正版资源博学谷-所有人都能学的数据分析课
《博学谷-所有人都能学的数据分析课》image.webp (116.53 KB, 下载次数: 52) 下载附件 保存到相册 2022-5-4 02:16 上传【技能收获】学完可掌握：Embedding 向量检索、Python 编程。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：Linux 运维工程师、SRE、云计算工程师、DevOps 工程师。云原生与自动化
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这门课的名字里有个关键词：「所有人」。放在数据分析这个领域，它其实提示了一个取舍——内容不会一开始就把你按在统计学公式里，而是先把分析流程跑通，再逐步补上方法与工具。对已经会写代码、但没系统接触过数据分析的开发者来说，这种结构比纯理论课更容易对照实践。
技术栈：Python 为主，围绕数据处理链路
从课程覆盖的内容看，主线是 Python。涉及的方向包括数据读取与清洗、结构化处理、可视化，以及把分析结果落成可复用的脚本或小项目。资料里还提到了 Embedding 向量检索，说明课程在某些章节会触及文本或向量的处理思路，这对做检索、推荐、语义匹配类需求的开发者有一定参考价值。需要注意，这不是一门讲深度学习模型的课，向量检索更可能作为数据分析的一个应用场景出现，理解它的调用方式和数据组织方式即可。
如果你的日常技术栈是 Java、Go 或前端，Python 的语法门槛并不高，真正需要花时间的是 pandas 这类库的操作习惯：索引、切片、聚合、合并，以及什么时候该用向量化替代循环。课程里的实战章节基本围绕这些动作展开，边看边敲比只看演示更有效。
结构安排：先概念，再工具，最后落到项目
按课程给出的学习建议，整体是「基础概念 → 工具操作 → 综合实战」的顺序。这个顺序对自学者比较友好，因为数据分析最容易卡住的地方不是某个函数不会用，而是拿到一份陌生数据不知道下一步该做什么。先把分析目标和流程讲清楚，再进入具体操作，能减少「照抄代码但换个数据集就不会」的情况。
每两到三节做一次小结是合理节奏。数据分析的知识点之间关联性强，清洗阶段的一个决定会直接影响后面的统计口径和图表结论。把每个阶段的口径写下来，后面复盘时能快速定位问题出在哪一步。
可复用的部分与练习方式
这门课适合拿来对照实践，主要在于它提供了完整的处理链路。你可以把课程中的分析流程拆成几个可复用环节：数据加载与字段理解、缺失值与异常值处理、分组聚合与指标计算、图表表达、结论输出。每一环都可以替换成自己手上的数据集重新跑一遍。
- 找一份公开数据，比如电商订单、天气记录、日志导出，按课程流程走完整条链路。
- 不要只复现示例结果，尝试改变分析维度，观察指标和图表如何变化。
- 把清洗和聚合逻辑写成独立函数或脚本，而不是散落在 notebook 单元格里。
- 最终整理成一个可运行的小 Demo，附上数据说明和结论，作为作品集素材。
需要说明的是，摘要里提到的岗位方向偏向运维、SRE、云原生，这与数据分析的关联在于日志分析、指标监控、容量评估等场景。如果你正好在这些方向，课程里的数据处理能力可以直接迁移到日常工作中。
适合谁，以及学习时的注意点
如果你已经具备基本编程能力，想补上数据分析这一块，或者需要在工作中处理报表、日志、指标数据，这门课可以作为起点。它不会把你培养成统计学家，但能让你具备独立完成一次常规分析的能力。
学习时有两个地方值得留意。一是不要跳过基础概念章节直接进实战，否则遇到数据分布异常或口径歧义时缺少判断依据。二是向量检索部分如果超出当前需求，可以先理解其用途和数据形态，不必强求深入模型细节。把主线流程跑熟，再按需扩展，是更务实的路径。
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《博学谷-所有人都能学的数据分析课》image.webp (116.53 KB, 下载次数: 52) 下载附件 保存到相册 2022-5-4 02:16 上传【技能收获】学完可掌握：Embedding 向量检索、Python 编程。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：Linux 运维工程师、SRE、云计算工程师、DevOps 工程师。云原生与自动化运维仍是企业 IT 刚需方向，认证 + 实战项目组合能显著提升面试通过率，适合向中高级运维或架构岗进阶。 若你已有一定编程或运维基础，本课程可帮助你在现有技能栈上快速叠加热门方向能力，提升求职时的项目说服力与薪资谈判空间。
视频目录（213 节）
* 01.数据分析师的“钱景”如何_[3].mp4
* 02.什么人适合数据分析_[3].mp4
* 03.数据分析师的临界知识_[3].mp4
* 04.数据分析师的主要职责_[3].mp4
* 数据分析及数据挖掘定义.mp4
* 数据分析与数据挖掘的层次.mp4
* 数据分析及数据挖掘三要素.mp4
* 本节小结.mp4
* 如何描述业务量数据.mp4
* 可视化展示的原则.mp4
* 预测和分类的概念模型、流程.mp4
* 分类和预测：线性回归.mp4
* 逻辑回归.mp4
* 决策树算法.mp4
* 支持向量机.mp4
* 朴素贝叶斯.mp4
* 聚类算法的基本概念.mp4
* 层次聚类.mp4
* K-means聚类.mp4
* 降维模型-PCA.mp4
* 统计分析的目的.mp4
* 统计分析的关键概念.mp4
* 四种测量尺度.mp4
* 集中趋势-均值.mp4
* 集中趋势-中位数和众数.mp4
* 离散趋势-极差和方差.mp4
* 案例操作-如何实现离中趋势和集中趋势.mp4
* 统计学本质.mp4
* 统计学两大定理.mp4
* 统计判断-抽样误差与标准误差.mp4
* 统计推断-t分布.mp4
* 统计推断-参数估计.mp4
* 统计推断-假设检验.mp4
* 统计过程.mp4
* 抽样的概念.mp4
* 抽样方法与非抽样方法.mp4
* 抽样调查与普查的特点.mp4
* 非抽样调查.mp4
* 非抽样调查的三种类型.mp4
* 无回答误差的处理.mp4
* 抽样过程.mp4
* 抽样单元与抽样框.mp4
* 抽样形式.mp4
* 概率抽样-简单抽样和系统抽样.mp4
* 概率抽样-pps抽样.mp4
* 概率抽样-分层抽样.mp4
* 非概率抽样-区域抽样、时间抽样和电话抽样.mp4
* 总结.mp4
* t检验.mp4
* t检验-案例实践.mp4
* F检验.mp4
* F检验-案例实践.mp4
* 相关分析.mp4
* 相关分析-案例实践.mp4
* 线性回归.mp4
* 线性回归-案例实践.mp4
* 统计工作流程.mp4
* 统计准备工作.mp4
* 数据检查要点.mp4
* 开放题的准备.mp4
* 数据清洗的概念和流程.mp4
* 字段选择和数据质量报告.mp4
* 数据清洗主要工作.mp4
* 错误值和异常值处理方法.mp4
* 缺失值处理方法.mp4
* 异常值和缺少值的处理操作.mp4
* 数据转化.mp4
* 数据离散化与数据扩充.mp4
* 数据合并与拆分.mp4
* sql简介.mp4
* 建立数据库.mp4
* 建立数据表和约束条件.mp4
* 插入和更改.mp4
* 基本查询语句.mp4
* by.mp4
* Like.mp4
* 连表查询.mp4
* 小结.mp4
* Excel简介.mp4
* 函数的简介.mp4
* 查找函数-vlookup和hlookup.mp4
* 查找函数-INDEX和MATCH.mp4
* 统计函数.mp4
* 逻辑函数（上）-if、anda和or.mp4
* 逻辑函数（下）.mp4
* 日期函数和文本函数.mp4
* 宏的技巧.mp4
* 数据透视表和选择性黏贴.mp4
* 格式调整技巧.mp4
* 查找和定位&数据有效性技巧.mp4
* 快捷键相关技巧.mp4
* 如何制作一张图.mp4
* 组合图的做法.mp4
* 条形图的变体.mp4
* 数据起跑地图的做法.mp4
* 无监督分析和有监督分析.mp4
* 无监督分析的原则.mp4
* 因子分析使用场景.mp4
* 因子的概念及分析过程.mp4
* 因子数的推定.mp4
* 因子轴的旋转.mp4
* 因子解释及因子得分计算.mp4
* 案例实践.mp4
* 如何用因子分析做评价.mp4
* 聚类分析使用场景.mp4
* 聚类分析算法.mp4
* K-means.mp4
* K-means案例实践.mp4
* 二阶聚类.mp4
* 对应分析使用目的及结果解读.mp4
* 对应分析案例实践.mp4
* 概念和使用场景.mp4
* 多维尺度分析举例.mp4
* 案例1：根据学生评分进行分座位.mp4
* 案例2：根据学生考试成绩进行分座位.mp4
* 案例3：根据手机的相似度判断竞争力.mp4
* 多维尺度的不足及替代方法.mp4
* 时间序列使用场景.mp4
* 两种类型的时间序列.mp4
* 时间序列模型ARIMA.mp4
* 时间序列中的处理办法.mp4
* 案例实践-某连锁超市销售额影响因素预测.mp4
* 使用场景和理论背景.mp4
* logistic案例实践-用户流失的影响因素及新用户预测.mp4
* 生活中熟悉的数据挖掘案例.mp4
* 数据准备及数据分割方式.mp4
* 数据分析与数据挖掘的联系与区别.mp4
* Modeler软件介绍.mp4
* 如何在Modeler实现数据分层抽样.mp4
* 1.朴素贝叶斯原理.mp4
* 朴素贝叶斯算法过程.mp4
* 朴素贝叶斯算法举例.mp4
* 朴素贝叶斯算法优点及不足.mp4
* 案例实践-使用贝叶斯网络建模.mp4
* 决策树使用场景.mp4
* 决策树算法（1）——ID3.mp4
* 决策树算法（2）——C4.5.mp4
* 决策树算法（3）——回归树CART.mp4
* 决策树算法（4）——CHAID.mp4
* 防止过度拟合的问题.mp4
* 使用Modeler如何做决策树.mp4
* 神经网络的组成.mp4
* 计算误差函数，修正出事权重.mp4
* 神经网络与其他分析的关系.mp4
* 支持向量机原理介绍.mp4
* 线性可分与线性不可分.mp4
* 集成算法的目的与方式.mp4
* Bagging与Bosting的计算原理.mp4
* 根据混淆矩阵进行模型评估.mp4
* 在Modeler中画出GAIN曲线图和Lift曲线图.mp4
* 学习资料拓展.mp4
* 初识R语言.mp4
* 离散随机变量分布和连续随机变量分布.mp4
* R语言的基本操作.mp4
* R语言的数据结构介绍.mp4
* 向量和矩阵的基本操作.mp4
* 数据框的操作.mp4
* 循环控制流——for&while.mp4
* 条件选择控制流——if.mp4
* 自定义函数.mp4
* R语言关于概率分布的函数以及应用介绍.mp4
* 探索性数据分析——集中趋势和离中趋势.mp4
* 探索性数据分析——相关系数及函数介绍.mp4
* 探索性数据分析——假设检验.mp4
* 回归基本算法及相关哈数介绍(上).mp4
* 回归基本算法及相关哈数介绍(下).mp4
* 模型选择.mp4
* 回归诊断.mp4
* 逻辑回归（上）.mp4
* 逻辑回归（下）.mp4
* 决策树的剪枝.mp4
* 随机森林.mp4
* 使用R如何实现层次聚类.mp4
* 使用R如何实现Kmeans聚类法.mp4
* 如何判断聚类的好坏.mp4
* 使用R如何实现PCA降维.mp4
* 课程与开发环境简介.mp4
* 帮助文档的获取&基础操作.mp4
* 基础操作：整数、小数、复数&列表、字符串、字典.mp4
* 5.Jupyte常用快捷键以及自动补全功能的实现r.mp4
* 从头创建一个数组.mp4
* 案例实践——如何实现99乘法表和老虎机.mp4
* 数组的操作.mp4
* 数组的计算.mp4
* 数组的广播.mp4
* 比较、掩码和布尔逻辑.mp4
* 序列和数据库.mp4
* 索引和切片.mp4
* 通过索引运算和生成新的列.mp4
* 文件的读取和写入.mp4
* 缺失值处理.mp4
* 数据连接.mp4
* 分组和聚合.mp4
* 数据透视表.mp4
* 字符串的处理.mp4
* 基础作图——折线图和散点图.mp4
* 基础作图——直方图和饼图.mp4
* 子图和图例.mp4
* 图标设置——标签，表格样式和cmap.mp4
* 高级作图.mp4
* 支持向量机——核函数.mp4
* 支持向量机是如何防止过拟合的.mp4
* 如何使用Python实现PCA降维算法.mp4
* 如何使用Python实现Kmeans聚类.mp4
* 逻辑回归的原理、模型实现与正则化.mp4
* 逻辑回归的评估以及最优迭代次数.mp4
* 贝叶斯分类器的实现过程.mp4
* 朴素贝叶斯算法案例——手写数字识别.mp4
* 数据预处理.mp4
* 决策树和随机森林——熵和决策树.mp4
* 决策树和随机森林算法对比.mp4
* 随机森林的调参.mp4
* 课程总结.mp4
