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商业数据分析特训班

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发表于 2019-12-24 20:31:32 | 显示全部楼层 |阅读模式

########### 目录 & 信息 ###########
├── PART1
│   ├── 1.10数据粒度(四).mp4
│   ├── 1.11答疑(二).mp4
│   ├── 1.12答疑(三).mp4
│   ├── 1.13答疑(四).mp4
│   ├── 1.1商业数据分析引入.mp4
│   ├── 1.2什么是商业数据分析?.mp4
│   ├── 1.3所需技能.mp4
│   ├── 1.4基本分析流程及供应链各个环节.mp4
│   ├── 1.5商业理解.mp4
│   ├── 1.6答疑(一).mp4
│   ├── 1.7数据粒度(一).mp4
│   ├── 1.8数据粒度(二).mp4
│   ├── 1.9数据粒度(三).mp4
│   ├── 2.1数据质量与形式.mp4
│   ├── 2.2数据隐性.mp4
│   ├── 2.3案例分析.mp4
│   ├── 2.4不同类型的分析.mp4
│   ├── 2.5数据可视化.mp4
│   ├── 2.6典型数据驱动开发团队的人员.mp4
│   ├── 2.7答疑.mp4
│   ├── 3.10查找和替换(一).mp4
│   ├── 3.11查找和替换(二).mp4
│   ├── 3.12答疑.mp4
│   ├── 3.1Excel简介.mp4
│   ├── 3.2Excel基本操作(一).mp4
│   ├── 3.3Excel基本操作(二).mp4
│   ├── 3.4Excel基本操作(三).mp4
│   ├── 3.5行列及区域(一).mp4
│   ├── 3.6行列及区域(二).mp4
│   ├── 3.7数据及数据类型(一).mp4
│   ├── 3.8数据及数据类型(二).mp4
│   ├── 3.9数据及数据类型(三).mp4
│   ├── 4.1答疑回顾.mp4
│   ├── 4.2排序.mp4
│   ├── 4.3排序插入.mp4
│   ├── 4.4筛选(一).mp4
│   ├── 4.5筛选(二).mp4
│   ├── 4.6答疑.mp4
│   ├── 5.10报名统计.mp4
│   ├── 5.11SUMIF.mp4
│   ├── 5.12SUMIF练习.mp4
│   ├── 5.1分类汇总(一).mp4
│   ├── 5.2分类汇总(二).mp4
│   ├── 5.3公式与函数(一).mp4
│   ├── 5.4公式与函数(二).mp4
│   ├── 5.5公式与函数(三).mp4
│   ├── 5.6逻辑判断IF(一).mp4
│   ├── 5.7逻辑判断IF(二).mp4
│   ├── 5.8COUNTIF.mp4
│   ├── 5.9重复.mp4
│   ├── 6.1VLOOKUP.mp4
│   ├── 6.2菜单、Join Two Tables.mp4
│   ├── 6.3记录多匹配、跨表.mp4
│   ├── 6.4跨表、跨文件薄.mp4
│   ├── 6.5示例:王者荣耀、打标签.mp4
│   ├── 6.6文本vlookup、Hlookup.mp4
│   ├── 6.7Match&Index.mp4
│   ├── 6.8返回多列.mp4
│   ├── 6.9认识数组、记录多匹配.mp4
│   ├── 7.1商务智能含义(一).mp4
│   ├── 7.2商务智能含义(二).mp4
│   ├── 7.3数据仓库系统.mp4
│   ├── 7.4常见BI.mp4
│   ├── 7.5Power BI(一).mp4
│   ├── 7.6Power BI(二).mp4
│   ├── 7.7答疑.mp4
│   ├── 8.10Python for basic data type(一).mp4
│   ├── 8.11Python for basic data type(二).mp4
│   ├── 8.12Python for basic data type(三).mp4
│   ├── 8.13Python for basic data type(四).mp4
│   ├── 8.14Python for basic data type(五).mp4
│   ├── 8.15Python for basic data type(六).mp4
│   ├── 8.16Python for basic data type(七).mp4
│   ├── 8.17Python for basic data type(八).mp4
│   ├── 8.1Python基础课程.mp4
│   ├── 8.2Python能做什么.mp4
│   ├── 8.3Python20载.mp4
│   ├── 8.4Python简单介绍.mp4
│   ├── 8.5工具安装及环境配置(一).mp4
│   ├── 8.6工具安装及环境配置(二).mp4
│   ├── 8.7计算机与程序思维.mp4
│   ├── 8.8Jupyter notebook(一).mp4
│   ├── 8.9Jupyter notebook(二).mp4
│   ├── 9.10王者荣耀case function(三).mp4
│   ├── 9.11Quiz—基本语法及变量.mp4
│   ├── 9.12Way to Function(一).mp4
│   ├── 9.13Way to Function(二).mp4
│   ├── 9.1答疑.mp4
│   ├── 9.2Python for basic data type(一).mp4
│   ├── 9.3Python for basic data type(二).mp4
│   ├── 9.4Quiz—字符串.mp4
│   ├── 9.5Python Code Structure.mp4
│   ├── 9.6While Loop.mp4
│   ├── 9.7For Loop.mp4
│   ├── 9.8王者荣耀case function(一).mp4
│   ├── 9.9王者荣耀case function(二).mp4
│   └── 课件
│       ├── 0220.zip
│       ├── 0221.zip
│       ├── 0222.zip
│       ├── 0223-分类与聚类.zip
│       ├── 0224.zip
│       ├── 0225.zip
│       ├── 0226—SPSS与问卷数据分析.zip
│       ├── 0227—市场调查的基础知识V1.pdf
│       ├── 0301-CRM & RFM.zip
│       ├── 0302-CRM & RFM .zip
│       ├── 0303-BA I BD and Sales Chn.pdf
│       ├── 0304-GrowthHacking-V3.pdf
│       ├── 0305-MySQL 1.zip
│       ├── 0306-代码及数据.zip
│       ├── 0307-大数据与Power BI.zip
│       ├── 0309-E-Commerce-V4.pdf
│       ├── 0310-E-Commerce-2-V4.pdf
│       ├── 0312-Gaming Analytics.zip
│       ├── 0314-Gaming Analytics.zip
│       ├── 0316-感官分析.zip
│       ├── 0317-感官分析.zip
│       ├── 0319+0320-AB Testing.zip
│       ├── 0323-Capstone.zip
│       ├── 0324-Capstone.zip
│       ├── 12讲 网络数据获取.zip
│       ├── 13-15讲 概率论基本概念;随机变量及其分布(上+下).zip
│       ├── 1-3讲 商业数据分析综述及Excel Basic.zip
│       ├── 16-17讲 随机变量的数字特征;多维随机变量.zip
│       ├── 18讲 数理统计及SPSS应用.zip
│       ├── 19讲 Python Numpy,Pandas.zip
│       ├── 20讲 Matplotlib, Seaborn .zip
│       ├── 21讲 Excel数据透视表.zip
│       ├── 22讲 数据可视化.zip
│       ├── 23讲 数据仪表盘Excel Dashboard.zip
│       ├── 24讲 商业流程综述Business Process Overview.zip
│       ├── 25讲 Marketing Analytics.zip
│       ├── 26讲 市场推广分析Marketing Analytics.zip
│       ├── 27讲 Best practice in data processing.zip
│       ├── 4-7讲 Excel Basic;分类汇总、函数与公式;Vlookup;商务智能.zip
│       └── 8-11讲 Python基础上+中+下及进阶和面向对象.zip
├── PART2
│   ├── 10.10Zip.mp4
│   ├── 10.11Mutable,Immutable.mp4
│   ├── 10.12Traversal Sequence Data Structure.mp4
│   ├── 10.13函数进阶(一).mp4
│   ├── 10.14函数进阶(二).mp4
│   ├── 10.15函数也可以传递、Lambda.mp4
│   ├── 10.16修饰.mp4
│   ├── 10.17List Comprehensions(一).mp4
│   ├── 10.18List Comprehensions(二).mp4
│   ├── 10.1答疑—strip的功能.mp4
│   ├── 10.2List(一).mp4
│   ├── 10.3List(二).mp4
│   ├── 10.4List(三).mp4
│   ├── 10.5Tuple.mp4
│   ├── 10.6Dictionary(一).mp4
│   ├── 10.7答疑回顾.mp4
│   ├── 10.8Dictionary(二).mp4
│   ├── 10.9Set.mp4
│   ├── 11.10Advanced Python(三).mp4
│   ├── 11.11Advanced Python(四).mp4
│   ├── 11.1Modules,Packages,and Programs(一).mp4
│   ├── 11.2Modules,Packages,and Programs(二).mp4
│   ├── 11.3Python Standard Library.mp4
│   ├── 11.4Python System(一).mp4
│   ├── 11.5Python System(二).mp4
│   ├── 11.6Python System(三).mp4
│   ├── 11.7Python System(四).mp4
│   ├── 11.8Advanced Python(一).mp4
│   ├── 11.9Advanced Python(二).mp4
│   ├── 12.10Crawl—BOSS直聘(四).mp4
│   ├── 12.11Crawl—BOSS直聘(五).mp4
│   ├── 12.12Crawl—BOSS直聘(六).mp4
│   ├── 12.13作业:英雄列表整合(一).mp4
│   ├── 12.14作业:英雄列表整合(二).mp4
│   ├── 12.15作业:英雄列表整合(三).mp4
│   ├── 12.1计算机网络基础.mp4
│   ├── 12.2网站.mp4
│   ├── 12.3示例分析.mp4
│   ├── 12.4知识回顾及预习.mp4
│   ├── 12.5HTML,CSS,Browser(一).mp4
│   ├── 12.6HTML,CSS,Browser(二).mp4
│   ├── 12.7Crawl—BOSS直聘(一).mp4
│   ├── 12.8Crawl—BOSS直聘(二).mp4
│   ├── 12.9Crawl—BOSS直聘(三).mp4
│   ├── 13.1课程简述及小测试.mp4
│   ├── 13.2自然科学vs数学.mp4
│   ├── 13.3随机试验.mp4
│   ├── 13.4古典概型(一).mp4
│   ├── 13.5古典概型(二).mp4
│   ├── 13.6条件概率.mp4
│   ├── 13.7贝叶斯公式(一).mp4
│   ├── 13.8贝叶斯公式(二).mp4
│   ├── 13.9独立性.mp4
│   ├── 14.1随机变量.mp4
│   ├── 14.20-1分布和伯努利实验(一).mp4
│   ├── 14.3伯努利实验例题讲解(一).mp4
│   ├── 14.4伯努利实验例题讲解(二).mp4
│   ├── 14.5随机变量分布函数(一).mp4
│   ├── 14.6随机变量分布函数(二).mp4
│   ├── 14.7随机变量分布函数(三).mp4
│   ├── 14.8随机变量分布函数(四).mp4
│   ├── 14.9随机变量分布函数(五).mp4
│   ├── 15.10正态分布例题讲解(三).mp4
│   ├── 15.1分布函数例题及贝叶斯公式回顾.mp4
│   ├── 15.2贝叶斯公式例题(一).mp4
│   ├── 15.3贝叶斯公式例题(二).mp4
│   ├── 15.4贝叶斯定理思想归纳.mp4
│   ├── 15.5贝叶斯定理应用总结及分布函数.mp4
│   ├── 15.6正态分布例题讲解(一).mp4
│   ├── 15.7正态分布例题讲解(二).mp4
│   ├── 15.8离散型分布函数.mp4
│   ├── 15.9连续型分布函数.mp4
│   ├── 16.1离散型分布函数的数学期望.mp4
│   ├── 16.2连续型分布函数的数学期望.mp4
│   ├── 16.3例题讲解(一).mp4
│   ├── 16.4例题讲解(二).mp4
│   ├── 16.5例题讲解(三).mp4
│   ├── 16.6正态分布的标准差定义.mp4
│   ├── 16.7数学期望及例题讲解.mp4
│   ├── 16.8方差及例题讲解.mp4
│   ├── 17.1二维随机变量(一).mp4
│   ├── 7.3数据仓库系统.mp4
│   ├── 7.4常见BI.mp4
│   ├── 7.5Power BI(一).mp4
│   ├── 7.6Power BI(二).mp4
│   ├── 7.7答疑.mp4
│   ├── 8.10Python for basic data type(一).mp4
│   ├── 8.11Python for basic data type(二).mp4
│   ├── 8.12Python for basic data type(三).mp4
│   ├── 8.13Python for basic data type(四).mp4
│   ├── 8.14Python for basic data type(五).mp4
│   ├── 8.15Python for basic data type(六).mp4
│   ├── 8.16Python for basic data type(七).mp4
│   ├── 8.17Python for basic data type(八).mp4
│   ├── 8.1Python基础课程.mp4
│   ├── 8.2Python能做什么.mp4
│   ├── 8.3Python20载.mp4
│   ├── 8.4Python简单介绍.mp4
│   ├── 8.5工具安装及环境配置(一).mp4
│   ├── 8.6工具安装及环境配置(二).mp4
│   ├── 8.7计算机与程序思维.mp4
│   ├── 8.8Jupyter notebook(一).mp4
│   ├── 8.9Jupyter notebook(二).mp4
│   ├── 9.10王者荣耀case function(三).mp4
│   ├── 9.11Quiz—基本语法及变量.mp4
│   ├── 9.12Way to Function(一).mp4
│   ├── 9.13Way to Function(二).mp4
│   ├── 9.14Quiz—Code Structure(一).mp4
│   ├── 9.15Quiz—Code Structure(二).mp4
│   ├── 9.16Python basic data structure(一).mp4
│   ├── 9.17Python basic data structure(二).mp4
│   ├── 9.18Python basic data structure(三).mp4
│   ├── 9.1答疑.mp4
│   ├── 9.2Python for basic data type(一).mp4
│   ├── 9.3Python for basic data type(二).mp4
│   ├── 9.4Quiz—字符串.mp4
│   ├── 9.5Python Code Structure.mp4
│   ├── 9.6While Loop.mp4
│   ├── 9.7For Loop.mp4
│   ├── 9.8王者荣耀case function(一).mp4
│   └── 9.9王者荣耀case function(二).mp4
├── PART3
│   ├── 17.2二维随机变量(二).mp4
│   ├── 17.3二维随机变量(三).mp4
│   ├── 17.4N维随机变量(一).mp4
│   ├── 17.5N维随机变量(二).mp4
│   ├── 17.6中心极限定理(一).mp4
│   ├── 17.7中心极限定理(二).mp4
│   ├── 17.8随机样本与箱线图.mp4
│   ├── 17.9SPSS数据分析.mp4
│   ├── 18.10单因素方差分析(二).mp4
│   ├── 18.11两因素方差分析.mp4
│   ├── 18.12卡方检验(一).mp4
│   ├── 18.13卡方检验(二).mp4
│   ├── 18.14卡方检验(三).mp4
│   ├── 18.15简单线性回归(一).mp4
│   ├── 18.16简单线性回归(二).mp4
│   ├── 18.1T检验理论推导和前提.mp4
│   ├── 18.2单样本t检验(一).mp4
│   ├── 18.3单样本t检验(二).mp4
│   ├── 18.4独立样本t检验(一).mp4
│   ├── 18.5独立样本t检验(二).mp4
│   ├── 18.6配对样本t检验(一).mp4
│   ├── 18.7配对样本t检验(二).mp4
│   ├── 18.8方差分析.mp4
│   ├── 18.9单因素方差分析(一).mp4
│   ├── 19.10统计、排序和存储array.mp4
│   ├── 19.11Pandas简单介绍和Series.mp4
│   ├── 19.12Series.mp4
│   ├── 19.13DataFrame.mp4
│   ├── 19.14Titanic example.mp4
│   ├── 19.15Index object、Reindex.mp4
│   ├── 19.16Drop Data、Slice Data.mp4
│   ├── 19.17Data Alignment、Rank and Sort.mp4
│   ├── 19.1NumPy简单介绍.mp4
│   ├── 19.2创建矩阵(一).mp4
│   ├── 19.3创建矩阵(二).mp4
│   ├── 19.4算术操作和矩阵计算.mp4
│   ├── 19.5Several Useful Operations.mp4
│   ├── 19.6一维矩阵.mp4
│   ├── 19.7多维矩阵(一).mp4
│   ├── 19.8多维矩阵(二).mp4
│   ├── 19.9Generate Grid、NumPy where function.mp4
│   ├── 20.10Data-ink ratio举例(一).mp4
│   ├── 20.11Data-ink ratio举例(二).mp4
│   ├── 20.12Seaborn:Regression plot.mp4
│   ├── 20.13Bar plot、FacetGrid.mp4
│   ├── 20.14Pair Plot、Joint Plot与Line Plot.mp4
│   ├── 20.15Plotly(一).mp4
│   ├── 20.16Plotly(二).mp4
│   ├── 20.1数据可视化引入(一).mp4
│   ├── 20.2数据可视化引入(二).mp4
│   ├── 20.3什么是Data Visualization.mp4
│   ├── 20.4Matplotlib简单介绍.mp4
│   ├── 20.5Data-ink ratio.mp4
│   ├── 20.6一次性画图和重复性画图的关系.mp4
│   ├── 20.7Matplotlib及其元素.mp4
│   ├── 20.8Mode.mp4
│   ├── 20.9Basic elements及画图介绍.mp4
│   ├── 21.10切片器连接多个数据透视表.mp4
│   ├── 21.11分组.mp4
│   ├── 21.12设置数值计算方式与自定义计算项.mp4
│   ├── 21.13例题练习.mp4
│   ├── 21.1数据透视表课程引入.mp4
│   ├── 21.2观察数据及创建数据透视表.mp4
│   ├── 21.3透视表简单练习.mp4
│   ├── 21.4如何设置数据透视表的格式、风格.mp4
│   ├── 21.5报表布局、分类汇总、总计.mp4
│   ├── 21.6排序与筛选(一).mp4
│   ├── 21.7排序与筛选(二).mp4
│   ├── 21.8刷新、更改数据源.mp4
│   ├── 21.9切片器操作及简单练习.mp4
│   ├── 22.10饼状图答疑.mp4
│   ├── 22.11练习(一).mp4
│   ├── 22.12练习(二).mp4
│   ├── 22.13练习(三).mp4
│   ├── 22.14练习(四).mp4
│   ├── 22.15练习(五).mp4
│   ├── 22.1课前回顾.mp4
│   ├── 22.2柱状图(一).mp4
│   ├── 22.3柱状图(二).mp4
│   ├── 22.4柱状图(三).mp4
│   ├── 22.5柱状图(四).mp4
│   ├── 22.6饼状图、线状图.mp4
│   ├── 22.7图表结合.mp4
│   ├── 22.8数据透视图(一).mp4
│   ├── 22.9数据透视图(二).mp4
│   ├── 23.10创建Dashboard(一).mp4
│   ├── 23.11创建Dashboard(二).mp4
│   ├── 23.12创建Dashboard(三).mp4
│   ├── 23.13课程内容回顾(一).mp4
│   ├── 23.14课程内容回顾(二).mp4
│   ├── 23.1课前回顾.mp4
│   ├── 23.2mini图和时间轴.mp4
│   ├── 23.3数据仪表盘示例及创建仪表盘的步骤.mp4
│   ├── 23.4创建仪表盘的注意事项与演示.mp4
│   ├── 23.5创建数据仪表盘:观察整理数据.mp4
│   ├── 23.6建立数据透视表和图表(一).mp4
│   ├── 23.7建立数据透视表和图表(二).mp4
│   ├── 23.8建立数据透视表和图表(三).mp4
│   ├── 23.9建立数据透视表和图表(四).mp4
│   ├── 24.10金融数据分析与人力资源数据分析.mp4
│   ├── 24.11医疗健康数据分析.mp4
│   ├── 24.12供应链数据分析与体育数据分析.mp4
│   ├── 24.13互联网数据分析.mp4
│   ├── 24.14数据清理—数据分析前必不可少的步骤.mp4
│   ├── 24.15Case 1:数据质量控制(一).mp4
│   ├── 24.16Case 1:数据质量控制(二).mp4
│   ├── 24.17数据分析流程及分类.mp4
│   ├── 24.18描述性、预测性、指导性数据分析.mp4
│   ├── 24.19Case 2:如何使用数据解答商业问题.mp4
│   ├── 24.1商业数据分析的驱动力.mp4
│   ├── 24.20答疑及大数据简述.mp4
│   ├── 24.2什么是商业数据分析(一).mp4
│   ├── 24.3什么是商业数据分析(二).mp4
│   ├── 24.4不同部门的应用场景及流程综述.mp4
│   ├── 24.5市场推广数据分析(一).mp4
│   ├── 24.6市场推广数据分析(二).mp4
│   ├── 24.7新业务开发.mp4
│   ├── 24.8销售管理和其他应用场景.mp4
│   ├── 24.9不同行业的应用场景及答疑.mp4
│   ├── 25.10Marketing Analytics Landscape及答疑.mp4
│   ├── 25.11Marketing Mix Model.mp4
│   ├── 25.12MMM模型例题分析.mp4
│   ├── 25.13市场反应度、线性模型及指数模型.mp4
│   ├── 25.14Contribution与Optimization.mp4
│   ├── 25.15Digital Marketing.mp4
│   ├── 25.16Attribution及举例.mp4
│   ├── 25.17Linear Attribution及两-模型-较分析.mp4
│   ├── 25.1市场漏斗模型Marketing Funnel(一).mp4
│   ├── 25.2市场漏斗模型Marketing Funnel(二).mp4
│   ├── 25.3Samples.mp4
│   ├── 25.4Marketing vs Marketing Analytics(一).mp4
│   ├── 25.5Marketing vs Marketing Analytics(二).mp4
│   ├── 25.6Marketing Analytics(一).mp4
│   ├── 25.7Marketing Analytics(二).mp4
│   ├── 25.8Segmentation及举例.mp4
│   ├── 25.9Acquisition Model与Analytics Cycle.mp4
│   ├── 26.1ROI—投资回报率.mp4
│   ├── 26.2MER—推广成本营收-.mp4
│   ├── 26.3CAC—顾客获取成本及其他重要指标.mp4
│   ├── 26.4STP框架.mp4
│   ├── 26.5STP举例:地毯纤维.mp4
│   ├── 26.6市场细分需要收集的数据.mp4
│   ├── 26.7市场细分的主要步骤及聚类分析举例.mp4
│   ├── 26.8Case Study:应当选择-个细分市场?.mp4
│   ├── 26.9目标市场、市场定位及行业前瞻.mp4
│   ├── 27.1数据处理方法引入.mp4
│   ├── 27.2Data Source:Excel.mp4
│   ├── 27.3Data Source:Delimited format与Fixed length.mp4
│   ├── 27.4Data File与Web Data.mp4
│   └── 27.5Data Source:RDBMS.mp4
├── PART4
│   ├── 27.10Missing Data与Transformation.mp4
│   ├── 27.11Web Data Preparation.mp4
│   ├── 27.12Data Cleaning:Airbnb Listings(一).mp4
│   ├── 27.13Data Cleaning:Airbnb Listings(二).mp4
│   ├── 27.14Data Cleaning:Airbnb Listings(三).mp4
│   ├── 27.6Data Types(一).mp4
│   ├── 27.7Data Types(二).mp4
│   ├── 27.8Missing Data与Data Quality Issues.mp4
│   ├── 27.9Data Preparation与Data Cleansing.mp4
│   ├── 28.10Feature Extraction(一).mp4
│   ├── 28.11Feature Extraction(二).mp4
│   ├── 28.12答疑:Sklearn安装.mp4
│   ├── 28.13Feature selection.mp4
│   ├── 28.14Learning algorithm(一).mp4
│   ├── 28.15Learning algorithm(二).mp4
│   ├── 28.16Extreme Example.mp4
│   ├── 28.17Model evaluation&selection及回顾.mp4
│   ├── 28.1Sklearn介绍.mp4
│   ├── 28.2什么是机器学习.mp4
│   ├── 28.3General Learning Models-Supervised(一).mp4
│   ├── 28.4General Learning Models-Supervised(二).mp4
│   ├── 28.5General Learning Models-Unsupervised.mp4
│   ├── 28.6Part1.Feature Extraction.mp4
│   ├── 28.7Part2.Learning Algorithms.mp4
│   ├── 28.8Sklearn安装.mp4
│   ├── 28.9Dataset.mp4
│   ├── 29.10模型的诊断(二).mp4
│   ├── 29.11线性回归分析步骤.mp4
│   ├── 29.12Python实例:利用数据点建立模型.mp4
│   ├── 29.13如何求线性方程斜率与截距.mp4
│   ├── 29.14如何评价模型的好坏.mp4
│   ├── 29.15Linear Regression on Boston housing dataset.mp4
│   ├── 29.16Method 1:sklearn package.mp4
│   ├── 29.17Method 2:statsmodels package.mp4
│   ├── 29.1课程引入.mp4
│   ├── 29.2什么是模型?.mp4
│   ├── 29.3什么是回归分析及其分类.mp4
│   ├── 29.4什么是线性回归?.mp4
│   ├── 29.5自变量与因变量.mp4
│   ├── 29.6线性回归模型及所需满足的条件.mp4
│   ├── 29.7线性回归前提假设.mp4
│   ├── 29.8残差Residual及系数的估计.mp4
│   ├── 29.9模型的诊断(一).mp4
│   ├── 30.10过拟合vs欠拟合与交叉验证.mp4
│   ├── 30.11逻辑回归分析流程.mp4
│   ├── 30.12数据导入.mp4
│   ├── 30.13Data Exploratory.mp4
│   ├── 30.14Create dummy variables & Feature Selection.mp4
│   ├── 30.15Implementing the model & Logistic Regression Model Fitting.mp4
│   ├── 30.16Cross Validation & Confusion Matrix.mp4
│   ├── 30.1课程引入.mp4
│   ├── 30.2监督式vs非监督式机器学习.mp4
│   ├── 30.3分类vs聚类.mp4
│   ├── 30.4分类算法vs回归分析.mp4
│   ├── 30.5为什么线性模型不适用?.mp4
│   ├── 30.6逻辑回归的前提假设.mp4
│   ├── 30.7逻辑回归的公式及问题.mp4
│   ├── 30.8混淆矩阵与ROC曲线.mp4
│   ├── 30.9模型永远都不是完美的.mp4
│   ├── 31.10Growth hacking-0304.mp4
│   ├── 31.11Growth hacking-0304.mp4
│   ├── 31.12MySQL 1 -0305.mp4
│   ├── 31.13MySQL 1-0305.mp4
│   ├── 31.14MySQL2 -0306.mp4
│   ├── 31.1Classification & Clustering Classification vs. Clustering-0223.mp4
│   ├── 31.2顾客体验Customer Experience-0224.mp4
│   ├── 31.3定价Pricing-0225.mp4
│   ├── 31.4SPSS与问卷分析-0226.mp4
│   ├── 31.5市场研究的基础知识-0227.mp4
│   ├── 31.6市场营销的研究应用-0228.mp4
│   ├── 31.7CRM & RFM- 0301.mp4
│   ├── 31.8CRM & RFM -0302.mp4
│   └── 31.9新业务开发及销售运营管理-0303.mp4
├── PART5
│   ├── 31.15NoSQL Database in Big Data-0307.mp4
│   ├── 31.16Power BI-0307.mp4
│   ├── 31.17E-Commerce-0309.mp4
│   ├── 31.18E-Commerce-0310.mp4
│   ├── 31.19Gaming Analytics-0312.mp4
│   ├── 31.20Gaming Analytics-0314.mp4
│   ├── 31.21感官分析1-0316.mp4
│   ├── 31.22感官分析2-0316.mp4
│   ├── 31.23感官分析3-0317.mp4
│   ├── 31.24感官分析4-0317.mp4
│   ├── 31.25A-B Testing-0319.mp4
│   ├── 31.26A-B Testing-0320.mp4
│   ├── 31.27Capstone-0323.mp4
│   └── 31.28Capstone-0324.mp4
└── 课件
    ├── 0220.zip
    ├── 0221.zip
    ├── 0222.zip
    ├── 0223-分类与聚类.zip
    ├── 0224.zip
    ├── 0225.zip
    ├── 0226—SPSS与问卷数据分析.zip
    ├── 0227—市场调查的基础知识V1.pdf
    ├── 0301-CRM & RFM.zip
    ├── 0302-CRM & RFM .zip
    ├── 0303-BA I BD and Sales Chn.pdf
    ├── 0304-GrowthHacking-V3.pdf
    ├── 0305-MySQL 1.zip
    ├── 0306-代码及数据.zip
    ├── 0307-大数据与Power BI.zip
    ├── 0309-E-Commerce-V4.pdf
    ├── 0310-E-Commerce-2-V4.pdf
    ├── 0312-Gaming Analytics.zip
    ├── 0314-Gaming Analytics.zip
    ├── 0316-感官分析.zip
    ├── 0317-感官分析.zip
    ├── 0319+0320-AB Testing.zip
    ├── 0323-Capstone.zip
    ├── 0324-Capstone.zip
    ├── 12讲 网络数据获取.zip
    ├── 13-15讲 概率论基本概念;随机变量及其分布(上+下).zip
    ├── 1-3讲 商业数据分析综述及Excel Basic.zip
    ├── 16-17讲 随机变量的数字特征;多维随机变量.zip
    ├── 18讲 数理统计及SPSS应用.zip
    ├── 19讲 Python Numpy,Pandas.zip
    ├── 20讲 Matplotlib, Seaborn .zip
    ├── 21讲 Excel数据透视表.zip
    ├── 22讲 数据可视化.zip
    ├── 23讲 数据仪表盘Excel Dashboard.zip
    ├── 24讲 商业流程综述Business Process Overview.zip
    ├── 25讲 Marketing Analytics.zip
    ├── 26讲 市场推广分析Marketing Analytics.zip
    ├── 27讲 Best practice in data processing.zip
    ├── 4-7讲 Excel Basic;分类汇总、函数与公式;Vlookup;商务智能.zip
    └── 8-11讲 Python基础上+中+下及进阶和面向对象.zip


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发表于 2019-12-25 08:57:33 | 显示全部楼层
Java微服务架构(SpringBoot+SpringCloud
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发表于 2019-12-25 11:52:50 | 显示全部楼层
好东西  多谢分享
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发表于 2019-12-25 22:12:56 | 显示全部楼层
商业数据分析特训班
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发表于 2020-1-5 21:30:59 | 显示全部楼层
商业数据分析特训班
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发表于 2020-1-7 15:12:18 | 显示全部楼层
商业数据分析特训班
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发表于 2020-1-10 20:49:52 | 显示全部楼层
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发表于 2020-1-30 16:28:52 | 显示全部楼层
论坛有你更精彩非常感谢,不错的教程,谢谢!
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发表于 2020-2-23 18:11:10 | 显示全部楼层
谢谢楼主分享!
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