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🗂️ 完整文件清单（2137 个文件 / 283.1GB）
📁 1.数据分析与挖掘培训课程 357 项
📁 2_Level Ⅱ建模分析师 169 项
📁 10python3基础编程 11 项
- 📄 第七章 面向对象编程基础11-25.mp4483MB
- 📄 第三章：列表1-5.mp4860MB
- 📄 第二章 变量和基本数据类型1-4.mp4611MB
- 📄 第六章 函数8-9.mp4278MB
- 📄 第七章：面向对象编程基础1-10.mp4980MB
- 📄 Python3基础编程.xlsx12.3KB
- 📄 第三章：列表6-7.mp4394MB
- 📄 第一章 Python扫盲1-5.mp4704MB
- 📄 第二章 变量和基本数据类型5-10.mp41.3GB
- 📄 第六章：函数1-7.mp4723MB
- 📄 第五章 条件控制与循环语句1-14.mp42.2GB
📁 1实用型大数据挖掘算法 6 项
📁 第一章 玩转大数据：深入浅出大数据挖掘技术(Apriori算法、Tanagra工具、决策树)priori 算法、 Tanagra 工具、决策树) 5 项
- 📄 第一章 玩转大数据：深入浅出大数据挖掘技术11-15.mp4395MB
- 📄 第一章 玩转大数据：深入浅出大数据挖掘技术(Apriori算法、Tanagra工具、决策树)priori 算法、 Tanagra 工具、决策树)17.mp453.9MB
- 📄 第一章 玩转大数据：深入浅出大数据挖掘技术(Apriori算法、Tanagra工具、决策树)priori 算法、 Tanagra 工具、决策树)1-9.mp4598MB
- 📄 第一章 玩转大数据：深入浅出大数据挖掘技术16.mp453.5MB
- 📄 第一章 玩转大数据：深入浅出大数据挖掘技术(Apriori算法、Tanagra工具、决策树)priori 算法、 Tanagra 工具、决策树)10.mp471.7MB
📁 2SPSS Modeler数据挖掘项目实战 22 项
📁 第二章 感性认识SPSS Modeler 1 项
- 📄 第二章 感性认识SPSS Modeler1-13.mp4706MB
📁 第六章 项目案例解析 1 项
- 📄 第六章 项目案例解析1-9.mp4394MB
📁 第三章 必备的统计学基础 4 项
- 📄 第三章 必备的统计学基础10.mp438.3MB
- 📄 第三章 必备的统计学基础3-9.mp4288MB
- 📄 第三章 必备的统计学基础1-2.mp459.9MB
- 📄 第三章 必备的统计学基础11-12.mp477.8MB
📁 第四章 数据准备与预处理 1 项
- 📄 第四章 数据准备与预处理1-18.mp41.2GB
📁 第五章 常用模型的数学思想与思考 4 项
- 📄 第五章 常用模型的数学思想与思考9-16.mp4283MB
- 📄 第五章 常用模型的数学思想与思考17-39.mp4917MB
- 📄 第五章 常用模型的数学思想与思考1-3.mp482.8MB
- 📄 第五章 常用模型的数学思想与思考4-9.mp4245MB
📁 第一章 数据挖掘项目管理基础与思想 5 项
- 📄 第一章：数据挖掘项目管理基础与思想17-21.mp4192MB
- 📄 第一章 数据挖掘项目管理基础与思想6-8.mp493.7MB
- 📄 第一章：数据挖掘项目管理基础与思想11-16.mp4260MB
- 📄 第一章 数据挖掘项目管理基础与思想1-5.mp4127MB
- 📄 第一章 数据挖掘项目管理基础与思想9-13.mp4207MB
📁 3Python 开发新手扫盲 14 项
- 📄 第四章 选择结构程序设计1-6.mp4168MB
- 📄 第二章 顺序程序设计9-12.mp4142MB
- 📄 第五章 循环结构程序设计1-7.mp4244MB
- 📄 第一章 Python入门导入1-3.mp4102MB
- 📄 第五章 循环结构程序设计8.mp443.1MB
- 📄 第五章 循环结构程序设计9-12.mp4110MB
- 📄 第七章：函数的设计和使用1-3.mp477.4MB
- 📄 第三章 使用序列1-12.mp4374MB
- 📄 第二章 顺序程序设计1-8.mp4245MB
- 📄 第九章 面向对象程序设计1-6.mp4247MB
- 📄 第六章 字符串1-3.mp490.5MB
- 📄 第七章：函数的设计和使用4-9.mp4184MB
- 📄 第八章：文件的使用2-12.mp4443MB
- 📄 第八章：文件的使用1.mp434.9MB
📁 4实战基于Python的网络爬虫技术 24 项
📁 第八章 多线程和多进程 1 项
- 📄 第八章 多线程和多进程1-4.mp4140MB
📁 第二章 Python数据类型 2 项
- 📄 第二章 Python数据类型1-4.mp488.6MB
- 📄 第二章 Python数据类型5-8.mp4118MB
📁 第九章 scrapy实战 1 项
- 📄 第九章 scrapy实战1-5.mp4294MB
📁 第六章 mysql数据库回顾 2 项
- 📄 第六章 mysql数据库回顾1-2.mp454MB
- 📄 第六章 mysql数据库回顾3-8.mp4166MB
📁 第七章 mongodb数据库回顾 1 项
- 📄 第七章 mongodb数据库回顾1-7.mp4260MB
📁 第三章 函数和函数式编程 2 项
- 📄 第三章 函数和函数式编程1-2.mp463.6MB
- 📄 第三章 函数和函数式编程3-6.mp4145MB
📁 第十章 django实战 1 项
- 📄 第十章 django实战1-7.mp4293MB
📁 第四章 面向对象编程 1 项
- 📄 第四章 面向对象编程1-7.mp4208MB
📁 第五章 网页爬虫(单线程,保存到文本文件) 1 项
- 📄 第五章 网页爬虫(单线程,保存到文本文件)1-8.mp4416MB
📁 第一章 Python语言开发要点详解 2 项
- 📄 第一章 Python语言开发要点详解3-6.mp4127MB
- 📄 第一章 Python语言开发要点详解1-2.mp474.8MB
📁 5R语言数据挖掘和分析 16 项
- 📄 第六章 数据降维——主成分分析和因子分析8.mp426.4MB
- 📄 第三章 建立数据分析的统计思维和可视化探索1-3.mp4102MB
- 📄 第六章 数据降维——主成分分析和因子分析5-7.mp485.7MB
- 📄 第三章 建立数据分析的统计思维和可视化探索4-7.mp4181MB
- 📄 第七章 关联规则1-2.mp473.1MB
- 📄 第二章 建立数据分析的统计思维和可视化探索1-3.mp4102MB
- 📄 第一章：R语法详解6-7.mp460.4MB
- 📄 第四章：用回归预测未来1-6.mp4166MB
- 📄 第一章：R语法详解5.mp444.6MB
- 📄 第五章 聚类方法1-5.mp4124MB
- 📄 第六章 数据降维——主成分分析和因子分析1-4.mp4128MB
- 📄 第八章 决策树1-5.mp4209MB
- 📄 第一章：R语法详解3-4.mp481.8MB
- 📄 第二章 建立数据分析的统计思维和可视化探索4-7.mp4163MB
- 📄 第一章：R语法详解1-2.mp455.7MB
- 📄 第四章：用回归预测未来7.mp459MB
📁 6实战机器学习(基于Python) 14 项
- 📄 第十章 机器学习思想精华和实战经验分享1-4.mp4210MB
- 📄 第三章 聚类算法1-3.mp489.8MB
- 📄 第八章 EM算法和GMM1-2.mp4122MB
- 📄 第二章 朴素贝叶斯分类算法1-4.mp4158MB
- 📄 第五章：线性回归和梯度下降算法1-4.mp4139MB
- 📄 第八章 EM算法和GMM3.mp460.8MB
- 📄 第四章 决策树算法1-4.mp4150MB
- 📄 第七章 支持向量机1-2.mp4101MB
- 📄 第九章 随机森林和Adaboost1-4.mp4157MB
- 📄 第一章 k最近邻算法1-4.mp498.4MB
- 📄 第十章 机器学习思想精华和实战经验分享5-6.mp486.4MB
- 📄 第七章 支持向量机3-4.mp496.6MB
- 📄 第六章 逻辑回归和极大似然估计1-4.mp489.8MB
- 📄 第五章：线性回归和梯度下降算法5.mp457MB
📁 7零基础实战机器学习 20 项
- 📄 第十七章 利用SVD简化数据1-3.mp4117MB
- 📄 第八章 支持向量机1-8.mp4569MB
- 📄 第三章 分类算法介绍1.mp425.6MB
- 📄 第十二章 无监督学习1.mp416.4MB
- 📄 第十四章 使用Apriori算法进行关联分析1-3.mp4130MB
- 📄 第二章 Python语言基础1-6.mp4215MB
- 📄 第六章 基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯1-6.mp4364MB
- 📄 第十六章 利用PCA来简化数据1-2.mp474.8MB
- 📄 第十五章 使用FP-growth算法来高效发现频分项集1-3.mp4161MB
- 📄 第十一章 树回归1-3.mp4137MB
- 📄 第十九章 学习总结.mp419.8MB
- 📄 第十三章 利用K-均值聚类算法对未标注数据分组1-2.mp4104MB
- 📄 第五章 决策树1-5.mp4225MB
- 📄 第七章 Logistic回归1-6.mp4319MB
- 📄 第九章 利用AdaBoost元算法提高分类性能1-5.mp4410MB
- 📄 第十章 利用回归预测数值型数据1-5.mp4164MB
- 📄 第二章 Python语言基础7-13.mp4311MB
- 📄 第四章 k-临近算法1-7.mp4343MB
- 📄 第十八章 大数据与MapReduce1.mp442.6MB
- 📄 第一章 机器学习的任务和方法1-2.mp452.7MB
📁 8大数据挖掘分析师之硬技能 - 基于金融行业的大数据挖掘分 16 项
- 📄 第十一章 使用Python操作Excel1-4.mp4293MB
- 📄 第二章 Python的基本数据类型与数据结构1-11.mp4331MB
- 📄 第十章 数值分析技术1-6.mp4401MB
- 📄 第九章 统计分析1-11.mp4660MB
- 📄 第三章 Python数据可视化1-9.mp4321MB
- 📄 第一章 Python与金融应用概述1-15.mp4457MB
- 📄 第十四章 案例1：使用Python构建期权分析系统1-15.mp41.9GB
- 📄 第十三章 金融中的大数据技术概述1-4.mp4341MB
- 📄 第六章 提升Python效率1-10.mp4459MB
- 📄 第五章 输入输出操作1-15.mp4492MB
- 📄 第七章 数学工具1-7.mp4386MB
- 📄 第八章 随机分析随机分析1-9.mp4653MB
- 📄 第四章 金融时间序列分析1-11.mp4389MB
- 📄 第十五章 案例2：使用Python构建简单的算法交易系统1-5.mp4259MB
- 📄 第十五章 案例2：使用Python构建简单的算法交易系统6-15.mp41.5GB
- 📄 第十二章 Python面向对象编程与图形用户界面1-6.mp4325MB
📁 9Python2基础+数据分析 15 项
- 📄 Python2基础+数据分析第2章6-7.mp4201MB
- 📄 Python2基础+数据分析第2章2-5.mp4687MB
- 📄 Python2基础+数据分析第3章1.mp4.mp4210MB
- 📄 Python2基础+数据分析第6章1-19.mp41.3GB
- 📄 Python2基础+数据分析.xlsx11.3KB
- 📄 Python2基础+数据分析第1章1-4.mp4748MB
- 📄 Python2基础+数据分析第3章3-8.mp4871MB
- 📄 Python2基础+数据分析第6章20.mp4116MB
- 📄 Python2基础+数据分析第4章1-6.mp4893MB
- 📄 Python2基础+数据分析第5章1-3.mp4776MB
- 📄 Python2基础+数据分析第6章23-25.mp4344MB
- 📄 Python2基础+数据分析第3章2.mp4186MB
- 📄 Python2基础+数据分析第6章21-22.mp4251MB
- 📄 Python2基础+数据分析第2章1.mp4212MB
- 📄 Python2基础+数据分析第1章5-8.mp4399MB
- 📄 目录—Level Ⅱ建模分析师.xlsx44.1KB
📁 4_Level IV数据分析专家 185 项
📁 1、数据分析专家之软技能 - 卓越的项目管理应用与实践 9 项
📁 1、第一章 项目管理基础 2 项
- 📄 第一章 项目管理基础1-10节.mp4154MB
- 📄 第一章 项目管理基础11-14.mp447MB
📁 2、 第二章 体系解读与应用实践 5 项
- 📄 第二章 体系解读与应用实践29-39.mp4156MB
- 📄 第二章 体系解读与应用实践1-10.mp4116MB
- 📄 第二章 体系解读与应用实践19-28.mp4136MB
- 📄 第二章 体系解读与应用实践40-44.mp4111MB
- 📄 第二章 体系解读与应用实践11-18.mp4159MB
📁 2、数据分析专家之软技能 - 大道至简之软件开发从设计到编码全程 17 项
📁 1、第一章订单模块 1 项
- 📄 第一章订单模块1-14.mp4567MB
📁 2、第二章仓储模块 1 项
- 📄 第2章仓储模块1-8.mp4365MB
📁 3、第三章：成本核算管理 2 项
- 📄 第三章 成本核算管理1-7.mp4270MB
- 📄 ３、第三章成本核算管理8.mp483.7MB
📁 4、 第四章 编号生成器 1 项
- 📄 ４、第四章编号生成器.mp41.1GB
📁 5、第五章 消息模块 4 项
- 📄 第五章：消息模块31-32.mp4169MB
- 📄 第五章：消息模块33-35.mp4246MB
- 📄 第五章：消息模块15-30.mp4981MB
- 📄 第五章：消息模块1-14.mp4554MB
📁 6、第六章 权限模块 2 项
- 📄 第六章权限模块19.mp4245MB
- 📄 第六章：权限模块1-18.mp41.1GB
📁 3、数据分析专家之软技能 - 系统架构设计的原理、核心技术与案例分析 13 项
📁 1、第一章 系统架构设计的原理与核心技术 8 项
- 📄 1、第一章 系统架构设计的原理与核心技术79-108.mp4868MB
- 📄 1、第一章 系统架构设计的原理与核心技术24-52.mp4769MB
- 📄 1、第一章 系统架构设计的原理与核心技术113-114.mp468.7MB
- 📄 第一章：系统架构设计的原理与核心技术129-131.mp4139MB
- 📄 1、第一章 系统架构设计的原理与核心技术1-23.mp4893MB
- 📄 第一章：系统架构设计的原理与核心技术115-128.mp4460MB
- 📄 1、第一章 系统架构设计的原理与核心技术109-112.mp4135MB
- 📄 1、第一章 系统架构设计的原理与核心技术53-78.mp4845MB
📁 2、第二章 系统架构设计的案例分析 3 项
- 📄 2、第二章：系统架构设计的案例分析1-27.mp4979MB
- 📄 第二章 系统架构设计的案例分析33-36.mp4295MB
- 📄 ２、第二章系统架构设计的案例分析28-32.mp4325MB
📁 4、数据分析专家之硬技能 - Spark基础--快学Scala 8 项
📁 1、第一章 Scala编程详解 2 项
- 📄 第一章：Scala编程详解32-33.mp492.2MB
- 📄 第一章：Scala编程详解1-31.mp41.3GB
📁 2、第二章 Scala编程进阶 4 项
- 📄 第二章：Scala编程进阶9-13.mp4141MB
- 📄 第二章：Scala编程进阶14-25.mp4198MB
- 📄 第二章：Scala编程进阶7-8.mp4261MB
- 📄 第二章：Scala编程进阶1-6.mp4184MB
📁 5、数据分析专家之硬技能 - 大数据Spark从入门到精通 29 项
📁 1、第一章 Spark核心编程 14 项
- 📄 第一章：Spark核心编程16.mp49.3MB
- 📄 第一章：Spark核心编程29-31.mp4114MB
- 📄 第一章：Spark核心编程17.mp445.5MB
- 📄 第一章：Spark核心编程19.mp435.2MB
- 📄 第一章：Spark核心编程25.mp4116MB
- 📄 第一章：Spark核心编程1-13.mp4718MB
- 📄 第一章：Spark核心编程21-24.mp4275MB
- 📄 第一章：Spark核心编程27.mp464.6MB
- 📄 第一章：Spark核心编程18.mp434.3MB
- 📄 第一章：Spark核心编程28.mp465.8MB
- 📄 第一章：Spark核心编程26.mp4101MB
- 📄 第一章：Spark核心编程14.mp450.2MB
- 📄 第一章：Spark核心编程15.mp455.9MB
- 📄 第一章：Spark核心编程20.mp489.2MB
📁 2、第二章 Spark内核源码深度剖析 6 项
- 📄 第二章：Spark内核源码深度剖析3.mp442.7MB
- 📄 第二章：Spark内核源码深度剖析1.mp485.6MB
- 📄 第二章：Spark内核源码深度剖析2.mp442.2MB
- 📄 第二章 Spark内核源码深度剖析3-15.mp41.2GB
- 📄 第二章 Spark内核源码深度剖析16-28.mp41.4GB
- 📄 第二章：Spark内核源码深度剖析4.mp410.8MB
📁 3、第三章 Spark性能优化 6 项
- 📄 第三章：Spark性能优化10.mp433.4MB
- 📄 第三章：Spark性能优化6-7.mp4110MB
- 📄 第三章：Spark性能优化9.mp418.2MB
- 📄 第三章：Spark性能优化11-12.mp493.7MB
- 📄 第三章：Spark性能优化1-5.mp4146MB
- 📄 第三章：Spark性能优化8.mp424.6MB
📁 6、数据分析专家之 BI 扩展技能 - 高端微软BI商业智能实战 5 项
📁 第一章 BI商业智能实战开发 4 项
- 📄 第一章 BI商业智能实战开发50-51.mp4184MB
- 📄 第一章：BI商业智能实战开发32-49.mp42.2GB
- 📄 第一章 BI商业智能实战开发18-31.mp41.7GB
- 📄 第一章 BI商业智能实战开发1-17.mp41.9GB
📁 7、数据分析专家之 BI 扩展技能 - 中小型企业商业智能平台 13 项
📁 1、第一章 理论讲解部分 4 项
- 📄 第一章：理论讲解部分1-17.mp4655MB
- 📄 第一章：理论讲解部分19.mp452MB
- 📄 第一章：理论讲解部分20.mp445.4MB
- 📄 第一章：理论讲解部分18.mp455.6MB
📁 2、第二章 项目实战部分 7 项
- 📄 第二章 项目实战部分31-35.mp41.1GB
- 📄 第二章：项目实战部分1-18.mp41.3GB
- 📄 第二章：项目实战部分19-30.mp42.3GB
- 📄 第二章：项目实战部分46-54.mp42GB
- 📄 第二章：项目实战部分36-45.mp42.2GB
- 📄 第二章：项目实战部分55-56.mp4368MB
- 📄 第二章：项目实战部分45.mp432.6MB
📁 8、MySQL和Oracle两大数据库 82 项
📁 第八章 MySQL之函数 1 项
- 📄 第八章 MySQL之函数1-7.mp4315MB
📁 第二章 MySQL介绍与安装 5 项
- 📄 第二章：MySQL介绍与安装5.mp448.2MB
- 📄 第二章：MySQL介绍与安装3.mp422.1MB
- 📄 第二章：MySQL介绍与安装4.mp425.1MB
- 📄 第二章：MySQL介绍与安装1.mp414.7MB
- 📄 第二章：MySQL介绍与安装2.mp419.9MB
📁 第九章 MySQL之视图 1 项
- 📄 第九章 MySQL之视图1-7.mp4227MB
📁 第六章 MySQL之查询 18 项
- 📄 第六章：MySQL之查询5.mp46MB
- 📄 第六章：MySQL之查询3.mp413.7MB
- 📄 第六章：MySQL之查询12-13.mp454.2MB
- 📄 第六章：MySQL之查询8.mp419.8MB
- 📄 第六章：MySQL之查询4.mp49MB
- 📄 第六章：MySQL之查询6.mp419.7MB
- 📄 第六章：MySQL之查询16.mp441.9MB
- 📄 第六章 MySQL之查询19-20.mp488.1MB
- 📄 第六章：MySQL之查询11.mp416.3MB
- 📄 第六章：MySQL之查询14.mp420.2MB
- 📄 第六章：MySQL之查询17.mp49.6MB
- 📄 第六章：MySQL之查询9.mp48.3MB
- 📄 第六章：MySQL之查询2.mp411.3MB
- 📄 第六章：MySQL之查询10.mp47.2MB
- 📄 第六章：MySQL之查询1.mp423.4MB
- 📄 第六章：MySQL之查询15.mp430.5MB
- 📄 第六章：MySQL之查询7.mp411.7MB
- 📄 第六章：MySQL之查询18.mp418MB
📁 第七章 MySQL之增、删、改 4 项
- 📄 第七章：MySQL之增、删、改4.mp416.9MB
- 📄 第七章：MySQL之增、删、改1.mp426.5MB
- 📄 第七章：MySQL之增、删、改3.mp417.2MB
- 📄 第七章：MySQL之增、删、改2.mp428.5MB
📁 第三章 MySQL之数据类型 8 项
- 📄 第三章：MySQL之数据类型2-4.mp438MB
- 📄 第三章：MySQL之数据类型5.mp415.6MB
- 📄 第三章：MySQL之数据类型1.mp415.3MB
- 📄 第三章：Spark性能优化9.mp418.2MB
- 📄 第三章：Spark性能优化10.mp433.4MB
- 📄 第三章：Spark性能优化6-7.mp4110MB
- 📄 第三章：Spark性能优化8.mp424.6MB
- 📄 第三章：Spark性能优化11-12.mp493.7MB
📁 第十二章 Oracle安装与操作 1 项
- 📄 第十二章 Oracle安装与操作1-5.mp4299MB
📁 第十三章 Oracle之查询 1 项
- 📄 第十三章 Oracle之查询1-5.mp4311MB
📁 第十四章 Oracle之增、删、改 3 项
- 📄 第十四章：Oracle之增、删、改1.mp440.9MB
- 📄 第十四章：Oracle之增、删、改3.mp412.2MB
- 📄 第十四章：Oracle之增、删、改2.mp411.6MB
📁 第十五章 Oracle之函数、视图和存储过程 2 项
- 📄 第十五章 Oracle之函数、视图和存储过程12.mp470.9MB
- 📄 第十五章 Oracle之函数、视图和存储过程1-11.mp4615MB
📁 第十一章 MySQL存储过程和函数 1 项
- 📄 第十一章 MySQL存储过程和函数1-7.mp4233MB
📁 第十章 MySQL之触发器 4 项
- 📄 第十章：MySQL之触发器3.mp421MB
- 📄 第十章：MySQL之触发器2.mp421MB
- 📄 第十章：MySQL之触发器4.mp440.4MB
- 📄 第十章：MySQL之触发器1.mp431.8MB
📁 第四章 MySQL之操作数据库表 9 项
- 📄 第四章：MySQL之操作数据库表5.mp416.1MB
- 📄 第四章：MySQL之操作数据库表4.mp414.9MB
- 📄 第四章：MySQL之操作数据库表9.mp414.1MB
- 📄 第四章：MySQL之操作数据库表3.mp412.1MB
- 📄 第四章：MySQL之操作数据库表8.mp425.6MB
- 📄 第四章：MySQL之操作数据库表6.mp422.3MB
- 📄 第四章：MySQL之操作数据库表1.mp419.5MB
- 📄 第四章：MySQL之操作数据库表7.mp442.3MB
- 📄 第四章：MySQL之操作数据库表2.mp414.1MB
📁 第五章 MySQL之索引 7 项
- 📄 第五章：MySQL之索引6.mp420.6MB
- 📄 第五章：MySQL之索引7.mp412.6MB
- 📄 第五章：MySQL之索引1.mp47.8MB
- 📄 第五章：MySQL之索引3.mp422.2MB
- 📄 第五章：MySQL之索引2.mp423.9MB
- 📄 第五章：MySQL之索引4.mp436.8MB
- 📄 第五章：MySQL之索引5.mp419MB
📁 第一章 数据库理论介绍 2 项
- 📄 第一章：数据库理论介绍2-3.mp448.5MB
- 📄 第一章：数据库理论介绍1.mp423.7MB
- 📄 目录—Level IV数据分析专家.xlsx48.6KB
- 📄 数据分析与挖掘培训课程目录.xls22.5KB
📁 2.R语言学习课程 598 项
📁 R语言学习资料 597 项
📁 01 零基础入门 38 项
- 📄 【01资源网：01zyku.com】1、R语言、Rstudio简介.mp4263MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】33、方差分析.mp4222MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】22、异常值和重复值的处理.mp4165MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】7、数组&初识数据框.mp4139MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】4、逻辑表达式&字符串向量.mp4118MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】医学方R语言入门与数据清洗配套代码.rtf37.6KB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】29、时间序列分析.mp4165MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】19、data.table包.mp4177MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】24、正则表达式.mp4193MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】14、变量的因子化.mp4123MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】32、数据变换.mp4115MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】26、时间与日期数据的处理.mp4273MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】30、描述性统计.mp4151MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】11、自定义函数&数据读取.mp4234MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】3、数值型&逻辑型向量.mp4218MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】27、lubridate包.mp4216MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】25、stringr & stringi包.mp4209MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】31、t检验.mp4134MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】5、因子型变量.mp4178MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】34、卡方检验.mp4109MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】13、数据排序与长宽型数据转换.mp4210MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】36、模型诊断与Logistic回归.mp4121MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】21、缺失值的识别与处理（2）.mp4210MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】6、列表&矩阵.mp4159MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】35、回归分析与模型诊断.mp4244MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】10、条件与循环.mp4159MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】20、缺失值的识别与处理（1）.mp4145MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】17、plyr包.mp4215MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】23、字符串的处理.mp4260MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】2、R包的安装&向量.mp4239MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】18、dplyr包.mp4211MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】37、生存分析与COX回归.mp4126MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】8、数据框.mp4219MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】12、数据的读取与写出.mp4127MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】16、数据汇总函数.mp4129MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】28、时间序列简介.mp4111MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】15、apply函数家族.mp498.4MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】9、数据框的基本操作.mp4179MB
📁 02 R语言ggplot2可视化教学 157 项
📁 ggplot2视频课 143 项
📁 第二章 可视化基础——设计基础 4 项
- 📄 11字体基础知识与字体环境安装.mp471.6MB
- 📄 14色彩性格与颜色应用场景.mp475.1MB
- 📄 13色彩基础知识与R语言配色环境.mp462.6MB
- 📄 12字体性格与字体应用场景.mp4116MB
📁 第六章 ggplot笛卡尔坐标系应用 8 项
- 📄 39美学映射参数书写规则.mp437.8MB
- 📄 38柱形图（条形图）数据描述.mp418MB
- 📄 40位置调整参数应用规则.mp445.4MB
- 📄 44散点图（气泡图）、折线图（面积图）、箱线图、直方图应用案例.mp488.3MB
- 📄 37笛卡尔坐标系下的分面应用.mp447.8MB
- 📄 42图形颜色映射规则与因子变量的意义.mp451.5MB
- 📄 41图形标签位置调整规则.mp460.3MB
- 📄 43笛卡尔坐标系主要图表类型.mp427.3MB
📁 第七到十章 72 项
📁 第八章 7 项
- 📄 Mekko.r3.2KB
- 📄 第八章——ggplot辅助几何对象与信息图基础.pdf1.5MB
- 📄 rectangle.r4.4KB
- 📄 .RData3.4KB
- 📄 chapter8——assistant geomtry and Infographic.r10.2KB
- 📄 .Rhistory5.6KB
- 📄 Mekko.csv193B
📁 第八章 辅助几何对象与信息图基础 8 项
- 📄 3辅助图形操作大杀器之——geom_linerange线范围图.mp421.3MB
- 📄 4.辅助图形操作大杀器之——geom_ploygon多边形图.mp434MB
- 📄 8.方块气泡图、不等款宽柱形图、堆积不等款柱形图.mp466MB
- 📄 6.常见的辅助线误差线对象（geom_ablinehlinevlineerr.mp432.8MB
- 📄 2辅助图形操作大杀器之——geom_segment矩形图.mp418.7MB
- 📄 1.辅助图形操作大杀器之——geom_rect矩形图.mp419.5MB
- 📄 5.折线图与路径图的区别——geom_linegeom_path.mp419.4MB
- 📄 7.ggplot2辅助高阶图形扩展包——ggtreemap（树状图）.mp429.7MB
📁 第九章 5 项
📁 第九章 4 项
- 📄 chapter9——visualization of geospatial and data map.r11.1KB
- 📄 .Rhistory1.8KB
- 📄 第九章——空间可视化与数据地图基础.pdf2.6MB
- 📄 chinaprovincecity.csv1.3KB
📁 第九章 空间可视化与数据地图基础 6 项
- 📄 2.shp、json格式地理信息数据结构.mp449.8MB
- 📄 6.sf格式空间数据映射原理.mp461.8MB
- 📄 1.地理信息空间数据映射原理.mp424.5MB
- 📄 5.sf格式空间数据结构.mp427.4MB
- 📄 3.地理信息应用包简介：（sp、maptools、rgdal、sf）.mp465.1MB
- 📄 4.sp空间数据操纵与整合.mp437.2MB
📁 第七章 2 项
- 📄 chapter7——polar coordinates system of ggplot2.r18.2KB
- 📄 第七章：ggplot极坐标系应用.pptx1.9MB
📁 第七章 ggplo2极坐标系应用 9 项
- 📄 8.ggplot2辅助极坐标图——雷达图.mp417.6MB
- 📄 4.极坐标下的标签设定技巧（下）.mp434.3MB
- 📄 3.极坐标下的标签设定技巧（上）.mp411.6MB
- 📄 10.ggplot2辅助极坐标图——气泡饼图（下）.mp429.8MB
- 📄 1.极坐标系参数转换原理.mp438.1MB
- 📄 9.ggplot2辅助极坐标图——气泡饼图.mp423.9MB
- 📄 5.极坐标下分面操作规则.mp457.6MB
- 📄 7极坐标与高阶仪表盘制作思路.mp483.3MB
- 📄 2.极坐标系衍生图表类型.mp434.5MB
📁 第十章 21 项
📁 第十章 20 项
📁 CHN_adm 8 项
- 📄 china.geojson249KB
- 📄 CHN_adm2.shp18.3MB
- 📄 CHN_adm2.prj145B
- 📄 bou2_4p.shx7.3KB
- 📄 CHN_adm2.dbf196KB
- 📄 bou2_4p.shp1.4MB
- 📄 CHN_adm2.shx2.8KB
- 📄 bou2_4p.dbf84.3KB
📁 wold_map 4 项
- 📄 Region_map.csv9.2KB
- 📄 World_region.dbf109KB
- 📄 World_region.shx2.1KB
- 📄 World_region.shp13MB
- 📄 chapter10——visualization of geospatial and data map_case and model .r26.8KB
- 📄 第十章——空间可视化与数据地图基础案例应用.pdf1.7MB
- 📄 geshengzhibiao.csv883B
- 📄 dongsansheng.csv873B
- 📄 President.csv1.5KB
- 📄 chinaprovincecity.csv1.3KB
📁 第十章 空间可视化与数据地图基础案例应用 6 项
- 📄 4.美国两个海外州位置平移问题.mp441.6MB
- 📄 6.世界地图空间投影参数设置.mp450.7MB
- 📄 3.地图+散点图（气泡图）案例应用.mp431.6MB
- 📄 5.地理信息可视化与分面综合应用.mp457.2MB
- 📄 1.连续填充热力地图案例应用.mp450.3MB
- 📄 2.离散填充热力地图案例应用.mp456.2MB
📁 第三章 ggplot2图层语法基础 9 项
- 📄 22分面系统.mp420.9MB
- 📄 19坐标轴系统.mp432.9MB
- 📄 15ggplot2图层语法框架概览（上）.mp442.6MB
- 📄 20图例系统.mp411.9MB
- 📄 17几何图层（美学映射与位置参数）.mp476MB
- 📄 21标签系统.mp424.2MB
- 📄 16ggplot2图层语法框架概览（下）.mp421.4MB
- 📄 18标度调整函数.mp435.9MB
- 📄 23主题系统.mp482.1MB
📁 第十一到十三章 19 项
📁 第十二章 7 项
- 📄 7.山东省2016年公共预算收支可视化案例应用（中）.mp437MB
- 📄 3.仿ECO事件圆环图案例应用.mp468.4MB
- 📄 5.山东省2016年公共预算收支可视化案例应用（上）.mp447.9MB
- 📄 4.美国总统大选可视化案例应用.mp433.3MB
- 📄 6.山东省2016年公共预算收支可视化案例应用（下）.mp463.5MB
- 📄 2.北京历史天气综合仪表盘应用（下）.mp444.3MB
- 📄 1.北京历史天气综合仪表盘应用（上）.mp426.2MB
📁 第十三章 4 项
- 📄 3.精度控制——输出图表类型、像素比控制.mp415.4MB
- 📄 4.图层权限——使用grid越过ggplot2对象权限，添加图形辅助信息.mp450.7MB
- 📄 1.图形输出——Ciaro、showtext应用.mp455.8MB
- 📄 2.多图排版——仍然是使用grid做多图排版与图型版面整合.mp440.1MB
📁 第十一章 5 项
- 📄 1地图上的mini条形图（柱形图）.mp427.9MB
- 📄 4地图+mini字体地图应用.mp427.8MB
- 📄 2地图上的mini气泡饼图.mp435.3MB
- 📄 3地图+网络流向图案例用应（含多种流向类型）.mp442.7MB
- 📄 5基于ggplot2的等值线密度图（雨神的公众号里更新了这个的做法）.mp422.9MB
📁 第四章 标度 图例 坐标系与主题详解 8 项
- 📄 28其他标度(大小、形状、线条)详解.mp434MB
- 📄 27颜色标度详解（下）.mp476.7MB
- 📄 30坐标系详解.mp481.5MB
- 📄 24xy轴标度详解(上).mp433.4MB
- 📄 31主题封装与自定义.mp4100MB
- 📄 29图例美化.mp4104MB
- 📄 25xy轴标度详解(下).mp483.9MB
- 📄 26颜色标度详解（上）.mp437.5MB
📁 第五章 R语言与数据可视化用色规范与标准 5 项
- 📄 34R语言RcolorBrewer在线配色网站及其包封装函数.mp4106MB
- 📄 36其他配色类扩展包简介——ggtech、ggthemer、ggsci.mp481.7MB
- 📄 32.R语言基础预设配色系统.mp461.8MB
- 📄 33ggplot2配色系统扩展包接口调用.mp466.7MB
- 📄 35ggthemes主题包简介.mp496.3MB
📁 第一章 可视化基础R数据 预处理 10 项
- 📄 10.高级数据处理神器——data.table.mp423.3MB
- 📄 8非结构化数据处理-list、json.mp419.4MB
- 📄 4数据索引、切片、聚合.mp430.5MB
- 📄 2R语言数据结构与数据处理基础.mp425.7MB
- 📄 5数据合并、联结、长宽转换.mp423.6MB
- 📄 1课程介绍.mp443.6MB
- 📄 9语言与本地数据库交互.mp413.5MB
- 📄 3变量格式与因子变量.mp426.6MB
- 📄 6字符串处理基础.mp457.1MB
- 📄 7管道函数与向量化运算.mp418.3MB
📁 R语言数据可视化与商务图表基础 12 项
- 📄 结尾篇.zip401KB
- 📄 第十二章.zip9.8MB
- 📄 第一章.rar1.5MB
- 📄 第十章.rar15.9MB
- 📄 第四章.zip306KB
- 📄 第六章.zip648KB
- 📄 第八章.zip1.2MB
- 📄 第九章.zip2.2MB
- 📄 第五章.zip1.4MB
- 📄 第十一章.rar20.3MB
- 📄 第七章.zip1.8MB
- 📄 第二、第三章.zip22.2MB
📁 03 R语言深入学习 353 项
📁 R数据分析和挖掘 352 项
📁 课件 240 项
📁 贝叶斯神经网络及案例课件 56 项
📁 贝叶斯神经网络及案例课件--朱江 54 项
📁 ANN 6 项
- 📄 ANN_presentation_code.R7.6KB
- 📄 神经网络.pdf925KB
- 📄 Performing nonlinear classification via linear separation in higher dimensional space.mp48.9MB
- 📄 Artificial_neural_network.pdf1.2MB
- 📄 Artificial_neural_network.html1.7MB
- 📄 A genetic algorithm learns how to fight!.mp47.5MB
📁 bayes 9 项
📁 data 3 项
- 📄 stop.txt36B
- 📄 sms_spam.csv470KB
- 📄 不带标签短信.txt13.5MB
- 📄 Bayes.R1.7KB
- 📄 bayes_cn.R2KB
- 📄 Bayes.pdf3.5MB
- 📄 Bayes.html4.4MB
- 📄 spam.csv492KB
📁 case 32 项
📁 信用风险评分卡 3 项
- 📄 CRM_and_Credit_Score.pdf1.6MB
- 📄 credit.xlsx156KB
- 📄 CRM_and_Credit_Score.html1.5MB
📁 bank 12 项
- 📄 data_final.csv85.3KB
- 📄 accounts.csv109KB
- 📄 trans.csv59.6MB
- 📄 2 bank data clean.R4.8KB
- 📄 clients.csv119KB
- 📄 宽表数据操作说明.docx115KB
- 📄 loans.csv25.7KB
- 📄 card.csv24.1KB
- 📄 disp.csv116KB
- 📄 district.csv3.7KB
- 📄 load_credit.csv128KB
- 📄 order.csv227KB
📁 code 2 项
- 📄 credit.R4.9KB
- 📄 boxoffice_self.R4.7KB
📁 film 10 项
- 📄 10-13年电影票房影响因素分析.pdf1.6MB
- 📄 ~$数据字典.xlsx165B
- 📄 quantifying-movie-magic_research-studies_2.pdf412KB
- 📄 数据字典.xlsx10.9KB
- 📄 要求.txt143B
- 📄 Data_Mining_Concepts.pdf648KB
- 📄 film.csv27KB
- 📄 Data_Mining_Concepts.html831KB
- 📄 ~$10-13年电影票房影响因素分析.pptx165B
- 📄 predict.csv351B
- 📄 ~$credit.xlsx165B
- 📄 bayes.rar33.4MB
- 📄 case.rar20.4MB
- 📄 case.zip21.4MB
- 📄 ANN.rar18MB
- 📄 credit.R4.9KB
📁 R语言案例 98 项
📁 决策树 13 项
📁 Code 1 项
- 📄 Decision_tree_willie.R20.4KB
📁 Data 8 项
- 📄 tree_data_test.csv3.8MB
- 📄 Decision_tree_example.xlsx12.3KB
- 📄 Decision_tree_example_answer.xlsx190KB
- 📄 dictionary.xlsx13.6KB
- 📄 ma_resp_data.csv7.6MB
- 📄 tree_data_full.csv4.5MB
- 📄 tree_data_test.RData248KB
- 📄 .Rhistory5.1KB
📁 Deck 1 项
- 📄 CDA精品课程系列之-如何在保险业中使用决策树并展示其成果.pdf2.6MB
📁 逻辑回归和线性回归的商业应用 28 项
📁 课后建模练习 6 项
📁 答案 3 项
- 📄 Profiling and Model Result R.xlsx192KB
- 📄 Exercise_Logistic_Model_Code.R12.5KB
- 📄 recode_final.txt8.2KB
- 📄 Exercise_Response_data.csv4.5MB
- 📄 问题.xlsx14.2KB
📁 deck 1 项
- 📄 CDA精品课程系列之- 逻辑回归和线性回归的商业应用.pdf2.3MB
📁 Linear code 5 项
- 📄 变量处理及模型结果展示 - 线性回归-练习版.xlsx66.2KB
- 📄 变量处理及模型结果展示 - 线性回归-完整版.xlsx77.5KB
- 📄 R_Code_linear_regression.r19.8KB
- 📄 Recoding_Linear_Model.txt8.2KB
- 📄 data_revenue_model.csv9.2MB
📁 Logistic Model 5 项
- 📄 变量处理及模型结果展示 - 逻辑回归-完整版.xlsx89.6KB
- 📄 data_response_model.csv27.1MB
- 📄 变量处理及模型结果展示 - 逻辑回归-练习版.xlsx103KB
- 📄 R_Code_logistic_regression.R19.8KB
- 📄 Recoding_Logistic_Model.txt8.4KB
📁 Two_stage 5 项
- 📄 data_revenue_model.csv9.2MB
- 📄 data_response_model.csv27.1MB
- 📄 cross_table.xlsx16.2KB
- 📄 R_code_2_stage.R6.6KB
- 📄 two_stage_data.csv41.4MB
- 📄 回归模型课程手册.docx15.8KB
📁 如何利用客户分群实现保险行业中潜在客户的精准定位 4 项
- 📄 practice_sample.csv22.6MB
- 📄 CDA精品课程系列之-如何利用客户分群实现保险行业中潜在客户的精准定位20180309.pdf2.1MB
- 📄 变量处理.xlsx14.6KB
- 📄 Clustering Rcode.R6.5KB
📁 时间序列分析 35 项
📁 Code 1 项
- 📄 Code_20180301.R10.5KB
📁 Data 30 项
- 📄 EX1_d.csv16.9KB
- 📄 .Rhistory19KB
- 📄 AR2_a3.csv42.1KB
- 📄 MA1_a.csv24.5KB
- 📄 EX1_a.csv16.9KB
- 📄 ARMA_11_a.csv24.2KB
- 📄 MA2.csv24.2KB
- 📄 forecast_output.csv4.7KB
- 📄 AR1_a2.csv42.2KB
- 📄 AR1_a.csv24.4KB
- 📄 EX1_b.csv16.9KB
- 📄 MA1_b.csv24.5KB
- 📄 souvenir.csv790B
- 📄 EX2_b.csv624B
- 📄 AR1_b.csv24.3KB
- 📄 .RData201KB
- 📄 ARIMA_110.csv23.6KB
- 📄 output_dotcom.csv4.7KB
- 📄 AR1_c.csv24.3KB
- 📄 birth.csv1.3KB
- 📄 rain.csv696B
- 📄 EX2_a.csv540B
- 📄 skirts.csv242B
- 📄 EX1_c.csv16.9KB
- 📄 EX3.csv24.2KB
- 📄 ARMA_22.csv23.9KB
- 📄 Predict1.csv64.7KB
- 📄 Kings of england.csv173B
- 📄 ARMA_11_b.csv24KB
- 📄 Call.csv9.4KB
📁 Deck 1 项
- 📄 Time series model_20180301.pdf1.5MB
📁 推荐算法 13 项
📁 数据 5 项
- 📄 RA_desc.csv2KB
- 📄 PA_desc.csv354B
- 📄 u.data1.9MB
- 📄 testCF.csv230B
- 📄 purchase.csv48.1MB
📁 R代码 4 项
- 📄 关联规则实战代码.R4.3KB
- 📄 协同过滤02--R包实现.R1KB
- 📄 协同过滤01--原理演示.R3.9KB
- 📄 协同过滤03--example.R9.5KB
- 📄 关联规则案例说明.docx15.1KB
- 📄 推荐算法-赵增.pdf3.9MB
📁 R语言数据挖掘算法 4 项
- 📄 cda-r(聚类分析).pdf2.9MB
- 📄 CDA-R（主成分分析）.pdf2.9MB
- 📄 cda-r(关联分析).pdf3.1MB
- 📄 CDA-R(线性回归).pdf5MB
📁 R语言挖掘算法 25 项
- 📄 jobinfo.xlsx4MB
- 📄 tree.txt5.6KB
- 📄 svm1-引言.pdf3MB
- 📄 mydata.csv1.4MB
- 📄 Bagging-&-Boosting.pdf1.9MB
- 📄 聚类分析.pdf3.6MB
- 📄 rf.txt1.4KB
- 📄 随机森林new.pdf1.6MB
- 📄 double11.csv165KB
- 📄 数据挖掘算法引言.pdf5.3MB
- 📄 newstopwords.txt1KB
- 📄 stopwords.txt4.5KB
- 📄 wordcloud analysis.R7.5KB
- 📄 tmall7.txt128KB
- 📄 分类及决策树new.pdf4.3MB
- 📄 抓取天气.txt1.1KB
- 📄 taobao.txt3.5KB
- 📄 1.6.txt1.2KB
- 📄 机器学习SVM2.pdf1.8MB
- 📄 R决策树.txt921B
- 📄 CustomerSurvival.xlsx538KB
- 📄 R中SVM的实现.docx59.3KB
- 📄 mydata.xlsx1.1MB
- 📄 聚类分析(R语言)例子.doc41KB
- 📄 二手房.csv1.2MB
📁 Rbase_statistical inference 52 项
📁 学习 16 项
📁 笔记 3 项
- 📄 1月22日.R2.6KB
- 📄 1月23日.R10KB
- 📄 Rplots.pdf3.4KB
- 📄 0125.R4.4KB
- 📄 0122prac.R849B
- 📄 0126prac.R947B
- 📄 0125prac.R690B
- 📄 0127.R2.5KB
- 📄 0122.R2.1KB
- 📄 0124.R3KB
- 📄 0124prac.R1.8KB
- 📄 0123prac.R664B
- 📄 0123.R3.3KB
- 📄 新建 Microsoft Word 文档.docx
- 📄 0126.R3.9KB
📁 R 25 项
📁 data 10 项
- 📄 sale.csv265B
- 📄 .Rhistory4.9KB
- 📄 house_price_gr.csv5.5KB
- 📄 creditcard_exp.csv6.8KB
- 📄 hw1_data.csv2.8KB
- 📄 maacs_env.rds40KB
- 📄 avgpm25.csv29.8KB
- 📄 hsb2.xlsx19.6KB
- 📄 accepts.csv576KB
- 📄 bmi_pm25_no2_sim.csv25.7KB
📁 project 9 项
📁 3image 4 项
- 📄 3.png27.1KB
- 📄 4.png53.5KB
- 📄 2.png29.7KB
- 📄 1.png15.9KB
📁 data&answer 2 项
- 📄 plot1_2_3_4.R2.2KB
- 📄 exdata-data-household_power_consumption.zip19.7MB
- 📄 3project1.pdf861KB
- 📄 RAdvance.pdf4.2MB
- 📄 RBase.pdf5.8MB
- 📄 RPlot.pdf6.9MB
- 📄 RQuiz.pdf393KB
📁 statistical inference 7 项
📁 data 3 项
- 📄 house_price_gr.csv5.5KB
- 📄 accepts.csv576KB
- 📄 creditcard_exp.csv6.8KB
📁 video 1 项
- 📄 The Dance of Chance -- a new Galton Machine.mp410.3MB
- 📄 statistical_inference_basis.pdf6.1MB
- 📄 wayustudy.jpg49.6KB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】186-模型评估及可视化.mp4110MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】149-ID3算法.mp4165MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】115.相关性检验.mp4111MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】127.逐步回归的介绍.mp466.2MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】195-模型预测_预测评估_建模流程.mp4101MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】156-SVM引言.mp4105MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】176-聚类分析建模流程.mp4141MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】157-线性SVM.mp4107MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】143-聚类分析基本概念及距离计算.mp4156MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】095-数据读取函数.mp4130MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】101.控制结构.mp4185MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】124-建模与预测.mp4142MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】185-缺失值、异常值处理及变量筛选.mp4216MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】161-贝叶斯公式.mp494.7MB
- 📄 111-基本统计量&中心极限定理.mp4127MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】126-图形解释.mp4157MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】139-关联规则可视化.mp4173MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】128-多元线性回归代码展示及结果解释.mp4159MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】183-案例分析流程.mp4198MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】134-主成分和因子分析在R中的实现.mp4143MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】152-Boosting.mp4108MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】098-向量化运算.mp4132MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】129-Logists回归大致介绍.mp4121MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】159-SVM的R建模.mp4200MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】180-R语言进行数据预分析.mp4108MB
- 📄 096-快速读取函数.mp498MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】177-聚类分析案例应用.mp4179MB
- 📄 118-相关性系数矩阵.mp4167MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】193-平稳时间序列模型.mp4122MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】141-数据挖掘简介.mp4141MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】170-电影票房预测.mp4119MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】168-BP神经网络.mp4182MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】167-单节感知器.mp4121MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】109-绘图系统介绍.mp4110MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】153.BOOTstrap&bagging.mp4152MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】175-层次聚类和K-means聚类.mp4132MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】105.常见的数据清洗.mp4147MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】194-平稳时间时序模型R实现_非平稳时序模型.mp4102MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】117.R软件中的相关性.mp467.2MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】116-线性回归背景介绍及数据理解.mp4201MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】106.使用SQL汇总.mp4146MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】148-决策树基本介绍.mp4111MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】140-关联规则的评估.mp499MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】147.分类算法简介.mp4180MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】160-条件概率.mp4149MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】151-决策树总结.mp4143MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】188-Apriori和FpGrowth.mp4216MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】091-R语言的大致介绍.mp4155MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】200-决策树进阶应用.mp4103MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】136-关联规则的基本介绍.mp4140MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】173-评分卡代码讲解.mp4129MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】094-因子和DateFrame.mp495.7MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】104.Apple和Split函数.mp4106MB
- 📄 169-数据挖掘方法和建模流程.mp483MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】135-主成分分析具体剖析.mp4154MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】179-线性回归建模流程.mp4168MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】122-残差的介绍.mp4190MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】164-模型评估.mp463.1MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】107.描述探索性数据分析.mp4155MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】172-信用评分公式细节.mp483.6MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】178-R代码实现客户分群.mp4116MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】103.循环函数.mp496.5MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】092-R语言的常用运算.mp488.4MB
- 📄 191-R实现协同过滤算法.mp4144MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】184.3-13-2数值型变量的处理.mp448.7MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】131-筛选变量.mp4178MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】119-偏相关系数及相关系数.mp4117MB
- 📄 181-R语言进行变量筛选.mp4232MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】190-协同过滤算法.mp4178MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】192-时间序列简介_白噪声.mp497.8MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】114-方差分析.mp487.2MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】133-主成分分析和因子分析方法介绍.mp4153MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】150-决策树R实施.mp471.3MB
- 📄 171-CRM和信用评分卡.mp4180MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】125-建模评估.mp4103MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】154-ADABOOST.mp4108MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】166-人工神经网络模型.mp4113MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】120-两样本T检验.mp498.7MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】142-数据挖掘算法分类.mp4105MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】132-建模与评估.mp4132MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】121-回归模型的实现及讲解.mp4142MB
- 📄 112-区间估计&假设检验.mp4151MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】196-建模流程和补充.mp4176MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】197-决策树基本介绍.mp4128MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】097-读取练习.mp4180MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】123-异常值处理.mp4136MB
- 📄 162-贝叶斯分类.mp4126MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】174-客户分群.mp4135MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】201-随机森林.mp4101MB
- 📄 155-随机森林实施.mp489.1MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】145-R实施聚类分析.mp490.3MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】182-R语言进行模型评估.mp4117MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】102.自编函数.mp4156MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】110-基本绘图函数.mp4170MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】189-R语言实现关联规则.mp4131MB
- 📄 144-聚类的几个算法.mp4130MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】146—聚类分析总结.mp4106MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】093-列表、矩阵和数组.mp4159MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】198-决策树原理介绍.mp4147MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】113-T检验.mp4177MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】138-关联规则数据处理.mp4181MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】100-字符处理.mp4139MB
- 📄 199-R语言实现决策树.mp4156MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】130-变量处理.mp4126MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】163-贝叶斯建模.mp4153MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】108.图形绘制.mp4104MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】137-Apriori算法原理介绍.mp4117MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】165-神经元模型.mp4115MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】187-关联规则.mp4139MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】158-非线性SVM.mp4127MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】099-创建随机数&日期.mp4185MB
📁 04 R爬虫视频 40 项
📁 R语言爬虫案例分享 24 项
📁 R语言爬虫入门 23 项
📁 R语言爬虫入门 22 项
📁 code 5 项
- 📄 R_webscrapy_doubantushu.r6.8KB
- 📄 R_webscrapy_zhihulive.r4.5KB
- 📄 R_webscrapy_lagouwang.r4.2KB
- 📄 R_webscrapy_wangyicourse.r5.3KB
- 📄 R_webscrapy_jinritoutiao.r1.4KB
- 📄 .Rhistory24.7KB
- 📄 R语言爬虫入门.txt2.3KB
- 📄 R_webscrapy.r23.9KB
- 📄 .RData512KB
- 📄 jianshu.html58.7KB
- 📄 BusinessWeek.xml713B
- 📄 dajie.xml127KB
- 📄 R_webscrapy_perform.r3.3KB
- 📄 mylist.json329B
- 📄 zhihu.xml47.4KB
- 📄 6dedca4666fb7dedcd2d9d38829e3ed7.pdf863KB
- 📄 atom.xml310KB
- 📄 homefeed.json264KB
- 📄 R语言爬虫入门.pptx1.6MB
- 📄 R语言爬虫知识框架.txt2.3KB
- 📄 list.json445KB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】10.关系表入库（mysql）.mp48MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】1.R语言爬虫的基本概念、流程及核心知识框架.mp427.5MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】8.快捷高阶函数（readtable、readlists、getlinks）.mp429.1MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】12.显示循环、向量化函数、并行运算在数据爬取中的效率对比.mp425.8MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】14.实战案例.mp4122MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】3.post请求详解.mp47.1MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】5.核心框架.mp485.4MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】6.json与xml数据结构.mp419.1MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】9.二进制文件下载（pdf、jpg、mp3、mp4）.mp415.9MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】15.学习进阶建议.mp45.1MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】2.GET请求详解.mp427.9MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】7.XpathCSS表达式.mp4128MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】11.list解析与非结构化数据存储（mongoDB）.mp425.2MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】4.开发者工具与抓包分析基本流程.mp4259MB
- 📄 【01资源网：01zyku.com】13.异常处理与循环跳出.mp43.5MB
📁 05 软件篇（windows下载） 4 项
📁 RGUI 1 项
- 📄 R-3.4.1-win.exe74.5MB
📁 Rstudio软件 1 项
- 📄 RStudio-1.1.442.exe85.8MB
📁 3.大数据技术架构相关培训资料 42 项
📁 大数据环境 8 项
- 📄 VMware-workstation-full-12.5.7.20721.exe405MB
- 📄 VirtualBox-6.0.8-130520-Win.exe168MB
- 📄 WinSCP-5.13.4-Setup.exe9.7MB
- 📄 SecureCRT_1510.zip26MB
- 📄 scala-SDK-4.6.1-vfinal-2.12-win32.win32.x86_64.zip253MB
- 📄 vm-centos-hadoop.rar9.5GB
- 📄 sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0.tar.gz17.1MB
- 📄 jdk-8u144-windows-x64.exe198MB
📁 视频 20 项
- 📄 18.kafka+flume整合.mp489.3MB
- 📄 11.Yarn.mp415.5MB
- 📄 14.sqoop介绍.mp44.6MB
- 📄 13.Hive架构和原理.mp461.7MB
- 📄 01.数据分析的概念.mp433.5MB
- 📄 19.sparkde DAG原理.mp4113MB
- 📄 09.mapreduce词频统计.mp461.1MB
- 📄 02.Hadoop的体系架构.mp455.1MB
- 📄 04大数据技术的应用场景和典型架构.mp428.4MB
- 📄 16.Hbase架构和原理.mp485.3MB
- 📄 03.大数据整体技术架构.mp443.5MB
- 📄 17.Hbase的flush和compact操作.mp438.5MB
- 📄 07.HDFS的知识.mp456.3MB
- 📄 12.Hive的操作.mp419MB
- 📄 10.mapreduce流程图.mp411.2MB
- 📄 08.mapreduce思想.mp426MB
- 📄 06.HDFS的思想.mp433.1MB
- 📄 20.sparkSQL操作.mp467.7MB
- 📄 05.企业级平台的介绍.mp412.6MB
- 📄 15.flume的原理和案例实操.mp482.9MB
📁 资料 9 项
📁 Hive 2 项
- 📄 hive.sql986B
- 📄 hive.txt821B
📁 MapReduce 3 项
- 📄 WordCountReduce.java1.2KB
- 📄 WordCountMain.java1KB
- 📄 WordCountMapper.java1.4KB
- 📄 虚拟机操作指引.docx894KB
- 📄 Hadoop、Spark技术培训.pdf16.2MB
- 📄 附件1：零基础大数据集训营培训课纲.doc55KB
- 📄 VMware的镜像在Virtualbox中安装说明(1).doc875KB