第一章：数据库与数据仓库

• 01. 数据库概述 17:19
• 02. 安装MySQL 22:16
• 03. 安装MySQL-2 26:59
• 04. SQL（基本的增、删、改、查） 25:11
• 05. SQL（基本的增、删、改、查）-2 25:10
• 06. SQL（较复杂的子句） 25:59
• 07. 数据仓库基本概念 15:56
• 08. 数据仓库基本概念-2 22:40
• 09. 数据仓库：星型模型、雪花模型 25:10
• 10. 构建cube与可视化 23:23

第二章：R语言与统计分析

• 1. 统计基础与R语言简介 27:53
• 2. R语言简介 21:30
• 3. 描述性统计 22:34
• 4. R语言实现描述性统计案例 22:56
• 5. R语言实现描述性统计、回归概念 24:21
• 6. R语言实现一元线性回归 22:58
• 7. R语言实现多元线性回归及案例 16:46

第三章：统计分析与数据挖掘

• 1. 回归分析：logistics回归 18:36
• 2. R语言实现logistics回归1 20:02
• 3. R语言实现logistics回归2 13:38
• 4. 数据挖掘基础概念 16:37
• 5. 数据挖掘过程与应用 11:20
• 6. 决策树模型_1 25:54
• 7. 决策树模型_2 14:22
• 8. R语言实现决策案例1 21:46
• 9. R语言实现决策案例2 25:05

第四章：数据挖掘

• 01. 聚类分析-1 20:20
• 02. 聚类分析-2 11:48
• 03. R语言实现的kmeans聚类 15:45
• 04. R语言实现的kmedoids聚类 21:07
• 05. 关联规则1 12:13
• 06. 关联规则2 19:00
• 07. R语言实现的关联规则 18:39
• 08. 神经网络1 18:41
• 09. 神经网络2 12:59
• 10. 神经网络3 21:15
• 11. 神经网络手算示例 24:49
• 12. R语言实现的神经网络案例1 14:05
• 13. R语言实现的神经网络案例1、2 20:34
• 14. 语言实现的神经网络案例2 16:12