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          課時列表
          01-數據分布特征分析
          02-數據分布對比分析
          03-集中趨勢均值分析
          04-離中趨勢分析
          05-統計表的基本構成
          06-統計表的透視表解讀
          07-總體分布、樣本分布和抽樣分布
          08-點估計與區間估計
          09-假設檢驗的原理
          10-假設檢驗的基本流程
          11-單總體均值、方差、比例估計
          12-單總體假設檢驗
          13-兩總體參數檢驗概念
          14-方差齊性檢驗
          15-比例之差檢驗
          16-成對樣本檢驗
          17-共享單車用戶類型分析
          18-共享單車多變量分析
          19-共享單車時間序列分析
          20-共享單車騎行持續時間探索
          21-共享單車初次騎行年齡與騎行時間相關性
          22-共享單車項目總結
          23-數據提取與正則書寫
          24-數據可視化
          25-相關指標計算
          26-上月、去年指標計算
          27-統計報表開發
          28-郵箱系統及自動化設置
          首頁 / Python數據科學 · 第三階段 / 統計推斷
          發布于 2022-02-17 · 205 次觀看
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          01-數據分布特征分析
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          02-數據分布對比分析
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          03-集中趨勢均值分析
          41分鐘 · 2次播放
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          04-離中趨勢分析
          42分鐘 · 1次播放
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          05-統計表的基本構成
          41分鐘 · 1次播放
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          06-統計表的透視表解讀
          42分鐘 · 1次播放
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          07-總體分布、樣本分布和抽樣分布
          41分鐘 · 3次播放
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          08-點估計與區間估計
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          09-假設檢驗的原理
          42分鐘 · 6次播放
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          10-假設檢驗的基本流程
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          11-單總體均值、方差、比例估計
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          12-單總體假設檢驗
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          13-兩總體參數檢驗概念
          43分鐘 · 1次播放
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          14-方差齊性檢驗
          38分鐘 · 1次播放
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          15-比例之差檢驗
          41分鐘 · 1次播放
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          16-成對樣本檢驗
          40分鐘 · 2次播放
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          17-共享單車用戶類型分析
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          18-共享單車多變量分析
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          19-共享單車時間序列分析
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          20-共享單車騎行持續時間探索
          40分鐘 · 2次播放
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          21-共享單車初次騎行年齡與騎行時間相關性
          42分鐘 · 1次播放
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          22-共享單車項目總結
          40分鐘 · 1次播放
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          23-數據提取與正則書寫
          42分鐘 · 1次播放
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          24-數據可視化
          32分鐘 · 2次播放
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          25-相關指標計算
          41分鐘 · 1次播放
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          26-上月、去年指標計算
          39分鐘 · 1次播放
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          27-統計報表開發
          40分鐘 · 1次播放
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          28-郵箱系統及自動化設置
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          課程目標
          熟悉掌握獨立樣本均值差的假設檢驗、 獨立樣本比例差的假設檢驗、 成對樣本的假設檢驗
          知識要點
          數據分布-總體分布、數據分布-樣本分布、數據分布-抽樣分布、參數估計-點估計、參數估計-區間估計。假設檢驗概念、假設檢驗的生活實例、假設檢驗基本步驟、不同的假設檢驗。
          授課講師

          周一

          蝸牛學苑資深講師
          碩士,統計師。從事數據科學研發多年,歷任數據分析師、數據挖掘工程師。具備深厚的數學、統計學和數理統計功底,擅長商業數據項目研發管理。熟悉R、SPSS、SAS、Python、 STATA等 語言工具,和機器學習、深度學習等相關技術。啟發式教學,個別化教學,課堂氛圍輕松,知識點凝練,深受學生好評。
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