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3.5 数据演绎之五:从机器学习到数据挖掘(一)
1498 播放
柱子故事纪录
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[2] 4.3 数据应用之三: 社会网络数...
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[3] 1.1 洞悉数据之一:大数据溯源(...
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1.1 洞悉数据之一:大数据溯源(上)
[4] 1.1 洞悉数据之一:大数据溯源(...
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1.1 洞悉数据之一:大数据溯源(下)
[5] 1.2 洞悉数据之二:大数据特征(...
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1.2 洞悉数据之二:大数据特征(上)
[6] 1.2 洞悉数据之二:大数据特征(...
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1.2 洞悉数据之二:大数据特征(下)
[7] 1.3 洞悉数据之三:大数据现象(...
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1.3 洞悉数据之三:大数据现象(上)
[8] 1.3 洞悉数据之三:大数据现象(...
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1.3 洞悉数据之三:大数据现象(下)
[9] 1.4 洞悉数据之四:大数据产业(...
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1.4 洞悉数据之四:大数据产业(上)
[10] 1.4 洞悉数据之四:大数据产业(...
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[11] 1.5 洞悉数据之五:大数据挑战
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[12] 2.1 数据深度之一:大数据基础支...
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2.1 数据深度之一:大数据基础支撑技术(上)
[13] 2.1 数据深度之一:大数据基础支...
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2.1 数据深度之一:大数据基础支撑技术(下)
[14] 2.1 数据深度之二:大数据高级支...
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2.1 数据深度之二:大数据高级支撑技术(上)
[15] 2.1 数据深度之二:大数据高级支...
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2.1 数据深度之二:大数据高级支撑技术(下)
[16] 2.2 数据广度之一:大数据技术采...
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2.2 数据广度之一:大数据技术采集方法(上)(上)
[17] 2.2 数据广度之一:大数据技术采...
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2.2 数据广度之一:大数据技术采集方法(上)(下)
[18] 2.2 数据广度之二:大数据技术采...
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2.2 数据广度之二:大数据技术采集方法(下)
[19] 2.2 数据广度之三:大数据技术处...
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2.2 数据广度之三:大数据技术处理与检验(上)
[20] 2.2 数据广度之三:大数据技术处...
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06:57
2.2 数据广度之三:大数据技术处理与检验(下)
[21] 2.2 数据广度之四:大数据存储管...
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2.2 数据广度之四:大数据存储管理系统(上)
[22] 2.2 数据广度之四:大数据存储管...
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2.2 数据广度之四:大数据存储管理系统(下)
[23] 2.3 数据态度之一: 传统数据表...
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2.3 数据态度之一: 传统数据表达和解释(上)
[24] 2.3 数据态度之一: 传统数据表...
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2.3 数据态度之一: 传统数据表达和解释(下)
[25] 2.3 数据态度之二: 大数据表达...
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2.3 数据态度之二: 大数据表达和解释(上)(上)
[26] 2.3 数据态度之二: 大数据表达...
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2.3 数据态度之二: 大数据表达和解释(上)(下)
[27] 2.3 数据态度之二: 大数据表达...
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2.3 数据态度之二: 大数据表达和解释(下)(上)
[28] 2.3 数据态度之二: 大数据表达...
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2.3 数据态度之二: 大数据表达和解释(下)(下)
[29] 2.4 数据测度之一:数据分析概述...
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2.4 数据测度之一:数据分析概述(上)
[30] 2.4 数据测度之一:数据分析概述...
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[31] 2.4 数据测度之二:大数据分析(...
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[32] 2.4 数据测度之二:大数据分析(...
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[34] 2.4 数据测度之三:基于机器学习...
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[35] 2.4 数据测度之三:基于机器学习...
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2.4 数据测度之三:基于机器学习的数据分析(下)(上)
[36] 2.4 数据测度之三:基于机器学习...
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[37] 2.4 数据测度之四:图的数据分析...
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2.4 数据测度之四:图的数据分析(上)
[38] 2.4 数据测度之四:图的数据分析...
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2.4 数据测度之四:图的数据分析(下)
[39] 2.4 数据测度之五:自然语言的数...
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2.4 数据测度之五:自然语言的数据分析(上)
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[42] 2.4 数据测度之六:文本数据分析...
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[43] 2.4 数据测度之六:文本数据分析...
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2.4 数据测度之六:文本数据分析(下)
[44] 2.5 数据角度之一:可视化设计(...
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2.5 数据角度之一:可视化设计(上)
[45] 2.5 数据角度之一:可视化设计(...
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[46] 2.5 数据角度之二:可视化元素(...
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[47] 2.5 数据角度之二:可视化元素(...
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[48] 2.5 数据角度之三:非编程可视化...
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[49] 2.5 数据角度之三:非编程可视化...
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[50] 2.5 数据角度之三:编程式可视化...
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[51] 2.5 数据角度之三:编程式可视化...
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[52] 2.5 数据角度之四:可视化图形
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[54] 2.5 数据角度之五:可视化数据(...
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2.5 数据角度之五:可视化数据(下)
[55] 3.1 数据演绎之一:从统计数字到...
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3.1 数据演绎之一:从统计数字到统计数据
[56] 3.2 数据演绎之二:从统计数据到...
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3.2 数据演绎之二:从统计数据到智能化(上)
[57] 3.2 数据演绎之二:从统计数据到...
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[58] 3.3 数据演绎之三: 从智能化到...
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3.3 数据演绎之三: 从智能化到人工智能(上)
[59] 3.3 数据演绎之三: 从智能化到...
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3.3 数据演绎之三: 从智能化到人工智能(下)
[60] 3.4 数据演绎之四:从人工智能到...
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3.4 数据演绎之四:从人工智能到机器学习(一)(上)
[61] 3.4 数据演绎之四:从人工智能到...
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3.4 数据演绎之四:从人工智能到机器学习(一)(下)
[62] 3.4 数据演绎之四:从人工智能到...
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3.4 数据演绎之四:从人工智能到机器学习(二)(上)
[63] 3.4 数据演绎之四:从人工智能到...
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3.4 数据演绎之四:从人工智能到机器学习(二)(下)
[64] 3.5 数据演绎之五:从机器学习到...
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3.5 数据演绎之五:从机器学习到数据挖掘(一)
[65] 3.5 数据演绎之五:从机器学习到...
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3.5 数据演绎之五:从机器学习到数据挖掘(二)
[66] 3.6 数据演绎之六:从数据挖掘到...
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3.6 数据演绎之六:从数据挖掘到深度学习(上)
[67] 3.6 数据演绎之六:从数据挖掘到...
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3.6 数据演绎之六:从数据挖掘到深度学习(下)
[68] 3.7 数据演绎之七:从深度学习到...
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3.7 数据演绎之七:从深度学习到数据科学(上)
[69] 3.7 数据演绎之七:从深度学习到...
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3.7 数据演绎之七:从深度学习到数据科学(下)
[70] 3.8 数据演绎之八:结论
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3.8 数据演绎之八:结论
[71] 4.2 数据应用之二:工业大数据(...
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4.2 数据应用之二:工业大数据(上)
[72] 4.2 数据应用之二:工业大数据(...
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4.2 数据应用之二:工业大数据(下)
[73] 4.4 数据应用之四:教育大数据(...
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4.4 数据应用之四:教育大数据(上)
[74] 4.4 数据应用之四:教育大数据(...
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4.4 数据应用之四:教育大数据(下)
[75] 5.1 数据项目之一:引入大数据项...
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5.1 数据项目之一:引入大数据项目时的若干问题(上)
[76] 5.1 数据项目之一:引入大数据项...
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5.1 数据项目之一:引入大数据项目时的若干问题(下)
[77] 5.2 数据项目之二:大数据项目主...
662播放
08:59
5.2 数据项目之二:大数据项目主题选择(一)
[78] 5.2 数据项目之二:大数据项目主...
789播放
09:34
5.2 数据项目之二:大数据项目主题选择(二)
[79] 5.3 数据项目之三:实现大数据项...
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5.3 数据项目之三:实现大数据项目分析的工具(上)
[80] 5.3 数据项目之三:实现大数据项...
763播放
07:41
5.3 数据项目之三:实现大数据项目分析的工具(下)
[81] 5.4 数据项目之四:实现大数据项...
651播放
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5.4 数据项目之四:实现大数据项目可供参考的数据
[82] 5.5 数据项目之五:大数据项目构...
1455播放
05:33
5.5 数据项目之五:大数据项目构建方法(一)(上)
[83] 5.5 数据项目之五:大数据项目构...
940播放
05:34
5.5 数据项目之五:大数据项目构建方法(一)(下)
[84] 5.5 数据项目之五:大数据项目构...
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05:08
5.5 数据项目之五:大数据项目构建方法(二)(上)
[85] 5.5 数据项目之五:大数据项目构...
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5.5 数据项目之五:大数据项目构建方法(二)(下)
[86] 5.6 数据项目之六:实现大数据...
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5.6 数据项目之六:实现大数据项目可用的分析系统(上)
[87] 5.6 数据项目之六:实现大数据...
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[88] 5.7 数据项目之七:大数据项目...
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5.7 数据项目之七:大数据项目案例(上)
[89] 5.7 数据项目之七:大数据项目...
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6.1 数据工具之一:数据基础管理—Excel(上)
[91] 6.1 数据工具之一:数据基础管理...
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[92] 6.2 数据工具之二:数据处理—S...
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6.2 数据工具之二:数据处理—SPSS(上)
[93] 6.2 数据工具之二:数据处理—S...
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[94] 6.3 数据工具之三:数据挖掘—P...
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6.3 数据工具之三:数据挖掘—Python(一)(上)
[95] 6.3 数据工具之三:数据挖掘—P...
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[96] 6.3 数据工具之三:数据挖掘—P...
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6.5 数据工具之五:数据应用—UCINET(二)(下)
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