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2017年最新整理数据挖掘快速入门精品课程......
2017年最新整理数据挖掘快速入门精品课程课程设置初衷:很多同学想学习并从事数据挖掘工作,数据的应用分几个方面,最基础的是统计分析,再深入一点的就是数据挖掘,例如针对客户的分析型CRM系统,在保险与券商行业应用的非常普遍,对客户的细分,风险评估,流失概率,盈利能力评估等预测都需要数据挖掘模型与算法来实现。为了让大家能够快速入门特地设置了本套课程,就是希望同学们能快速的了解与理解数据挖掘到底是怎么回事儿,打好基础,未来工作实践过程中快速提高。第一部分:统计学基础知识是数据挖掘的必备理论基础,重点掌握数据分析中的术语(维度、度量、指标数据粒度等含义)同时掌握概率、概率分布、参数估计、方差、回归与时间序列预测等知识。第二部分:Modeler软件可以说是最简单易用的数据挖掘软件,同学们通过学习和使用Modeler这款软件,来实现分类算法、聚类分析、逻辑回归、决策树等一系列的建模与实现。掌握一个数据挖掘从算法选择、建模到实现预测模型的整个过程。第三部分:       更为系统的将数据分析与数据挖掘知识通过实际案例的方式巩固与理解,学习判断同类用户的兴趣契合度、电商中常用的关联分析、天气预测与信用评级分析等实际案例来提升动手能力与认知水平。 课程目录: 【第一部分】 01.贾俊平统计学基础理论网授精讲班视频教程附讲义14章节 27课 【第二部分】02.SPSS Modeler数据挖掘视频教程附讲义 【第三部分】03.2016最新小象学院数据分析和数据挖掘16课时附讲义与源码 【第三部分】04.开源力量数据挖掘原理与实战附资料站长推荐 35

数据分析与挖掘 2019-01-30 166人浏览 1人下载

郝斌数据结构系列培训教程......
01:什么叫做数据结构02:衡量算法的标准03:数据结构的特点04:预备知识 指针 105:预备知识 指针 206:所有的指针变量只占4个子节07:如何通过函数修改实参的值08:结构体的使用概述09:malloc()动态分配内存概述10:跨函数使用内存讲解及其示例11:知识点复习12:连续存储数组的算法演示 113:连续存储数组的算法演示 214:链表的重要性15:typedef的用法16:链表的定义17:通过一个函数来对链表进行处理18:每一个链表节点的数据类型该如何表示的问题19:链表的分类20:非循环单链表插入节点伪算法讲解21:删除非循环单链表节点伪算法的讲解22:学习数据结构的目的和要达到的要求23:知识点复习24:链表创建和链表遍历算法的演示25:判断链表是否为空 和 求链表长度 算法的演示26:再次详细讨论到底什么是算法与什么是泛型27:如何学习算法自己的一些感想28:链表插入和删除算法的演示29:知识点复习30:栈的定义31:栈的分类32:栈可以执行哪些操作33:栈程序演示34:栈的日常具体应用35:队列1 什么是队列36:队列2 队列的分类 和 链式队列伪算法的讲解37:队列3 学习循环队列必须要弄清楚的7个问题概述38:队列4 静态队列为什么必须是循环队列39:队列5 循环队列需要几个参数来确定及其含义的讲解40:队列6 循环队列各个参数的含义41:队列7 循环队列入队伪算法讲解42:队列8 循环队列出队伪算法讲解43:队列9 如何判断循环队列是否为空44:队列10 如何判断循环队列是否已满45:复习 求链表的长度46:复习上节课队列知识47:循环队列程序演示48:队列的具体应用49:可以不看50:递归1 递归的定义和不同函数之间相互调程序举例51:递归2 一个函数自己调自己 程序举例52:递归3 1+2+3+....+100之和用递归来实现53:递归4 布置作业:汉诺塔54:递归5 一个函数为什么可以自己调用自己55:递归6 递归必须满足三个条件56:递归7 循环和递归的比较57:递归8 汉诺塔58:递归9:递归的应用59:1线性结构总复习 2线性结构和非线性结构关系60:树1 树的定义61:树2 树的专业术语解释62:树3 树的分63:树4 二叉树连续存【重点】64:树5 二叉树的链式存储65:树6 普通树的存储66:树7 森林的存储67:树8 二叉树的先序遍历68:树9 二叉树的中序遍历69:树10 二叉树的后序遍历70:树11 已知两种遍历序列求原始二叉树概述71:树12 已知先序和中序求后序72:树13 已知中序和后序求先序73:树14 树的应用简单介绍74:树15 复习上节课知识75:树16 链式二叉树遍历具体程序演示76:树17 5种常用排序概述 和 快速排序详细讲解77:树18 再次讨论什么是数据结构78:树19 再次讨论到底什么是泛型

数据分析与挖掘 2019-02-18 177人浏览 1人下载

轻松驾驭统计学 数据分析必备技能 12集 视频教程 教学视频......
课程简介:     轻松驾驭统计学——数据分析必备技能(12集)          13 files, 647.36 MB, 647.36   轻松驾驭统计学——数据分析必备技能(12集)--第一集 为什么要学习统计学.mp4        36.75 MB 轻松驾驭统计学——数据分析必备技能(12集)--第八集 相关分析和回归分析的应用.mp4        81.24 MB 轻松驾驭统计学——数据分析必备技能(12集)--第二集 关于统计的一些概念解析.mp4        50.75 MB 轻松驾驭统计学——数据分析必备技能(12集)--第九集 如何进行方差分析.mp4        55.11 MB 轻松驾驭统计学——数据分析必备技能(12集)--第六集 统计方法概述.mp4        55.79 MB 轻松驾驭统计学——数据分析必备技能(12集)--第七集 假设检验.mp4        33.42 MB 轻松驾驭统计学——数据分析必备技能(12集)--第三集 数据抽样方法的细节.mp4        41.91 MB 轻松驾驭统计学——数据分析必备技能(12集)--第十二集 关于聚类分析.mp4        46.86 MB 轻松驾驭统计学——数据分析必备技能(12集)--第十集 用好主成分分析.mp4        63.38 MB 轻松驾驭统计学——数据分析必备技能(12集)--第十一集 因子分析的应用.mp4        48.76 MB 轻松驾驭统计学——数据分析必备技能(12集)--第四集 如何用好图表.mp4        71.62 MB 轻松驾驭统计学——数据分析必备技能(12集)--第五集 如何描述数据分布的特征.mp4        52.68 MB 轻松驾驭统计学——数据分析必备技能(12集)--精彩片段 免费试看.mp4        9.11 MB  

数据分析与挖掘 2019-01-30 206人浏览 2人下载

[数据仓库/商业智能] 大数据商业智能分析 SAS统计分析软......
===============课程目录===============├│  ├│  │  ├第10讲:使用SAS制作统计分析报表_P.avi│  │  ├第11讲:使用STAT模块进行统计分析介绍_P.avi│  │  ├第12讲:SAS中的宏语言_P.avi│  │  ├第13讲:Enterprise Miner 数据挖掘模块_P.avi│  │  ├第14讲:使用ETS模块对面板数据进行计量分析_P.avi│  │  ├第1讲:SAS基本介绍.avi│  │  ├第2讲:SAS的安装_P.avi│  │  ├第2讲续:SAS运行环境的界面介绍、第1个例子_P.avi│  │  ├第3讲:Insight模块_P.avi│  │  ├第4讲:SAS编程基本语法_P.avi│  │  ├第5讲 数据的导入与导出(续).avi│  │  ├第5讲 数据的导入与导出.avi│  │  ├第6讲 Analyst模块(续).avi│  │  ├第6讲 Analyst模块.avi│  │  ├第7讲 SAS运算符及函数(续1).avi│  │  ├第7讲 SAS运算符及函数(续2).avi│  │  ├第7讲 SAS运算符及函数(续3).avi│  │  ├第7讲 SAS运算符及函数.avi│  │  ├第7讲续4:DATA步信息语句_P.avi│  │  ├第8讲:Assist模块_P.avi│  │  └第9讲:proc步语法详解_P.avi│  ├│  │  ├SAS培训班讲义.ppt│  │  ├SAS培训班讲义Word版(与PPT版内容相同,方便打印使用).doc│  │  ├SAS培训课白板.doc│  │  ├格式-长度列表.doc│  │  ├可选作业.doc│  │  ├│  │  │  ├数据分割.JPG│  │  │  └数据维度.jpg│  │  ├<编程用文件>├│  ├第10讲逻辑回归2.rmvb│  ├第11逻辑回归3.rmvb│  ├第12讲逻辑回归4_连续变量压缩.rmvb│  ├第13讲逻辑回归5_变量筛选.rmvb│  ├第14讲逻辑回归6_模型开发.rmvb│  ├第15讲逻辑回归7_整个流程.rmvb│  ├第16讲逻辑回归8_模型验证.rmvb│  ├第17讲逻辑回归9_模型打分.rmvb│  ├第18讲逻辑回归.rmvb│  ├第19讲聚类分析.rmvb│  ├第1讲数据处理.rmvb│  ├第2讲双变量分析1.rmvb│  ├第3讲双变量分析2.rmvb│  ├第4讲方差分析1.rmvb│  ├第5讲方差分析2.rmvb│  ├第6讲回归分析1.rmvb│  ├第7讲回归分析2.rmvb│  ├第8讲回归分析3.rmvb│  ├第9逻辑回归1.rmvb│  ├练习程序.rar│  ├练习数据.rar│  ├<练习程序>│  ├<练习数据>│  │  ├<数据>├<人大sas视频中级篇>│  ├人大SAS中级视频10.avi│  ├人大SAS中级视频11.avi│  ├人大SAS中级视频12.avi│  ├人大SAS中级视频13.avi│  ├人大SAS中级视频3.avi│  ├人大SAS中级视频4.avi│  ├人大SAS中级视频5.avi│  ├人大SAS中级视频6.avi│  ├人大SAS中级视频7.avi│  ├中级视频1.avi│  ├中级视频2.avi│  ├中级视频8.avi│  ├中级视频9.avi│  ├<讲义>│  │  ├HASH.ppt│  │  ├SET_SET_MATCH.ppt│  │  ├SET_SET_NOMATCH.ppt│  │  └SET_SET_RDONCE.ppt│  ├<练习数据>│  ├<人大中级练习程序>

数据分析与挖掘 2019-02-18 194人浏览 1人下载

[大数据] 当大数据融入金融行业 炼数成金大数据课程 金融投......
课程介绍不进行分析的数据统计是没有意义的,大数据绝不仅仅是数据统计,而是通过分析得到行业信息,作为行业、公司企业日后发展的数据风向标所以这套课程可以让大家运用自己的大数据知识进行对行业实际的分析,如果你想在大数据行业大展拳脚,Just do it !金融投资原理 量化投资实战 近年来,基于大数据分析制定金融投资策略的量化投资,统计套利,算法交易,高频交易等国外金融市场已经成熟的机器交易手段流入中国,有关书籍风靡业界,在各大网络书店排行榜久盛不衰。西蒙斯的大奖章基金及其发展故事脍炙人口。随着中国市场的更加透明和规范,基于数据分析的机器交易手段走上前台并占有重要位置也只是时间问题。Quant(宽客)一词在国外用于描述那种工作于数据分析和金融业务两个领域交叉地带的金融分析师,顾名思义,quantmod就是提供给宽客们使用的专业模块。在Quantmod课程后,大家一致强烈要求开办量化投资课程,直面量化投资的主要问题,常见模型和处理手段,进行细致的讲解。本课程正是因此而诞生。学习者可以通过本课程,了解量化投资金融数据分析的基本问题和目标,掌握术语,模型和分析技巧,步入这个金领云集的高收入领域,也为后续的更深入的金融建模课程奠下基础,成为变身宽客的敲门砖。投资爱好者学习本课程,可以应用于行情数据处理,帮助快速判断投资状态,以及提出自己独到的模型,无论您身为何种角色,都可以从中获益。授课对象:这是一门数学+IT+业务(金融)的课程,面向零基础或少量相关基础,对量化投资领域知识感兴趣的朋友进修学习。收获预期:了解量化投资的主要问题,模型及处理技术,运用R进行量化投资建模与金融数据分析-------------------课程目录-------------------第1课:金融计量学概念:股票、期权、收益率第2课:金融计量学概念:资产组合复制与套利第3课:数学是描述量化关系的语言——统计学相关基础第4课:金融数据与时间强相关——时间序列模型第5课:R软件,金融数据分析利器第6课:定性投资与量化投资概述第7课:量化投资的主要问题与方法介绍第8课:高收益意味着高风险——风险评估与管控第9课:择股问题:如何选择一只正确的股票?第10课:鸡蛋不能放在同一篮子里——投资组合的确定第11课:计划定制得再完美也需要行动——基本的量化投资策略第12课:让机器人帮忙赚钱——统计套利策略第13课:实践出真知——量化投资R实例展示

数据分析与挖掘 2019-02-18 227人浏览 2人下载