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数据分析思维实例实战教程视频.zip

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简介：
本教程为《数据分析思维实例实战》视频课程资料集，包含多节实例讲解与实战演练，旨在提升学员的数据分析能力及应用技巧。 目录 - 网盘文件永久链接 章节1：课程介绍 课时1：课程介绍 章节2：各类企业的数据分析工作 课时02：国企数据分析工作 课时03：BAT企业数据分析工作 课时04：中小型企业数据分析工作 课时05：数据分析工具介绍 章节3：广度——拓展宏观视野 课时06：数据分析多元思维模型 课时07：电商数据分析——以京东APP为例 课时08：互联网金融行业toC授信模型——以芝麻信用为例 课时09：游戏付费数据分析——以欢乐斗地主为例 课时10：传统销售行业数据分析案例讲解 章节4：深度——聚焦微观方法论 课时11：指标体系搭建 课时12：流量分析 课时13：路径分析 课时14：竞品分析 课时15：营销活动分析 课时16：用户增长分析 章节5：专题分析标准化流程 课时17: 问题定义和拆解 课时18: 数据获取及分析 课时19: 报告撰写 课时20: AB测试 章节6：数据分析师的自我修养 课时21: 行业分析 课时22: 数据仓库研究 课时23: 用户研究 课时24: 时间管理

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  • 数据分析思维实例实战教程视频.zip
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    本教程为《数据分析思维实例实战》视频课程资料集，包含多节实例讲解与实战演练，旨在提升学员的数据分析能力及应用技巧。 目录 - 网盘文件永久链接 章节1：课程介绍 课时1：课程介绍 章节2：各类企业的数据分析工作 课时02：国企数据分析工作 课时03：BAT企业数据分析工作 课时04：中小型企业数据分析工作 课时05：数据分析工具介绍 章节3：广度——拓展宏观视野 课时06：数据分析多元思维模型 课时07：电商数据分析——以京东APP为例 课时08：互联网金融行业toC授信模型——以芝麻信用为例 课时09：游戏付费数据分析——以欢乐斗地主为例 课时10：传统销售行业数据分析案例讲解 章节4：深度——聚焦微观方法论 课时11：指标体系搭建 课时12：流量分析 课时13：路径分析 课时14：竞品分析 课时15：营销活动分析 课时16：用户增长分析 章节5：专题分析标准化流程 课时17: 问题定义和拆解 课时18: 数据获取及分析 课时19: 报告撰写 课时20: AB测试 章节6：数据分析师的自我修养 课时21: 行业分析 课时22: 数据仓库研究 课时23: 用户研究 课时24: 时间管理
     
  • Python数据分析实例教程.zip
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    《Python数据分析实例教程》是一本详细讲解如何使用Python进行数据处理、分析和可视化的实用指南，通过丰富案例帮助读者掌握核心技能。 Python数据分析是现代数据科学中的重要工具之一，以其易读性、丰富的库支持以及广泛的应用场景深受数据分析师的喜爱。本教程案例旨在帮助初学者和进阶者深入理解和掌握Python在数据分析领域的应用。 主要依赖于一些核心库如Pandas、NumPy和Matplotlib进行Python的数据分析工作。其中，Pandas提供高效的数据结构DataFrame，适合处理表格型数据，并包含大量用于清洗、转换和聚合数据的函数；NumPy是Python进行数值计算的基础库，提供了强大的多维数组对象及数学函数库；而Matplotlib则用于数据可视化，能够创建各种图表（如折线图、散点图、直方图等），帮助我们更好地理解数据。 文档资料.docx可能包含了教程中的详细步骤和解释。它可能会涵盖如何导入和预处理数据，例如使用Pandas的read_csv函数读取CSV文件，并利用dropna去除缺失值或用fillna填充缺失值；同时介绍数据清洗方法，包括处理异常值、重复值以及类型转换。 项目说明.zip可能是实际的数据分析项目实例，包含使用Python进行数据探索及分析的具体代码。用户可能会学习到如何通过Pandas进行数据切片、排序和分组等操作，并利用描述性统计了解数据的基本特性；此外还可能涉及数据的可视化部分，例如运用Matplotlib创建各种图表以揭示数据分布与关联。 数据分析过程中，大部分时间都花在了清洗及预处理上。Python提供了强大的功能来处理这些任务，如使用Pandas的query、apply和merge方法进行复杂的数据筛选、转换以及合并；同时可能还涉及时间序列分析，利用Pandas内置的支持日期和时间的功能方便地操作时间序列数据。 进一步而言，在Scikit-learn库的帮助下构建及评估预测模型也是Python数据分析的重要部分。这包括简单的线性回归或逻辑回归到更复杂的决策树、随机森林乃至神经网络模型的建立；在建模前，通常需要进行特征选择与工程处理，如使用SelectKBest或PCA等方法。 数据报告和结果解释同样是数据分析过程中的关键环节。Python的Jupyter Notebook提供了一个交互式环境，允许用户结合代码、文本及图像制作专业的数据分析报告，并通过Markdown和LaTeX语法清晰地呈现分析流程与结论。 python数据分析教程案例.zip则为用户提供了一条从基础的数据处理到高级的数据分析与可视化以及机器学习模型构建的学习路径。通过实践这些案例，用户可以提升数据驱动决策的能力并为实际项目做好准备。
     
  • MySQL数据库实战教程及案例分析
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    《MySQL数据库实战教程及案例分析》是一本深入浅出讲解MySQL数据库应用与管理的技术书籍，通过丰富的实例帮助读者掌握MySQL数据库的实际操作技能。 MySQL数据库作为一个广泛使用的开源关系型数据库管理系统，在Web开发、数据管理和企业级应用方面发挥着重要作用。 ### MySQL数据库实战教程 **目的：** 本教程旨在教授学习者如何高效地使用MySQL进行数据存储、查询、更新及管理，通过实际案例帮助学员掌握数据库设计、SQL语言的高级运用和性能优化等关键技能。 #### 核心内容： - **数据库设计:** 学习关系型数据库的设计原则，包括实体关系模型与规范化理论。 - **SQL语言:** 深入理解如何编写有效的SQL语句，涵盖数据增删改查（CRUD）操作的全面知识。 - **数据类型与索引:** 掌握MySQL支持的各种数据类型及设计索引来提高查询效率的方法。 - **存储引擎:** 了解不同存储引擎如InnoDB和MyISAM的特点及其适用情况。 - **性能优化:** 学习如何分析并改善数据库查询的性能，包括重写查询语句和调整配置参数。 ### 实战案例 **案例一：电商网站数据库管理** 设计一套适用于电子商务平台的数据库系统，涵盖商品展示、用户登录及购物车功能等关键模块。 **案例二：金融交易系统的构建** 创建一个用于记录与分析金融交易数据的数据库模型，并实现高效的数据存储和查询能力。 **案例三：社交网络平台开发** 基于MySQL搭建一个完整的社交媒体应用框架，着重于优化用户体验和提高系统性能。
     
  • 【Python数据分析教程与实例】Python数据分析实例及教程
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    本教程提供全面的Python数据分析指南和实践案例，涵盖基础语法、数据清洗、统计分析等内容，适合初学者快速入门并掌握实用技能。 Python数据分析实例及教程 本部分内容将涵盖多个Python数据分析的实例与教程，旨在帮助学习者掌握使用Python进行数据处理、分析的基本技能。 --- 1. **入门介绍** - Python环境搭建：安装Anaconda或独立安装Python及其扩展库。 - 常用的数据科学库简介：如NumPy, Pandas, Matplotlib等 2. **基础操作与案例** - 数据读取和存储 - 使用Pandas从CSV、Excel文件中加载数据，并保存结果到数据库或其他格式的文件。 - 数据清洗 - 缺失值处理，重复记录删除以及异常值检测方法。 3. **高级功能探索** - 时间序列分析：掌握日期时间对象的操作技巧及其在金融数据分析中的应用。 - 统计建模与机器学习基础： - 探索性数据可视化、线性回归模型构建及评估等基本概念和实践技能。 4. **综合项目实战** - 通过实际案例加深理解，如社交媒体情绪分析、股票价格预测等领域内的具体应用场景解析。 以上是关于Python数据分析实例教程的概览。希望每位读者都能够从中受益，在数据科学领域迈出坚实的第一步！
     
  • ClickHouse大数据分析技术及实战视频课程
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    本课程深入浅出地讲解了ClickHouse的大数据分析技术，结合实际案例演示其高效的数据处理和查询能力，帮助学员掌握在大规模数据场景下的应用技巧。 分享一套课程——ClickHouse大数据分析技术与实战视频教程，配套资料齐全。
     
  • R语言数据分析视频教程.zip
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    本资料包为一套完整的R语言数据分析视频教程，内容涵盖数据处理、统计分析及可视化技术等核心知识点，适合初学者快速入门。 求分享炼数成金R语言统计分析视频1至12章的PPT及PDF格式材料。
     
  • 基于微博数据分析的Solr5.5实战开发视频教学
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    本课程通过分析微博数据，教授如何使用Solr 5.5进行高效的数据索引与检索。适合希望掌握Solr应用开发的技术人员学习。 现在可以分享一套课程——基于微博数据检测的Solr5.5实战开发教程，包括完整版视频、课件、代码及软件资源。
     
  • Python数据分析与可视化实战教程（含完整代码和数据）.zip
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    本教程为《Python数据分析与可视化实战》配套资料，包含详尽的数据分析实例、源代码及原始数据集，助力读者快速掌握Python在数据分析领域的应用。 基于Python的数据分析可视化实战：制作2017年6月销量前五的商品销量柱状图。首先将时间转换为标准格式，并将时间列设置为索引。用户输入要绘制哪一月的销量柱状图，通过循环遍历得到该月商品名单，创建等长零列表，两列表压缩成字典，依次更新字典中商品销量数据。根据销量对字典进行排序后，获取用户指定画前几的商品销量柱状图，并完成绘图操作。
     
  • 图像处理与视频分析的OpenCV4实战教程
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    《图像处理与视频分析的OpenCV4实战教程》是一本全面介绍使用OpenCV 4进行图像和视频处理的技术书籍，适合初学者及进阶用户阅读。书中通过大量实例详细讲解了如何利用Python或C++语言实现各种视觉任务，包括但不限于对象检测、人脸识别、场景重建等，并深入剖析算法原理与实践应用技巧，帮助读者快速掌握OpenCV库的核心功能并灵活应用于实际项目中。 从OpenCV的最新版本OpenCV4开始讲解，涵盖基础内容到核心模块Core、Imgproc以及视频分析的核心API与相关知识点。课程将详细介绍图像组成及像素操作，并逐步指导如何使用代码解决实际问题。课程内容包括但不限于计算机视觉和OpenCV4中的主要模块的相关知识，同时穿插大量工程编程技巧及其应用案例。所有PPT课件和源码均可下载。 部分课程内容的运行截图如下展示： （注：此处省略了具体的图片链接）
     
  • 《数据思维与业务实战——〈数据分析之道〉读书笔记（上）》
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    本篇为《数据分析之道》读书笔记的上篇，聚焦于构建数据思维及如何将数据思维应用于实际业务场景中的探讨。通过案例分析，深入浅出地讲解了数据驱动决策的重要性与实践方法。 《数据分析之道 用数据思维指导业务实战》读书笔记： 主要包含以下内容： 1. 数据思维：包括什么是数据思维、为什么数据思维如此重要以及如何培养数据思维。 2. 数据指标体系：涵盖数据埋点、数据标签体系和数据指标体系的相关知识。