:graduation_cap:【CDA数据分析师合集】Level1-3全级别认证课程+就业班+刷题资料（零
└── 【CDA数据分析师合集】Level1-3全级别认证课程+就业班+刷题资料（零基础到进阶就业）/└── CDA数据分析师/
├── 微信小程序刷题/
├── CDA level1 课程/
│ ├── 视频课程/
│ │ ├── D1、数据分析概论与结构化数据/
│ │ ├── D2、业务分析方法/
│ │ ├── D3、统计学基础/
│ │ ├── D4、数据结构-表结构数据/
│ │ ├── D5、多维数据透视分析/
│ │ ├── D6、数据库应用/
│ │ ├── D7、数据库应用2/
│ │ ├── D8、数据库应用3/
│ │ └── D9、业务分析报告与可视化报表/
│ ├── 报考指南.pdf
│ ├── CDA LEVEL I考试大纲.pdf
│ ├── level1模拟题1.pdf
│ ├── level1模拟题2.pdf
│ └── level1模拟题3.pdf
├── CDA level2 课程/
│ ├── 00-前言：level2课程导读/
│ │ ├── 1节：数据分析基础与二级总结介绍/
│ │ ├── 2节：前导选修课：数据分析指标体系/
│ │ └── 课时 1 张溪梦：从洞察到增长—数据分析的未来.mp4
│ ├── 第1章：用户标签体系与用户画像/
│ │ ├── 课时 10 1.1.1 如何定位用户.mp4
│ │ ├── 课时 10 1.1.1 如何定位用户(1).mp4
│ │ ├── 课时 11 1.1.2 业务指标与用户标签的关系-1.mp4
│ │ ├── 课时 11 1.1.2 业务指标与用户标签的关系-1(1).mp4
│ │ ├── 课时 12 1.1.2 业务指标与用户标签的关系-2.mp4
│ │ ├── 课时 12 1.1.2 业务指标与用户标签的关系-2(1).mp4
│ │ ├── 课时 13 1.1.3 用户标签与用户画像的关系.mp4
│ │ ├── 课时 14 1.1.4 用户标签的类型.mp4
│ │ ├── 课时 14 1.1.4 用户标签的类型(1).mp4
│ │ ├── 课时 15 1.1.5总结和例题讲解.mp4
│ │ ├── 课时 15 1.1.5总结和例题讲解(1).mp4
│ │ ├── 课时 16 1.2.1用户标签的制作方法.mp4
│ │ ├── 课时 16 1.2.1用户标签的制作方法(1).mp4
│ │ ├── 课时 17 1.2.2总结和例题讲解.mp4
│ │ ├── 课时 17 1.2.2总结和例题讲解(1).mp4
│ │ ├── 课时 18 1.3.1 用Python做用户画像的基础知识-1.mp4
│ │ ├── 课时 19 1.3.2 用户画像在诊断阶段中的应用.mp4
│ │ ├── 课时 19 1.3.2 用户画像在诊断阶段中的应用(1).mp4
│ │ └── 课时 20 1.3.3总结和例题讲解.mp4
│ ├── 第2章：数据采集与处理/
│ │ ├── 课时 21 2.1.1市场研究中的数据.mp4
│ │ ├── 课时 22 2.1.2 概率抽样方法-1.mp4
│ │ ├── 课时 23 2.1.2 概率抽样方法-2.mp4
│ │ ├── 课时 24 2.1.3 非概率抽样方法.mp4
│ │ ├── 课时 25 2.1.4总结和例题讲解.mp4
│ │ ├── 课时 26 2.2.1市场调研流程和目标设定.mp4
│ │ ├── 课时 27 2.2.2市场调研前准备和实施.mp4
│ │ ├── 课时 28 2.2.3总结和例题讲解mp4.mp4
│ │ ├── 课时 29 2.3.0引言.mp4
│ │ ├── 课时 30 2.3.1 单变量描述性统计.mp4
│ │ ├── 课时 31 2.3.2 两变量描述性统计.mp4
│ │ ├── 课时 32 2.3.3 制图原理_1.mp4
│ │ ├── 课时 33 2.3.3 制图原理_2SPSS作图.mp4
│ │ ├── 课时 34 2.3.3 制图原理-3Python作图.mp4
│ │ ├── 课时 35 2.3.4总结和例题讲解.mp4
│ │ ├── 课时 36 2.4.1 数据预处理基本步骤.mp4
│ │ ├── 课时 37 2.4.2 错误和离群值数据识别与处理.mp4
│ │ ├── 课时 38 2.4.3 分类变量概化处理.mp4
│ │ ├── 课时 39 2.4.4 缺失值处理.mp4
│ │ ├── 课时 40 2.4.5 噪声平滑.mp4
│ │ ├── 课时 41 2.4.6 连续变量分布形态转换和标准化.mp4
│ │ ├── 课时 42 2.4.7 变量降维和WoE.mp4
│ │ └── 课时 43 2.4.8总结和例题讲解.mp4
│ ├── 第3章：数据模型管理/
│ │ ├── 课时 44 3.1 数据分类.mp4
│ │ ├── 课时 45 3.2 数据建模.mp4
│ │ ├── 课时 46 3.3 数据仓库体系和ETL.mp4
│ │ └── 课时 47 3.4总结和例题讲解.mp4
│ ├── 第4章：统计分析/
│ │ ├── 课时 48 4.1.1 分析框架.mp4
│ │ ├── 课时 49 4.1.2 样本与总体.mp4
│ │ ├── 课时 50 4.1.3 参数估计-1.mp4
│ │ ├── 课时 51 4.1.3 参数估计-2.mp4
│ │ ├── 课时 52 4.1.4 总结和例题讲解.mp4
│ │ ├── 课时 53 4.2.1 假设检验的示例.mp4
│ │ ├── 课时 54 4.2.2 假设检验基本概念.mp4
│ │ ├── 课时 55 4.2.3 假设检验的基本步骤和配对样本T检验.mp4
│ │ ├── 课时 56 4.2.4 AB测试优化法.mp4
│ │ ├── 课时 57 4.2.5 总结和例题讲解.mp4
│ │ ├── 课时 58 4.3.1 两样本t检验.mp4
│ │ ├── 课时 59 4.3.2 方差分析.mp4
│ │ ├── 课时 60 4.3.3 相关分析.mp4
│ │ ├── 课时 61 4.3.4 卡方检验.mp4
│ │ ├── 课时 62 4.3.5 总结和例题讲解.mp4
│ │ ├── 课时 63 4.4.1 一元线性回归模型.mp4
│ │ ├── 课时 64 4.4.2线性回归的参数估计.mp4
│ │ ├── 课时 65 4.4.3 一元逻辑回归模型.mp4
│ │ ├── 课时 66 4.4.4 逻辑回归极大似然估计法.mp4
│ │ └── 课时 67 4.4.5 总结和例题讲解.mp4
│ ├── 第5章 数据分析模型与应用/
│ │ ├── 课时 68 5.1.1 矩阵分析法.mp4
│ │ ├── 课时 69 5.1.2主成分分析的理论基础.mp4
│ │ ├── 课时 70 5.1.3主成分分析的计算步骤.mp4
│ │ ├── 课时 71 5.1.4 主成分分析的应用.mp4
│ │ ├── 课时 72 5.1.5-8因子分析.mp4
│ │ ├── 课时 73 5.1.9主成分题目讲解.mp4
│ │ ├── 课时 74 5.1.10因子分析题目讲解.mp4
│ │ ├── 课时 75 5.2.1-3线性回归-1.mp4
│ │ ├── 课时 76 5.2.4线性回归-2.mp4
│ │ ├── 课时 77 5.2.5-5.2.7线性回归-3.mp4
│ │ ├── 课时 78 5.2.8总结和试题讲解.mp4
│ │ ├── 课时 79 5.3.1-5.3.4逻辑回归-1.mp4
│ │ ├── 课时 80 5.3.5 逻辑回归-2.mp4
│ │ ├── 课时 81 5.3.6逻辑回归-3试题讲解mp4.mp4
│ │ ├── 课时 82 5.4.1 聚类方法的基本逻辑.mp4
│ │ ├── 课时 83 5.4.2 系统聚类法.mp4
│ │ ├── 课时 84 5.4.3-4k-means聚类-1.mp4
│ │ ├── 课时 85 5.4.3-4k-means聚类-2.mp4
│ │ ├── 课时 86 5.4.5聚类事后分析.mp4
│ │ ├── 课时 87 5.4.6聚类试题讲解.mp4
│ │ ├── 课时 88 5.5.1 宏观业务指标预测框架.mp4
│ │ ├── 课时 89 5.5.2 趋势分解法.mp4
│ │ ├── 课时 90 5.5.3 ARIMA方法-1.mp4
│ │ ├── 课时 91 5.5.4 时间序列回归.mp4
│ │ └── 课时 92 5.5.5时间序列考题讲解.mp4
│ ├── 第6章 数字化工作方法与应用/
│ │ ├── 课时 93 6.0引言.mp4
│ │ ├── 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
│ │ ├── 课时 95 6.1.3 业务流程图及习题.mp4
│ │ ├── 课时 96 6.2.1近因分析.mp4
│ │ ├── 课时 97 6.2.2根本原因分析.mp4
│ │ ├── 课时 98 6.2.3根因分析试题讲解.mp4
│ │ ├── 课时 99 6.3.1业务优化框架和运筹优化.mp4
│ │ └── 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
│ ├── 第7章 选修：python数据分析基础【选学】/
│ │ ├── 课时 102 分类模型的评估方法.mp4
│ │ ├── 课时 103 数据科学的基本概念1.mp4
│ │ ├── 课时 104 数据科学的基本概念2.mp4
│ │ ├── 课时 105 数据挖掘的技术与方法1.mp4
│ │ ├── 课时 106 数据挖掘的技术与方法2.mp4
│ │ ├── 课时 107 数理统计技术.mp4
│ │ ├── 课时 108 1Python介绍.mp4
│ │ ├── 课时 109 2Python基础数据类型与表达式.mp4
│ │ ├── 课时 110 3Python原生态数据结构.mp4
│ │ ├── 课时 111 4Python控制流.mp4
│ │ ├── 课时 112 5Python函数.mp4
│ │ ├── 课时 113 6Python模块.mp4
│ │ ├── 课时 114 7使用pandas读写数据.mp4
│ │ ├── 课时 115 1背景介绍.mp4
│ │ ├── 课时 116 2描述性分析-1对被解释变量进行描述.mp4
│ │ ├── 课时 117 3描述性分析-2对解释变量进行描述1.mp4
│ │ ├── 课时 118 4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp4
│ │ ├── 课时 119 5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp4
│ │ ├── 课时 120 6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp4
│ │ ├── 课时 121 7建立预测模型-3有交互项的线性模型和预测.mp4
│ │ ├── 课时 122 4统计推断与假设检验1.mp4
│ │ ├── 课时 123 4统计推断与假设检验2.mp4
│ │ ├── 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
│ │ ├── 课时 125 模板1预习课程2：线性回归优化与正则化.mp4
│ │ └── 课时 126 模板1预习课程3：逻辑回归变量筛选、编码.mp4
│ ├── 脚本及课件/
│ │ └── Python编程基础-课件和脚本.zip
│ └── 考试大纲及模拟题/
│ ├── 报考指南.pdf
│ ├── 数据分析CDALEVEL2模拟题.pdf
│ ├── CDA LEVEL II参考教材.pdf
│ ├── CDA LEVEL II考试大纲.pdf
│ └── CDA考试详细介绍.png
├── CDA level3 课程/
│ ├── 第二章：高级数据处理与特征工程/
│ │ ├── Chapter 5 高级数据预处理.mp4
│ │ ├── Chapter 6 特征工程概要.mp4
│ │ ├── Chapter 7 特征建构.mp4
│ │ ├── Chapter 8 特征选择.mp4
│ │ ├── Chapter 9 特征转换.mp4
│ │ ├── Chapter 10 特征学习-1.mp4
│ │ └── Chapter 10 特征学习-2.mp4
│ ├── 第三章：自然语言处理与文本分析/
│ │ ├── Chapter 11 自然语言处理概要.mp4
│ │ ├── Chapter 12 分词与词性标注-2.mp4
│ │ ├── Chapter 12 分词与词性标注.mp4
│ │ ├── Chapter 13 文本挖掘概要-1.mp4
│ │ ├── Chapter 13 文本挖掘概要-2.mp4
│ │ ├── Chapter 13 文本挖掘概要-3.mp4
│ │ ├── Chapter 14 文本关键词提取.mp4
│ │ ├── Chapter 15 文本非结构数据转结构-1.mp4
│ │ ├── Chapter 15 文本非结构数据转结构-2.mp4
│ │ └── Chapter 15 文本非结构数据转结构-3.mp4
│ ├── 第四章：机器学习算法/
│ │ ├── Chapter 16 朴素贝叶斯.mp4
│ │ ├── Chapter 17决策树（分类树及回归树）-1.mp4
│ │ ├── Chapter 17决策树（分类树及回归树）-2.mp4
│ │ ├── Chapter 17决策树（分类树及回归树）-3.mp4
│ │ ├── Chapter 17决策树（分类树及回归树）-4.mp4
│ │ ├── Chapter 17决策树（分类树及回归树）-5.mp4
│ │ ├── Chapter 17决策树（分类树及回归树）-6.mp4
│ │ ├── Chapter 18 神经网络与深度学习-1.mp4
│ │ ├── Chapter 18 神经网络与深度学习-2.mp4
│ │ ├── Chapter 18 神经网络与深度学习-3.mp4
│ │ ├── Chapter 18 神经网络与深度学习-4.mp4
│ │ ├── Chapter 18 神经网络与深度学习-5.mp4
│ │ ├── Chapter 18 神经网络与深度学习-6.mp4
│ │ ├── Chapter 18 神经网络与深度学习-7.mp4
│ │ ├── Chapter 18 神经网络与深度学习-8.mp4
│ │ ├── Chapter 18 神经网络与深度学习-9.mp4
│ │ ├── Chapter 19 支持向量机.mp4
│ │ ├── Chapter 20 集成学习-1.mp4
│ │ ├── Chapter 20 集成学习-2.mp4
│ │ ├── Chapter 21 聚类分析-1.mp4
│ │ ├── Chapter 21 聚类分析-2.mp4
│ │ ├── Chapter 21 聚类分析-3.mp4
│ │ ├── Chapter 21 聚类分析-4.mp4
│ │ ├── Chapter 22 关联规则-1.mp4
│ │ ├── Chapter 22 关联规则-2.mp4
│ │ ├── Chapter 22 关联规则-3.mp4
│ │ ├── Chapter 23 序列模式.mp4
│ │ ├── Chapter 24 模型评估-1.mp4
│ │ └── Chapter 24 模型评估-2.mp4
│ ├── 第五章：机器学习实战/
│ │ ├── Chapter 25 第二阶段实操题-1.mp4
│ │ ├── Chapter 25 第二阶段实操题-2.mp4
│ │ └── Chapter 25 第二阶段实操题-3.mp4
│ ├── 第一章：数据挖掘概论/
│ │ ├── Chapter 0 CDA Level III课程介绍.mp4
│ │ ├── Chapter 1 数据挖掘概要.mp4
│ │ ├── Chapter 2 数据挖掘方法论.mp4
│ │ ├── Chapter 3 基础数据挖掘技术.mp4
│ │ └── Chapter 4 进阶数据挖掘技术简介.mp4
│ ├── LEVEL III模拟题及考试大纲/
│ │ ├── 新版CDA LEVEL III 模拟题1.pdf
│ │ ├── 新版CDA LEVEL III 模拟题2.pdf
│ │ └── CDALEVELIII考试大纲2023.pdf
│ └── LEVEL III视频课件/
│ └── 辅导视频课件PDF/
└── CDA脱产就业班/
└── CDA0314期就业班视频录播/
├── 1、Excel 数据分析/
├── 2、数据治理与数据管理/
├── 3、统计学基础/
├── 4、Power BI 商业智能分析/
├── 5、Mysql数据库/
├── 6、Hive SQL/
├── 7、Excel与BI 综合案例/
├── 8、数据产品概述/
├── 9、Python基础/
├── 10、python数据分析/
├── 11、Python自动化/
└── 12、Python统计/
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**** Hidden Message ***** 每次迷茫时来逛逛，总能满血复活，这感觉谁懂啊 每次迷茫时来逛逛，总能满血复活，这感觉谁懂啊 这一类内容我平时接触得少，过来长长见识。
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