└─ cda数据分析师-CDA一级二级考试视频课 ->
├─ CDA一级考试视频课 ->
├─ 02、第2章 数据结构 ->
├─ 课时 10 常用函数（选修，考试不涉及）.mp4 - 1.5G
├─ 课时 11 查找引用函数（选修，考试不涉及）.mp4 - 825.9M
├─ 课时 9 表格结构数据内容.mp4 - 1.3G
├─ 课时 13 表结构数据获取.mp4 - 511.8M
├─ 课时 12 表结构数据特征.mp4 - 668.6M
└─ 课时 14 表结构数据使用（1）.mp4 - 808M
├─ 00、导读 数据分析前导通识课 ->
├─ 课时 2 1.2 数据分析的商业应用.mp4 - 819.2M
├─ 课时 4 1.4 数据分析常用方法.mp4 - 470.5M
├─ 课时 5 1.5 实务中的数据分析师.mp4 - 362.9M
├─ 课时 1 1.1 数据这个行业.mp4 - 561.9M
└─ 课时 3 1.3 数据分析思维.mp4 - 632.7M
├─ 06、第6章 业务数据分析 ->
├─ 课时 38 业务分析方法.mp4 - 507.3M
├─ 课时 37 行为效果分析.mp4 - 540.1M
├─ 课时 34 指标的应用与设计3.mp4 - 415.8M
├─ 课时 36 业务模型-用户模型.mp4 - 305.8M
├─ 课时 32 指标的应用与设计1.mp4 - 502.8M
├─ 课时 33 指标的应用与设计2.mp4 - 1.2G
├─ 课时 35 业务数据分析方法.mp4 - 1.2G
└─ 课时 31 数据驱动型业务管理方法.mp4 - 1.1G
├─ 01、第1章 数据分析概述与职业操守 ->
├─ 课时 6 数据分析的基本概念.mp4 - 274.1M
├─ 课时 7 职业道德行为准则.mp4 - 267.7M
└─ 课时 8 大数据立法安全隐私.mp4 - 195M
├─ 05、第5章 多维数据透视分析 ->
├─ 课时 29 1.多维透视分析前半部分.mp4 - 1.9G
└─ 课时 30 2.透视分析后半部分.mp4 - 831M
├─ 03、第3章 数据库应用 ->
├─ 课时 16 数据库应用第二部分.mp4 - 2.5G
└─ 课时 15 数据库应用第一部分.mp4 - 1.8G
├─ 07、第7章 业务分析报告与数据可视化报表 ->
├─ 课时 40 可视化图表_1.2.mp4 - 113.1M
├─ 课时 39 可视化图表_1.1.mp4 - 119.3M
├─ 课时 42 创建可视化报表.mp4 - 1.7G
└─ 课时 41 撰写业务分析报告.mp4 - 1G
├─ 04、第4章 描述性统计分析 ->
├─ 课时 22 抽样分布.mp4 - 211.1M
├─ 课时 26 （拓展学习）假设检验基础概念.mp4 - 354.1M
├─ 课时 24 点估计.mp4 - 355.6M
├─ 课时 20 分布形态的描述.mp4 - 210.2M
├─ 课时 27 （拓展学习）假设检验例题.mp4 - 140.4M
├─ 课时 25 区间估计.mp4 - 216.1M
├─ 课时 19 离散趋势.mp4 - 165.5M
├─ 课时 17 统计学的基本概念.mp4 - 332.1M
├─ 课时 23 参数估计基础知识.mp4 - 372.4M
├─ 课时 21 二项分布和正态分布（1）.mp4 - 295M
├─ 课时 18 集中趋势.mp4 - 266.8M
└─ 课时 28 相关分析.mp4 - 160.6M
├─ level1一级课程课件资料.exe - 442.9M
└─ 电子书等.exe - 222M
├─ CDA二级考试视频课 ->
├─ 前言：level2课程导读 ->
├─ 2节：前导选修课：数据分析指标体系 ->
├─ 课时 6 2.3 营销类指标.mp4 - 68.5M
├─ 课时 9 2.6 运营指标体系设计(Excel示例).mp4 - 48.8M
├─ 课时 8 2.5 产品类指标.mp4 - 55.6M
├─ 课时 7 2.4 预警类指标2.4 预警类指标.mp4 - 51.6M
├─ 课时 4 2.1 数据化指标概述.mp4 - 52.6M
└─ 课时 5 2.2 获客类指标.mp4 - 65.3M
├─ 1节：数据分析基础与二级总结介绍 ->
├─ 课时1 数据基本概念1.mp4 - 47.5M
├─ 课时3 CDA LEVEL 2 内容概述.mp4 - 20.3M
└─ 课时2 数据基本概念2.mp4 - 74.1M
└─ 课时 1 张溪梦：从洞察到增长—数据分析的未来.mp4 - 6.1G
├─ 第3章：数据模型管理 ->
├─ 课时 47 3.4总结和例题讲解.mp4 - 33.6M
├─ 课时 46 3.3 数据仓库体系和ETL.mp4 - 28.9M
├─ 课时 45 3.2 数据建模.mp4 - 43.1M
└─ 课时 44 3.1 数据分类.mp4 - 27.4M
├─ 第6章 数字化工作方法与应用 ->
├─ 课时 99 6.3.1业务优化框架和运筹优化.mp4 - 352.8M
├─ 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 - 203.3M
├─ 课时 93 6.0引言.mp4 - 183.6M
├─ 课时 98 6.2.3根因分析试题讲解.mp4 - 60.2M
├─ 课时 97 6.2.2根本原因分析.mp4 - 218.3M
├─ 课时 96 6.2.1近因分析.mp4 - 205.2M
├─ 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 - 324.5M
└─ 课时 95 6.1.3 业务流程图及习题.mp4 - 184.9M
├─ 第1章：用户标签体系与用户画像 ->
├─ 课时 14 1.1.4 用户标签的类型.mp4 - 32.2M
├─ 课时 15 1.1.5总结和例题讲解.mp4 - 9.3M
├─ 课时 20 1.3.3总结和例题讲解.mp4 - 40.9M
├─ 课时 10 1.1.1 如何定位用户.mp4 - 26M
├─ 课时 12 1.1.2 业务指标与用户标签的关系-2.mp4 - 65.9M
├─ 课时 13 1.1.3 用户标签与用户画像的关系.mp4 - 60.9M
├─ 课时 11 1.1.2 业务指标与用户标签的关系-1.mp4 - 49.3M
├─ 课时 17 1.2.2总结和例题讲解.mp4 - 9M
├─ 课时 18 1.3.1 用Python做用户画像的基础知识-1(1).mp4 - 44.8M
├─ 课时 16 1.2.1用户标签的制作方法.mp4 - 38.6M
├─ 课时 18 1.3.1 用Python做用户画像的基础知识-1.mp4 - 44.8M
└─ 课时 19 1.3.2 用户画像在诊断阶段中的应用.mp4 - 8.4M
├─ 第5章 数据分析模型与应用 ->
├─ 课时 73 5.1.9主成分题目讲解.mp4 - 150.4M
├─ 课时 74 5.1.10因子分析题目讲解.mp4 - 103M
├─ 课时 74 5.1.10因子分析题目讲解(1).mp4 - 103M
├─ 课时 76 5.2.4线性回归-2.mp4 - 529.1M
├─ 课时 77 5.2.5-5.2.7线性回归-3.mp4 - 445.3M
├─ 课时 78 5.2.8总结和试题讲解.mp4 - 282.3M
├─ 课时 83 5.4.2 系统聚类法.mp4 - 594M
├─ 课时 75 5.2.1-3线性回归-1.mp4 - 785.2M
├─ 课时 88 5.5.1 宏观业务指标预测框架.mp4 - 560.4M
├─ 课时 81 5.3.6逻辑回归-3试题讲解mp4.mp4 - 200.7M
├─ 课时 82 5.4.1 聚类方法的基本逻辑.mp4 - 374.3M
├─ 课时 68 5.1.1 矩阵分析法.mp4 - 88.5M
├─ 课时 79 5.3.1-5.3.4逻辑回归-1.mp4 - 348.5M
├─ 课时 92 5.5.5时间序列考题讲解.mp4 - 90.4M
├─ 课时 80 5.3.5 逻辑回归-2.mp4 - 713.1M
├─ 课时 84 5.4.3-4k-means聚类-1.mp4 - 438.5M
├─ 课时 71 5.1.4 主成分分析的应用.mp4 - 704.6M
├─ 课时 69 5.1.2主成分分析的理论基础.mp4 - 251.2M
├─ 课时 90 5.5.3 ARIMA方法-1.mp4 - 458.6M
├─ 课时 85 5.4.3-4k-means聚类-2.mp4 - 473.8M
├─ 课时 86 5.4.5聚类事后分析.mp4 - 173M
├─ 课时 72 5.1.5-8因子分析.mp4 - 547.6M
├─ 课时 70 5.1.3主成分分析的计算步骤.mp4 - 338.9M
├─ 课时 91 5.5.4 时间序列回归.mp4 - 140.2M
├─ 课时 87 5.4.6聚类试题讲解.mp4 - 199.7M
└─ 课时 89 5.5.2 趋势分解法.mp4 - 191.9M
├─ 第7章 选修：python数据分析基础 ->
├─ 课时 113 6Python模块.mp4 - 185.3M
├─ 课时 119 5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp4 - 586.9M
├─ 课时 120 6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp4 - 493.3M
├─ 课时 121 7建立预测模型-3有交互项的线性模型和预测.mp4 - 354.7M
├─ 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 - 837.2M
├─ 课时 107 数理统计技术.mp4 - 285.6M
├─ 课时 126 模板1预习课程3：逻辑回归变量筛选、编码.mp4 - 1.6G
├─ 课时 116 2描述性分析-1对被解释变量进行描述.mp4 - 362.1M
├─ 课时 123 4统计推断与假设检验2.mp4 - 632.8M
├─ 课时 105 数据挖掘的技术与方法1.mp4 - 263.5M
├─ 课时 109 2Python基础数据类型与表达式.mp4 - 544M
├─ 课时 118 4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp4 - 367.2M
├─ 课时 103 数据科学的基本概念1.mp4 - 217.6M
├─ 课时 125 模板1预习课程2：线性回归优化与正则化.mp4 - 1.3G
├─ 课时 114 7使用pandas读写数据.mp4 - 166.4M
├─ 课时 112 5Python函数.mp4 - 274.4M
├─ 课时 102 分类模型的评估方法.mp4 - 247.2M
├─ 课时 122 4统计推断与假设检验1.mp4 - 521.8M
├─ 课时 111 4Python控制流.mp4 - 267.5M
├─ 课时 106 数据挖掘的技术与方法2.mp4 - 398.3M
├─ 课时 115 1背景介绍.mp4 - 56.2M
├─ 课时 117 3描述性分析-2对解释变量进行描述1.mp4 - 353.9M
├─ 课时 104 数据科学的基本概念2.mp4 - 307.1M
├─ 课时 110 3Python原生态数据结构.mp4 - 389.7M
├─ 课时 108 1Python介绍.mp4 - 109.8M
└─ 课时 127 案例 个人贷款信用风险评级全流程.mp4 - 2.8G
├─ 第2章：数据采集与处理 ->
├─ 课时 32 2.3.3 制图原理_1.mp4 - 14.1M
├─ 课时 31 2.3.2 两变量描述性统计.mp4 - 19M
├─ 课时 29 2.3.0引言.mp4 - 20.8M
├─ 课时 37 2.4.2 错误和离群值数据识别与处理.mp4 - 29M
├─ 课时 27 2.2.2市场调研前准备和实施.mp4 - 44.4M
├─ 课时 28 2.2.3总结和例题讲解mp4.mp4 - 7.9M
├─ 课时 26 2.2.1市场调研流程和目标设定.mp4 - 13.2M
├─ 课时 30 2.3.1 单变量描述性统计.mp4 - 35.6M
├─ 课时 36 2.4.1 数据预处理基本步骤.mp4 - 20.1M
├─ 课时 34 2.3.3 制图原理-3Python作图.mp4 - 29.8M
├─ 课时 43 2.4.8总结和例题讲解.mp4 - 11.8M
├─ 课时 38 2.4.3 分类变量概化处理.mp4 - 18.2M
├─ 课时 33 2.3.3 制图原理_2SPSS作图.mp4 - 25.6M
├─ 课时 42 2.4.7 变量降维和WoE.mp4 - 17.3M
├─ 课时 24 2.1.3 非概率抽样方法.mp4 - 42.5M
├─ 课时 21 2.1.1市场研究中的数据.mp4 - 64.4M
├─ 课时 25 2.1.4总结和例题讲解.mp4 - 10.8M
├─ 课时 40 2.4.5 噪声平滑.mp4 - 19M
├─ 课时 39 2.4.4 缺失值处理.mp4 - 20.9M
├─ 课时 35 2.3.4总结和例题讲解.mp4 - 7M
├─ 课时 41 2.4.6 连续变量分布形态转换和标准化.mp4 - 18.4M
├─ 课时 23 2.1.2 概率抽样方法-2.mp4 - 44.2M
└─ 课时 22 2.1.2 概率抽样方法-1.mp4 - 74.3M
├─ 第4章：统计分析 ->
├─ 课时 59 4.3.2 方差分析.mp4 - 63.8M
├─ 课时 58 4.3.1 两样本t检验.mp4 - 50.9M
├─ 课时 65 4.4.3 一元逻辑回归模型.mp4 - 45.9M
├─ 课时 54 4.2.2 假设检验基本概念.mp4 - 28.3M
├─ 课时 63 4.4.1 一元线性回归模型.mp4 - 54M
├─ 课时 55 4.2.3 假设检验的基本步骤和配对样本T检验.mp4 - 34.9M
├─ 课时 48 4.1.1 分析框架.mp4 - 49.3M
├─ 课时 60 4.3.3 相关分析.mp4 - 34.8M
├─ 课时 53 4.2.1 假设检验的示例.mp4 - 18.6M
├─ 课时 51 4.1.3 参数估计-2.mp4 - 40.2M
├─ 课时 61 4.3.4 卡方检验.mp4 - 44.6M
├─ 课时 66 4.4.4 逻辑回归极大似然估计法.mp4 - 7.4M
├─ 课时 50 4.1.3 参数估计-1.mp4 - 53.9M
├─ 课时 57 4.2.5 总结和例题讲解.mp4 - 15.2M
├─ 课时 49 4.1.2 样本与总体.mp4 - 81.6M
├─ 课时 67 4.4.5 总结和例题讲解.mp4 - 21.6M
├─ 课时 64 4.4.2线性回归的参数估计.mp4 - 16.4M
├─ 课时 62 4.3.5 总结和例题讲解.mp4 - 18.8M
├─ 课时 52 4.1.4 总结和例题讲解.mp4 - 20.3M
└─ 课时 56 4.2.4 AB测试优化法.mp4 - 23.9M
├─ Python编程基础-课件和脚本.exe - 21.8M
└─ CDA二级考试视频课.exe - 491.4M
└─ 刷题小程序.docx - 100.9KB
微信视频投屏：
1、在手机端微信中会拦截投屏功能，需要首先点击视频页面右上角“...”图标，选择“在浏览器中打开”，在列表中选取具备投屏功能的浏览器，推荐使用QQ浏览器
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