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數(shù)據(jù)分析
1714內(nèi)容??
關(guān)注
涵蓋數(shù)據(jù)分析相關(guān)研究熱點(diǎn)、技術(shù)難點(diǎn)與應(yīng)用場(chǎng)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 331 條
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謝佳標(biāo) · 12課時(shí) · 1826人學(xué)習(xí)
課程系列內(nèi)容概述
用ChatGPT了解數(shù)據(jù)分析
用ChatGPT了解需掌握什么數(shù)據(jù)分析技能
用ChatGPT了解數(shù)據(jù)分析流程
高級(jí)數(shù)據(jù)分析工具與AI求職
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高級(jí)數(shù)據(jù)分析工具-安裝
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ElasticSearch6.6.x基礎(chǔ)與企業(yè)開(kāi)發(fā)
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楊俊 · 92課時(shí) · 78585人學(xué)習(xí)
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ClickHouse實(shí)戰(zhàn)(上)
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楊俊 · 27課時(shí) · 8078人學(xué)習(xí)
ClickHouse課程介紹
核心術(shù)語(yǔ)-OLTP
核心術(shù)語(yǔ)-數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
核心術(shù)語(yǔ)-BI
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)集市、數(shù)據(jù)湖介紹
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夕陽(yáng)吸夏 · 5課時(shí) · 2924人學(xué)習(xí)
整體概述
為什么產(chǎn)生數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)集市、數(shù)據(jù)湖
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數(shù)據(jù)與管理—數(shù)據(jù)分析員、優(yōu)秀管理者成長(zhǎng)之路系列視頻課程之一
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戴小廷 · 7課時(shí) · 5089人學(xué)習(xí)
數(shù)據(jù)分析師系列視頻課程介紹
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MapGis6.7實(shí)戰(zhàn)視頻教程之-矢量化素描圖視頻課程
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郭明春 · 4課時(shí) · 4077人學(xué)習(xí)
底圖轉(zhuǎn)換
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python數(shù)據(jù)處理
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曲辰永 · 34課時(shí) · 1914人學(xué)習(xí)
總覽
python介紹
python開(kāi)發(fā)環(huán)境詳細(xì)搭建過(guò)程
開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建
【讀書(shū)會(huì)】華為數(shù)據(jù)之道
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風(fēng)哥學(xué)技術(shù) · 10課時(shí) · 501人學(xué)習(xí)
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型
建立企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)綜合治理體系
差異化的企業(yè)數(shù)據(jù)分類(lèi)管理框架
面向“業(yè)務(wù)交易”的信息架構(gòu)建設(shè)
Python機(jī)器學(xué)習(xí)系列課程(一):零售貸款信用評(píng)分模型構(gòu)建
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李研研 · 7課時(shí) · 522人學(xué)習(xí)
課程背景、課程內(nèi)容、開(kāi)發(fā)環(huán)境概述
邏輯回歸模型的原理、推導(dǎo)過(guò)程及在業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的應(yīng)用
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模型評(píng)估指標(biāo)ROC、AUC、KS的原理及計(jì)算過(guò)程
MATLAB2023: 零基礎(chǔ)入門(mén)教程
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ExcelCoder · 90課時(shí) · 11425人學(xué)習(xí)
MATLAB簡(jiǎn)介
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課程體系介紹
課程PPT
R語(yǔ)言爬蟲(chóng)詳解與實(shí)戰(zhàn)
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等待下一個(gè)秋 · 10課時(shí) · 731人學(xué)習(xí)
函數(shù)遞歸
基本正則表達(dá)式函數(shù)
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網(wǎng)頁(yè)
企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的定義和必要性
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董海濱 · 1課時(shí) · 108人學(xué)習(xí)
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【四二學(xué)堂】采集web數(shù)據(jù)Python實(shí)現(xiàn)
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中網(wǎng)匯智 · 33課時(shí) · 470人學(xué)習(xí)
大數(shù)據(jù)之采集WEB數(shù)據(jù)
認(rèn)識(shí)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)
Python的安裝
爬取百度首頁(yè)
Python零基礎(chǔ)入門(mén)
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淇文 · 17課時(shí) · 6159人學(xué)習(xí)
搭建Python開(kāi)發(fā)環(huán)境
PyCharm下載安裝及初始設(shè)置
Python程序結(jié)構(gòu)
標(biāo)識(shí)符、保留字及標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)類(lèi)型
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(shí) · 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(shí) · 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
MapGis6.7實(shí)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(shí) · 2806人學(xué)習(xí)
教學(xué)目的與任務(wù)
實(shí)例一
實(shí)例二
實(shí)例三
SAP Sybase ASE 15/16快速入門(mén)與演示視頻課程
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張永曉 · 8課時(shí) · 6836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(jiǎn)單配置
數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)的啟動(dòng)與關(guān)閉, SCC使用
熟練學(xué)習(xí)SAP Sybase Interactive SQL
業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)
業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)
姚銳 · 14課時(shí) · 2727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
管理監(jiān)控類(lèi)數(shù)據(jù)分析:實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)中獲取決策依據(jù)
業(yè)務(wù)洞察類(lèi)數(shù)據(jù)分析:基于數(shù)據(jù)進(jìn)行的預(yù)測(cè)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(ài)數(shù)據(jù) · 6課時(shí) · 186人學(xué)習(xí)
客戶分群背景介紹
距離與分層聚類(lèi)法
K均值算法
聚類(lèi)方法要點(diǎn)
《R語(yǔ)言數(shù)據(jù)分析與挖掘》(微課版)之 數(shù)據(jù)預(yù)處理
《R語(yǔ)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(shí) · 6人學(xué)習(xí)
數(shù)據(jù)抽樣-類(lèi)失衡處理方式:SMOTE方法及R語(yǔ)言實(shí)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(yǔ)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(yǔ)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(shí) · 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(yǔ)言實(shí)現(xiàn)
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行類(lèi)別預(yù)測(cè)-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(cè)案例講解
《R語(yǔ)言數(shù)據(jù)分析與挖掘》(微課版)之 數(shù)據(jù)讀寫(xiě)
《R語(yǔ)言數(shù)據(jù)分析與挖掘》(微課版)之 數(shù)據(jù)讀寫(xiě)
謝佳標(biāo) · 17課時(shí) · 0人學(xué)習(xí)
R語(yǔ)言數(shù)據(jù)讀寫(xiě)概述
文本文件讀寫(xiě)-read.table()函數(shù)詳解
文本文件讀寫(xiě)-readLines()函數(shù)概述
文本文件讀寫(xiě)-read包read_csv()函數(shù)詳解
《R語(yǔ)言數(shù)據(jù)分析與挖掘》(微課版)之 數(shù)據(jù)基本管理
《R語(yǔ)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(shí) · 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(yǔ)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(yǔ)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(shí) · 2人學(xué)習(xí)
數(shù)據(jù)類(lèi)型判斷及轉(zhuǎn)換
日期類(lèi)型數(shù)據(jù)處理函數(shù)介紹
日期或時(shí)間格式處理函數(shù)format詳解
R語(yǔ)言數(shù)據(jù)對(duì)象概述
《R語(yǔ)言數(shù)據(jù)分析與挖掘》(微課版)之 理解線性回歸
《R語(yǔ)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(shí) · 0人學(xué)習(xí)
理解線性回歸
簡(jiǎn)單線性回歸原理及自定義函數(shù)實(shí)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(cè)
《R語(yǔ)言數(shù)據(jù)分析與挖掘》(微課版)之 聚類(lèi)分析
《R語(yǔ)言數(shù)據(jù)分析與挖掘》(微課版)之 聚類(lèi)分析
謝佳標(biāo) · 10課時(shí) · 599人學(xué)習(xí)
聚類(lèi)算法概述
聚類(lèi)距離度量方法及案例介
層次聚類(lèi)算法原理及凝聚層次聚類(lèi)和分裂層次聚類(lèi)案例講解
聚類(lèi)樹(shù)形圖可視化-factoextra包詳細(xì)講解
《R語(yǔ)言數(shù)據(jù)分析與挖掘》(微課版)之 模型評(píng)估
《R語(yǔ)言數(shù)據(jù)分析與挖掘》(微課版)之 模型評(píng)估
謝佳標(biāo) · 5課時(shí) · 8人學(xué)習(xí)
數(shù)值預(yù)測(cè)評(píng)估方法及代碼實(shí)現(xiàn)
概率預(yù)測(cè)評(píng)估方法-混淆矩陣及相關(guān)指標(biāo)詳解
概率預(yù)測(cè)評(píng)估方法-ROC曲線原理及自定義函數(shù)實(shí)現(xiàn)案例講解
概率預(yù)測(cè)評(píng)估方法-KS曲線和累計(jì)提升圖
《R語(yǔ)言數(shù)據(jù)分析與挖掘》(微課版)之 決策樹(shù)
《R語(yǔ)言數(shù)據(jù)分析與挖掘》(微課版)之 決策樹(shù)
謝佳標(biāo) · 13課時(shí) · 37人學(xué)習(xí)
決策樹(shù)概述
決策樹(shù)常用算法及ID3算法原理講解
手動(dòng)實(shí)現(xiàn)ID3算法實(shí)現(xiàn)案例詳解
C4.5算法基本原理及自定義函數(shù)實(shí)現(xiàn)
Python玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)分析-基于dfply實(shí)現(xiàn)
Python玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)分析-基于dfply實(shí)現(xiàn)
謝佳標(biāo) · 16課時(shí) · 15人學(xué)習(xí)
dfply三方庫(kù)介紹及安裝
dfply常用函數(shù)介紹
dfply基礎(chǔ)入門(mén)
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(shí) · 462人學(xué)習(xí)
大數(shù)據(jù)的定義
大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)
大數(shù)據(jù)技術(shù)的演變
大數(shù)據(jù)與云計(jì)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(hào) · 142課時(shí) · 19194人學(xué)習(xí)
Flink簡(jiǎn)介(一)Flink是什么
Flink簡(jiǎn)介(二)為什么要用Flink
Flink簡(jiǎn)介(三)流數(shù)據(jù)處理的行業(yè)
Flink簡(jiǎn)介(四)流處理的發(fā)展演變
大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)之——系統(tǒng)評(píng)價(jià)與Meta分析
大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)之——系統(tǒng)評(píng)價(jià)與Meta分析
Beakman · 4課時(shí) · 4855人學(xué)習(xí)
第一課 帶你認(rèn)識(shí)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
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