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CDA数据科学研究院简介
内容简介
CDA，数字化人才的身份认证
前言
第1章 EDIT模型概述
1.1 探索阶段
1.2 诊断阶段
1.3 指导阶段
1.4 工具支持
1.5 本章练习题
第2章 数据处理
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2.1 使用pandas读取结构化数据
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2.2 数据整合
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2.3 数据清洗
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2.4 本章练习题
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第3章 指标体系与数据可视化
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3.1 Python可视化
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3.2 描述性统计分析与绘图
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3.3 指标体系
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3.4 本章练习题
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第4章 数据采集与数据预处理
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4.1 数据采集方法
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4.2 市场调研和数据录入
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4.3 数据预处理基础
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4.4 本章练习题
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第5章 宏观业务分析方法
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5.1 矩阵分析法
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5.2 连续型变量降维
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5.3 主成分分析法
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5.4 因子分析
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5.5 多维尺度分析
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5.6 本章练习题
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第6章 用户标签体系与用户画像
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6.1 标签体系的整体框架
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6.2 标签的分类
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6.3 用户画像
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6.4 实战案例：用Python实现用户画像
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6.5 本章练习题
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第7章 使用统计学方法进行变量有效性测试
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7.1 假设检验
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7.2 方差分析
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7.3 列联表分析与卡方检验
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7.4 线性回归
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7.5 逻辑回归
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7.6 本章练习题
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第8章 使用时间序列分析方法做预报
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8.1 认识时间序列
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8.2 效应分解法
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8.3 平稳时间序列分析ARMA模型
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8.4 非平稳时间序列分析ARIMA模型
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8.5 ARIMA建模方法总结
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8.6 本章练习题
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第9章 用户分群方法
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9.1 用户细分与聚类
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9.2 聚类分析的基本概念
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9.3 聚类模型的评估
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9.4 层次聚类
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9.5 K-means聚类算法
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9.6 聚类事后分析：决策树应用
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9.7 本章练习题
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第10章 业务流程分析与流程优化
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10.1 价值流程图
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10.2 对比测试
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10.3 本章练习题
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第11章 运筹优化模型
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11.1 线性规划
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11.2 整数规划
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11.3 二次规划
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11.4 本章练习题
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第12章 数据治理
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12.1 数据治理的驱动因素
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12.2 数据治理体系
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12.3 如何开展数据治理
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12.4 本章练习题
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第13章 数据模型管理
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13.1 数据分类
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13.2 数据建模
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13.3 数据建模案例
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13.4 数据仓库体系和ETL
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13.5 本章练习题
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第14章 智能对话分析与预测
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14.1 导入数据
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14.2 数据探索
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14.3 可视化展示
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14.4 逻辑回归模型
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第15章 CDA职业发展
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15.1 CDA职业概述
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15.2 CDA认证简介
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15.3 CDA持证人与会员
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文后
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封底
更新时间：2023-04-25 10:35:04
完结共93章
倒序