编辑点评：数据是什么、如何进行定义，如何进行治理、分析挖掘，让它背后潜藏的巨大价值为我们所用等等，推荐大家有空可以看看这本书，希望能为大家（从事数据管理的人）有所帮助。大数据之路阿里巴巴大数据实践df需要的免费下载。大数据之路阿里巴巴大数据实践df图片预览内容简介在阿里巴巴集团内，数据人员面临的现实情况是：集团数据存储已经达到EB级别，部分单张表每天的数据记录数高达几千亿条；在2016年ldquo双11购物狂欢节rdquo的24小时中，支付金额达到了1207亿元人民币，支付峰值高达12万笔/秒，下单峰值达17.5万笔/秒，媒体直播大屏处理的总数据量高达百亿级别且所有数据都需要做到实时、准确地对外披露hellihelli巨大的信息量给数据采集、存储和计算都带来了极大的挑战。《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》就是在此背景下完成的。《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》中讲到的阿里巴巴大数据系统架构，就是为了满足不断变化的业务需求，同时实现系统的高度扩展性、灵活性以及数据展现的高性能而设计的。《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》由阿里巴巴数据技术及产品部组织并完成写作，是阿里巴巴分享对大数据的认知，与生态伙伴共创数据智能的重要基石。相信《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》中的实践和思考对同行会有很大的启发和借鉴意义。目录大全第1章总述1第1篇数据技术篇第2章日志采集82.1浏览器的页面日志采集82.1.1页面浏览日志采集流程92.1.2页面交互日志采集142.1.3页面日志的服务器端清洗和预处理152.2无线客户端的日志采集162.2.1页面事件172.2.2控件点击及其他事件182.2.3特殊场景192.2.4H5amNative日志统一202.2.5设备标识222.2.6日志传输232.3日志采集的挑战242.3.1典型场景242.3.2大促保障26第3章数据同步293.1数据同步基础293.1.1直连同步303.1.2数据文件同步303.1.3数据库日志解析同步313.2阿里数据仓库的同步方式353.2.1批量数据同步353.2.2实时数据同步373.3数据同步遇到的问题与解决方案393.3.1分库分表的处理393.3.2高效同步和批量同步413.3.3增量与全量同步的合并423.3.4同步性能的处理433.3.5数据漂移的处理45第4章离线数据开发484.1数据开发平台484.1.1统一计算平台494.1.2统一开发平台534.2任务调度系统584.2.1背景584.2.2介绍604.2.3特点及应用65第5章实时技术685.1简介695.2流式技术架构715.2.1数据采集725.2.2数据处理745.2.3数据存储785.2.4数据服务805.3流式数据模型805.3.1数据分层805.3.2多流关联835.3.3维表使用845.4大促挑战am保障865.4.1大促特征865.4.2大促保障88第6章数据服务916.1服务架构演进916.1.1DWSOA926.1.2OeAPI936.1.3SmartDQ946.1.4统一的数据服务层966.2技术架构976.2.1SmartDQ976.2.2iPuh1006.2.3Lego1016.2.4uTimig1026.3最佳实践1036.3.1性能1036.3.2稳定性111第7章数据挖掘1167.1数据挖掘概述1167.2数据挖掘算法平台1177.3数据挖掘中台体系1197.3.1挖掘数据中台1207.3.2挖掘算法中台1227.4数据挖掘案例1237.4.1用户画像1237.4.2互联网反作弊125第2篇数据模型篇第8章大数据领域建模综述1308.1为什么需要数据建模1308.2关系数据库系统和数据仓库1318.3从OLTP和OLAP系统的区别看模型方法论的选择1328.4典型的数据仓库建模方法论1328.4.1ER模型1328.4.2维度模型1338.4.3DataVault模型1348.4.4Achor模型1358.5阿里巴巴数据模型实践综述136第9章阿里巴巴数据整合及管理体系1389.1概述1389.1.1定位及价值1399.1.2体系架构1399.2规范定义1409.2.1名词术语1419.2.2指标体系1419.3模型设计1489.3.1指导理论1489.3.2模型层次1489.3.3基本原则1509.4模型实施1529.4.1业界常用的模型实施过程1529.4.2OeData实施过程154第10章维度设计15910.1维度设计基础15910.1.1维度的基本概念15910.1.2维度的基本设计方法16010.1.3维度的层次结构16210.1.4规范化和反规范化16310.1.5一致性维度和交叉探查16510.2维度设计高级主题16610.2.1维度整合16610.2.2水平拆分16910.2.3垂直拆分17010.2.4历史归档17110.3维度变化17210.3.1缓慢变化维17210.3.2快照维表17410.3.3极限存储17510.3.4微型维度17810.4特殊维度18010.4.1递归层次18010.4.2行为维度18410.4.3多值维度18510.4.4多值属性18710.4.5杂项维度188第11章事实表设计19011.1事实表基础19011.1.1事实表特性19011.1.2事实表设计原则19111.1.3事实表设计方法19311.2事务事实表19611.2.1设计过程19611.2.2单事务事实表20011.2.3多事务事实表20211.2.4两种事实表对比20611.2.5父子事实的处理方式20811.2.6事实的设计准则20911.3周期快照事实表21011.3.1特性21111.3.2实例21211.3.3注意事项21711.4累积快照事实表21811.4.1设计过程21811.4.2特点22111.4.3特殊处理22311.4.4物理实现22511.5三种事实表的比较22711.6无事实的事实表22811.7聚集型事实表22811.7.1聚集的基本原则22911.7.2聚集的基本步骤22911.7.3阿里公共汇总层23011.7.4聚集补充说明234第3篇数据管理篇第12章元数据23612.1元数据概述23612.1.1元数据定义23612.1.2元数据价值23712.1.3统一元数据体系建设23812.2元数据应用23912.2.1DataProfile23912.2.2元数据门户24112.2.3应用链路分析24112.2.4数据建模24212.2.5驱动ETL开发243第13章计算管理24513.1系统优化24513.1.1HBO24613.1.2CBO24913.2任务优化25613.2.1Ma倾斜25713.2.2Joi倾斜26113.2.3Reduce倾斜269第14章存储和成本管理27514.1数据压缩27514.2数据重分布27614.3存储治理项优化27714.4生命周期管理27814.4.1生命周期管理策略27814.4.2通用的生命周期管理矩阵28014.5数据成本计量28314.6数据使用计费284第15章数据质量28515.1数据质量保障原则28515.2数据质量方法概述28715.2.1消费场景知晓28915.2.2数据加工过程卡点校验29215.2.3风险点监控29515.2.4质量衡量299第4篇数据应用篇第16章数据应用30416.1生意参谋30516.1.1背景概述30516.1.2功能架构与技术能力30716.1.3商家应用实践31016.2对内数据产品平台31316.2.1定位31316.2.2产品建设历程31416.2.3整体架构介绍317附录A本书插图索引320大数据之路阿里巴巴大数据实践df怎么样数据是公司的资产已经成了事实上的信仰，从数据洞察商业规律，为决策提供支撑，创造价值，为商业赋能，一直是IT的愿景使命和不懈追求之一。在小数据时代，各大企业、机构的探索和努力方向主要体现在BI和数据仓库等应用上，对于当时数量相对有限、结构严谨有序的数据，这些工具还是游刃有余的。但是互联网兴起之后，数据火山出现了新的喷发，数量庞大、结构散杂、类型多样、产生速度极快的数据新品种像火山灰一样蓬勃而出，如倾盆雨下，一发而不可收拾，大数据作为一种数据新品种，给BI等传统的数据分析、挖掘工具带来了严峻的挑战，令它们根本跟不上节奏，只能束手无策，望洋兴叹。正是在这样的背景下，大数据作为一种新的数据分析和挖掘技术也就应运而生了。自诞生伊始，大数据就被赋予了过多的，肇始于人类无限想象力的美好和期待，所以自然而然的被概念制造者们将其与其他三大技术并列，尊称为ldquo云大物移rdquo。尽管起初得到的推崇是一样的，但是发展的近况差别是很大的。移动技术的应用已经熟透了，成熟到让我们忘了还有这种技术的存在，已经发展成了一种当下工作和生活的基础设施，我们无需再说什么了，用就可以了，技术本身的新进展只会以一种我们看不见的方式不断迭代，之所以看不见，是因为这种变化只会发生在我们脚下。云计算的发展大抵也是如此，即使相比前者稍有滞后，也差不了太多，在这个时候如果在规划新应用的时候，不考虑或者不认真考虑云的部署方式，必然会犯战略级的IT错误。物联网技术稍微慢一点，但是iot标准的不断深入和成熟必将一改它只有石油石化才玩的起的王谢堂前燕的局面，有望飞入寻常百姓家。大数据技术尽管期待很大，呼声很高，但是其应用的发展速度相对要表现地更差一些，尤其是应用现状相对于人们对其憧憬，这种反差会更大一些。之所以应用发展的慢其原因可能有多个，比如效果不及预期，投入产出不高，技术本身还有待迭代升级等等，其实在这个时候搞清楚具体原因是什么固然重要，但是获得更多的信息，找到更多的榜样，学习更多的案例可能同样重要，甚至更重要。而本书就是阿里巴巴作为一个大数据技术应用领域的成功企业，给大家提供的一个成功案例。不同企业的探索总是会为这种探索打上属于自己的烙印，在这种探索中留下自己的独特气息，因而让这种探索含有了独特性，但是这种独特性并不会干扰和误导其他企业和组织从阿里大数据的实践与探索中学习和理解大数据的普遍原则和经验，一方面任何一家企业和组织的技术应用实践都是独特的，但是普遍的、一般的逻辑总是最突出的，总是可以从众多独特性中显露出来的。另一方面阿里作为一家巨无霸型的企业，它的业务场景和业务挑战性都是现象级的，这种特征反而可以为不必面对那种极限挑战的一般企业带来更多的信心。因为他们总会这么想，这种方式对阿里的业务量都可以应对，对于我们的业务来讲，肯定就不是事了。所以这本书的内容即使讲述的不是阿里最新实践，甚至作者们还有所保留，但是对于后来者来说，还是很具有参考价值的。这本书作为我的2018开年第二本阅读的技术书籍，读完之后感觉受益良多第一，对于整个大数据的体系有了更多且清晰的认知第二，对于不同系统的逻辑处理方式给予了引导第三，毕竟是阿里多年技术的累计产出，而且都是阿里技术大牛写的，干货相当多最后，如果对于大数据方向想有更深入的了解，推荐阅读本书。...

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2022-04-03 网易云课堂 数据分析师Python进阶课程 网易云课堂数据分析师证书有用吗

本套课程来自KKB：数据分析全栈工程师价值8980元，第五期内容包括：Pytho基础、大数据分析入门、Hadoo学习、统计学基础与建模等，目的是为了让大家掌握Pytho数据分析方法、数据可视化、数据处理与提取、数据建模、高级可视化。八期课程为2019年版，由廖雪峰及一线大咔老师主讲，数据分析行业是一个新兴的行业，而且国内暂时没有专门的数据分析专业；即使你是零基础的学员，通过系统的学习也能掌握数据分析技能和数据分析思维；而且大数据广泛应用于电商、旅游、金融、交通、教育等各行各业，就业前景广阔，人才需求不断增大，是名企争先抢夺的高薪技术人才，目前数据分析师岗位是高薪岗位，所以学完之后不用担心就业的问题。课程视频和课件一共49G课程表和下载地址在文章底部为什么要学习大数据分析？01.就业领域广阔浪潮席卷全球，所以不用担心学习之后的就业问题；02.大数据分析人才稀缺岗位缺口极大，数据分析为新兴行业；03.职业寿命长薪资规格高。哪些人适合学习大数据分析?1、想就业：有学历没技能，找不到好工作?学职业技能，从根本上解决毕业即失业的问题2、想提升：遭遇工作瓶颈，始终无法突破提升?企业级导师帮你全面提升自我价值3、想加薪：天天加班累成狗，工资到手马上溜走?用技术实力说话，加薪成功不再是梦4、想转行：现有岗位工作薪资低、没前途?行业大牛带你上路，职业道路更宽广大数据分析全栈工程师视频截图课程目录：开课吧-数据分析全栈工程师[49G]┣━━12、数据分析全栈工程师第8期[25.7G]┃┣━━1.视频[25.6G]┃┃┣━━1.开班典礼[691.2M]┃┃┃┗━━直播：开班典礼.m4[691.2M]┃┃┣━━2.大数据分析串讲[315.7M]┃┃┃┗━━大数据分析串讲.m4[315.7M]┃┃┣━━3.预习视频-Excel数据分析入门[150.4M]┃┃┃┣━━第一章第1节：Excel基础入门.m4[34.5M]┃┃┃┣━━第一章第2节：Excel分析方法介绍.m4[62.1M]┃┃┃┗━━第一章第3节：Excel数据可视化.m4[53.8M]┃┃┣━━4.预习视频-MySQL入门学习[344.8M]┃┃┃┣━━第二章第1节：ql介绍.m4[126.6M]┃┃┃┣━━第二章第2节：ql图形界面的使用.m4[117.5M]┃┃┃┗━━第二章第3节：ql命令行.m4[100.6M]┃┃┣━━5.预习视频-Pytho基础[408.7M]┃┃┃┣━━第三章第1节：环境的安装使用.m4[138.8M]┃┃┃┣━━第三章第2节：ycharm介绍及ytho使用.m4[138.6M]┃┃┃┗━━第三章第3节：ytho基础1.m4[131.3M]┃┃┣━━6.ytho数据分析入门与实战[3.5G]┃┃┃┣━━第10节ytho之ada006.m4[216.6M]┃┃┃┣━━第11节ytho之ada（第二节）006.m4[340.6M]┃┃┃┣━━第12节ytho课后习题讲解006.m4[245.5M]┃┃┃┣━━第13节ytho之案例分析006.m4[275.9M]┃┃┃┣━━第1节ytho入门006.m4[314M]┃┃┃┣━━第2节ytho基础006.m4[249.3M]┃┃┃┣━━第3节ytho基础2006.m4[283.7M]┃┃┃┣━━第4节ytho基础3006.m4[240.1M]┃┃┃┣━━第5节ytho基础4006.m4[261.8M]┃┃┃┣━━第6节ytho基础5006.m4[288.2M]┃┃┃┣━━第7节ytho基础6006.m4[330.2M]┃┃┃┣━━第8节ytho之matlotli006.m4[282.4M]┃┃┃┣━━第9节ytho之umy006.m4[303.9M]┃┃┃┣━━国庆作业.docx[16.6K]┃┃┃┗━━作业一.txt[593B]┃┃┣━━7.MySQL[1.6G]┃┃┃┣━━课件[4.5M]┃┃┃┃┣━━8期myql基础一答案.docx[14.7K]┃┃┃┃┣━━9.12myql中阶更新.zi[2M]┃┃┃┃┣━━数据分析知识体系参考.df[444.5K]┃┃┃┃┣━━myql基础二.docx[13.2K]┃┃┃┃┗━━myql之初阶.zi[2M]┃┃┃┣━━课件(1)[4.5M]┃┃┃┃┣━━8期myql基础一答案.docx[14.7K]┃┃┃┃┣━━9.12myql中阶更新.zi[2M]┃┃┃┃┣━━数据分析知识体系参考.df[444.5K]┃┃┃┃┣━━myql基础二.docx[13.2K]┃┃┃┃┗━━myql之初阶.zi[2M]┃┃┃┣━━第1节myql之初阶006.m4[363M]┃┃┃┣━━第2节myql中阶006.m4[324.5M]┃┃┃┣━━第3节myql高阶.m4[411.7M]┃┃┃┗━━第4节myql串讲.m4[536.3M]┃┃┣━━8.owerBI讲解[382.5M]┃┃┃┣━━课件[11.8M]┃┃┃┃┣━━owerBI课件更新版本！.zi[6.3M]┃┃┃┃┗━━oweri课件.zi[5.5M]┃┃┃┗━━第1节owerBI讲解.m4[370.7M]┃┃┣━━9.项目实战[700.6M]┃┃┃┣━━课件[4.7M]┃┃┃┃┣━━10.20补充资料.zi[130.6K]┃┃┃┃┣━━myql.df[429.1K]┃┃┃┃┗━━umyada上课资料.zi[4.1M]┃┃┃┣━━第1节myql项目.m4[341.4M]┃┃┃┗━━第2节ytho案例.m4[354.5M]┃┃┣━━10.Hive学习[4G]┃┃┃┣━━课件[21.6M]┃┃┃┃┣━━大数据分析之Hadoo学习(v2.0).df[1.8M]┃┃┃┃┣━━大数据分析之Hive学习(v2.0).df[838.2K]┃┃┃┃┣━━课件(上课版)(1).df[2.4M]┃┃┃┃┣━━数据文件-10.27.zi[252.9K]┃┃┃┃┣━━伪分布式集群搭建.txt[4.4K]┃┃┃┃┣━━虚拟机基本配置.txt[660B]┃┃┃┃┣━━资料-10.27.zi[1.4K]┃┃┃┃┣━━HiveSQL基础1.df[1.5M]┃┃┃┃┣━━mac安装虚拟机教程v1.0(1).df[14.9M]┃┃┃┃┗━━tet.zi[593B]┃┃┃┣━━第1节hive之环境搭建.avi[859M]┃┃┃┣━━第2节Hadoo学习.avi[317.1M]┃┃┃┣━━第3节Hive学习.avi[1G]┃┃┃┣━━第4节hive中间阶段回顾串讲.avi[1.1G]┃┃┃┣━━第5节HiveSQL基础1.avi[15.5M]┃┃┃┣━━第6节hiveql基础2.avi[379.1M]┃┃┃┣━━第7节第三节——HiveSQL窗口函数.m4[2.5M]┃┃┃┣━━第8节hive窗口函数第四节.m4[302.3M]┃┃┃┗━━第9节HiveSQL常用技巧.m4[11M]┃┃┣━━11.数据分析方法论[2.2G]┃┃┃┣━━第1节概率论基础.avi[321.3M]┃┃┃┣━━第2节相关与回归(1).avi[381.9M]┃┃┃┣━━第3节相关与回归(2).avi[489.2M]┃┃┃┣━━第4节聚类分类与降维技术上.m4[373.9M]┃┃┃┣━━第5节聚类分类与降维技术下.m4[339.1M]┃┃┃┣━━第6节时间序列分析.m4[371.7M]┃┃┃┗━━课件.rar[18.7M]┃┃┣━━12.高级数据可视化[4.1G]┃┃┃┣━━1excel介绍与基本图形可视化.m4[1.1G]┃┃┃┣━━2taleau认识与基本图形可视化.m4[958.1M]┃┃┃┣━━3excel高级图形实现.m4[967.5M]┃┃┃┗━━4taleau高级图形实现.m4[1.1G]┃┃┣━━13.高级数据分析师实战[5.7G]┃┃┃┣━━1第一节交易分析.m4[800.4M]┃┃┃┣━━2第二节行业分析.m4[720M]┃┃┃┣━━3第二节行业分析2.m4[759M]┃┃┃┣━━4运营分析.m4[681.5M]┃┃┃┣━━5产品分析.m4[983.5M]┃┃┃┣━━6用户分析.m4[730.3M]┃┃┃┗━━7流量分析.m4[1.1G]┃┃┣━━14.面试指导[1.5G]┃┃┃┣━━面试指导1.m4[807.1M]┃┃┃┗━━面试指导2.m4[763.4M]┃┃┗━━课件[4.7M]┃┃┣━━10.20补充资料.zi[130.6K]┃┃┣━━myql.df[429.1K]┃┃┗━━umyada上课资料.zi[4.1M]┃┗━━2.课件[108.2M]┃┣━━3、高阶：从掌握到熟练.docx[328.4K]┃┣━━3、高阶：从掌握到熟练.df[992K]┃┣━━8期8.29ytho入门.zi[26.6M]┃┣━━8期8.31ytho基础一.zi[401.4K]┃┣━━8期9.10ytho基础五.zi[1.9M]┃┣━━8期9.17matlotli.zi[2.5M]┃┣━━8期9.19umy.zi[2.7M]┃┣━━8期9.21ada.zi[1.5M]┃┣━━8期9.24ada.zi[739.1K]┃┣━━8期9.25作业串讲.zi[202.2K]┃┣━━8期9.26案例讲解.zi[6M]┃┣━━8期9.3ytho基础二.zi[2M]┃┣━━8期9.5ytho基础三.zi[367.8K]┃┣━━8期9.7ytho基础四.zi[4.1M]┃┣━━开课吧数据分析-Pada学习.docx[8.2K]┃┣━━李老师串讲.zi[256.5K]┃┣━━面试题图片.zi[372.2K]┃┣━━oweri课件.zi[5.5M]┃┗━━ytho课件.zi[51.8M]┗━━12、数据分析全栈工程师第5期[23.4G]┗━━开课吧-数据分析[23.4G]┣━━阶段1：开班典礼[189.5M]┃┗━━1-1开班典礼.m4[189.5M]┣━━阶段2：预习视频【Pytho基础】[1.3G]┃┣━━2-10Pytho第十节.m4[156.6M]┃┣━━2-1Pytho第一节.m4[127.4M]┃┣━━2-2Pytho第二节.m4[129.5M]┃┣━━2-3Pytho第三节.m4[131M]┃┣━━2-4Pytho第四节.m4[10M]┃┣━━2-5Pytho第五节.m4[144.4M]┃┣━━2-6Pytho第六节.m4[135.3M]┃┣━━2-7Pytho第七节.m4[158.6M]┃┣━━2-8Pytho第八节.m4[164.9M]┃┗━━2-9Pytho第九节.m4[160.2M]┣━━阶段3：大数据分析入门[2G]┃┣━━Excel[336M]┃┃┣━━3-1Excel基本操作.m4[180M]┃┃┗━━3-2Excel透视表和函数.m4[156M]┃┣━━MySQL[1.1G]┃┃┣━━3-3SQL第一天.m4[140.1M]┃┃┣━━3-4SQL第二天（上）.m4[91.3M]┃┃┣━━3-4SQL第二天（下）.m4[57.5M]┃┃┣━━3-5SQL第三天.m4[154.8M]┃┃┣━━3-6SQL第四天.m4[152.1M]┃┃┣━━3-7SQL第五天.m4[154.6M]┃┃┣━━3-8SQL数据库设计.m4[166.6M]┃┃┗━━3-9SQL案例.m4[175.5M]┃┣━━PowerBI[326M]┃┃┣━━3-10PowerBI（上）.m4[80.4M]┃┃┣━━3-10PowerBI（下）.m4[87.8M]┃┃┗━━3-11PowerBI第二天.m4[157.8M]┃┗━━Taleau[293.7M]┃┣━━3-12Taleau.m4[139.4M]┃┣━━3-13Taleau收尾（上）.m4[72.8M]┃┗━━3-13Taleau收尾（下）.m4[81.4M]┣━━阶段4：ytho基础[2.4G]┃┣━━4-01Pytho基础—1_.m4[125M]┃┣━━4-02Pytho基础—2_.m4[114.3M]┃┣━━4-03Pytho基础—3_.m4[104.5M]┃┣━━4-04函数（20190514）.m4[176.1M]┃┣━━4-05面向对象一（20190516）.m4[185.4M]┃┣━━4-06面向对象二（20190518）.m4[173.3M]┃┣━━4-07异常处理（20190521）.m4[183.7M]┃┣━━4-08爬虫基础-原理（20190523）.m4[218.5M]┃┣━━4-09正则表达式（20190525）.m4[196.3M]┃┣━━4-10爬虫-常用库的学习使用（20190528）.m4[190.1M]┃┣━━4-11Jo学习（20190530）.m4[205.2M]┃┣━━4-12Matlotli学习（2019.6.1）.m4[143.2M]┃┣━━4-13Numy学习（2019.6.4）.m4[117.6M]┃┣━━4-14Pada学习（一）（2019.6.12）.m4[123.4M]┃┣━━4-15Pada学习（二）（2019.6.13）.m4[116M]┃┗━━4-16Pada学习（三）（2019.6.15）.m4[131.8M]┣━━阶段5：案例拓展提升[153.2M]┃┗━━5-1案例拓展提升（2019.6.18）.m4[153.2M]┣━━阶段6：Hadoo学习[730.5M]┃┣━━6-1Hadoo学习（2019.6.20）.m4[168.5M]┃┣━━6-2数据仓库Hive学习（2019.6.22）.m4[184.5M]┃┣━━6-3HiveSQL基础（一）（2019.6.25）.m4[119M]┃┣━━6-4HiveSQL基础（二）（2019.6.27）.m4[128M]┃┗━━6-5HiveSQL窗口函数（2019.6.29）.m4[130.4M]┣━━阶段7：统计学基础与建模[326.4M]┃┣━━7-1数理统计基础（2019.7.4）.m4[143.8M]┃┗━━7-2推断统计分析（2019.7.6）.m4[182.6M]┣━━开课吧-数据分析课件[16.3G]┃┣━━03.27开课吧-课前准备[6.9G]┃┃┣━━安装wi10系统.df[611.7K]┃┃┣━━入学手册.df[414.3K]┃┃┣━━数据分析课件.df[22.1M]┃┃┣━━数据分析全栈工程师第九版.df[182.3K]┃┃┣━━office2016-解压密码(www.jizhi6.com).rar[2.4G]┃┃┣━━widow_myql和avicate安装包.rar[547.5M]┃┃┗━━widow-2019-03-06.io[4G]┃┣━━03.29开课吧-数据分析[386M]┃┃┣━━office2016激活工具[1M]┃┃┃┗━━office2016激活工具.exe[1M]┃┃┣━━数据分析第二天使用资料.zi[1011.1K]┃┃┣━━Excel连接MySQL教程.zi[1.7M]┃┃┣━━Liux命令.zi[26M]┃┃┣━━Mac安装Widow虚拟机教程.df[431.7K]┃┃┣━━myql添加环境变量widow.df[1.2M]┃┃┣━━Navcat安装.df[437.4K]┃┃┗━━Wi10安装.zi[354.1M]┃┣━━04.03开课吧-数据分析[26.3M]┃┃┣━━数据分析课件2.0.df[26.1M]┃┃┗━━学习案例.df[162.4K]┃┣━━04.08开课吧-数据分析[139.6M]┃┃┣━━AtomSetu-x64.exe[139.6M]┃┃┗━━myql第一天.ql[4.3K]┃┣━━04.10开课吧-数据分析[9.5K]┃┃┗━━myql第二天.ql[9.5K]┃┣━━04.12开课吧-数据分析[26.9M]┃┃┣━━数据分析课件_03.df[26.2M]┃┃┣━━原始数据_01.df[123.8K]┃┃┣━━MySQL操作题_01学生.df[275.3K]┃┃┣━━myql第三天.ql[12.6K]┃┃┗━━MySQL选择题01学生.df[316.4K]┃┣━━04.15开课吧-数据分析[227.7K]┃┃┣━━省市区县表.xlx[9.7K]┃┃┣━━area.ql[203.4K]┃┃┗━━myql.ql[14.5K]┃┣━━04.17开课吧-数据分析[3.6M]┃┃┣━━归档.zi[3.4M]┃┃┗━━MySQL操作题02学生.df[239K]┃┣━━04.19开课吧-数据分析[240.3M]┃┃┣━━数据分析课件4.0.df[34.7M]┃┃┣━━图片.zi[3.1M]┃┃┣━━myql案例数据.ql[5.8K]┃┃┗━━PBIDekto_x64.zi[202.5M]┃┣━━04.22开课吧-数据分析[1.3M]┃┃┗━━ource.zi[1.3M]┃┣━━04.24开课吧-数据分析[5M]┃┃┣━━2.PowerBI之PowerQuery.df[5M]┃┃┗━━商城案例.xlx[11.4K]┃┣━━04.26开课吧-数据分析[1.7G]┃┃┣━━练习数据.zi[8.1M]┃┃┣━━MacTaleauDekto-2019-1-3.rar[572.6M]┃┃┣━━MacTaleauPulic-2019-1-2.rar[420.4M]┃┃┣━━Taleau安装教程.df[484.1K]┃┃┣━━Taleau课件.df[3.7M]┃┃┣━━TaleauDekto-64it-2019-1-3.rar[375.7M]┃┃┗━━TaleauPulicDekto-64it-2019-1-3.rar[315.1M]┃┣━━04.29开课吧-数据分析[43.6M]┃┃┣━━数据分析课件_5.0.df[43.4M]┃┃┣━━业务数据分析.df[91.4K]┃┃┗━━taleau数据.xlx[147.3K]┃┣━━05.07开课吧-数据分析[879.9M]┃┃┣━━安装包[876.1M]┃┃┃┣━━激活方法.docx[51.7K]┃┃┃┣━━Aacoda3-5.2.0-Widow-x86_64.exe[631.3M]┃┃┃┣━━JetraiCrack-3.1-releae-ec.jar[977.3K]┃┃┃┣━━ycharm-rofeioal-2018.1.4.exe[242.5M]┃┃┃┗━━ytho-3.7.0-amd64-weitall.exe[1.3M]┃┃┣━━01_Pytho简介与环境安装.df[2.7M]┃┃┣━━壁纸.jg[125.2K]┃┃┣━━clear_dekto.iy[2.2K]┃┃┗━━Pycharm安装.df[1M]┃┣━━05.09开课吧-数据分析[3.5M]┃┃┣━━day02_ytho基础.iy[7.2K]┃┃┣━━juyteroteook的使用.zi[896.6K]┃┃┗━━Pytho基础知识一2.0.df[2.6M]┃┣━━05.11开课吧-数据分析[606.2K]┃┃┣━━01_Pytho基础知识二新.df[254.3K]┃┃┣━━0511练习题.df[342.2K]┃┃┗━━day03.iy[9.7K]┃┣━━05.14开课吧-数据分析[682K]┃┃┣━━01_Pytho基础知识三.df[674.5K]┃┃┗━━day04.iy[7.5K]┃┣━━05.16开课吧-数据分析[4.3M]┃┃┣━━01_Pytho基础知识四.df[4.3M]┃┃┗━━day05.iy[11.3K]┃┣━━05.18开课吧-数据分析[599K]┃┃┗━━01_Pytho基础五.df[599K]┃┣━━05.21开课吧-数据分析[604.8K]┃┃┣━━01_Pytho基础五.df[599K]┃┃┗━━day07.zi[5.8K]┃┣━━05.23开课吧-数据分析[1.4M]┃┃┣━━01前端基础知识.df[599K]┃┃┣━━爬虫的基本原理.df[877.4K]┃┃┗━━MYTo100_Sider.iy[5.7K]┃┣━━05.25开课吧-数据分析[439.8K]┃┃┗━━正则表达式.df[439.8K]┃┣━━05.28开课吧-数据分析[2.4M]┃┃┣━━爬虫解析库的使用.df[536.6K]┃┃┗━━day10.zi[1.9M]┃┣━━05.30开课吧-数据分析[542.9K]┃┃┣━━day11.zi[3K]┃┃┗━━Jo.df[539.9K]┃┣━━06.01开课吧-数据分析[1.1M]┃┃┗━━matlotli.df[1.1M]┃┣━━06.04开课吧-数据分析[1M]┃┃┣━━day13.zi[34.1K]┃┃┗━━NumPy.df[1M]┃┣━━06.12开课吧-数据分析[468K]┃┃┣━━day14.zi[5K]┃┃┗━━Pada1.df[463K]┃┣━━06.13开课吧-数据分析[1M]┃┃┣━━day15.zi[555.8K]┃┃┗━━Pada2.df[495.4K]┃┣━━06.15开课吧-数据分析[14M]┃┃┣━━数据源[7.2M]┃┃┃┣━━data[5.5M]┃┃┃┃┣━━04Book.xlx[8.8K]┃┃┃┃┣━━05Lit.xlx[10.4K]┃┃┃┃┣━━06Studet.xlx[10.1K]┃┃┃┃┣━━Book.xlx[8.9K]┃┃┃┃┣━━Order.xlx[4.3M]┃┃┃┃┣━━Peole.xlx[630.7K]┃┃┃┃┣━━Peole1.xlx[630.7K]┃┃┃┃┗━━heet.xlx[22.5K]┃┃┃┣━━outut[200.2K]┃┃┃┃┗━━gere_data.cv[200.2K]┃┃┃┣━━movie_metadata.cv[1.4M]┃┃┃┗━━outut.xlx[4.6K]┃┃┣━━day16.zi[6.3M]┃┃┗━━Pada3.df[582.2K]┃┣━━06.18开课吧-数据分析[3.3M]┃┃┗━━案例拓展提升.df[3.3M]┃┣━━06.20开课吧-数据分析[5.8G]┃┃┣━━ceto安装镜像[5.3G]┃┃┃┣━━aache-hive-3.1.1-i.tar.gz[267.9M]┃┃┃┣━━CetOS-7-x86_64-DVD-1810.io[4.3G]┃┃┃┣━━hadoo-2.7.3.tar.gz[204.2M]┃┃┃┣━━jdk-8u181-liux-x64.tar.gz[177M]┃┃┃┗━━VM_15.rar[421.1M]┃┃┣━━mac-VMware[483.2M]┃┃┃┣━━mac-vm破解码.txt[29B]┃┃┃┣━━VMwareFuioPro_11.1.0_WaitU.com.dmg[483.2M]┃┃┃┗━━VMwareFuio配置静态i.txt[62B]┃┃┣━━hadoo安装最新教程-20190621.df[3.8M]┃┃┗━━Hadoo学习.df[2.4M]┃┣━━06.22开课吧-数据分析[477.3K]┃┃┗━━数据仓库HIVE学习.df[477.3K]┃┣━━06.25开课吧-数据分析[1.6M]┃┃┣━━数据源[52.8K]┃┃┃┣━━uer_ifo.rar[8.1K]┃┃┃┗━━uer_trade.rar[44.7K]┃┃┗━━HiveSQL基础（一）.df[1.5M]┃┣━━06.27开课吧-数据分析[1.5M]┃┃┣━━数据源[276.4K]┃┃┃┗━━kaikea.d.zi[276.4K]┃┃┣━━数据源上传注意事项.docx[193K]┃┃┣━━all.ql[2.5K]┃┃┗━━HiveSQL基础(二).df[1M]┃┣━━06.29开课吧-数据分析[1.9M]┃┃┗━━HiveSQL窗口函数.df[1.9M]┃┗━━学员分享资料[159.2M]┃┣━━[精通正则表达式(第三版)].（美）佛瑞德.扫描版.df[55.2M]┃┣━━精选快捷键.xlx[10.6K]┃┣━━利用Pytho进行数据分析(###).df[78.6M]┃┣━━人人都是数据分析师：Taleau应用实战.df[25.2M]┃┗━━数据挖掘十大经典算法.df[254.8K]┗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2022-04-03 课件开课吧前端高薪面试题要这么答 开课PPT

本课程为零一数据商学院：2020年，帮助您从0开始学习电商数据分析高手，官网售价6800元。众所周知，未来是一个数据世界。无论你是运营商还是代码农民，如果你不了解世界上的数据分析，你都会被淘汰！我相信你已经感受到了周围的变化，许多行业已经淘汰了一群不了解数据的从业者。新的零售将成为许多人的致命毒药，就像今天突然发现没有现金出去一样，它会让许多人措手不及！数据分析的能力和技能在当下和未来都非常重要！当这项技能被点亮时，无论你做什么行业，它都能帮助你，让你做事合理，而不仅仅依靠经验。毕竟，只有少数人能依靠经验。数据分析和电子商务是两个领域的学科，但它们在这里有着独特的深度融合。我可以保证你不能在其他地方学习这门课程，因为其他机构没有像我们这样深入积累电子商务数据分析的经验！！我们的口号是：重点实现数据！！视频表格完整20章，课程表和下载地址在文章底部。2020年帮助你从0开始学习电子商务数据分析大师视频截图2020年助您从0开始学习电子商务数据分析大师目录截图零一电商数据分析应用实战课，本课程重点关注8种常用的分析模型、分析方法论、爬虫和机器学习模型。25门课程老师回答问题，让你真正掌握这些知识，你将能够使用数据来解决实际问题。课程中的分析模型可以帮助您在操作过程中找到分析方法，根据分析结果做出决策，结束不能负责的操作决策。使用这些知识可以帮助你赚更多的钱。值得一提的是，许多电子商务团队缺乏具有数据决策能力的人才！做电子商务的正确方式是让自己成为一个长期的爆炸性商店，而不是一波死亡商店，投资自己也是如此，让他们未来的可持续增长比一波被淘汰更重要！零一电商数据分析应用实战课视频截图课程目录:零一数据商学院:2020年帮助您从0开始学习电子商务数据分析大师数据分析应用实践课程【24.37G】零一数据商学院：2020年帮助您从0开始学习电子商务数据分析大师【13.94】第1章Excel基础1工作簿和工作表2表格与区域3查找和替换4排序和筛选5拆分列6自动填充7设置数据类型8冻结窗格9条件格式10数据透视表11数据透视图第2章PowerQuery基础1初识PowerQuery2导入数据3设置数据类型4排序和筛选5拆分列6分组汇总7合并查询和追加查询8透视列和逆透视列9文本提取10添加自定义列11M介绍语言函数第三章数据库基础1MySQL介绍2使用Navicat管理电子商务数据3创建视图4用Excel连接数据库第4章PowerPivot基础1设置ODBC数据源2导入MySQL数据3关系型建模4PowerPivot建模分析第5章PowerBI基础1PowerBI简介2PBI数据库连接与数据获取3PBI关系建模4PBI制作数据看板第六章数据分析入门1用对比思维分析数据2用拆分思维分析数据3用降维思维分析数据4用增维思维分析数据5用假设思维突破僵局6对数据的基本认知和术语7数据指标系统8常用的描述性统计指标介绍9用Excel计算描述性统计指标10数据归一化(解决指标量纲不同导致无法一起绘图的问题)11信息图的基本要素12选择信息图13用Excel绘制折线图和饼图(趋势分析和比例分析)14用Excel绘制柱形图和直方图(价格区间分析)15用Excel画雷达图(客服人员表现分析)16设计和排版信息报表17SWOT分析框架助你看清态势185W2H分析框架帮助你理清思想第七章市场与规划1市场分析的作用2市场分析的思路3选择市场的方法4判断趋势的指标：同比和环比5用Excel计算同环比6判断集中度的指标：饱和度、集中度和份额7用Excel计算饱和度、集中度和份额8用Excel设计市场分析报告表9市场分割(细分)10用Excel实操市场分割11用阿里（1688）指数分析细分市场12用新阿里指数分析市场13判断是否进入某个市场(综合课)14盈亏平衡点、固定成本和变化成本的概念15确定绩效目标和目标拆解16用Excel盈亏预测模型的设计17用Excel拆解绩效目标18用Excel设计店铺运营数字规划模型19选品渠道的特点20选品建议21产品矩阵的数据参考22现金流概念23用Excel现金流表的设计24资本周转率和周转天数的概念25用Excel计算资金周转率和周转天数第八章订单财务会计1订单相关报表的逻辑关系2准备数据3用PowerQuery计算利润第九章店铺分析1用PowerPivot链接数据库2事实表和维度表的概念3用PowerPivot建立店铺数据关系模型4用Excel设计店铺数据分析报表5PowerBI连接数据库6PowerBI建立店铺数据分析的关系模型7用PowerBI设计店铺数据仪表板(访客趋势、渠道来源、来源趋势等)。8用PowerBI计算同环比9用PowerBI使用数据地图对象10用PowerBI设计手机报表页面第十章店铺诊断1杜邦分析法的作用2用PowerPivot建立关系模型3用PowerPivot计算增幅4用Excel构建杜邦分析模型5用PowerBI构建杜邦分析模型第11章相关分析1相关概念2用Excel创建相关矩阵3移动相关性的概念4用Excel中分析指标之间的相关性(与权重有关)第12章预测1用Excel计算移动平均值2用Excel预测中等移动平均值3使用Excel预测工作表预测4实操：用Excel预测成交量5实操：用Excel预测双十一规模6用SmartMiig构建回归预测模型(综合课、建模与参考)7用SmartMiig构建分类预测模型(综合课程、建模与参考)第13章客户分析1RFM模型原理2用PowerQuery计算RFM指标3用Excel分析客户组4用PowerPivot计算RFM指标（链接回表操作）5通过商品标记客户6通过收货地址标记客户7用SmartMiig构建RFM模型8用SmartMiig聚类客户(建模和参考)9分词API调试10用PowerQuery分析客户评价词频11用PowerBI绘制评价词云图12用PowerQuery计算客户回购天数13用Excel绘制客户复购周期分析图第14章直通车及关键词分析1直通车的基本原理2用PowerMa可视化直通车区域投放数据3用PowerBI构建直通车数据看板4用PowerQuery合并文件夹表格5用PowerQuery切割关键词词根6用Excel构建词根分析模型第15章基于PowerBI活动效果分析1活动分析的维度2准备数据3比较日销和活动4分析活动前后的趋势5实现活动目标分析6计算爆发系数第16章产品分析1建立模型的过程2准备数据(导入数据、计算回购率等。3用Excel建立产品分析模型第十七章购物篮分析1导入和处理数据2用SmartMiig实现购物篮分析(应用)Ariori模型、建模及调参)第十八章库存预测1库存预测的维度2准备数据3用PowerBI构建补货预测模型第19章VBA提效1VBA的作用2Excel宏录制3VBA的编程基础4VBA条件语句基础5用VBA实现报表中联动功能的条件结构6VBA循环结构基础7用VBA循环结构可以自动识别关键功能第二十章数据采集1了解HTML2写一个简单的HTML文件3HTML请求原理4淘宝实战分析HTML5使用PowerQuery采集淘宝PC搜索下拉框推荐词6使用PowerQuery收集淘宝无线端搜索推荐词7用PowerQuery收集京东好货清单8用VBA收集淘宝无线端搜索推荐词9用VBA收集直通车数据零一数据商学院：数据分析应用实战课【10.43G】0-基础方法论1-进阶方法论2-杜邦分析模型设计与实践3-入门爬虫技术4-答疑课5-业务参谋数据半自动获取6-数据清洗技术7-市场分析模型8-竞品分析模型9-答疑课10-选品分析模型11-关键字分析模型12-盈亏分析模型13-会员分析14-答疑课15-产品分析模型16-预测模型17-机器学习18-Myql19-PBI建模应用20-产品分析21-答疑补充22-PBI建模-数据指标系统23-PBI数据建模-店铺看板搭建全过程补货预测相关下载点击下载...

2022-04-03 Excel 零一变量 EXCEL二零一零

课程来自三节课由张宇辉老师主讲的数据分析初阶课官网售价599元。课程一共7周从数据分析师的世界开始讲起，EXCEL与可视化初步、MySOL安装、统计基础、R语言、几期学习初步、数据分享综合实践等。学完这么课您将收获：认识数据分析师能力模型、围绕核心算法模型体系化学习、熟练掌握Excel、SQL、R语言三大数据分析工具的核心技能。适合人群：0-2年数据分析从业者：基本功不扎实，对业务不熟悉希望通过学习获得系统的知识体系，提升业务分析能力。产品/运营/会计等：想通过学习数据分析完成能力提升获取高薪。0-5年运营、营销、产品人：不了解如何利用数据工具，高效获取、呈现数据的学员.三节课张宇晖:数据分析初阶课视频截图三节课张宇晖:数据分析初阶课目录截图课程目录：数据分析初阶课（完结）【13.3G】├01.导论课程导论01.讲师介绍.doc02.课程介绍【视频】.doc02.课程介绍.m4├02.第一章带你走进数据分析师的世界01.「本周导读」.doc02.1.1数据分析的定义【视频】.doc03.1.2数据分析的价值【视频】.doc04.2.1数据团队与数据分析师【视频】.doc02.1.1数据分析的定义.m403.1.2数据分析的价值.m405.2.2「案例」数据分析驱动的业务全流程【视频】.doc06.3.1数据分析师必备硬技能【视频】.doc05.2.2「案例」数据分析驱动的业务全流程.m407.3.2数据分析师必备软技能【视频】.doc04.2.1数据团队与数据分析师.m408.「作业」量化描述问题【视频】.doc09.4.1数据分析师的能力模型【视频】.doc07.3.2数据分析师必备软技能.m408.「作业」量化描述问题.m410.4.2数据分析师的职位晋升【视频】.doc11.5.1数据的类型【视频】.doc06.3.1数据分析师必备硬技能.m409.4.1数据分析师的能力模型.m412.5.2变量的类型【视频】.doc10.4.2数据分析师的职位晋升.m413.6.1「案例」数据分析工作流程【视频】.doc11.5.1数据的类型.m414.「作业」数据清理和数据转换【视频】.doc12.5.2变量的类型.m415.「本周总结」【视频】.doc16.「本门课程的学习姿势」【视频】.doc14.「作业」数据清理和数据转换.m417.「作业一」描述性统计分析【视频】.doc13.6.1「案例」数据分析工作流程.m415.「本周总结」.m416.「本门课程的学习姿势」.m417.「作业一」描述性统计分析.m4├03.第二章Excel与可视化初步01.Excel_示例数据最新.zi01.「本周导读」.doc02.1.1强大的数据分析工具【视频】.doc03.「案例介绍」【视频】.doc04.「学前自测」.doc05.2.1Excel函数的基本知识【视频】.doc06.2.2数据处理类Excel函数【视频】.doc02.1.1强大的数据分析工具.m407.2.3数据分析类Excel函数【视频】.doc03.「案例介绍」.m408.3.1数据透视表【视频】.doc05.2.1Excel函数的基本知识.m409.「作业」数据透视表.doc06.2.2数据处理类Excel函数.m410.4.1数据可视化【视频】.doc11.4.2Excel作图【视频】.doc11.坐标轴转换.df07.2.3数据分析类Excel函数.m410.4.1数据可视化.m412.5.1PowerBI作图基础【视频】.doc13.「本周总结」.m412.Mac虚拟机安装教程.df13.「本周总结」【视频】.doc14.Power_BI_data.zi11.4.2Excel作图.m414.「作业二」PowerBI仪表盘【视频】.doc12.5.1PowerBI作图基础.m414.「作业二」PowerBI仪表盘.m408.3.1数据透视表.m412.安装虚拟机│widow10数字授权.zi│widow虚拟安装器.dmg│正版widow10…64位操作系统.io├04.第三章SQL在数据分析中的应用01.「本周导读」【视频】.doc02.1.SQL基础知识【视频】.doc02.三节课电商数据库.zi01.「本周导读」.m403.2.「案例」工作概述【视频】.doc04.3.SQL核心语句.doc05.3.1数据查询与过滤【视频】.doc02.1.SQL基础知识.m406.「练习」数据查询与过滤.doc03.2.「案例」工作概述.m407.3.2数据聚合【视频】.doc08.「练习」数据聚合.doc09.3.3数据表间连接【视频】.doc10.「练习」数据表间连接.doc11.3.4数据的增、改、删【视频】.doc12.「练习」数据的增、改、删.doc05.3.1数据查询与过滤.m407.3.2数据聚合.m413.4.SQL进阶用法【视频】.doc14.「练习」SQL进阶用法.doc15.5.1「案例」供应商营业额分析【视频】.doc11.3.4数据的增、改、删.m409.3.3数据表间连接.m416.5.2「案例」网店销售趋势分析【视频】.doc17.「本周总结」【视频】.doc15.5.1「案例」供应商营业额分析.m413.4.SQL进阶用法.m418.「强化练习」.doc16.5.2「案例」网店销售趋势分析.m418.SQL必知必会（第4版）.zi19.「作业三」区域销售分析.doc17.「本周总结」.m4├05.第四章统计基础01.「本周导读」.doc02.1.1统计知识的力量【视频】.doc03.1.2课程内容总览【视频】.doc04.2.1案例介绍【视频】.doc05.3.1什么是概率【视频】.doc04.2.1案例介绍.m403.1.2课程内容总览.m406.3.2概率分布【视频】.doc07.3.3概率分布举例【视频】.doc02.1.1统计知识的力量.m408.4.1方差与标准方差【视频】.doc05.3.1什么是概率.m406.3.2概率分布.m409.4.2四分位数与百分位数【视频】.doc10.4.3提升度和杠杆量【视频】_20190719_201104.doc07.3.3概率分布举例.m408.4.1方差与标准方差.m411.5.1中心极限定理和正态分布【视频】.doc12.6.1假设检验的思路【视频】.doc09.4.2四分位数与百分位数.m410.4.3提升度和杠杆量.m413.6.2假设检验的步骤【视频】.doc14.7.1AB测试的思路【视频】.doc15.7.2AB测试的步骤【视频】.doc11.5.1中心极限定理和正态分布.m412.6.1假设检验的思路.m416.7.3AB测试的工作流程【视频】.doc13.6.2假设检验的步骤.m415.7.2A_B测试的步骤.m417.「本周总结」.m417.「本周总结」【视频】.doc18.「作业四」假设检验.doc18.假设检验_T检验.zi16.7.3A_B测试的工作流程.m418.假设检验_Z检验.zi18.统计基础_T检验.df14.7.1A_B测试的思路.m4├06.第五章R语言01.「本周导读」.doc02.1.R语言的简介【视频】.doc03.「R的安装」【视频】.doc04.2.基本数据类型【视频】.doc04.【基本数据类型】示例代码.zi05.「R的运算符」.doc03.「R的安装」.m406.【基本数据结构】示例代码.zi06.3.基本数据结构【视频】.doc07.4.读写数据【视频】.doc02.1.R语言的简介.m407.Shared_Bike_Samle_Data.zi07.【读写数据】示例代码.zi04.2.基本数据类型.m406.3.基本数据结构.m408.5.R的数据处理【视频】.doc08.【数据处理】示例代码.zi09.「查看数据」【视频】.doc09.【查看数据】示例代码.zi10.ae_r_cheetheat.df10.「函数的搜索和使用查询」【视频】.doc07.4.读写数据.m409.「查看数据」.m411.【数据分析函数】示例代码.zi11.6.R的数据分析【视频】.doc08.5.R的数据处理.m412.「练习」A_B测试.doc13.7.控制流【视频】.doc13.【控制流】示例代码.zi10.「函数的搜索和使用查询」.m414.「自定义函数与R软件包」【视频】.doc11.6.R的数据分析.m414.【自定义函数】示例代码.zi15.8.1R的可视化（gglot2）【视频】.doc15.【数据可视化】示例代码.zi16.8.2「案例」R的数据可视化【视频】.doc16.data-viualizatio-2.1.df13.7.控制流.m417.R语言与统计分析汤银才.df17.「本周总结」【视频】.doc14.「自定义函数与R软件包」.m418.R项目数据.zi18.「作业五」R语言.doc15.8.1R的可视化（gglot2）.m416.8.2「案例」R的数据可视化.m417.「本周总结」.m4├07.第六章机器学习初步01.「本周导读」.doc01Shared_Bike_Samle_Data_ML.zi02.1.机器学习简介【视频】.doc03.2机器学习在数据分析中应用【视频】.doc04.3.1决策树的理论基础【视频】.doc04【决策树】示例代码.zi05.3.2决策树的算法实现.doc02.1.机器学习简介.m403.2机器学习在数据分析中应用.m406.4.1线性回归的基本概念【视频】.doc6【线性回归】示例代码.zi04.3.1决策树的理论基础.m407.4.2实操步骤及重要概念R^2【视频】.doc06.4.1线性回归的基本概念.m408.4.3线性回归在数据分析中的实操【视频】.doc05.3.2决策树的算法实现.m409.5.K-mea聚类.doc09【k_mea聚类】示例代码.zi10.6.机器学习的挑战【视频】.doc10.6.机器学习的挑战.m411.「本周总结」【视频】.doc08.4.3线性回归在数据分析中的实操.m412.「作业六」机器学习.doc07.4.2实操步骤及重要概念R^2.m412ML作业题目.zi13.「作业六」机器学习.doc14.「作业六」机器学习（选做）.doc11.「本周总结」.m409.5.K-mea聚类.m4├08.第七章数据分析综合实践03.【dlyr】示例代码.zi03.dlyr示例数据.zi04.cutomer_urvey_data.zi04.Project_week7.zi04.urvey_core_data.zi07.数据探索项目.zi07.「作业六」数据探索作业.doc06.5.项目分析报告PPT呈现示例【视频】.doc05.4.综合项目【视频】.doc04.3.数据探索工作指导【视频】.doc03.2.dlyr【视频】.doc02.1.R-markdow【视频】.doc01.「本周导读」.doc02.1.R-markdow1.m403.2.dlyr1.m404.3.数据探索工作指导1.m405.4.综合项目1.m406.5.项目分析报告PPT呈现示例1.m4相关下载点击下载...

2022-04-04 R语言数据分析师兼职 R语言数据分析师招聘

这篇文章是提交。请将提交发送到书伴邮箱。KideTextEditor（简称KTE）是可以在的越狱的Kidle中使用的文本文档编辑器可以创建文本文档或编辑和修改现有文本文档，并附有其他有趣的功能，如直接编辑MyCliig.txt在剪贴文件Kidle简单涂鸦等。如果你在Kidle编辑文本的需求，不妨试试。这个插件推荐给书友交流组的小伙伴N31weLt——也是这个插件的作者。他开发这样一个插件的动机是利用平时的碎片时间Kidle在尝试了一些现有的编辑现有的编辑器插件后，我觉得不太容易，所以我自己写了KTE，然后用它写小说，同时根据实际使用情况进行改进。一、功能简介KTE内置中英德三种输入法。可以准确选择文本、搜索替换文本、统计文本字数、复制粘贴、发送Email、嵌入图片，从云下载文本文件，设置屏幕亮度和开关WiFi、屏幕截图，打开第三方文件管理器和命令线，以及简单的画板涂鸦功能。此外，您还可以使用KTE快速编辑MyCliig.txt，当使用Kidle自动标记功误操作时，可轻松删除或修改MyCliig.txt内容。▲KTE操作效果二、软件下载KTE只支持高分辨率屏幕Kidle设备，包括KPW3、KPW4、KV、KO1、KO2和KO3。●KidleTextEditorv2.18中文版：适用于KPW3、KPW4、KV、KO1：百度网盘〈hvgc〉适用于KO2、KO3：百度网盘〈zgda〉●KidleTextEditorv2.18英文版(不含中文输入法):适用于KPW3、KPW4、KV、KO1：百度网盘〈zu5q〉适用于KO2、KO3：百度网盘〈ry5〉三、安装启动安装步骤非常简单。首先，确保安装MRPI(如果想通过菜单启动程序，建议安装KUAL），然后解开压缩下载到的压缩包，把放在里面31_kte文件夹复制到Kidle目录下的extioio文件夹可以。有两种方法可以启动KTE，假如你安装了KUAL，可直接在KUAL单击菜单【KideTextEditor】启动KTE。如果没有，也不想安装KUAL也可以通过命令启动，这需要先把放在压缩包里RUNME.h文件复制到Kidle的根目录，然后在Kidle在搜索栏中输入logrume命令启动KTE。四、使用说明如果要编辑现有文本文档，只需将文本文档复制到exteio/31_kte/txook/目录下(如果要复制的文本文件是电脑上写的文本文件的一半，则需要确保已转换为utf-8编码格式，否则会显示乱码)，然后在KTE点击虚拟键盘中的【Oe】按钮弹出文档列表，选择需要编辑的文本文档即可。想要创建新的文本文档，可以点击虚拟键盘受伤【New】按钮，直接输入文本。但是，需要注意的是，当您需要保存新的文本文档时，您需要在通过之前选择一段作为标题的文本【Save】按钮保存。在使用KTE您可以随时点击【Hfwd】按钮调用一些附加功能，如BgLED__00可将内置阅读灯调整为0，Wifi_witch可以开关WiFi，N31...

2022-04-03 文本文档文本文件一样吗 文本文件和文本文档

关于如何制作Kidle电子书，可参考《遵循亚马逊标准！Kidle电子书专业制作教程》本文介绍了制作Kidle电子书的必要步骤，但如何格式化电子书的内容并不多，所以本文将结合示例详细介绍这部分内容。本文分为字体与文本和文本两部分图片与背景”。目录一、字体风格1、用Fot标签设置字体2、用CSS风格设置字体二、文本风格三、文本对齐四、文本阴影五、首字下沉六、显示区域七、添加边框八、背景色九、边框风格十、数据表一、字体风格KF8标准的Kidle电子书支持多种添加文本样式的方式。但一般来说，不建议为文本内容指定字体样式（如字体、大小、颜色等），因为用户更喜欢根据自己的阅读偏好控制显示字体或本文的显示。有两种方法可以为文本设置字体样式，一种是使用HTML中的fot另一种是使用标签CSS样式。1、用Fot标签设置字体您可以为电子书内容设置字体（FotFace），一旦为内容指定字体，用户在Kidle字体设置中选择的字体将被您指定的字体所取代。除了添加系统自己的字体(如英文字体Bookerly、Bakerville、Helvetica等，中文字体宋体、黑体等。自定义字体。示例截图：示例代码：...

2022-04-02

FCC申请记录显示，亚马逊高贵版KidleOai将支持蓝牙和文本阅读，亚马逊尚未使用这些功能。但在未来的固件更新中，用户可能会KidleOai连接到无线蓝牙扬声器或内置扬声器外壳。KidleOai电子阅读器是有史以来最昂贵的6英寸设备。许多用户的评论或评论表明，这种阅读器不是他们所需要的。如果亚马逊发布新的内置扬声器保护套或打开蓝牙功能，评价不佳的情况会有所改善吗？最后一个支持音频Kide设备发布于2011年KidleTouch。为什么没有音频支持Kidle阅读器不被学校使用的主要原因之一是国家盲人联合会（TheNatioalFederatiooftheBlid）没有音频会导致盲人无法真正使用Kidle设备。若亚马逊为Kidle如果您打开蓝牙功能或发布内置扬声器保护套，您会决定购买KidleOai？—————-原文：KidleOaihaBluetoothadTexttoSeech...

2022-04-04 亚马逊kindleoasis4 亚马逊KindleOasis3

Kidle阅读PDF文档是一个大问题。文字版PDF推到云端时，可以填写主题covert将亚马逊服务器转换为适合Kidle阅读排版格式。但是对于扫描边的PDF没有完美的解决方案。一般的方法是重排PDF文档或横屏阅读，除了这两种，还有另一种方法，那就是使用OCR（OticalCharacterRecogitio，扫描版的光学字符识别)软件PDF转换成文字版本。htt://ookfere.com/ot/239.html这一次，我向朋友们推荐了大的OCR软件——ABBYYFieReader。ABBYY是一家俄罗斯软件公司，在文档识别，数据捕获和语言技术的开发中居世界领先地位。旗下产品ABBYYFieReaderProfeioal是真正的专业OCR，不仅支持多种文本，还支持彩色文件识别，自动保留原始插图和排版格式，以及背景批处理识别功能，用户不再需要扫描软件OCR、WORD、EXCEL之间换来换去了，处理文件会变的就像打开已经存档的文件一般便捷。这似乎是一种完美的方法，但事实并非如此。因为扫描版PDF有很多问题，如字迹模糊、布局歪斜等，也会导致OCR识别软件无法正确识别某些单词。还有复杂的公式和特殊格式的排版，OCR软件不能完全完成，但总比没有好。与手工打字相比，纠正个别识别错误更容易、更有效。一、软件下载这是支持正版的收费软件请到官网下载购买。二、软件使用假如你用过Word，会发现ABBYYFieReader界面非常熟悉，使用非常简单，只需打开PDF文档可以自动识别(除文档除外)PDF格式还支持各种其他图片或文档格式)。如下图所示，最左边是所有页码，右边是两栏，左边是原稿，右边是识别后的文档。您可以在上面的工具栏中选择不同的文档布局来更改识别后的文档布局。这些布局对应不同的用途，排版也不同，如Word布局将尽可能准确地复制原稿布局，eu格式更接近没有任何排版的纯文档格式。如下图所示，在识别后的文档中，有一些蓝色和明亮的标记单词，这些是软件不确定的单词。您可以点击界面右上角的验证文本，并根据提示逐一纠正可能出现识别错误的单词。处理后，点击上面工具栏中的保存，将转换后的文档存储到图形版本中。在保存下拉选项中，ABBYYFieReader也专门为Kidle已经准备好了推送项目，但需要注意的是，它使用电脑中的电子邮件客户端。如果您没有安装电子邮件客户端或设置电子邮件客户端，则无法使用。三、注意事项正如本文开始所说的那样，文档扫描的清晰度不一样，识别的精准度也不一样。如下图所示，第一幅图片所示的文档扫描的清晰一些，扫描过后几乎没有错字，而第二幅图片所示的文档扫描的清晰度不高，错字更多一些。所以尽可能使用该软件处理扫描精度更高的文档。此外，通过对不同排版格式的测试，发现该软件对数学公式和编程代码的识别不是很准确，因此只推荐识别纯图形和高扫描精度的文档。...

2022-04-05 abbyy finereader下载 abbyy finereader怎么调成中文

对于经常处理文本和代码的人来说，文本和字符的处理应该是最常见的操作，尽管一般的文本处理软件，如Word、写字板和记事本都提供了基本的搜索和替换功能，可以修改规则和完全匹配的单词，但对于许多不规则的单词，不能完全匹配，但有一定的规则，无能为力。例如，在文档中，有第一章、第二章、第三章……这种词不完全匹配，但有一定的规律。如果你想把它改成第1章、第2章、第3章……甚至改为Chater1、Chater2、Chater3……使用普通普通的搜索功能捉襟见肘，此时需要牺牲利器正则表达式。正则表达式是计算机科学的一个概念，是指用单个字符串来描述和匹配一系列符合句法规则的字符串。在支持正则表达式文本的编辑器中，它可以用来检索和替换符合某种模式的文本。如果你对这个定义感到不知所措，那就用人类的话再说一遍。正则表达式不能成为一种语言，它只是一一种逻辑公式来操作字符串，与一些特定的字符和这些特定的字符组合，形成一个规则字符串，用来表达字符串的过滤逻辑。对于程序员来说，这是一个很常用的也很好用的工具。但对于非程序圈的人可能看到“正则表达式”这五个字就会习惯性的认为这是程序猿们的玩意儿，就直接无视了，但每当处理内容较多的文档时，不得不人工查找修改那些本能使用一句正则表达式就能批量搞定的字词。干嘛不学两句正则表达式呢？虽然正则表达式的名字看起来不像Baymax太友好了，但单词的处理效率刚刚好。无论你是程序员、文员、学生还是企业家，你都不需要精通它。即使你掌握了几个正则表达式，你处理文本的效率也可以提高几十倍或几百倍。你所要做的就是冷静下来，和它有一点接触。《学习正则表达式》是一本非常入门的解释正则表达式的书，从正则表达式的基本概念到完整的ed和Perl脚本，然后转换HTML文件清晰透彻地解释了这个强大的工具。更重要的是，这本书还贯穿了大量简洁明了的操作示例，以便更容易掌握正则表达式。此外，书中还有各种在线和桌面工具。虽然学习正则表达式更适合程序员和互联网从业者，但我认为所有需要处理大量文本工作的人都可以学习一两个。他们不需要完全精通，只需要掌握一点，就可以大大提高工作效率。——————–原名：Itroducigregularexreio作者：菲茨杰拉德王热宇评分：7.2学习正则表达式从正则表达式的基本概念到完整的写作ed和Perl脚本，然后转换HTML文件清楚而彻底地解释了这个强大的工具。书中有许多简洁明了的例子，旨在让读者轻松掌握正则表达式。此外，书中还有各种在线和桌面工具，并介绍了先进的参考资料。这是一本罕见的正则表达入门书《学习正则表达式》适用于对正则表达式感兴趣的程序员和互联网从业者。...

2022-04-05