: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

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└── 【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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北司***

每次迷茫时来逛逛，总能满血复活，这感觉谁懂啊

SunB***

每次迷茫时来逛逛，总能满血复活，这感觉谁懂啊

WangS***

这一类内容我平时接触得少，过来长长见识。