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開班日期：滾動開班
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課程亮點：
課程設計循序漸進，從基礎工具與理論知識入門，進階到統計分析方法和機器學習模型、文本挖掘模型，以實戰項目案例貫穿課程講解。
其中包括：Python編程基礎、數據清洗、數據可視化、項目實訓與面試題集訓等課模塊。
學習目標：
1、全面了解學習統計學基礎知識。
2、學會使用各種統計分析方法，指導大家運用統計方法分析現實的數據。
3、通過本課程的學習，使大家了解和初步掌握各種統計方法，能夠利用這些統計方法分析現實的社會、經濟問題，對所研究的現象進行定量的描述和分析，并進一步探尋這些數量變化的規律性。
課程內容：
第1章: 統計分析基礎
課時 1 : 數據分析簡介（1）
31:19
課時 2 : 數據分析簡介（2）
23:23
課時 3 : 概率論基礎
40:05
選修 統計基礎課件.zip
第2章: 描述性統計分析
課時 4 : 描述性統計——集中趨勢
41:16
課時 5 : 描述性統計——離散程度度量
37:47
課時 6 : 描述性統計——離散系數、偏態與峰態系數
07:28
課時 7 : 描述性統計（EXCEL）
03:25
第3章: 統計量與抽樣分布
課時 8 : 統計量及其抽樣分布
41:40
第4章: 參數估計
課時 9 : 參數估計——基本概念
23:21
課時 10 : 參數估計——估計量評價
12:47
課時 11 : 參數估計——單個總體的區間估計
23:33
課時 12 : 參數估計——單個總體的比例方差_兩個總體_樣本量估計
42:31
課時 13 : 參數估計——EXCEL計算分位數
08:51
第5章: 假設檢驗
課時 14 : 假設檢驗——概念和均值
51:02
課時 15 : 假設檢驗——比例方差
24:27
第6章: 方差分析
課時 16 : 方差分析的基本原理
40:55
課時 17 : 方差分析的三種類型
46:34
課時 18 : 方差分析的EXCEL操作
07:26
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