数据分析与挖掘

11-14 12:50

（价值499元）数据分析的武器库-R语言编程与统计分析

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08-08 02:57

深度学习算法优化最前沿融会贯通深度学习最新技术

再一次聚焦深度学习算法优化最前沿课程，进行一次关于深度学习的集训营课程，建议同学们需要具备一定的基础知识来进行课程的学习。深度学习教程安排的非常科学，课程以集训的方式展开，每周都安排有学习任务以及总结，可以让同学们在学习中边总结归纳边进行深入的学习和探究，除此之外还安排有答疑解惑的课程，这能帮助大家梳理课程中的难点与疑惑。课程新增了非常多深度学习领域最前沿的课程，想在深度学习上有所突破的同学建议学习。 (1)\00【学前准备】开营仪式，认识群内的小伙伴；目录中文件数:2个 ├─深度输出活动.docx ├─看开营仪式，了解学习模式.docx (2)\01 第一周线性代数；目录中文件数:4个 ├─PCA new.mp4 ├─伪逆矩阵最小二乘 new.mp4 ├─矩阵对角化以及SVD分解 new.mp4 ├─资料下载.doc (3)\02 第一周：概率与信息伦，数值计算；目录中文件数:3个 ├─无约束最优化 new.mp4 ├─有约束最优化 new.mp4 ├─极大似然估计 new.mp4 (4)\03 第一周：本周学习任务简单总结；目录中文件数:1个 ├─03 第一周：本周学习任务简单总结.doc (5)\04 第二周机器学习算法基本概念；目录中文件数:4个 ├─估计、偏差和方差 new.mp4 ├─机器学习算法基本概念 new.mp4 ├─机器学习算法基本概念.doc ├─过拟合欠拟合超参数验证集 new.mp4 (6)\05；目录中文件数:2个 ├─贝叶斯统计 new.mp4 ├─逻辑回归 new.mp4 (7)\06 第二周：本周学习任务简单总结；目录中文件数:1个 ├─第二周：本周学习任务简单总结.docx (8)\07；目录中文件数:2个 ├─LDA new.mp4 ├─SVM new.mp4 (9)\08 第三周：随机梯度下降；目录中文件数:1个 ├─决策树 new.mp4 (10)\09 第三周：本周学习任务简单总结；目录中文件数:1个 ├─08 第三周：本周学习任务简单总结.doc (11)\10 第四周：前馈神经网络损失函数；目录中文件数:2个 ├─前馈神经网络结构表达能力 new.mp4 ├─激活函数损失函数 new.mp4 (12)\11 第四周：前馈神经网络架构设计反向传播、；目录中文件数:1个 ├─前向后向算法、 new.mp4 (13)\12 第四周：直播答疑日；目录中文件数:1个 ├─第四周：直播答疑日 new.mp4 (14)\13 第四周：本周学习任务简单总结；目录中文件数:1个 ├─第四周：本周学习任务简单总结.docx (15)\14 第五周：范数惩罚正则化；目录中文件数:2个 ├─数据增强bagging dropout new.mp4 ├─范数惩罚正则化 new.mp4 (16)\15 第五周：深度模型中的优化；目录中文件数:1个 ├─第五周：深度模型中的优化 new.mp4 (17)\16 第五周本周学习任务简单总结；目录中文件数:1个 ├─总结.docx (18)\17 第五周：直播答疑；目录中文件数:1个 ├─直播答疑 new.mp4 (19)\18 第六周：卷积神经网络基础；目录中文件数:2个 ├─cnn前向后向 new.mp4 ├─局部感知权值共享 new.mp4 (20)\19 第六周：卷积函数变体；目录中文件数:2个 ├─lenet alexnet new.mp4 ├─vggnet googlenet new.mp4 (21)\20 第六周：本周任务简单总结+直播答疑日；目录中文件数:2个 ├─第六周：本周学习任务简单总结.docx ├─答疑 new.mp4 (22)\21 第七周：RNN概念&前向传播；目录中文件数:1个 ├─RNN概念&前向传播 new.mp4 (23)\22；目录中文件数:1个 ├─RNN反向传播与并行计算 new.mp4 (24)\23 第七周：本周学习任务简单总结；目录中文件数:1个 ├─第七周：本周学习任务简单总结.docx (25)\24 第八周lstm；目录中文件数:1个 ├─lstm new.mp4 (26)\25 第八周gru；目录中文件数:1个 ├─gru new.mp4 (27)\26 第八周：本周任务简单总结+直播答疑日；目录中文件数:2个 ├─任务总结.docx ├─直播答疑 new.mp4 (28)\27 第九周：推理加速、训练加速；目录中文件数:2个 ├─推理加速 new.mp4 ├─训练加速 new.mp4 (29)\28 第九周：自适应和gan；目录中文件数:1个 ├─28 第九周：自适应和gan.mp4 (30)\29 第九周：本周学习任务简单总结；目录中文件数:1个 ├─第九周：本周学习任务简单总结.docx

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01-28 01:20

数据分析实战45讲即学即用的数据分析入门课

数据分析实战45讲即学即用的数据分析入门课第一模块：数据分析基础篇 (16讲) 01丨数据分析全景图及修炼指南 02丨学习数据挖掘的最佳路径是什么？ 03丨Python基础语法：开始你的Python之旅 04丨Python科学计算：用NumPy快速处理数据 05丨Python科学计算：Pandas 06 | 学数据分析要掌握哪些基本概念？ 07 | 用户画像：标签化就是数据的抽象能力 08 | 数据采集：如何自动化采集数据？ 09丨数据采集：如何用八爪鱼采集微博上的“D&G”评论 10丨Python爬虫：如何自动化下载王祖贤海报？ 11 | 数据科学家80%时间都花费在了这些清洗任务上？ 12 | 数据集成：这些大号一共20亿粉丝？ 13 | 数据变换：考试成绩要求正态分布合理么？ 14丨数据可视化：掌握数据领域的万金油技能 15丨一次学会Python数据可视化的10种技能 16丨数据分析基础篇答疑第二模块：数据分析算法篇 (20讲) 17丨决策树（上）：要不要去打篮球？决策树来告诉你 18丨决策树（中）：CART，一棵是回归树，另一棵是分类树 19丨决策树（下）：泰坦尼克乘客生存预测 20丨朴素贝叶斯分类（上）：如何让机器判断男女？ 21丨朴素贝叶斯分类（下）：如何对文档进行分类？ 22丨SVM（上）：如何用一根棍子将蓝红两色球分开？ 23丨SVM（下）：如何进行乳腺癌检测？ 24丨KNN（上）：如何根据打斗和接吻次数来划分电影类型？ 25丨KNN（下）：如何对手写数字进行识别？ 26丨K-Means（上）：如何给20支亚洲球队做聚类？ 27丨K-Means（下）：如何使用K-Means对图像进行分割？ 28丨EM聚类（上）：如何将一份菜等分给两个人？ 29丨EM聚类（下）：用EM算法对王者荣耀英雄进行划分 30丨关联规则挖掘（上）：如何用Apriori发现用户购物规则？ 31丨关联规则挖掘（下）：导演如何选择演员？ 32丨PageRank（上）：搞懂Google的PageRank算法 33丨PageRank（下）：分析希拉里邮件中的人物关系 34丨AdaBoost（上）：如何使用AdaBoost提升分类器性能？ 35丨AdaBoost（下）：如何使用AdaBoost对房价进行预测？ 36丨数据分析算法篇答疑第四模块：数据分析实战篇 (7讲) 37丨数据采集实战：如何自动化运营微博？ 38丨数据可视化实战：如何给毛不易的歌曲做词云展示？ 39丨数据挖掘实战（1）：信用卡违约率分析 40丨数据挖掘实战（2）：信用卡诈骗分析 41丨数据挖掘实战（3）：如何对比特币走势进行预测？ 42丨当我们谈深度学习的时候，我们都在谈什么？ 43丨深度学习（下）：如何用Keras搭建深度学习网络做手写数字识别？第五模块：数据分析工作篇 (2讲) 44丨如何培养你的数据分析思维？ 45丨求职简历中没有相关项目经验，怎么办？

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11-07 03:48

大数据分析师实战全集数据挖掘与分析应用+电商数据化运营+轻松驾驭统计学+EXCEL

顶级互联网商业数据分析专家实战课程，课程的意义就是让数据变得更有价值。海量的数据在大数据时代早已屡见不鲜，但如何让庞杂的数据突显其价值，更显得尤为珍贵，本次的课程就是让同学们掌握如何运用数据，如何分析数据，通过专家级的商业数据分析课程，快速掌握其精髓。课程内容包括了指标见摸技术，数据分析工具的选取，数据采集与数据处理实战，数据分析进阶课程等高级实战分析课程。 ===============课程目录=============== (1)\01.「课程导论」；目录中文件数:6个 ├─01.课程介绍.doc ├─01.课程介绍.mp4 ├─02.如何运用数据指导业务？.doc ├─02.如何运用数据指导业务？.mp4 ├─03.这门课能解决什么问题？.doc ├─03.这门课能解决什么问题？.mp4 (2)\02.【模块一】（上）指标建模；目录中文件数:22个 ├─01.模块导读.doc ├─02.概述：指标建模.doc ├─02.概述：指标建模.mp4 ├─03.认识常见的数据指标.doc ├─03.认识常见的数据指标.mp4 ├─04.1.1 DAU & MAU.doc ├─04.1.1 DAU & MAU.mp4 ├─05.1.2 如何定义新增？.doc ├─05.1.2 如何定义新增？.mp4 ├─06.1.3 如何理解留存？.doc ├─06.1.3 如何理解留存？.mp4 ├─07.1.4 渠道来源怎么看？.doc ├─08.2.1 PV、UV、转化率、访问深度.doc ├─08.2.1 PV、UV、转化率、访问深度.mp4 ├─09.2.2 访问时长.doc ├─09.2.2 访问时长.mp4 ├─10.2.3 弹出率（Bounce Rate）.doc ├─10.2.3 弹出率（Bounce Rate）.mp4 ├─11.3 业务相关的数据指标.doc ├─11.3 业务相关的数据指标.mp4 ├─12.小结：没有绝对的对错，只求彼此的认同.mp4 ├─13.「作业一」数据指标概念考察.doc (3)\03.【模块一】（下）指标建模；目录中文件数:14个 ├─01.Step 1 拆解业务模块.doc ├─01.Step 1 拆解业务模块.mp4 ├─02.Step 2 判断模块类型.doc ├─02.Step 2 判断模块类型.mp4 ├─03.Step 3 根据模块类型，选取数据指标.doc ├─03.Step 3 根据模块类型，选取数据指标.mp4 ├─04.案例：iMoney 数据指标选取.doc ├─04.案例：iMoney 数据指标选取.mp4 ├─05.案例：闲鱼数据指标选取.doc ├─05.案例：闲鱼数据指标选取.mp4 ├─06.案例：土巴兔（早期）数据指标选取.doc ├─06.案例：土巴兔（早期）数据指标选取.mp4 ├─07.总结.mp4 ├─08.「作业二」产品的指标选取.doc (4)\04.【模块二】（上）数据工具；目录中文件数:27个 ├─01.模块导读.doc ├─02.概述：数据工具.doc ├─02.概述：数据工具.mp4 ├─03.1 如何选择合适的数据工具.doc ├─03.1 如何选择合适的数据工具.mp4 ├─04.1.1 根据业务核心划分.doc ├─04.1.1 根据业务核心划分.mp4 ├─05.1.2 根据公司阶段划分.doc ├─05.1.2 根据公司阶段划分.mp4 ├─06.小结：根据业务需求，选择数据工具.doc ├─06.小结：根据业务需求，选择数据工具.mp4 ├─07.2 掌握常见的数据分析“套路”.doc ├─07.2 掌握常见的数据分析“套路”.mp4 ├─08.2.1 计数统计：快速验证.doc ├─08.2.1 计数统计：快速验证.mp4 ├─09.2.2 流量导向：渠道依赖.doc ├─09.2.2 流量导向：渠道依赖.mp4 ├─10.2.3 内容导向：质量第一.doc ├─10.2.3 内容导向：质量第一.mp4 ├─11.2.4 用户导向：用户为王.doc ├─11.2.4 用户导向：用户为王.mp4 ├─12.2.5 业务导向：商业本质.doc ├─12.2.5 业务导向：商业本质.mp4 ├─13.小结：成为数据工具的主人.doc ├─13.小结：成为数据工具的主人.mp4 ├─14.总结.mp4 ├─15.「作业三」借助数据，多角度观察业务.doc (5)\05.【模块二】（下）数据处理；目录中文件数:23个 ├─01.模块导读.doc ├─02.导入文本文档.doc ├─02.导入文本文档.mp4 ├─03.格式化—简单的分列.doc ├─03.格式化—简单的分列.mp4 ├─04.格式化—复杂的分列.doc ├─04.格式化—复杂的分列.mp4 ├─05.数据清洗（筛选、排序、去重）.doc ├─05.数据清洗（筛选、排序、去重）.mp4 ├─06.数据的二次处理（以留存为例）.doc ├─06.数据的二次处理（以留存为例）.mp4 ├─07.快速呈现：数据透视表.doc ├─07.快速呈现：数据透视表.mp4 ├─08.表不如图：Excel 常见图表.doc ├─08.表不如图：Excel 常见图表.mp4 ├─09.数据可视化（Circle Packing、Beeswarm）.doc ├─09.数据可视化（Circle Packing、Beeswarm）.mp4 ├─10.数据可视化（借助高德地图进行地理位置可视化).doc ├─10.数据可视化（借助高德地图进行地理位置可视化).mp4 ├─11.5 个数据工具特色功能展示.doc ├─11.5 个数据工具特色功能展示.mp4 ├─12.「作业四」处理某社区电商流水数据.doc ├─12.附件：「作业四」订单流水_txt.zip (6)\06.【模块三】数据分析基础；目录中文件数:21个 ├─01.模块导读.doc ├─02.概述：数据分析.doc ├─02.概述：数据分析.mp4 ├─03.如何进行对比分析.doc ├─03.如何进行对比分析.mp4 ├─04.如何进行多维度拆解.doc ├─04.如何进行多维度拆解.mp4 ├─05.【案例】数据涨跌异动如何处理？.doc ├─05.【案例】数据涨跌异动如何处理？.mp4 ├─06.漏斗观察的分析方法.doc ├─06.漏斗观察的分析方法.mp4 ├─07.【案例】如何评估渠道质量，确定投放优先级？.doc ├─07.【案例】如何评估渠道质量，确定投放优先级？.mp4 ├─08.分布分析的方法.doc ├─08.分布分析的方法.mp4 ├─09. 用户留存的分析方法.doc ├─09. 用户留存的分析方法.mp4 ├─10. 【案例】功能内容上线后，如何评估？.doc ├─10. 【案例】功能内容上线后，如何评估？.mp4 ├─11.「作业五」分析某陌生人社交产品情况.doc ├─11.附图1.png (7)\07.【模块四】数据分析进阶；目录中文件数:20个 ├─01.模块导读.doc ├─02.用户画像的分析方法.doc ├─02.用户画像的分析方法.mp4 ├─03.【案例】如何高质量拉新？.doc ├─03.【案例】如何高质量拉新？.mp4 ├─04.如何进行归因查找.doc ├─04.如何进行归因查找.mp4 ├─05.【案例】如何精准运营推送？.doc ├─05.【案例】如何精准运营推送？.mp4 ├─06.路径挖掘的分析方法.doc ├─06.路径挖掘的分析方法.mp4 ├─07.行为序列的分析方法.doc ├─07.行为序列的分析方法.mp4 ├─08.【案例】如何辅助产品设计？.doc ├─08.【案例】如何辅助产品设计？.mp4 ├─09.【案例】羊毛党盛行，如何查出谁在薅？.doc ├─09.【案例】羊毛党盛行，如何查出谁在薅？.mp4 ├─10.总结：回归业务的数据分析.doc ├─10.总结：回归业务的数据分析.mp4 ├─11.「作业六」补贴活动异常，抓出羊毛党.doc (8)\08.【模块五】数据采集；目录中文件数:17个 ├─01.模块导读.doc ├─02.概述：数据采集.doc ├─02.概述：数据采集.mp4 ├─03.数据埋点与数据需求文档.doc ├─03.数据埋点与数据需求文档.mp4 ├─04.明确埋点需求（想清楚）.doc ├─04.明确埋点需求（想清楚）.mp4 ├─05.形成需求文档（讲明白）.doc ├─05.形成需求文档（讲明白）.mp4 ├─06.DRD（模板）.zip ├─06.数据采集实战.doc ├─06.数据采集实战.mp4 ├─07.其他类型的数据采集方法.doc ├─07.其他类型的数据采集方法.mp4 ├─08.总结：数据采集.doc ├─08.总结：数据采集.mp4 ├─09.「作业七」豆瓣“书影音档案”功能埋点设计.doc

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01-24 11:05

2020年助你从0开始学成电商数据分析高手

2020年助你从0开始学成电商数据分析高手

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02-06 02:36

DC学院数据分析师（入门）

课程目录: ├─免费试学-试听课程 │ 试学1-试听课程 │ ├─第1章-开启数据分析之旅 │ 1-1 数据分析的一般流程及应用场景 │ 1-2 Python编程环境的搭建及数据分析包的安装 │ ├─第2章-获取你想要的数据 │ 2-1 获取互联网上的公开数据集 │ 2-2 用网站API爬取网页数据 │ 2-3 爬虫所需的HTML基础 │ 2-4 基于 HTML 的爬虫，Python（Beautifulsoup）实现 │ 2-5 网络爬虫高级技巧-使用代理和反爬虫机制 │ 2-6 应用案例-爬取豆瓣 TOP250 电影信息并存储 │ ├─第3章-数据存储与预处理 │ 3-1 数据库及 SQL 语言概述 │ 3-2 基于 HeidiSQL 的数据库操作 │ 3-3 数据库进阶操作-数据过滤与分组聚合 │ 3-4 用 Python 进行数据库连接与数据查询 │ 3-5 其他类型数据库-SQLite&MongoDB │ 3-6 用 Pandas 进行数据预处理-数据清洗与可视化 │ ├─第4章-统计学基础与Python数据分析 │ 4-1 探索型数据分析-绘制统计图形展示数据分布 │ 4-2 探索型数据分析实践-通过统计图形探究数据分布的潜在规律（Seaborn实现） │ 4-3 描述统计学-总体、样本和误差，基本统计量 │ 4-4 推断统计学-概率分布和假设检验 │ 4-5 验证型数据分析实践-在实际分析中应用不同的假设检验（scipy实现） │ 4-6 预测型数据分析-线性回归 │ 4-7 预测型数据分析-Python中进行线性回归（scikit-learn实现） │ 4-8 预测型数据分析-分类及逻辑回归 │ 4-9 预测型数据分析-其它常用回归和分类算法（k近邻、决策树、随机森林） │ 4-10 预测型数据分析-聚类算法（k均值、DBSCAN） │ 4-11 预测型数据分析-用特征选择方法优化模型（一） │ 4-12 预测型数据分析-用特征选择方法优化模型（二） │ 4-13 预测型数据分析实践-用scikit-learn实现数据挖掘建模全过程 │ 4-14 预测型数据分析实践-用rapidminer解决商业分析关键问题 │ 4-15 高级数据分析工具-进阶机器学习技术概览 │ ├─第5章-数据分析思维与全流程实战 │ 5-1 养成数据分析的思维 │ 5-2 全方位数据分析实战及报告撰写 │ 5-3 课程回顾以及知识延伸 │ └─资料区

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01-25 10:04

数据可视化工具Tableau商业智能与可视化应用实战视频教程(118课全套)

数据可视化工具Tableau商业智能与可视化应用实战视频教程(118课全套)

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01-24 10:48

恋上数据结构与算法第二季【完整带24集】

恋上数据结构与算法第二季【完整带24集】

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01-24 11:03

电商数据分析师-网易电商数据分析实战攻略（完结）

电商数据分析师-网易电商数据分析实战攻略（完结）

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02-06 02:45

开源力量数据挖掘原理与实战

|--|数据挖掘原理与实战 |----|资料 |------|testdata20140528.txt |------|14.1破解（替换同名文件即可).rar |----|课时9 课程4-数据分析基础-数据描述 |----|课时8 课程3-数据分析基础-数据处理 |----|课时7 课程2-数据分析基础-数据准备 |----|课时6 课程1-数据分析基础-入门 |----|课时5 讲师推荐书目.txt |----|课时4 课前环境准备说明.txt |----|课时35 建模实例.mp4 |----|课时34 时间序列预测算法及建模操作.mp4 |----|课时34 时间序列预测算法及建模操作-2.mp4 |----|课时33 关联规则算法及建模操作.mp4 |----|课时32 本章学习要点.txt |----|课时31 挖掘聚类动手练习.txt |----|课时30 kmeans算法及实例.mp4 |----|课时3 付费学员服务指引.txt |----|课时29 层次聚类.mp4 |----|课时28 聚类综述.mp4 |----|课时27 讨论答疑准备.txt |----|课时26 期中试卷.txt |----|课时25 第四周作业.txt |----|课时24 4-3-逻辑回归模型解析及实例.mp4 |----|课时24 4-3-逻辑回归模型解析及实例-2.mp4 |----|课时23 4-2-决策树.mp4 |----|课时23 4-2-决策树-2.mp4 |----|课时22 4-1-分类算法综述.mp4 |----|课时21 Modeler操作-4.mp4 |----|课时20 Modeler操作-3.mp4 |----|课时2 相关公开课.txt |----|课时19 Modeler操作-2 |----|课时18 Modeler操作-1：Clementine介绍与使用 |----|课时17 第二次答疑0528 |----|课时16 第二周作业：数据挖掘基础.txt |----|课时15 课程7-数据挖掘概述 |----|课时14 课程6-数据的相关性分析续 |----|课时13 课程6-数据的相关性分析 |----|课时12 课程5-数据分析的方法和方法论 |----|课时11 讨论答疑-数据分析基础 |----|课时10 第一周作业：数据分析基础.txt |----|课时1 免费试听

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