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开班日期：滚动开班
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课程亮点：
课程设计循序渐进，从基础工具与理论知识入门，进阶到统计分析方法和机器学习模型、文本挖掘模型，以实战项目案例贯穿课程讲解。
其中包括：Python编程基础、数据清洗、数据可视化、项目实训与面试题集训等课模块。
学习目标：
1、全面了解学习统计学基础知识。
2、学会使用各种统计分析方法，指导大家运用统计方法分析现实的数据。
3、通过本课程的学习，使大家了解和初步掌握各种统计方法，能够利用这些统计方法分析现实的社会、经济问题，对所研究的现象进行定量的描述和分析，并进一步探寻这些数量变化的规律性。
课程内容：
第1章: 统计分析基础
课时 1 : 数据分析简介（1）
31:19
课时 2 : 数据分析简介（2）
23:23
课时 3 : 概率论基础
40:05
选修 统计基础课件.zip
第2章: 描述性统计分析
课时 4 : 描述性统计——集中趋势
41:16
课时 5 : 描述性统计——离散程度度量
37:47
课时 6 : 描述性统计——离散系数、偏态与峰态系数
07:28
课时 7 : 描述性统计（EXCEL）
03:25
第3章: 统计量与抽样分布
课时 8 : 统计量及其抽样分布
41:40
第4章: 参数估计
课时 9 : 参数估计——基本概念
23:21
课时 10 : 参数估计——估计量评价
12:47
课时 11 : 参数估计——单个总体的区间估计
23:33
课时 12 : 参数估计——单个总体的比例方差_两个总体_样本量估计
42:31
课时 13 : 参数估计——EXCEL计算分位数
08:51
第5章: 假设检验
课时 14 : 假设检验——概念和均值
51:02
课时 15 : 假设检验——比例方差
24:27
第6章: 方差分析
课时 16 : 方差分析的基本原理
40:55
课时 17 : 方差分析的三种类型
46:34
课时 18 : 方差分析的EXCEL操作
07:26
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