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|--- 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
|--- 章节02: 一个有趣的现象:为什么叫数据分析部,不叫ESP部
|--- 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
|--- 章节04: 能力一:收集信息能力
|--- 章节05: 能力二:沟通需求能力
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|--- 章节08: 能力五:定义标准的能力
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|--- 1. 课程简介.mp4
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00.参考资料
|--- 01.R语言基础与开发环境
|--- 02.R语言进行数据整理
|--- 03.R语言数据展现基础
|--- 04.数据展现1(案例:股价走势可视化展现)
|--- 05.数据展现2(案例:销售数据可视化展现)
|--- 06.数据展现3(案例:Facebook好友联系图)
|--- 07.R语言线性回归模型,案例:网页流量预测
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|--- 10.挖掘关联和推荐技术(案例:超市购物篮分析)
|--- 11.R语言分类算法(案例:汽车销量)
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|--- 15.R数据挖掘实际场景综合案例分析及前沿技术选讲
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01.quantmod包概述
|--- 02.quantmod的ETL功能
|--- 03.quantomd图形化应用
|--- 讲义1
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python视频教程/python编程/Python3
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与挖掘建模实战
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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
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|--- 第7章 模型评估
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