cda数据分析师-CDA一级二级考试视频课

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04、第4章 描述性统计分析复制链接

06、第6章 业务数据分析复制链接

02、第2章 数据结构复制链接

03、第3章 数据库应用复制链接

01、第1章 数据分析概述与职业操守复制链接

05、第5章 多维数据透视分析复制链接

07、第7章 业务分析报告与数据可视化报表复制链接

00、导读 数据分析前导通识课复制链接

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第2章：数据采集与处理复制链接

第5章 数据分析模型与应用复制链接

第6章 数字化工作方法与应用复制链接

第1章：用户标签体系与用户画像复制链接

第3章：数据模型管理复制链接

第7章 选修：python数据分析基础复制链接

前言：level2课程导读复制链接

第4章：统计分析复制链接

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课时 20 分布形态的描述.mp4复制链接

课时 27 （拓展学习）假设检验例题.mp4复制链接

课时 17 统计学的基本概念.mp4复制链接

课时 28 相关分析.mp4复制链接

课时 19 离散趋势.mp4复制链接

课时 18 集中趋势.mp4复制链接

课时 26 （拓展学习）假设检验基础概念.mp4复制链接

课时 21 二项分布和正态分布（1）.mp4复制链接

课时 23 参数估计基础知识.mp4复制链接

课时 24 点估计.mp4复制链接

课时 25 区间估计.mp4复制链接

课时 22 抽样分布.mp4复制链接

课时 37 行为效果分析.mp4复制链接

课时 32 指标的应用与设计1.mp4复制链接

课时 36 业务模型-用户模型.mp4复制链接

课时 34 指标的应用与设计3.mp4复制链接

课时 38 业务分析方法.mp4复制链接

课时 33 指标的应用与设计2.mp4复制链接

课时 35 业务数据分析方法.mp4复制链接

课时 31 数据驱动型业务管理方法.mp4复制链接

课时 14 表结构数据使用（1）.mp4复制链接

课时 10 常用函数（选修，考试不涉及）.mp4复制链接

课时 9 表格结构数据内容.mp4复制链接

课时 11 查找引用函数（选修，考试不涉及）.mp4复制链接

课时 12 表结构数据特征.mp4复制链接

课时 13 表结构数据获取.mp4复制链接

课时 15 数据库应用第一部分.mp4复制链接

课时 16 数据库应用第二部分.mp4复制链接

课时 6 数据分析的基本概念.mp4复制链接

课时 7 职业道德行为准则.mp4复制链接

课时 8 大数据立法安全隐私.mp4复制链接

课时 29 1.多维透视分析前半部分.mp4复制链接

课时 30 2.透视分析后半部分.mp4复制链接

课时 41 撰写业务分析报告.mp4复制链接

课时 42 创建可视化报表.mp4复制链接

课时 40 可视化图表_1.2.mp4复制链接

课时 39 可视化图表_1.1.mp4复制链接

课时 3 1.3 数据分析思维.mp4复制链接

课时 5 1.5 实务中的数据分析师.mp4复制链接

课时 1 1.1 数据这个行业.mp4复制链接

课时 4 1.4 数据分析常用方法.mp4复制链接

课时 2 1.2 数据分析的商业应用.mp4复制链接

课时 27 2.2.2市场调研前准备和实施.mp4复制链接

课时 37 2.4.2 错误和离群值数据识别与处理.mp4复制链接

课时 38 2.4.3 分类变量概化处理.mp4复制链接

课时 21 2.1.1市场研究中的数据.mp4复制链接

课时 35 2.3.4总结和例题讲解.mp4复制链接

课时 41 2.4.6 连续变量分布形态转换和标准化.mp4复制链接

课时 23 2.1.2 概率抽样方法-2.mp4复制链接

课时 39 2.4.4 缺失值处理.mp4复制链接

课时 30 2.3.1 单变量描述性统计.mp4复制链接

课时 25 2.1.4总结和例题讲解.mp4复制链接

课时 43 2.4.8总结和例题讲解.mp4复制链接

课时 29 2.3.0引言.mp4复制链接

课时 26 2.2.1市场调研流程和目标设定.mp4复制链接

课时 28 2.2.3总结和例题讲解mp4.mp4复制链接

课时 36 2.4.1 数据预处理基本步骤.mp4复制链接

课时 42 2.4.7 变量降维和WoE.mp4复制链接

课时 33 2.3.3 制图原理_2SPSS作图.mp4复制链接

课时 40 2.4.5 噪声平滑.mp4复制链接

课时 31 2.3.2 两变量描述性统计.mp4复制链接

课时 32 2.3.3 制图原理_1.mp4复制链接

课时 34 2.3.3 制图原理-3Python作图.mp4复制链接

课时 22 2.1.2 概率抽样方法-1.mp4复制链接

课时 24 2.1.3 非概率抽样方法.mp4复制链接

课时 77 5.2.5-5.2.7线性回归-3.mp4复制链接

课时 78 5.2.8总结和试题讲解.mp4复制链接

课时 72 5.1.5-8因子分析.mp4复制链接

课时 85 5.4.3-4k-means聚类-2.mp4复制链接

课时 75 5.2.1-3线性回归-1.mp4复制链接

课时 74 5.1.10因子分析题目讲解.mp4复制链接

课时 71 5.1.4 主成分分析的应用.mp4复制链接

课时 91 5.5.4 时间序列回归.mp4复制链接

课时 76 5.2.4线性回归-2.mp4复制链接

课时 86 5.4.5聚类事后分析.mp4复制链接

课时 74 5.1.10因子分析题目讲解(1).mp4复制链接

课时 89 5.5.2 趋势分解法.mp4复制链接

课时 80 5.3.5 逻辑回归-2.mp4复制链接

课时 87 5.4.6聚类试题讲解.mp4复制链接

课时 81 5.3.6逻辑回归-3试题讲解mp4.mp4复制链接

课时 69 5.1.2主成分分析的理论基础.mp4复制链接

课时 70 5.1.3主成分分析的计算步骤.mp4复制链接

课时 79 5.3.1-5.3.4逻辑回归-1.mp4复制链接

课时 90 5.5.3 ARIMA方法-1.mp4复制链接

课时 92 5.5.5时间序列考题讲解.mp4复制链接

课时 83 5.4.2 系统聚类法.mp4复制链接

课时 84 5.4.3-4k-means聚类-1.mp4复制链接

课时 82 5.4.1 聚类方法的基本逻辑.mp4复制链接

课时 68 5.1.1 矩阵分析法.mp4复制链接

课时 88 5.5.1 宏观业务指标预测框架.mp4复制链接

课时 73 5.1.9主成分题目讲解.mp4复制链接

课时 94 6.1.1&6.1.2 启动程序阶段和业务事件还原工具.mp4复制链接

课时 96 6.2.1近因分析.mp4复制链接

课时 98 6.2.3根因分析试题讲解.mp4复制链接

课时 99 6.3.1业务优化框架和运筹优化.mp4复制链接

课时 97 6.2.2根本原因分析.mp4复制链接

课时 95 6.1.3 业务流程图及习题.mp4复制链接

课时 100 6.3.5&6.3.6 知识库与策略库和基于业务流程的优化.mp4复制链接

课时 93 6.0引言.mp4复制链接

课时 11 1.1.2 业务指标与用户标签的关系-1.mp4复制链接

课时 20 1.3.3总结和例题讲解.mp4复制链接

课时 16 1.2.1用户标签的制作方法.mp4复制链接

课时 19 1.3.2 用户画像在诊断阶段中的应用.mp4复制链接

课时 17 1.2.2总结和例题讲解.mp4复制链接

课时 18 1.3.1 用Python做用户画像的基础知识-1(1).mp4复制链接

课时 13 1.1.3 用户标签与用户画像的关系.mp4复制链接

课时 10 1.1.1 如何定位用户.mp4复制链接

课时 15 1.1.5总结和例题讲解.mp4复制链接

课时 14 1.1.4 用户标签的类型.mp4复制链接

课时 12 1.1.2 业务指标与用户标签的关系-2.mp4复制链接

课时 18 1.3.1 用Python做用户画像的基础知识-1.mp4复制链接

课时 45 3.2 数据建模.mp4复制链接

课时 44 3.1 数据分类.mp4复制链接

课时 47 3.4总结和例题讲解.mp4复制链接

课时 46 3.3 数据仓库体系和ETL.mp4复制链接

课时 126 模板1预习课程3：逻辑回归变量筛选、编码.mp4复制链接

课时 112 5Python函数.mp4复制链接

课时 103 数据科学的基本概念1.mp4复制链接

课时 125 模板1预习课程2：线性回归优化与正则化.mp4复制链接

课时 118 4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp4复制链接

课时 119 5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp4复制链接

课时 106 数据挖掘的技术与方法2.mp4复制链接

课时 123 4统计推断与假设检验2.mp4复制链接

课时 104 数据科学的基本概念2.mp4复制链接

课时 109 2Python基础数据类型与表达式.mp4复制链接

课时 108 1Python介绍.mp4复制链接

课时 116 2描述性分析-1对被解释变量进行描述.mp4复制链接

课时 117 3描述性分析-2对解释变量进行描述1.mp4复制链接

课时 124 模板1预习课程1：线性回归算法概述与变量筛选.mp4复制链接

课时 115 1背景介绍.mp4复制链接

课时 110 3Python原生态数据结构.mp4复制链接

课时 120 6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp4复制链接

课时 122 4统计推断与假设检验1.mp4复制链接

课时 121 7建立预测模型-3有交互项的线性模型和预测.mp4复制链接

课时 102 分类模型的评估方法.mp4复制链接

课时 113 6Python模块.mp4复制链接

课时 107 数理统计技术.mp4复制链接

课时 114 7使用pandas读写数据.mp4复制链接

课时 127 案例 个人贷款信用风险评级全流程.mp4复制链接

课时 105 数据挖掘的技术与方法1.mp4复制链接

课时 111 4Python控制流.mp4复制链接

1节：数据分析基础与二级总结介绍复制链接

2节：前导选修课：数据分析指标体系复制链接

课时 1 张溪梦：从洞察到增长—数据分析的未来.mp4复制链接

课时 54 4.2.2 假设检验基本概念.mp4复制链接

课时 49 4.1.2 样本与总体.mp4复制链接

课时 59 4.3.2 方差分析.mp4复制链接

课时 57 4.2.5 总结和例题讲解.mp4复制链接

课时 61 4.3.4 卡方检验.mp4复制链接

课时 63 4.4.1 一元线性回归模型.mp4复制链接

课时 62 4.3.5 总结和例题讲解.mp4复制链接

课时 53 4.2.1 假设检验的示例.mp4复制链接

课时 66 4.4.4 逻辑回归极大似然估计法.mp4复制链接

课时 65 4.4.3 一元逻辑回归模型.mp4复制链接

课时 58 4.3.1 两样本t检验.mp4复制链接

课时 67 4.4.5 总结和例题讲解.mp4复制链接

课时 48 4.1.1 分析框架.mp4复制链接

课时 50 4.1.3 参数估计-1.mp4复制链接

课时 55 4.2.3 假设检验的基本步骤和配对样本T检验.mp4复制链接

课时 51 4.1.3 参数估计-2.mp4复制链接

课时 56 4.2.4 AB测试优化法.mp4复制链接

课时 60 4.3.3 相关分析.mp4复制链接

课时 64 4.4.2线性回归的参数估计.mp4复制链接

课时 52 4.1.4 总结和例题讲解.mp4复制链接

课时3 CDA LEVEL 2 内容概述.mp4复制链接

课时1 数据基本概念1.mp4复制链接

课时2 数据基本概念2.mp4复制链接

课时 4 2.1 数据化指标概述.mp4复制链接

课时 8 2.5 产品类指标.mp4复制链接

课时 5 2.2 获客类指标.mp4复制链接

课时 9 2.6 运营指标体系设计(Excel示例).mp4复制链接

课时 7 2.4 预警类指标2.4 预警类指标.mp4复制链接

课时 6 2.3 营销类指标.mp4复制链接