博学谷-所有人都能学的数据分析课 – 百度网盘 – 下载
课程亮点：
这是一门覆盖各行各业的数据分析师课程，最大的特点在于：
完善的课程体系、丰富的课程内容、新型的分析工具、贴近工作场景的案例分析的学习理论以及人性化的可选择学习
快速根据业务场景和需求进行数据可视化过程，做出表达精准的数据图掌握数据清洗、数据规范化等数据预
处理的操作流程学会使用Excel、SQL、modeler 、SPSS、R语言、 Python语言进行数
据分析和数据挖掘独立完成数据建模分析，诊断各环节运营数据情况，支持决策、提供策略并推动落地
课程大纲：
根据手机的相似度判断各自竞争力
多维尺度分析
根据具有很多维度的样本或变量之间的相似性或非相似性来对其进行分类的一种统计学研究方法，用空间和距离来体现各个点之间的关系，是研究品牌竞争力的常用分析方法。
漂族用户模型
线性回归
最基本的描述点与点之间关系的算法，描述影响某些现象的变量是怎么如何影响，是各领域最经典的分析方法，常用来预测消费支出、固定投资支出等。
用气泡图展示全国机场吞吐量数据
用户流失的影响因素及新用户预测
Logistic
逻辑回归算法是数据分析中常用的经典统计学方法，在SPSS软件中可以简单便捷实现该算法。常用于医疗、金融等业务场景的分类预测问题。
用贝叶斯网络进行建模
贝叶斯网络
在Modeler软件中进行贝叶斯网络建模，导入预测数据对用户流失率进行预测。
手写数字识别
朴素贝叶斯算法
该算法应用广泛，逻辑性简单，且较为稳定，当数据呈现不同的特点时，该算法的分类性能不会有太大差异。
此算法在现实生活中应用广泛，常用于文字识别、图像识别、文本分类、垃圾邮件分类、信用评估、钓鱼网站检测等。
超市销售额影响因素预测
时间序列分析
当下流行的分析方法，常用于判断未来的趋势变化以及分析历史数据的变化规律的影响因素，常用于企业经营管理、市场潜量预测、气象预报、环境污染控制等方面。
通过年龄和收入对人群进行聚类
聚类算法
层次聚类、K-means聚类、二阶聚类、多维尺度分析、对应分析，以及结合因子分析方法对比选择人群分类的方法。
