签】统计建模与R软件-薛毅、陈立萍-2006.zip[7.78M]
R_Graph_Cookbook.zip[2.36M]
R_Graphics_Cookbook代码和数据.zip[4.29M]
课程介绍.zip[0.42K]
第01课R语言基础：R简介，变量，向量，数组，矩阵，数据框，读写文件，控制流.zip[235.61M]
第02课R语言基础：R的数据可视化，各种图表，常用统计量计算.zip[195.98M]
第03课预知未来的回归模型：随机变量，密度函数，一元线性回归模型.zip[329.40M]
第04课预知未来的回归模型：多元线性回归模型.zip[302.40M]
第05课数据展现：基本制图函数综述.zip[504.64M]
第06课预知未来的回归模型：logistic回归，广义线性回归，非线性回归.zip[236.50M]
第07课数据展现：理解关键制图参数.zip[178.19M]
第08课挖掘关联和推荐技术：MINE方法，apriori购物篮分析.zip[263.06M]
第09课数据展现：散点图.zip[287.32M]
第10课万事皆选择：分类算法，线性判别法，贝叶斯分类器，决策树，最近邻算.zip[222.70M]
第11课数据展现：线图与时间序列谱图.zip[204.65M]
第12课数据展现：柱形图，点图，饼图，直方图.zip[232.15M]
第13课万事皆选择：聚类算法，层次聚类法，谱系图，k平均值法，k中心法.zip[413.46M]
第14课数据展现：箱线图，热力图，等高线，地图，转换为图形文件.zip[356.78M]
第15课大道至简：降维技术，主成分分析和因子分析.zip[525.27M]
4.R语言进阶：ggplot2绘图[681.54M]
1-9R语言绘图：ggplot2初级教程第一讲.zip[681.54M]
1.R语言进阶：数据分析.zip[2.94G]
2.R语言进阶：数据可视化.zip[2.83G]
第5步R语言高级教程[25.51G]
01_R-时间序列专题（初中级）[10.66G]
时间序列初级[5.74G]
ch1-1资产收益率计算_Pak.zip[297.16M]
ch1-2收益率分布特征_Pak.zip[208.39M]
ch1-3收益率分布应用_Pak.zip[237.41M]
ch1-4习题案例分析_Pak.zip[109.68M]
ch2-1线性时间序列基本概念_Pak.zip[226.79M]
ch2-2AR模型原理_Pak.zip[206.76M]
ch2-3AR模型参数估计与应用_Pak.zip[190.02M]
ch2-4MA模型与应用_Pak.zip[188.61M]
ch2-5ARMA模型与应用_Pak.zip[228.27M]
ch2-6单位根检验_Pak.zip[275.33M]
ch2-7季节模型与应用_Pak.zip[207.62M]
ch2-8时序误差及长记忆模型应用_Pak.zip[187.43M]
ch3-1条件异方差模型基本概念_Paa.zip[188.17M]
ch3-1条件异方差模型基本概念_Paak.zip[18.76M]
ch3-2ARCH模型原理_Pa.zip[196.71M]
ch3-3ARCH模型应用分析_Pa.zip[218.91M]
ch3-4GARCH模型与应用_Pa.zip[255.22M]
ch3-5IGARCH&GARCH-M应用_Pa.zip[141.46M]
ch3-6EGARCH模型与应用_Pa.zip[174.31M]
ch3-7TGARCH模型与应用_Pak.zip[114.88M]
ch4-1弱平稳和交叉相关_Pak.zip[275.62M]
ch4-2多元混成检验_Pak.zip[110.79M]
ch4-3VAR模型原理_Pak.zip[202.83M]
ch4-4VAR案例分析_Pak.zip[249.78M]
ch4-5脉冲相应函数_Pak.zip[121.25M]
ch5-1单因子模型_Pak.zip[257.84M]
ch5-2多因子模型_Pak.zip[85.80M]
ch5-3基本面因子模型_Pak.zip[157.27M]
ch5-4主成分分析及其在金融中的应用_Pak.zip[261.29M]
ch5-5因子分析原理_Pak.zip[193.65M]
时间序列初级配套资料.zip[85.99M]
时间序列中级[4.92G]
时间序列中级讲义和数据[80.92M]
讲义及参考资料[42.01M]
code[30.81K]
VaR第六、七篇.SSC[2.98K]
第八篇金融时间序列长记忆.SSC[4.28K]
第九篇金融时间序列——协整理论与应用.SSC[14.57K]
第六篇VaR与分位数回归.r[4.47K]
第七篇极值理论与VaR.r[4.50K]
data[5.40M]
VaR、分位数回归和极值理论（第六、七篇）数据[5.40M]
.Data[3.32M]
__Hhelp
__init[1.48M]
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参考资料[15.56M]
AnalysisofIntegratedandCo-integratedTimeSerieswithR.pdf[1.79M]
R常用函数.pdf[98.56K]
s-plusfinmetrics使用函数参考.pdf[1.66M]
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金融时间序列长记忆相关概念.pdf[103.86K]
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讲义[21.02M]
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VaR、分位数回归和极值理论讲义.pdf[4.41M]
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01_第一讲伪回归概念及其后果_Pa.wmv[98.75M]
02_第一讲极值理论原理_Pa.wmv[308.22M]
03_第一讲长记忆基本概念_Pa.wmv[154.85M]
04_第一讲VaR基本概念_Pa.wmv[207.37M]
05_第二讲VaRRiskMetrics计算_Pa.wmv[269.81M]
06_第二讲长记忆统计检验_Pa.wmv[108.96M]
07_第二讲极值理论估计_Pa.wmv[278.54M]
08_第二讲协整理论及其在经济金融中应用_Pa.wmv[207.75M]
09_第三讲VaR计算的计量方法_Pa.wmv[238.21M]
10_第三讲长记忆参数估计_Pa.wmv[109.63M]
11_第三讲传统极值理论VaR计算_Pa.wmv[192.32M]
12_第三讲误差修正模型_Pa.wmv[93.29M]
13_第四讲FARIMA_Pa.wmv[163.26M]
14_第四讲VaR计算的分位数方法_Pa.wmv[181.34M]
15_第四讲传统极值理论VaR计算讨论_Pa.wmv[89.88M]
16_第四讲基于残差的协整检验_Pa.wmv[117.31M]
17_第五讲SEMIFAR_Pa.wmv[75.37M]
18_第五讲传统极值理论的returnlevel_Pa.wmv[119.63M]
19_第五讲分位数回归与应用_Pa.wmv[212.48M]
20_第五讲基于残差的协整检验2_Pa.wmv[132.99M]
21_第六讲FIGARCH模型_Pa.wmv[191.97M]
22_第六讲POT极值理论原理_Pa.wmv[207.93M]
23_第六讲基于分位数回归的VaR计算_Pa.wmv[127.15M]
24_第六讲基于回归的协整检验和误差修正模型_Pa.wmv[192.51M]
25_第七讲POT极值理论参数估计_Pa.wmv[133.92M]
26_第七讲长记忆预测_Pa.wmv[100.13M]
27_第七讲协整VAR基本概念_Pa.wmv[103.94M]
28_第八讲Johansen协整检验_Pa.wmv[106.26M]
29_第八讲POT极值理论VaR计算_Pa.wmv[112.53M]
30_第九讲协整向量检验实例分析_Pa.wmv[142.29M]
31_第十讲协整VECM的估计_Pa.wmv[113.77M]
32_第十一讲协整VECM的预测_Pa.wmv[68.06M]
02_数据分析之量化投资[3.48G]
01.第1课：金融计量学概念：股票、期权、收益率[220.92M]
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02.第2课：金融计量学概念：资产组合复制与套利[427.66M]
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03.第3课：数学是描述量化关系的语言——统计学相关基础[444.15M]
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04.第4课：金融数据与时间强相关——时间序列模型[174.50M]
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05.第5课：R软件，金融数据分析利器[155.80M]
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06.第6课：定性投资与量化投资概述[130.63M]
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07.第7课：量化投资的主要问题与方法介绍[140.28M]
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08.第8课：高收益意味着高风险——风险评估与管控[423.17M]
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09.第9课：择股问题：如何选择一只正确的股票？[331.77M]
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10.第10课：鸡蛋不能放在同一篮子里——投资组合的确定[153.76M]
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11.第11课：计划定制得再完美也需要行动——基本的量化投资策略[208.66M]
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12.第12课：让机器人帮忙赚钱——统计套利策略[301.95M]
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13.第13课：实践出真知——量化投资R实例展示[298.07M]
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课件、随堂练习与参考文档[153.38M]
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Introduction_to_R_for_Quantitative_Finance.pdf[4.06M]
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量化投资——第1周.pdf[1.67M]
时间序列参考资料.txt[0.08K]
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教程目录及说明.txt[1.58K]
03_”R“初级和高级[9.14G]
R初级1-10讲[3.67G]
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02_第一讲SPLUS&R介绍与基本使用2_Pak.wmv[265.77M]
03_第二讲数据对象与运算1_Pak.wmv[243.48M]
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06_第三讲统计模拟_Pak.wmv[149.89M]
07_第四讲数据探索性分析1_Pak.wmv[121.76M]
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10_第五讲参数估计_Pak.wmv[289.59M]
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14_第八讲方差分析.wmv[340.70M]
15_第九讲非参数检验_Pak.wmv[236.94M]
16_第十讲统计案例综合分析1_Pak.wmv[173.89M]
17_第十讲统计案例综合分析2_Pak.wmv[136.16M]
R课程介绍.txt[1.60K]
R高级1-6讲[5.47G]
01_第一篇第一讲一元线性回归OLS和MLE估计_Pak.wmv[203.51M]
02_第一篇第二讲和第三讲OLS估计性质的蒙特卡罗模拟_Pak.wmv[209.11M]
03_第一篇第三讲和第四讲多元线性回归稳定性检验_Pak.wmv[255.43M]
04_第一篇第五讲分段回归与虚拟变量_Pak.wmv[154.20M]
05_第一篇第六讲多重共线性_Pak.wmv[353.94M]
06_第一篇第七讲异方差_Pak.wmv[317.07M]
07_第一篇第八讲序列相关_Pak.wmv[283.19M]
08_第二篇第一讲非线性无约束优化_Pak.wmv[268.67M]
09_第二篇第二讲非线性约束优化_Pak.wmv[146.99M]
10_第二篇第三讲非线性回归估计_Pak.wmv[201.23M]
11_第二篇第四讲非线性初始值和模型评价_Pak.wmv[108.38M]
12_第二篇第五讲nlrwr包详细介绍_Pak.wmv[295.56M]
13_第二篇第六讲非线性模型诊断_Pak.wmv[160.68M]
14_第三篇第一讲分布滞后模型_Pak.wmv[301.67M]
15_第三篇第二讲自回归模型_Pak.wmv[163.56M]
16_第三篇第三讲葛兰杰检验_Pak.wmv[129.66M]
17_第四篇第一讲联立方程1_Pak.wmv[114.41M]
18_第四篇第二讲联立方程2_Pak.wmv[270.99M]
19_第五篇第一讲二元probit模型_Pak.wmv[306.52M]
20_第五篇第二讲二元logit模型_Pak.wmv[217.76M]
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25_第六篇第一讲面板数据1_Pak.wmv[276.82M]
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04_R语言之ggplot2[444.46M]
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TheGrammarofGraphics2nded-L.Wilkinson(Springer,2005)WW.pdf[13.42M]
The_Grammar_of_Graphics.part1.rar[9.44M]
The_Grammar_of_Graphics.part2.rar[2.74M]
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2.txt[0.42K]
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05_R语言之网络爬虫RCurl
06_R语言之shiny动态图[10.09M]
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07_R语言与金融数据分析[525.27M]
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R语言与金融数据分析01.pdf[1.88M]
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R语言与金融数据分析03.pdf[1.74M]
08_R语言之plyr[1.20G]
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09_R语言之文本挖掘包tm[72.31M]
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stata全套教程[36.71G]
stata全套教程[36.71G]
stata视频教程四合一：初级+高级+论文专题+十月更新[31.23G]
Stata10月更新[3.12G]
1.0Stata课程概况.mp4[6.97M]
1.1stata概览01.mp4[74.67M]
1.1stata概论02.mp4[111.04M]
1.2stata文件路劲02.mp4[105.86M]
1.2stata文件路径01.mp4[103.17M]
1.3stata命令的语法格式01.mp4[108.21M]
1.3stata命令的语法格式02.mp4[88.85M]
1.4帮助文件和外部命令01.mp4[110.59M]
1.4帮助文件和外部命令02.mp4[18.88M]
1.5stata中的变量名称01.mp4[73.01M]
1.5stata中的变量名称02.mp4[26.60M]
1.6do文档.mp4[120.72M]
1.7stata中的函数功能01.mp4[55.52M]
1.7stata中的函数功能02.mp4[87.51M]
2.1数据的导入和导出.mp4[112.67M]
2.2资料的合并与追加01.mp4[84.37M]
2.2资料的合并与追加02.mp4[55.42M]
2.3缺漏值的处理.mp4[124.41M]
2.4离群值的处理01.mp4[50.52M]
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2.5egen提供的函数.mp4[127.86M]
2.6类别变量和分组统计01.mp4[27.05M]
2.6类别变量和分组统计02.mp4[66.43M]
2.7赫芬达尔指数01.mp4[58.63M]
2.7赫芬达尔指数02.mp4[88.94M]
3.1stata绘图概览.mp4[140.62M]
3.2折线图和连线图01.mp4[48.38M]
3.2折线图和连线图02.mp4[102.27M]
3.3直方图01.mp4[72.60M]
3.3直方图02.mp4[84.19M]
3.4函数图.mp4[115.18M]
4.1单值01.mp4[45.04M]
4.1单指02.mp4[90.29M]
4.2暂元01.mp4[99.11M]
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4.3循环语句01.mp4[58.14M]
4.3循环语句02.mp4[76.22M]
4.4ado文档：定义自己的程序01.mp4[62.20M]
4.4ado文档：定义自己的程序02.mp4[91.25M]
4.5随机抽样.mp4[111.68M]
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计量经济学及stata应用[4.15G]
1.导论[79.90M]
1.导论[79.90M]
1.1(1)什么是计量经济学.mp4[26.25M]
1.1(2)遗漏变量.mp4[34.34M]
1.2经济数据的类型.mp4[19.32M]
10.工具变量法[342.21M]
10.工具变量法[342.21M]
10.1联立方程偏差.mp4[36.84M]
10.2测量误差偏差.mp4[30.85M]
10.3-工具变量法.mp4[19.58M]
10.4-二阶段最小二乘法.mp4[28.42M]
10.5弱工具变量.mp4[31.37M]
10.6-过度识别检验.mp4[18.84M]
10.7豪森曼检验.mp4[37.14M]
10.8-如何获得工具变量.mp4[34.89M]
10.9工具变量法的Stata实例.mp4[104.28M]
11.二值选择模型[258.77M]
11.10其他离散选择模型.mp4[18.25M]
11.1-二值选择模型.mp4[16.89M]
11.2-最大似然估计的原理.mp4[27.43M]
11.3二值选择模型的MLE估计.mp4[10.59M]
11.4边际效应.mp4[29.85M]
11.5回归系数的经济意义.mp4[35.74M]
11.6拟合优度.mp4[14.38M]
11.7准最大似然估计.mp4[29.52M]
11.8-三类渐近等价的大样本检验.mp4[37.59M]
11.9-二值选择模型的Stata命令与案例.mp4[38.53M]
12.面板数据[324.30M]
12.10拟合优度的度量.mp4[17.72M]
12.11非平衡面板.mp4[23.68M]
12.12究竟该用固定效应还是随机效应模型.mp4[20.56M]
12.13-面板数据的Stata命令及实例.mp4[65.87M]
12.1面板数据的特点.mp4[34.92M]
12.2面板数据的估计策略.mp4[24.07M]
12.3混合回归.mp4[15.29M]
12.4固定效应模型-组内估计量.mp4[23.45M]
12.5固定效应模型-LSDV法.mp4[16.07M]
12.6固定效应模型-一阶差分法.mp4[13.52M]
12.7时间固定效应.mp4[22.04M]
12.8随机效应模型.mp4[40.85M]
12.9组间估计量.mp4[6.25M]
13.平稳时间序列[344.69M]
13.10格兰杰因果检验.mp4[15.34M]
13.11-VAR的Stata命令及实例.mp4[36.99M]
13.12时间趋势项.mp4[26.74M]
13.13-季节调整.mp4[23.39M]
13.14日期数据的导入.mp4[18.20M]
13.1-时间序列的自相关.mp4[24.88M]
13.2一阶自回归.mp4[26.59M]
13.3高阶自回归.mp4[25.70M]
13.4-自回归分布滞后模型.mp4[18.66M]
13.5误差修正模型.mp4[20.15M]
13.6移动平均与ARMA模型.mp4[19.24M]
13.7脉冲响应函数.mp4[34.32M]
13.8-向量自回归过程.mp4[19.76M]
13.9VAR的脉冲响应函数.mp4[34.73M]
14单位根与协整[247.83M]
14.1-非平稳序列.mp4[19.92M]
14.2ARMA的平稳性.mp4[27.66M]
14.3VAR的平稳性.mp4[9.11M]
14.4单位根所带来的问题.mp4[41.44M]
14.5单位根检验.mp4[43.72M]
14.6单位根检验的Stata实例.mp4[25.92M]
14.7协整的思想与初步检验.mp4[38.11M]
14.8协整的最大似然估计.mp4[18.50M]
14.9-协整分析的Stata命令.mp4[23.46M]
15.如何做实证研究[205.00M]
15.10稳健性检验.mp4[13.01M]
15.11论文写作.mp4[53.57M]
15.12与同行交流.mp4[4.97M]
15.13提交论文或投稿.mp4[3.79M]
15.14写作伦理.mp4[3.82M]
15.15结束语.mp4[4.50M]
15.1什么是论文.mp4[12.06M]
15.2准备阶段.mp4[5.87M]
15.3选题.mp4[16.34M]
15.4探索性研究.mp4[16.27M]
15.5收集与整理数据.mp4[14.21M]
15.6建立计量模型.mp4[13.95M]
15.7选择计量方法.mp4[12.51M]
15.8解释回归结果.mp4[25.45M]
15.9诊断性检验.mp4[4.68M]
2.Stata入门[127.40M]
2.1-2.2为什么使用stata、stata的窗口.mp4[28.58M]
2.3-Stata操作实例.mp4[64.78M]
2.4-2.5命令更新、学习资源.mp4[34.05M]
3.数学回顾[369.39M]
3.1微积分.mp4[40.73M]
3.2-线性代数.mp4[50.81M]
3.3概率、条件概率.mp4[22.74M]
3.4分布与条件分布.mp4[37.47M]
3.5-随机变量的数字特征.mp4[71.45M]
3.6迭代期望定律.mp4[43.42M]
3.7均值独立.mp4[25.06M]
3.8-常用连续型统计分布.mp4[31.26M]
3.9统计推断的思想.mp4[46.45M]
4.一元线性回归[237.52M]
4.1-一元线性回归.mp4[20.96M]
4.2OLS估计量的推导.mp4[45.80M]
4.3OLS的正交性.mp4[24.33M]
4.4平方和分解公式.mp4[19.40M]
4.5拟合优度.mp4[28.15M]
4.6无常数项的回归.mp4[23.60M]
4.7一元回归的Stata实例.mp4[22.90M]
4.8Stata命令运行结果的存储与调用.mp4[21.27M]
4.9蒙特卡罗模拟.mp4[31.12M]
5.多元线性回归[436.71M]
5.10F统计量的似然比原理表达式.mp4[57.29M]
5.11.mp4[47.17M]
5.12-多元回归的Stata实例.mp4[38.07M]
5.1-二元线性回归.mp4[21.78M]
5.2多元线性回归模型.mp4[22.84M]
5.3OLS估计量的推导.mp4[34.41M]
5.4OLS的几何解释.mp4[12.68M]
5.5拟合优度.mp4[30.20M]
5.6-古典线性回归模型的假定.mp4[27.47M]
5.7-OLS的小样本性质.mp4[42.72M]
5.8-单个系数的t检验.mp4[72.61M]
5.9-对线性假设的F检验.mp4[29.47M]
6.大样本OLS[475.53M]
6.10大样本OLS的Stata实例.mp4[81.25M]
6.11大样本理论的蒙特卡罗模拟.mp4[35.86M]
6.1-为何需要大样本理论.mp4[23.63M]
6.2-随机收敛.mp4[47.51M]
6.3-大数定律与中心极限定理.mp4[21.58M]
6.4使用蒙特卡罗法模拟中心极限定理.mp4[29.12M]
6.5统计量的大样本性质.mp4[29.42M]
6.6-随机过程的性质.mp4[63.60M]
6.7大样本OLS的假定.mp4[31.03M]
6.8-OLS的大样本性质.mp4[51.45M]
6.9大样本统计推断.mp4[61.07M]
7.异方差[176.66M]
7.1-异方差的后果.mp4[13.64M]
7.2异方差的例子.mp4[17.95M]
7.3-异方差的检验.mp4[28.48M]
7.4-异方差的处理.mp4[26.14M]
7.5处理异方差的Stata命令及实例.mp4[59.85M]
7.6Stata命令的批处理.mp4[30.60M]
8.自相关[237.73M]
8.1自相关的后果.mp4[21.30M]
8.2自相关的例子.mp4[16.96M]
8.3自相关的检验.mp4[87.13M]
8.4-自相关的处理.mp4[50.59M]
8.5处理自相关的Stata命令.mp4[32.76M]
8.6-冰淇淋需求函数的案例.mp4[28.99M]
9.模型设定与数据问题[381.50M]
9.10缺失数据与线性插值.mp4[30.99M]
9.11变量单位的选择.mp4[8.93M]
9.1遗漏变量.mp4[89.38M]
9.2无关变量.mp4[12.46M]
9.3建模策略.mp4[16.01M]
9.4-解释变量个数的选择.mp4[20.86M]
9.5-对函数形式的检验.mp4[16.95M]
9.6-多重共线性.mp4[38.08M]
9.7极端数据.mp4[47.42M]
9.8虚拟变量.mp4[52.43M]
9.9-经济结构变动的检验.mp4[48.00M]
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第01节课-软件安装
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第16课
代码
第十六课
file
视频
第17课-异常与time模块
代码
第十七课
time
文件与文件夹的操作
异常
视频
第18课-进程线程
代码
第十八课
multiprocessing
threading
视频
第19节课-numpy与pandas
代码
numpy
pandas
.ipynb_checkpoints
pandas-course
视频
第20节课-matpotlib
代码
matplotlib
.ipynb_checkpoints
视频
课外阅读资料
学习PPT
04python高级应用（2）
05机器学习（1）
概述
03_随堂笔记
05_随堂代码
机器学习
06机器学习（2）
08机器学习（3）
09机器学习（4）
10机器学习（5）
11数据挖掘与项目实战（1）
第十周01
第十周02
12数据挖掘与项目实战（2）
13深度学习（1）
14深度学习（2）
十三周
15深度学习（3）
十四周
16自然语言处理
17图像处理（1）
18图像处理（2）
19企业项目实战
AI大数据互联网电影智能推荐（第一季）
AI法律咨询大数据分析与服务智能推荐实战项目(第一季)
5_人工智能(旧)
人工智能之机器学习
人工智能之深度学习+推荐系统
项目实战
6_项目实战
MSSQL、MySQL、Oracle三大主流数据库快速上手
驴妈妈旅游网大型离线数据电商分析平台
第1章大数据基本技能储备
第2章项目需求介绍
第3章用户行为数据收集模块实现讲解
第4章数据分析模块讲解
第5章数据展示模块讲解
某团购网大型离线电商数据分析平台
第二章用户访问session分析
第六章广告点击流量实时统计
第三章企业级性能调优、troubleshooting经验与数据倾斜解决方案
第四章页面单跳转化率统计
第五章各区域热门商品统计
第一章大数据集群搭建
新增数据分析与spss12课
新增数据分析与SPSS12课
01.第一课：SPSS入门介绍
02.第二课：好的开始是成功的一半——数据录入与数据整理
03.第三课：化繁为简——描述性统计分析
04.第四课：看图说话——统计图表分析
05.第五课：真假博弈1——假设检验概述与t检验
06.第六课：真假博弈2——非参数检验与卡方检验
07.第七课：万物皆有联系——相关分析与回归案例
08.第八课：影响因素判断——方差分析
09.第九课：与时俱进——时间序列分析
10.第十课：泾渭分明——分类算法
11.第十一课：物以类聚——聚类算法
12.第十二课：大道至简——降维方法研究
课程11-python3数据分析与挖掘实战【选学】
Python3数据分析与挖掘建模实战（选修）
第1章课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】
第2章数据获取
第3章单因子探索分析与可视化
第4章多因子探索分析
第5章预处理理论
第6章挖掘建模
第7章模型评估
第8章总结与展望
书籍+随堂源码+说明
sample_code
data
课程12-人工智能与数据挖掘【选学】
01数学基础（1）
02数学基础（2）
03python基础（1）
第01节课-软件安装
第02节课-变量数据类型
第03节课-数据类型02
预科三期
第二课变量和数据类型
第04节课-字符串、字典、列表
代码
第四课字符串、字典、列表
列表
流程控制
元组
字典
视频
第05节课-if
代码
第五课
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第06节课-while循环
代码
第六课
视频
第07节课-跳转语句-for循环
代码
第七课
视频
第08课-循环练习题讲解
代码
第八课
视频
第09课-函数（一）
代码
第九课
视频
第10课-函数（二）
代码
第十课
视频
第11课-函数（三）
代码
第十一课
视频
第12课-函数（四）
代码
第十二课
视频
第13课-面向对象
代码
第十三课
__pycache__
视频
第14课-面向对象（二）
代码
第十四课
视频
第15课-模块和包
代码
第十五课
module1
module2
__pycache__
study
__pycache__
msg
__pycache__
视频
第16课
代码
第十六课
file
视频
第17课-异常与time模块
代码
第十七课
time
文件与文件夹的操作
异常
视频
第18课-进程线程
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第十八课
multiprocessing
threading
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第19节课-numpy与pandas
代码
numpy
pandas
.ipynb_checkpoints
pandas-course
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第20节课-matpotlib
代码
matplotlib
.ipynb_checkpoints
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课外阅读资料
学习PPT
04python高级应用（2）
05机器学习（1）
概述
03_随堂笔记
05_随堂代码
机器学习
06机器学习（2）
07机器学习（3）
08机器学习（4）
09机器学习（5）
10数据挖掘与项目实战（1）
第十周01
第十周02
11数据挖掘与项目实战（2）
12深度学习（1）
13深度学习（2）
十三周
14深度学习（3）
十四周
15自然语言处理
16图像处理（1）
17图像处理（2）
18企业项目实战
AI大数据互联网电影智能推荐（第一季）
AI法律咨询大数据分析与服务智能推荐实战项目(第一季)
课程1-数据分析之CDA+统计基础+tabeau+spss+机器学习(推荐先学这套)
01、Excel业务数据分析
预习视频
02、MYSQL数据库应用
03、PowerBI商业智能分析
04、统计基础
05、python基础
06、python爬虫
07、python数据清洗
08、python统计
09、机器学习第一阶段
10、机器学习第二阶段
11、机器学习第二阶段梯度下降
12、机器学习第三阶段
13、tableau
14、SPSS
15、评分卡
16、神经网络补充
17、文本挖掘
18、毕业答辩
19、面试技巧
课程配套课件资料
01、Excel业务数据分析
Excel业务数据分析
Excel预习课件（必看）
02、MYSQL数据库应用
MySQL基础
code
data
ds
rawdata
仅查看
预习资料mysql
第二部分：MySQL课件
参考资料
课上数据
mysql面试题汇总
03、PowerBI商业智能分析
PowerBI串讲数据素材
1.从区域到表
2.从Excel到PowerQuery数据处理
3.PowerPivot数据建模
1.来自不同表的多维度分析
2.DAX函数：ALL家族介绍
4.PowerBI（人人都能成为数据分析师）
1.PQ快速创建模板函数
2.基础可视化对象介绍
3.动态条形图
PowerBI数据加工及数据汇总分析
PowerPivot数据建模与数据汇总分析
PowerPivotDAX表达式
PowerPivot搭建多维数据集
PowerQuery数据处理
PowerBI预习课件
1.PBI工具介绍
2.DAX表达式
3.M函数
4.网页爬取数据
5.商业应用案例
04、统计基础
05-08、python
20200502-python基础预习课件
__MACOSX
09-12、机器学习阶段
13、tableau
data
案例
14、SPSS
15、评分卡
16、神经网络补充
17、文本挖掘
18、毕业答辩
19、面试技巧
学习（选看）
阶段2
阶段3
老学员
学习资料（课件数据、软件等）
第一部分
软件安装
课程2-数据挖掘分析之Python篇(零基础小白可以直接看)
课件资料
预备课【先看】
正式课
01数据分析方法
1数据特征分析
2数据处理
3数学建模
课程3-python机器学习实战(数据挖掘方向)
Python3入门机器学习经典算法与应用
课程4-数据分析之能力培养篇[3.13G]
数据分析师八大能力培养[3.13G]
章节00：课件资料[26.00M]
Part0.开篇介绍-更新版.pdf[1.68M]
Part1.信息收集能力.pdf[5.64M]
Part2.沟通需求能力.pdf[3.66M]
Part3.定义问题能力.pdf[1.73M]
Part4.梳理流程能力.pdf[4.44M]
Part5定义标准能力.pdf[3.25M]
Part6寻找原因能力.pdf[1.86M]
Part7提供建议能力.pdf[2.26M]
Part8.总结汇报能力.pdf[1.47M]
章节01：一个本质的问题：数字、数据、数据分析与数据分析工作[52.38M]
1.课程简介.mp4[3.63M]
2.数字与数据.mp4[24.37M]
3.数据与数据分析.mp4[11.47M]
4.数据分析的本质.mp4[12.91M]
章节02：一个有趣的现象：为什么叫数据分析部，不叫ESP部[41.47M]
5.一个例子看技能与工作的区别.mp4[21.86M]
6.数据分析的价值是由作用而非技能决定.mp4[9.10M]
7.不能解决问题的数据分析终被淘汰.mp4[10.51M]
章节03：一个成长的难题：从掌握取数技能，到完成数据分析工作，还需要补充多少能力[81.47M]
10.数据分析师需要的八大能力.mp4[6.80M]
11.后续的课程介绍（重要、必看）.mp4[26.01M]
8.数据分析师在实战中常见难题.mp4[35.37M]
9.数据分析师常犯错误.mp4[13.30M]
章节04：能力一：收集信息能力[476.52M]
12.什么是“业务”.mp4[18.90M]
13.什么是“理解”业务.mp4[17.07M]
14.不理解业务的恶果是什么.mp4[15.77M]
15.“模型”无法拯救，那个不理解业务的你.mp4[38.46M]
16.优秀的数据分析师必须自己去理解业务.mp4[12.61M]
17.优秀的数据分析师必须自己去理解业务2.mp4[10.49M]
18.理解业务的起点：了解最基础的业务形态.mp4[30.61M]
19.理解业务的七步成诗法.mp4[15.18M]
20.七步成诗法之一，最核心问题：业务模式.mp4[32.36M]
21.七步成诗法，四大角色概览.mp4[8.21M]
22.七步成诗法之二，产品.mp4[47.34M]
23.七步成诗法之三，渠道.mp4[25.16M]
24.七步成诗法之四，用户.mp4[26.56M]
25.七步成诗法之五，运营.mp4[54.76M]
26.七步成诗法之六之七，组织架构与KPI.mp4[9.20M]
27.应用七步成诗法，所必需的信息收集能力（在职版）.mp4[20.91M]
28.应用七步成诗法，所必需的信息收集能力（面试版）.mp4[10.62M]
29.小练习：入职后的沟通要点.mp4[51.69M]
30.小练习：面试前的准备要点.mp4[17.33M]
31.特别提醒：交流业务情况时的保密原则与谈话尺度.mp4[13.27M]
章节05：能力二：沟通需求能力[447.19M]
32.什么是：“数据需求”.mp4[14.09M]
33.数据需求的基本规范.mp4[32.61M]
34.只做数据需求永无出头之日.mp4[27.22M]
35.什么是：“数据分析需求”.mp4[34.09M]
36.数据分析需求的基本规范.mp4[40.48M]
37.良好的沟通是成功的起点.mp4[35.38M]
38.初级需求沟通：明确任务内容.mp4[35.17M]
39.中级需求沟通：需求排班管理.mp4[31.00M]
40.高级需求沟通：需求挖掘与升级.mp4[51.05M]
41.当业务不理不睬的时候，主动引发需求.mp4[24.14M]
42.特别提醒：有一类特殊需求叫模型.mp4[36.55M]
43.实战指南：编排自己的需求管理表（针对已入职数据分.mp4[30.94M]
44.实战指南：设计自己的数据需求表（针对未入职的准数据.mp4[54.47M]
章节06：能力三：定义问题能力[224.86M]
45.第一节：什么是“定义问题”.mp4[19.82M]
46.第二节：什么是数据分析中的“定义问题”.mp4[47.99M]
47.第三节：为什么“定义问题”很重要.mp4[28.33M]
48.第四节：如何做到“清晰描述问题”.mp4[14.99M]
49.第五节：如何划分问题边界及转化问题.mp4[23.12M]
50.第六节：如何细分问题，构建思路.mp4[33.28M]
51.第七节：如何确认输出形式，规划资源投入.mp4[14.82M]
52.第八节：实战指南：如何在日常工作中锻炼定义问题的.mp4[18.02M]
53.第九节：特别提示：职场上没有标准答案，只有符合需.mp4[24.50M]
章节07：能力四：梳理流程能力[449.06M]
54.什么是“梳理流程”.mp4[29.54M]
55.“梳理流程”与“指标体系”关系.mp4[23.08M]
56.“梳理流程”后，如何用“指标体系”进行分析.mp4[24.93M]
57.“梳理流程”，总结指标体系的基本方法.mp4[49.84M]
58.什么是企业工作中的“梳理流程”.mp4[33.95M]
59.战略级流程梳理-经营分析指标体系.mp4[53.52M]
60.战术级流程梳理——业务部门指标体系.mp4[33.89M]
61.战斗级流程梳理（1）——销售流程类指标构建.mp4[34.55M]
62.战斗级流程梳理（2）——用户运营类指标体系.mp4[25.33M]
63.战斗级流程梳理（3）——活动策划类指标体系.mp4[38.72M]
64.战斗级流程梳理（4）——网络推广指标体系.mp4[18.47M]
65.战斗级流程梳理（5）——商品管理类指标体系.mp4[15.90M]
66.流程梳理中常见问题.mp4[21.10M]
67.实战指南：如何梳理出自己的指标体系.mp4[22.54M]
68.特别提示：关于《国家2025指标体系指导纲要》的问题.mp4[23.70M]
章节08：能力五：定义标准的能力[411.74M]
69.什么是“标准”.mp4[27.77M]
70.好的“标准”符合哪些原则.mp4[19.73M]
71.什么是“定义标准”.mp4[37.18M]
72.什么是企业工作中的“定义标准”.mp4[49.23M]
73.一维分类：平均法、分摊法、二八法，十分位法.mp4[46.46M]
74.二维分类：象限法、矩阵法.mp4[22.73M]
75.三维分类：RFM、杜邦分析法、漏斗分析法.mp4[22.34M]
76.多维分类：归纳法与演绎法.mp4[41.27M]
77.多维分类：综合评估的常见方法.mp4[25.46M]
78.一维动态分类：趋势分析法.mp4[19.77M]
79.多维动态分类：层层深入的逐级分析.mp4[36.80M]
80.行为指标的分类：魔法数字与交叉表.mp4[25.17M]
81.实战操练：如何从平庸的工作中总结数据标准.mp4[23.83M]
82.坚决克服“指标”“标准”混为一谈的恶习！.mp4[13.98M]
章节09：能力六：寻找原因的能力[397.54M]
83.为什么我们那么喜欢问“为什么”.mp4[34.14M]
84.寻找原因的基本方法.mp4[47.20M]
85.企业中“寻找原因”问题.mp4[14.30M]
86.甩锅的艺术——如何把原因归罪到别人头上.mp4[39.92M]
87.分析思路示例——为什么销售业绩下降了！！！.mp4[35.86M]
88.分析思路示例——为什么用户活跃下降了？？？.mp4[19.01M]
89.分析思路示例——为什么用户都流失了？？？.mp4[46.13M]
90.分析思路示例——为什么新用户越来越少？？？.mp4[41.54M]
91.分析思路示例——为什么活动做了不见效？？？.mp4[39.67M]
92.更广泛的分析思路——咨询顾问的独门秘籍.mp4[28.39M]
93.实战操练：让你的原因分析无懈可击.mp4[18.70M]
94.拒绝无脑，找经得起检验的原因.mp4[32.68M]
章节10：能力七：提出建议的能力[372.54M]
100.如何提解决方案，并评估问题方案的可行性.mp4[46.65M]
101.如何从多个备选方案中选优.mp4[27.15M]
102.利用业务假设预测问题未来情况.mp4[39.02M]
103.利用算法预测问题未来情况.mp4[47.91M]
104.如何在政治上给予老板有力支持.mp4[24.78M]
105.实战操练，做一个完整的建议方案.mp4[13.33M]
106.数据分析与业务的边界在哪里.mp4[26.46M]
95.什么是靠谱建议.mp4[21.68M]
96.如何推导出靠谱建议.mp4[24.80M]
97.在企业里，常见的“给点建议”的要求有哪些.mp4[31.78M]
98.如何清晰梳理待建议的问题.mp4[24.19M]
99.如何提目标，并评估问题目标的可行性.mp4[44.78M]
章节11：能力八：总结汇报的能力[220.83M]
107.汇报中常范的错误.mp4[33.74M]
108.做好汇报需要考虑的三大要素.mp4[22.96M]
109.应付差事型汇报——操作规范及注意事项.mp4[14.83M]
110.引起注意型汇报——操作规范与注意事项.mp4[26.61M]
111.推动落地型汇报——操作规范与注意事项.mp4[14.38M]
112.争取认可型汇报——操作规范与注意事项.mp4[11.18M]
113.展示能力型汇报——操作规范与注意事项.mp4[26.65M]
114.一个经典的汇报例子.mp4[26.67M]
115.实战操练：同一份报告的三种不同形态.mp4[32.73M]
116.为什么常规的数据分析报告套路不管用.mp4[11.07M]
课程5-数据分析思维案例实战
章节1课程介绍
章节2各类企业的数据分析工作
章节3广度：拓展宏观视野
章节4深度：聚焦微观方法论
章节5专题分析标准化流程
章节6数据分析师的自我修养
课程6-业务数据分析之excel+sql[8.22G]
Excel+SQL玩转数据分析师.zip[8.22G]
课程7-大数据分析之Python3实战Spark(大数据方向)[7.30G]
第10章Azkaban基础篇[526.11M]
10章.mp4[526.11M]
第11章Azkaban实战篇[304.18M]
11章.mp4[304.18M]
第12章Azkaban进阶篇[647.08M]
12章.mp4[647.08M]
第13章项目实战[1.03G]
13章.mp4[1.03G]
第1章课程介绍[79.77M]
1-1PySpark导学.mp4[59.53M]
1-2OOTB环境演示.mp4[20.24M]
第2章实战环境搭建[346.35M]
2-1-课程目录.mp4[14.36M]
2-2到2-7.mp4[331.99M]
第3章SparkCore核心RDD[844.33M]
3章.mp4[844.33M]
第4章SparkCoreRDD编程[637.71M]
4章.mp4[637.71M]
第5章Spark运行模式[583.70M]
5章.mp4[583.70M]
第6章SparkCore进阶[705.46M]
6章.mp4[705.46M]
第7章SparkCore调优[487.80M]
7章.mp4[487.80M]
第8章SparkSQL[627.78M]
8章.mp4[627.78M]
第9章SparkStreaming[629.01M]
9章.mp4[629.01M]
课程8-电商数据分析师
第1章：电商数据分析师的职业图谱
第2章：电商数据分析师的技法修炼
1：数据分析入门指南
2：一切分析之基础
3：筱说图表–0基础到图表达人
4：SQL技能
5：Python新玩家的上手攻略
第3章：实战(一)：数据分析师的宏观视野
1：格局：如何从外向内看业务的机会和风险？
2：框架：业务要如何自我审视？–电商指标体系
3：目标：业务要如何达成目标？–KPI管理
第4章：实战(二)：人·全链路用户分析
1：拉新–从渠道看如何获取用户
2：电商用户数据分析的内功与招式
3：从数据到用户，探究现象背后的原因
第5章：实战(三)：货·商品分析
1：玩转商品–从电商的核心要素说起
2：品类管理
3：打造“爆品橱窗
第6章：实战(四)：数据分析师的双11
1：活动分析的三个阶段
2：活动分析典型分析框架剖析–以双11“红包”项目为例
3：大型促销分析项目管理方略
第7章：实战(五)：不容忽视的品牌要素
1：理解业务–什么是品牌管理？
2：心智占领–如何支持你业务的品牌定位？
3：如何建立监测机制，实现价值点管理？
第8章：复盘：0到1成为数据分析师
第9章：延伸：职场秘籍
直播课
课程9-数据分析之spss篇【选看】[4.37G]
SPSS教程[3.24G]
01-SPSS统计从入门到精通（全19章节+数据文件）[3.24G]
第10章聚类分析.zip[241.38M]
第11章判别分析.zip[35.09M]
第12章因子分析.zip[115.59M]
第13章对应分析.zip[113.75M]
第14章尺度分析.zip[77.09M]
第15章生存分析.zip[182.34M]
第16章时间序列分析.zip[284.98M]
第17章统计图形的绘制.zip[378.61M]
第18章SPSS在企业经济效益中的应用.zip[52.01M]
第19章SPSS在房地产市场中的应用.zip[50.96M]
第1章认识SPSS.zip[16.38M]
第2章数据文件的建立、编辑与输出.zip[140.04M]
第3章数据文件的整理.zip[406.75M]
第4章基本统计分析.zip[205.68M]
第5章参数检验.zip[71.13M]
第6章非参数检验.zip[120.98M]
第7章方差分析.zip[292.69M]
第8章相关分析.zip[136.75M]
第9章回归分析.zip[390.73M]
数据文件.zip[450.97K]
安装包[1.14G]
SPSS_Statistics_26_mac[634.30M]
Patch[0.44K]
Patch[0.44K]
lservrc[0.18K]
Readme.txt[0.25K]
SPSS26安装说明.png[1.16M]
SS_CLIENT_26.0_MAC_OS_MULTILINGUA.dmg[633.14M]
SPSS_Statistics_26_windows[530.05M]
SPSSStatistics26.0和谐版.exe[530.05M]
安装说明.txt[0.31K]
软件安装包
MySQL安装包
office2016
Python安装包、开发工具、注册
Pycharm开发工具与激活方法
虚拟机安装包以及注册机
R语言
SPSS_Model14.1_64
spss22
tableau
visio
xmind8.3.7.7
数据库MySQL课
数据库MySQL课210907期素材
课程下载地址：
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Veke微课网 » 大鹏教育：2022excel和数据分析四合一课程
