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CDA数据分析师®认证 LEVEL II考试辅导课精讲系列
本AI课程包括127个视频。
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详细内容如下：

前言：数据分析基础与二级总体介绍

[视频]数据基本概念-1
时长：25分钟
[视频]数据基本概念-2
时长：42分钟
[视频]CDA LEVEL 2内容概述
时长：9分钟

前导选修课：数据分析指标体系

[视频]2.1 数据化指标概述
时长：31分钟
[视频]2.2 获客类指标
时长：39分钟
[视频]2.3 营销类指标
时长：38分钟
[视频]2.4 预警类指标
时长：32分钟
[视频]2.5 产品类指标
时长：30分钟
[视频]2.6 运营指标体系设计(Excel示例)
时长：27分钟

用户标签体系与用户画像

[视频]1.1.1 如何定位用户
时长：16分钟
[视频]1.1.2 业务指标与用户标签的关系-1
时长：26分钟
[视频]1.1.2 业务指标与用户标签的关系-2
时长：25分钟
[视频]1.1.3 用户标签与用户画像的关系
时长：34分钟
[视频]1.1.4 用户标签的类型
时长：16分钟
[视频]1.1.5 总结和例题讲解
时长：6分钟
[视频]1.2.1 用户标签的制作方法
时长：21分钟
[视频]1.2.2 总结和例题讲解
时长：5分钟
[视频]1.3.1 用Python做用户画像的基础知识-1
时长：21分钟
[视频]1.3.2 用户画像在诊断阶段中的应用
时长：17分钟
[视频]1.3.3 总结和例题讲解
时长：5分钟

数据采集与处理

[视频]2.1.1 市场研究中的数据
时长：29分钟
[视频]2.1.2 概率抽样方法-1
时长：42分钟
[视频]2.1.2 概率抽样方法-2
时长：16分钟
[视频]2.1.3 非概率抽样方法
时长：19分钟
[视频]2.1.4 总结和例题讲解
时长：6分钟
[视频]2.2.1 市场调研流程和目标设定
时长：7分钟
[视频]2.2.2 市场调研前准备和实施
时长：25分钟
[视频]2.2.3 总结和例题讲解
时长：5分钟
[视频]2.3.0 引言
时长：10分钟
[视频]2.3.1 单变量描述性统计
时长：21分钟
[视频]2.3.2 两变量描述性统计
时长：9分钟
[视频]2.3.3 制图原理-1
时长：8分钟
[视频]2.3.3 制图原理-2 SPSS作图
时长：11分钟
[视频]2.3.3 制图原理-3 Python作图
时长：13分钟
[视频]2.3.4 总结和例题讲解
时长：4分钟
[视频]2.4.1 数据预处理基本步骤
时长：9分钟
[视频]2.4.2 错误和离群值数据识别与处理
时长：13分钟
[视频]2.4.3 分类变量概化处理
时长：9分钟
[视频]2.4.4 缺失值处理
时长：11分钟
[视频]2.4.5 噪声平滑
时长：7分钟
[视频]2.4.6 连续变量分布形态转换和标准化
时长：10分钟
[视频]2.4.7 变量降维和WoE
时长：8分钟
[视频]2.4.8 总结和例题讲解
时长：7分钟

数据模型管理

[视频]3.1 数据分类
时长：14分钟
[视频]3.2 数据建模
时长：21分钟
[视频]3.3 数据仓库体系和ETL
时长：14分钟
[视频]3.4 总结和例题讲解
时长：18分钟

统计分析

[视频]4.1.1 分析框架
时长：27分钟
[视频]4.1.2 样本与总体
时长：40分钟
[视频]4.1.3 参数估计-1
时长：27分钟
[视频]4.1.3 参数估计-2
时长：19分钟
[视频]4.1.4 总结和例题讲解
时长：13分钟
[视频]4.2.1 假设检验的示例
时长：10分钟
[视频]4.2.2 假设检验基本概念
时长：14分钟
[视频]4.2.3 假设检验的基本步骤和配对样本T检验
时长：17分钟
[视频]4.2.4 AB测试优化法
时长：12分钟
[视频]4.2.5 总结和例题讲解
时长：9分钟
[视频]4.3.1 两样本t检验
时长：26分钟
[视频]4.3.2 方差分析
时长：30分钟
[视频]4.3.3 相关分析
时长：15分钟
[视频]4.3.4 卡方检验
时长：20分钟
[视频]4.3.5 总结和例题讲解
时长：12分钟
[视频]4.4.1 一元线性回归模型
时长：25分钟
[视频]4.4.2 线性回归的参数估计
时长：8分钟
[视频]4.4.3 一元逻辑回归模型
时长：21分钟
[视频]4.4.4 逻辑回归极大似然估计法
时长：4分钟
[视频]4.4.5 总结和例题讲解
时长：14分钟

数据分析模型与应用

[视频]5.1.1 矩阵分析法
时长：8分钟
[视频]5.1.2 主成分分析的理论基础
时长：18分钟
[视频]5.1.3 主成分分析的计算步骤
时长：19分钟
[视频]5.1.4 主成分分析的应用
时长：30分钟
[视频]5.1.5 因子分析的模型设置
时长：22分钟
[视频]5.1.6 主成分题目讲解
时长：14分钟
[视频]5.1.7 因子分析题目讲解
时长：10分钟
[视频]5.2.1-5.2.3 线性回归-1
时长：41分钟
[视频]5.2.4 线性回归-2
时长：30分钟
[视频]5.2.5-5.2.7 线性回归-3
时长：17分钟
[视频]5.2.8 总结和试题讲解
时长：27分钟
[视频]5.3.1-5.3.4 逻辑回归-1
时长：17分钟
[视频]5.3.5 逻辑回归-2
时长：38分钟
[视频]5.3.6 逻辑回归-3
时长：22分钟
[视频]5.4.1 聚类方法的基本逻辑
时长：22分钟
[视频]5.4.2 系统聚类法
时长：33分钟
[视频]5.4.3 4k-means聚类-1
时长：26分钟
[视频]5.4.3 4k-means聚类-2
时长：19分钟
[视频]5.4.5聚类事后分析
时长：8分钟
[视频]5.4.6聚类试题讲解
时长：16分钟
[视频]5.5.1 宏观业务指标预测框架
时长：27分钟
[视频]5.5.2 趋势分解法
时长：9分钟
[视频]5.5.3 ARIMA方法-1
时长：24分钟
[视频]5.5.3 ARIMA方法-2
时长：18分钟
[视频]5.5.4 时间序列回归
时长：6分钟
[视频]5.5.5 时间序列考题讲解
时长：8分钟

数字化工作方法与应用

[视频]6.0 引言
时长：11分钟
[视频]6.1.1-6.1.2 启动程序阶段和业务事件还原工具
时长：11分钟
[视频]6.1.3 业务流程图及习题
时长：12分钟
[视频]6.2.1 近因分析
时长：10分钟
[视频]6.2.2 根本原因分析
时长：14分钟
[视频]6.2.3 根因分析试题讲解
时长：7分钟
[视频]6.3.1 业务优化框架和运筹优化
时长：22分钟
[视频]6.3.5-6.3.6 知识库与策略库和基于业务流程的优化
时长：22分钟

选修：python数据分析基础

[视频]1分类模型的评估方法
时长：11分钟
[视频]2数据科学的基本概念1
时长：8分钟
[视频]3数据科学的基本概念2
时长：7分钟
[视频]4数据挖掘的技术与方法1
时长：11分钟
[视频]5数据挖掘的技术与方法2
时长：16分钟
[视频]6数理统计技术
时长：15分钟
[视频]7Python介绍
时长：7分钟
[视频]8Python基础数据类型与表达式
时长：23分钟
[视频]8Python原生态数据结构
时长：13分钟
[视频]9Python控制流
时长：9分钟
[视频]10Python函数
时长：12分钟
[视频]11Python模块
时长：7分钟
[视频]12使用pandas读写数据
时长：5分钟
[视频]13背景介绍
时长：2分钟
[视频]14描述性分析-1对被解释变量进行描述
时长：12分钟
[视频]15描述性分析-2对解释变量进行描述1
时长：10分钟
[视频]15描述性分析-3对解释变量进行描述2
时长：9分钟
[视频]16统计推断与假设检验1
时长：24分钟
[视频]17统计推断与假设检验2
时长：24分钟
[视频]18建立预测模型-1单变量显著度检验
时长：13分钟
[视频]19建立预测模型-2无交互项的线性模型
时长：10分钟
[视频]20建立预测模型-3有交互项的线性模型和预测
时长：8分钟
[视频]21模板1预习课程-1线性回归算法概述与变量筛选
时长：59分钟
[视频]22模板1预习课程-2线性回归优化与正则化
时长：1小时21分钟
[视频]23模板1预习课程-3逻辑回归变量筛选、编码
时长：1小时25分钟
[视频]24案例：个人贷款信用风险评级全流程
时长：57分钟
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