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數(shù)據(jù)分析
1669內(nèi)容??
關(guān)注
涵蓋數(shù)據(jù)分析相關(guān)研究熱點、技術(shù)難點與應(yīng)用場景,讓用戶更好地學(xué)習(xí)、使用數(shù)據(jù)分析的各種工具。
文章
課程
共 324 條
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學(xué)習(xí)AB TesT 提升數(shù)據(jù)決策力
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數(shù)據(jù)治理概述
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數(shù)據(jù)治理精學(xué)瑩-開營典禮直播回放
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謝佳標(biāo) · 12課時 · 1808人學(xué)習(xí)
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用ChatGPT了解數(shù)據(jù)分析
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高級數(shù)據(jù)分析工具與AI求職
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本章介紹
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數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市、數(shù)據(jù)湖介紹
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夕陽吸夏 · 5課時 · 2795人學(xué)習(xí)
整體概述
為什么產(chǎn)生數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市、數(shù)據(jù)湖
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風(fēng)哥學(xué)技術(shù) · 10課時 · 462人學(xué)習(xí)
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Python機(jī)器學(xué)習(xí)系列課程(一):零售貸款信用評分模型構(gòu)建
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課程背景、課程內(nèi)容、開發(fā)環(huán)境概述
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【四二學(xué)堂】采集web數(shù)據(jù)Python實現(xiàn)
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中網(wǎng)匯智 · 33課時 · 466人學(xué)習(xí)
大數(shù)據(jù)之采集WEB數(shù)據(jù)
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Python零基礎(chǔ)入門
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淇文 · 17課時 · 6154人學(xué)習(xí)
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企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型-數(shù)字化產(chǎn)品
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董海濱 · 1課時 · 549人學(xué)習(xí)
數(shù)字化產(chǎn)品
《Python金融》期中考試講解
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王宇韜 · 10課時 · 185人學(xué)習(xí)
第4大章節(jié)概要
《Python金融》期中考試題試題分析
《Python金融》期中考試試題講解1
《Python金融》期中考試試題講解2
SAP Sybase ASE 15/16快速入門與演示視頻課程
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張永曉 · 8課時 · 6832人學(xué)習(xí)
Sybase公司,產(chǎn)品歷史,與微軟/SAP關(guān)系,系統(tǒng)安裝部分
系統(tǒng)安裝與簡單配置
數(shù)據(jù)庫服務(wù)的啟動與關(guān)閉, SCC使用
熟練學(xué)習(xí)SAP Sybase Interactive SQL
MapGis6.7實戰(zhàn)視頻教程之誤差校正視頻課程
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郭明春 · 4課時 · 2586人學(xué)習(xí)
教學(xué)目的與任務(wù)
實例一
實例二
實例三
業(yè)務(wù)場景下的數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)
業(yè)務(wù)場景下的數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)
姚銳 · 14課時 · 2725人學(xué)習(xí)
為什么需要建立業(yè)務(wù)導(dǎo)向的數(shù)據(jù)分析思維呢
企業(yè)數(shù)據(jù)分析:管理層和業(yè)務(wù)人員的決策武器
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業(yè)務(wù)洞察類數(shù)據(jù)分析:基于數(shù)據(jù)進(jìn)行的預(yù)測分析
數(shù)據(jù)挖掘商業(yè)案例
數(shù)據(jù)挖掘商業(yè)案例
愛數(shù)據(jù) · 6課時 · 185人學(xué)習(xí)
客戶分群背景介紹
距離與分層聚類法
K均值算法
聚類方法要點
《R語言數(shù)據(jù)分析與挖掘》(微課版)之 模型評估
《R語言數(shù)據(jù)分析與挖掘》(微課版)之 模型評估
謝佳標(biāo) · 5課時 · 8人學(xué)習(xí)
數(shù)值預(yù)測評估方法及代碼實現(xiàn)
概率預(yù)測評估方法-混淆矩陣及相關(guān)指標(biāo)詳解
概率預(yù)測評估方法-ROC曲線原理及自定義函數(shù)實現(xiàn)案例講解
概率預(yù)測評估方法-KS曲線和累計提升圖
《R語言數(shù)據(jù)分析與挖掘》(微課版)之 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與支持向量機(jī)
《R語言數(shù)據(jù)分析與挖掘》(微課版)之 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與支持向量機(jī)
謝佳標(biāo) · 9課時 · 6人學(xué)習(xí)
理解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的R語言實現(xiàn)
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行類別預(yù)測-nnet和neuralnet擴(kuò)展包
基于AMORE包和RSNNS包進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測案例講解
《R語言數(shù)據(jù)分析與挖掘》(微課版)之 決策樹
《R語言數(shù)據(jù)分析與挖掘》(微課版)之 決策樹
謝佳標(biāo) · 13課時 · 37人學(xué)習(xí)
決策樹概述
決策樹常用算法及ID3算法原理講解
手動實現(xiàn)ID3算法實現(xiàn)案例詳解
C4.5算法基本原理及自定義函數(shù)實現(xiàn)
《R語言數(shù)據(jù)分析與挖掘》(微課版)之 理解線性回歸
《R語言數(shù)據(jù)分析與挖掘》(微課版)之 理解線性回歸
謝佳標(biāo) · 13課時 · 0人學(xué)習(xí)
理解線性回歸
簡單線性回歸原理及自定義函數(shù)實現(xiàn)
線性回歸模型lm()函數(shù)及案例詳解
線性回歸模型診斷及預(yù)測
《R語言數(shù)據(jù)分析與挖掘》(微課版)之 聚類分析
《R語言數(shù)據(jù)分析與挖掘》(微課版)之 聚類分析
謝佳標(biāo) · 10課時 · 599人學(xué)習(xí)
聚類算法概述
聚類距離度量方法及案例介
層次聚類算法原理及凝聚層次聚類和分裂層次聚類案例講解
聚類樹形圖可視化-factoextra包詳細(xì)講解
《R語言數(shù)據(jù)分析與挖掘》(微課版)之 數(shù)據(jù)預(yù)處理
《R語言數(shù)據(jù)分析與挖掘》(微課版)之 數(shù)據(jù)預(yù)處理
謝佳標(biāo) · 7課時 · 6人學(xué)習(xí)
數(shù)據(jù)抽樣-類失衡處理方式:SMOTE方法及R語言實現(xiàn)
數(shù)據(jù)隨機(jī)抽樣-sample函數(shù)詳解
等比例抽樣creatDataPartition函數(shù)和K折交叉
缺失值判斷及處理詳解
《R語言數(shù)據(jù)分析與挖掘》(微課版)之 數(shù)據(jù)基本管理
《R語言數(shù)據(jù)分析與挖掘》(微課版)之 數(shù)據(jù)基本管理
謝佳標(biāo) · 9課時 · 0人學(xué)習(xí)
數(shù)據(jù)基本管理常用方法概述
數(shù)據(jù)去重-unique和distinct函數(shù)講解
數(shù)據(jù)排序-order、sort和arrange函數(shù)講解
數(shù)據(jù)篩選-subset和filter函數(shù)講解
《R語言數(shù)據(jù)分析與挖掘》(微課版)之 數(shù)據(jù)讀寫
《R語言數(shù)據(jù)分析與挖掘》(微課版)之 數(shù)據(jù)讀寫
謝佳標(biāo) · 17課時 · 0人學(xué)習(xí)
R語言數(shù)據(jù)讀寫概述
文本文件讀寫-read.table()函數(shù)詳解
文本文件讀寫-readLines()函數(shù)概述
文本文件讀寫-read包read_csv()函數(shù)詳解
《R語言數(shù)據(jù)分析與挖掘》(微課版)之 數(shù)據(jù)操作基礎(chǔ)
《R語言數(shù)據(jù)分析與挖掘》(微課版)之 數(shù)據(jù)操作基礎(chǔ)
謝佳標(biāo) · 23課時 · 2人學(xué)習(xí)
數(shù)據(jù)類型判斷及轉(zhuǎn)換
日期類型數(shù)據(jù)處理函數(shù)介紹
日期或時間格式處理函數(shù)format詳解
R語言數(shù)據(jù)對象概述
Python玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)分析-基于dfply實現(xiàn)
Python玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)分析-基于dfply實現(xiàn)
謝佳標(biāo) · 16課時 · 15人學(xué)習(xí)
dfply三方庫介紹及安裝
dfply常用函數(shù)介紹
dfply基礎(chǔ)入門
select函數(shù)講解
基于Hadoop構(gòu)建數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)
基于Hadoop構(gòu)建數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)
陳建平 · 60課時 · 461人學(xué)習(xí)
大數(shù)據(jù)的定義
大數(shù)據(jù)的特點
大數(shù)據(jù)技術(shù)的演變
大數(shù)據(jù)與云計算的關(guān)系
大數(shù)據(jù)技術(shù)之Flink(Java版)
大數(shù)據(jù)技術(shù)之Flink(Java版)
尚硅谷官方賬號 · 142課時 · 19033人學(xué)習(xí)
Flink簡介(一)Flink是什么
Flink簡介(二)為什么要用Flink
Flink簡介(三)流數(shù)據(jù)處理的行業(yè)
Flink簡介(四)流處理的發(fā)展演變
大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)之——系統(tǒng)評價與Meta分析
大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)之——系統(tǒng)評價與Meta分析
Beakman · 4課時 · 4707人學(xué)習(xí)
第一課 帶你認(rèn)識Meta分析的意義
第二課 如何利用文獻(xiàn)構(gòu)建我的數(shù)據(jù)集
第三課 Meta分析原理知多少
第四課 如何Meta分析——Metawin軟件操練
2天學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析
2天學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析
egon · 12課時 · 480人學(xué)習(xí)
jupyternotebook的介紹和安裝
jupyter的使用
numpy的使用
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數(shù)據(jù)科學(xué)訓(xùn)練營之六:數(shù)學(xué)基礎(chǔ)(英文版)
數(shù)據(jù)科學(xué)訓(xùn)練營之六:數(shù)學(xué)基礎(chǔ)(英文版)
EduFancy · 11課時 · 111人學(xué)習(xí)
什么是矩陣
標(biāo)量與向量
線性代數(shù)與幾何
Python中的數(shù)組——一種表示矩陣的簡便方法
數(shù)據(jù)科學(xué)訓(xùn)練營之六:數(shù)學(xué)基礎(chǔ)(中文版)
數(shù)據(jù)科學(xué)訓(xùn)練營之六:數(shù)學(xué)基礎(chǔ)(中文版)
EduFancy · 11課時 · 703人學(xué)習(xí)
什么是矩陣
標(biāo)量與向量
線性代數(shù)與幾何
Python中的數(shù)組——一種表示矩陣的簡便方法
Mapgis轉(zhuǎn)Google Earth視頻課程
Mapgis轉(zhuǎn)Google Earth視頻課程
郭明春 · 5課時 · 943人學(xué)習(xí)
視頻導(dǎo)讀
1.Global Mapper投影設(shè)置投影設(shè)置
2.點、線文件轉(zhuǎn)換
3.區(qū)文件轉(zhuǎn)換
Python數(shù)據(jù)可視化 matplotlib實戰(zhàn)
Python數(shù)據(jù)可視化 matplotlib實戰(zhàn)
艾文教編程 · 22課時 · 1768人學(xué)習(xí)
matplotlib 介紹
matplotlib 折線圖
matplotlib 繪圖中文亂碼問題
matplotlib 散點圖
Python數(shù)據(jù)可視化教程 Seaborn實戰(zhàn)
Python數(shù)據(jù)可視化教程 Seaborn實戰(zhàn)
艾文教編程 · 17課時 · 2538人學(xué)習(xí)
自我介紹&課程大綱
Seaborn 簡介
Seaborn 安裝
Seaborn 可視化數(shù)據(jù)介紹(全部代碼和數(shù)據(jù)下載)
MapGis6.7實戰(zhàn)視頻教程之圖形轉(zhuǎn)換
MapGis6.7實戰(zhàn)視頻教程之圖形轉(zhuǎn)換
郭明春 · 4課時 · 2088人學(xué)習(xí)
開篇曲
北京54三度帶圖形轉(zhuǎn)西安三度帶圖形
北京54三度帶(六度帶)圖形轉(zhuǎn)西安80六度帶圖形
平面直角坐標(biāo)與地理坐標(biāo)互轉(zhuǎn)
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