Python商业数据分析特训班视频教程

w249934680 · 发表于 2019-6-24 12:15

目录
├─课程' [. M$ }) S' Q7 q8 E$ ]( ]
│  ├─1.10数据粒度（四）.mp4
│  ├─1.11答疑（二）.mp4! |* X# a" M  o* H8 Z1 P4 ?
│  ├─1.12答疑（三）.mp4
│  ├─1.13答疑（四）.mp4
│  ├─1.1商业数据分析引入.mp48 p# ~/ t2 e4 b- u8 G0 i2 _( n# a1 h7 E
│  ├─1.2什么是商业数据分析？.mp46 b, l6 {# r5 ]/ X) T) g
│  ├─1.3所需技能.mp4! E9 g( w* t7 b% Y- v9 a
│  ├─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  D1 d  X/ C. y7 U$ p
│  ├─1.7数据粒度（一）.mp4
│  ├─1.8数据粒度（二）.mp4
│  ├─1.9数据粒度（三）.mp4! t! x  X, f+ f5 g; l2 F/ V
│  ├─10.10Zip.mp48 v  U6 |% R) I+ v2 ^
│  ├─10.11Mutable，Immutable.mp4
│  ├─10.12Traversal Sequence Data Structure.mp42 D8 `! [/ s9 E! x0 ?* ~5 x% i
│  ├─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.mp40 f% [6 _" Q3 D: {, `; |2 b
│  ├─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) R9 v) b7 R2 j$ k4 r+ [7 a+ f
│  ├─10.3List（二）.mp4
│  ├─10.4List（三）.mp4
│  ├─10.5Tuple.mp4+ S- z& V7 ^) K! h5 z5 O. c: c
│  ├─10.6Dictionary（一）.mp4
│  ├─10.7答疑回顾.mp4
│  ├─10.8Dictionary（二）.mp4
│  ├─10.9Set.mp4! Q* ~9 u$ Z" @8 Y& K: P
│  ├─11.10Advanced Python（三）.mp4: o+ p0 h6 j' ?- D' l# p# J) K/ B6 Q
│  ├─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）.mp48 H. [" N0 \8 ]# ]4 [* @
│  ├─11.5Python System（二）.mp4
│  ├─11.6Python System（三）.mp4
│  ├─11.7Python System（四）.mp4) i' F1 m' A% S' ]. V7 E
│  ├─11.8Advanced Python（一）.mp4
│  ├─11.9Advanced Python（二）.mp4: ]6 b* s! _. f3 @, m+ p/ g
│  ├─12.10Crawl—BOSS直聘（四）.mp45 @+ I# N2 s# H2 `6 V
│  ├─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& [' I; N. n" C" M# r- Q
│  ├─12.14作业：英雄列表整合（二）.mp4
│  ├─12.15作业：英雄列表整合（三）.mp46 \  d) X+ a$ _1 k" o
│  ├─12.1计算机网络基础.mp44 j: [6 S8 J- G, E5 q2 A
│  ├─12.2网站.mp4
│  ├─12.3示例分析.mp4
│  ├─12.4知识回顾及预习.mp4" h( i# J$ p, ~. l$ N- ]
│  ├─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" d* l' e- Q) X/ ?7 {1 K
│  ├─12.9Crawl—BOSS直聘（三）.mp46 L" a) k$ e9 R: w
│  ├─13.1课程简述及小测试.mp4
│  ├─13.2自然科学vs数学.mp4- ~. i$ w" H# u& F% i
│  ├─13.3随机试验.mp4
│  ├─13.4古典概型（一）.mp40 R( z9 H% i! w3 h! M
│  ├─13.5古典概型（二）.mp40 h- g1 b. \0 G8 o/ {
│  ├─13.6条件概率.mp4/ q& U; u& n+ i1 x  H1 [" p6 W6 P
│  ├─13.7贝叶斯公式（一）.mp4
│  ├─13.8贝叶斯公式（二）.mp4  ~4 r! B( e. v% F
│  ├─13.9独立性.mp47 y2 t8 t! o) j0 A' ?/ u! e
│  ├─14.1随机变量.mp41 u. ~' N+ M& P$ h6 E: K
│  ├─14.20-1分布和伯努利实验（一）.mp4* B) P1 U9 \* u1 [
│  ├─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）.mp46 |8 F+ }1 ]1 U% q( h  P5 H
│  ├─14.5随机变量分布函数（一）.mp4+ ~4 p% k2 Z. n* x4 G) I8 y
│  ├─14.6随机变量分布函数（二）.mp49 m+ B- }# u3 T: E# R
│  ├─14.7随机变量分布函数（三）.mp4
│  ├─14.8随机变量分布函数（四）.mp40 o7 Y$ e4 {( J
│  ├─14.9随机变量分布函数（五）.mp4) V: K0 A& [1 Q7 k! N5 I
│  ├─15.10正态分布例题讲解（三）.mp4$ s* z  P. C, U" {1 Y" _: Q
│  ├─15.1分布函数例题及贝叶斯公式回顾.mp45 [5 ?, k% v3 O" T6 o+ B
│  ├─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! k# ?/ \9 f" {9 I/ X. |
│  ├─15.6正态分布例题讲解（一）.mp41 T3 ~, x. o. C' r! K/ h9 n
│  ├─15.7正态分布例题讲解（二）.mp4" C$ x( H9 U* {6 v
│  ├─15.8离散型分布函数.mp4  }3 |8 t$ j% Q6 ?: D. N
│  ├─15.9连续型分布函数.mp42 U1 `- X& l; z& [. R5 N
│  ├─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）.mp46 r7 c* a- i# {  Q9 [. V7 G
│  ├─16.6正态分布的标准差定义.mp46 i8 G; S9 i+ @# P, @
│  ├─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
│  ├─17.2二维随机变量（二）.mp4$ d0 e& H3 H5 v9 x" y9 _2 m& d
│  ├─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$ j7 B1 v$ W8 M' u$ F- s1 ~6 [% Q
│  ├─17.6中心极限定理（一）.mp4# I  w6 o2 t/ u" P" `
│  ├─17.7中心极限定理（二）.mp4
│  ├─17.8随机样本与箱线图.mp4) ]- J; w2 s) g5 z: G1 m9 H& U
│  ├─17.9SPSS数据分析.mp42 @% G- F/ B8 r  p% g' {+ l
│  ├─18.10单因素方差分析（二）.mp4& f! M: \2 ?' C4 s. ]7 z
│  ├─18.11两因素方差分析.mp4* P2 L  d- r5 I, t' z5 U% J. o
│  ├─18.12卡方检验（一）.mp4
│  ├─18.13卡方检验（二）.mp4: v2 y6 _/ i9 a7 o# T; I
│  ├─18.14卡方检验（三）.mp4  _# h3 R3 w7 i$ W
│  ├─18.15简单线性回归（一）.mp4
│  ├─18.16简单线性回归（二）.mp40 z3 X0 V+ }. C# r0 J% R
│  ├─18.1T检验理论推导和前提.mp45 e, Z1 s7 q9 ]% n: @' c1 r9 N
│  ├─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) g; D" `7 N& [! F
│  ├─18.5独立样本t检验（二）.mp41 X1 e% Z2 x$ f
│  ├─18.6配对样本t检验（一）.mp4
│  ├─18.7配对样本t检验（二）.mp4$ |) I) z( i& N: `
│  ├─18.8方差分析.mp4! C! f* t; A( X' w: W! p
│  ├─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+ R$ q' U; R% j: F- m
│  ├─19.16Drop Data、Slice Data.mp4& h5 O0 J, x2 I2 s7 s  a. v* T9 O
│  ├─19.17Data Alignment、Rank and Sort.mp4
│  ├─19.1NumPy简单介绍.mp4
│  ├─19.2创建矩阵（一）.mp42 f  K& \' [# T9 C$ k& w8 d
│  ├─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/ ^9 B' I; R1 `5 K# b$ R
│  ├─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
│  ├─2.1数据质量与形式.mp4
│  ├─2.2数据隐性.mp4# j8 X7 E% k# F) r
│  ├─2.3案例分析.mp4/ J" U/ a: O. C0 k, u2 g
│  ├─2.4不同类型的分析.mp4- g! h; B/ c$ n# [; {
│  ├─2.5数据可视化.mp4' f- ~# N" A. w2 F! z1 I3 h" i
│  ├─2.6典型数据驱动开发团队的人员.mp4  M5 O, c0 ^0 B' M. w/ b
│  ├─2.7答疑.mp4
│  ├─20.10Data-ink ratio举例（一）.mp4
│  ├─20.11Data-ink ratio举例（二）.mp4
│  ├─20.12Seaborn：Regression plot.mp47 x+ X5 i% U  t* _& r7 ?
│  ├─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）.mp46 ]! G3 Z2 `, X* W. Y- E
│  ├─20.3什么是Data Visualization.mp4
│  ├─20.4Matplotlib简单介绍.mp4
│  ├─20.5Data-ink ratio.mp4: s- B5 \; i4 l% r
│  ├─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( l3 I% V' j, O4 q% A
│  ├─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' D' Q8 c: g) C+ R/ {/ d5 n
│  ├─21.1数据透视表课程引入.mp4% D" W/ B- K' b9 P( O
│  ├─21.2观察数据及创建数据透视表.mp4
│  ├─21.3透视表简单练习.mp41 s- [3 o8 [- s( h
│  ├─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.mp42 Q: |4 z. X) Y! H* o0 l
│  ├─21.6排序与筛选（一）.mp47 I  H. T2 N5 N0 l, ^: w* r
│  ├─21.7排序与筛选（二）.mp4' n+ F9 S  B5 D" h0 ?# W8 D! e
│  ├─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）.mp40 n: r7 G" X+ C  R# \/ m7 ?
│  ├─22.14练习（四）.mp46 Q' e5 |6 v: n" ~
│  ├─22.15练习（五）.mp4" P  C( ~  \) }* J  R/ ~) a
│  ├─22.1课前回顾.mp4+ \! C  }) {! ~  C' N9 D
│  ├─22.2柱状图（一）.mp4$ Q4 A( P: P8 u: h
│  ├─22.3柱状图（二）.mp4
│  ├─22.4柱状图（三）.mp45 s6 M1 H& h6 b
│  ├─22.5柱状图（四）.mp4$ w- K6 F7 V' d: a
│  ├─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( C, t  P( @) ]! I3 N; O7 B
│  ├─23.11创建Dashboard（二）.mp4
│  ├─23.12创建Dashboard（三）.mp4- c0 D  |# N% u: w0 O. @
│  ├─23.13课程内容回顾（一）.mp4, u* }' u4 z! l+ t3 L7 L
│  ├─23.14课程内容回顾（二）.mp4+ A) O. k8 j1 x* o; S! g
│  ├─23.1课前回顾.mp4
│  ├─23.2mini图和时间轴.mp4) ^( h1 {' Y  e9 u' c3 Y
│  ├─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* ^9 v0 n! ^3 Y! l, A) m
│  ├─23.6建立数据透视表和图表（一）.mp4$ N3 Z6 U( B5 N: t. u  c$ v2 P/ k
│  ├─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* @; N+ j9 c6 Y+ J% t
│  ├─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/ r2 v  G: b* ^# q4 L
│  ├─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( B2 h3 c5 J% g% e6 R3 p
│  ├─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# v3 w$ H4 ]- N) K2 D6 P
│  ├─24.19Case 2：如何使用数据解答商业问题.mp4! z* K  J5 `' w
│  ├─24.1商业数据分析的驱动力.mp4
│  ├─24.20答疑及大数据简述.mp47 F3 g$ y& H$ D* `! m& F
│  ├─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.mp44 V% B; O: x" b. D2 G5 f6 I  ?- O
│  ├─24.5市场推广数据分析（一）.mp4
│  ├─24.6市场推广数据分析（二）.mp4) @! \) }) j/ \! I/ h! M
│  ├─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- h4 R5 ]7 {  r1 Z  Q9 k# d- [
│  ├─25.10Marketing Analytics Landscape及答疑.mp4) y7 ^! r4 n; f% W! q
│  ├─25.11Marketing Mix Model.mp4& q! F  s/ w' ^7 g- T
│  ├─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) u1 `. M3 e# u& D2 C! F5 `; ?
│  ├─25.15Digital Marketing.mp4' i+ z7 Y/ p. g, _* o% {/ X
│  ├─25.16Attribution及举例.mp4
│  ├─25.17Linear Attribution及两-模型-较分析.mp4$ x3 U0 J: p( B$ N$ h0 \
│  ├─25.1市场漏斗模型Marketing Funnel（一）.mp40 Y  b6 T) T* x+ l0 P* |: M
│  ├─25.2市场漏斗模型Marketing Funnel（二）.mp4
│  ├─25.3Samples.mp4! y" D: }8 I. J1 g! V" x# x  z4 t% g
│  ├─25.4Marketing vs Marketing Analytics（一）.mp43 M9 y. _. @6 [
│  ├─25.5Marketing vs Marketing Analytics（二）.mp4
│  ├─25.6Marketing Analytics（一）.mp4" L( Y4 Z9 P9 Y) ~) u0 P
│  ├─25.7Marketing Analytics（二）.mp4
│  ├─25.8Segmentation及举例.mp4+ q  X0 }$ |2 j* V' W. Q0 @1 I
│  ├─25.9Acquisition Model与Analytics Cycle.mp4) }1 L8 K# p8 R  C
│  ├─26.1ROI—投资回报率.mp4
│  ├─26.2MER—推广成本营收-.mp44 Q, s' {/ Y) E, R% r
│  ├─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. X* I, @/ p9 t* w. d+ \: ^2 R
│  ├─26.6市场细分需要收集的数据.mp4) u5 f4 L5 ]0 i
│  ├─26.7市场细分的主要步骤及聚类分析举例.mp49 B( z# [' X2 l7 n) e& b$ q
│  ├─26.8Case Study：应当选择-个细分市场？.mp4( {. T+ v# [& ^$ f2 b/ j
│  ├─26.9目标市场、市场定位及行业前瞻.mp48 ]$ o. v9 C2 Z' I; \9 u; D
│  ├─27.10Missing Data与Transformation.mp47 h. F: S1 L$ r5 h# G6 q
│  ├─27.11Web Data Preparation.mp4- ?; ]' e& [& m9 X% K
│  ├─27.12Data Cleaning：Airbnb Listings（一）.mp4
│  ├─27.13Data Cleaning：Airbnb Listings（二）.mp4: W9 }% I5 R4 b/ _* M
│  ├─27.14Data Cleaning：Airbnb Listings（三）.mp4
│  ├─27.1数据处理方法引入.mp44 Y1 c; Q; Y- r9 X  l8 c* D
│  ├─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' o7 i% _: @+ o
│  ├─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! m& ~; I6 }( P, ~, ^# F7 B( y
│  ├─28.11Feature Extraction（二）.mp4# t. T- o1 `7 X1 t, _
│  ├─28.12答疑：Sklearn安装.mp4; ]. \' b. ]* Y6 H% B! q; @$ E
│  ├─28.13Feature selection.mp4
│  ├─28.14Learning algorithm（一）.mp4
│  ├─28.15Learning algorithm（二）.mp4; a( ~8 S6 V3 }! q4 ^
│  ├─28.16Extreme Example.mp44 H& h& M( J  V
│  ├─28.17Model evaluation&selection及回顾.mp4
│  ├─28.1Sklearn介绍.mp48 [% E" I+ O& I, ~6 n1 z
│  ├─28.2什么是机器学习.mp4
│  ├─28.3General Learning Models-Supervised（一）.mp49 b1 @* f" _( [2 n6 d
│  ├─28.4General Learning Models-Supervised（二）.mp4
│  ├─28.5General Learning Models-Unsupervised.mp4
│  ├─28.6Part1.Feature Extraction.mp4) Z4 M  E( G2 \8 u9 p& J
│  ├─28.7Part2.Learning Algorithms.mp4
│  ├─28.8Sklearn安装.mp4
│  ├─28.9Dataset.mp4
│  ├─29.10模型的诊断（二）.mp4: s* X, k5 n; g# U
│  ├─29.11线性回归分析步骤.mp4; M$ `* ~- W1 u" Z9 M& t# ^0 R
│  ├─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$ s* {) s+ a& o9 j
│  ├─29.14如何评价模型的好坏.mp4
│  ├─29.15Linear Regression on Boston housing dataset.mp4# G6 D0 N$ L2 e9 a
│  ├─29.16Method 1：sklearn package.mp4
│  ├─29.17Method 2：statsmodels package.mp4% v, m3 d( p, w* d, {( N& h+ R
│  ├─29.1课程引入.mp4- S- G) f0 S5 j: g( z5 A  d
│  ├─29.2什么是模型？.mp49 [! S/ u8 r  F' g0 O' B9 t4 g
│  ├─29.3什么是回归分析及其分类.mp4, ^  v6 u7 O7 {
│  ├─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. s" B. N6 L7 L4 v4 P8 E4 r
│  ├─29.7线性回归前提假设.mp4) A: F  N7 B3 @6 R2 q* y* ?- E
│  ├─29.8残差Residual及系数的估计.mp4& o  \+ |! v! x: f
│  ├─29.9模型的诊断（一）.mp4
│  ├─3.10查找和替换（一）.mp4( X$ U' ?7 `9 ?; Q
│  ├─3.11查找和替换（二）.mp4
│  ├─3.12答疑.mp40 I* Y% M$ j: R. H: Z7 G1 b" k
│  ├─3.1Excel简介.mp4
│  ├─3.2Excel基本操作（一）.mp4- ~& }5 e( K/ R* D" Q; z- S, s
│  ├─3.3Excel基本操作（二）.mp4
│  ├─3.4Excel基本操作（三）.mp4! W3 l$ T( J2 O* ^# O: \/ n& a
│  ├─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+ I7 L. t7 K9 S# K7 D2 |
│  ├─3.9数据及数据类型（三）.mp4  `6 z! A0 f7 s# G
│  ├─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.mp46 h# A3 r' }' o" G/ @2 j+ N* h
│  ├─30.13Data Exploratory.mp48 D/ [* z4 ^) J9 K' W' Y$ m
│  ├─30.14Create dummy variables & Feature Selection.mp4' y$ p1 o% ?, z" k: A8 f; d/ \' A
│  ├─30.15Implementing the model & Logistic Regression Model Fitting.mp4+ j# e# @+ @+ v+ |# M, s  H
│  ├─30.16Cross Validation & Confusion Matrix.mp4% c1 Q2 s! N9 f/ B3 L2 D
│  ├─30.1课程引入.mp4( e0 y7 m5 [) Q5 W% q
│  ├─30.2监督式vs非监督式机器学习.mp4( e# t7 [0 _+ E8 E  G
│  ├─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) p' `3 P! i/ C* Z2 q
│  ├─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: r+ p& r8 C  o2 L0 \
│  ├─31.10Growth hacking-0304.mp45 B% `% l) G% a
│  ├─31.11Growth hacking-0304.mp4
│  ├─31.12MySQL 1 -0305.mp4* ]0 X- c7 j: v2 H* d5 `
│  ├─31.13MySQL 1-0305.mp4  f9 X- G4 |0 F+ G
│  ├─31.14MySQL2 -0306.mp4, k" x" M2 J  `: i  b" j( v/ i' G$ H
│  ├─31.15NoSQL Database in Big Data-0307.mp4( _; I% U' J; E! g+ @
│  ├─31.16Power BI-0307.mp4
│  ├─31.17E-Commerce-0309.mp42 e" m( ~  I& `+ y; U4 i
│  ├─31.18E-Commerce-0310.mp4. _* x) U' R- H. J& K0 Y
│  ├─31.19Gaming Analytics-0312.mp4
│  ├─31.1Classification & Clustering Classification vs. Clustering-0223.mp4
│  ├─31.20Gaming Analytics-0314.mp4
│  ├─31.21感官分析1-0316.mp4* u* G; J& i& g/ l+ d0 l* K1 d
│  ├─31.22感官分析2-0316.mp40 ]: a" ]8 ]* D& r( _. s
│  ├─31.23感官分析3-0317.mp4
│  ├─31.24感官分析4-0317.mp4) H: m) m, z+ u. C/ A0 X+ {+ K4 W
│  ├─31.25A-B Testing-0319.mp42 Q0 V: b% O6 P% @9 e2 w
│  ├─31.26A-B Testing-0320.mp4$ G, n6 s8 o( q7 R1 {
│  ├─31.27Capstone-0323.mp4& Y3 ^1 ^- J) N! _
│  ├─31.28Capstone-0324.mp4
│  ├─31.2顾客体验Customer Experience-0224.mp4
│  ├─31.3定价Pricing-0225.mp40 H$ E' K  o6 P; Y
│  ├─31.4SPSS与问卷分析-0226.mp4# N' P1 M) @( |# e* X
│  ├─31.5市场研究的基础知识-0227.mp45 A) M* }& Y* l
│  ├─31.6市场营销的研究应用-0228.mp4- i- ^& [8 \- k/ ?5 @- C1 F
│  ├─31.7CRM & RFM- 0301.mp43 a: H. }( N8 ~! \+ ~$ H
│  ├─31.8CRM & RFM -0302.mp4. U8 q. p3 F: {# C
│  ├─31.9新业务开发及销售运营管理-0303.mp44 Q; n! K0 V% u: V$ K
│  ├─4.1答疑回顾.mp4( s6 X9 t6 ]& v; V
│  ├─4.2排序.mp46 s7 P+ y3 j% _- P
│  ├─4.3排序插入.mp4; A! R/ W# ~3 Z
│  ├─4.4筛选（一）.mp4" Z8 ~" Q8 [) X
│  ├─4.5筛选（二）.mp4, Q! S1 r7 z6 A" A, v. }- z5 X
│  ├─4.6答疑.mp48 N' U% P3 m( u. C
│  ├─5.10报名统计.mp49 T) O0 B. u6 Q4 ]
│  ├─5.11SUMIF.mp4
│  ├─5.12SUMIF练习.mp4/ _+ O. b1 Q) o/ N2 R5 o, `
│  ├─5.1分类汇总（一）.mp4
│  ├─5.2分类汇总（二）.mp44 R. i8 a9 k* z+ Z9 l
│  ├─5.3公式与函数（一）.mp4# L! y& D" G5 R- _
│  ├─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
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│  ├─5.8COUNTIF.mp4
│  ├─5.9重复.mp4  E! D6 F0 J6 h, P! G" \
│  ├─6.1VLOOKUP.mp4
│  ├─6.2菜单、Join Two Tables.mp4
│  ├─6.3记录多匹配、跨表.mp4
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│  ├─6.5示例：王者荣耀、打标签.mp4
│  ├─6.6文本vlookup、Hlookup.mp4
│  ├─6.7Match&Index.mp4* u# ~7 w  K$ W' ~( n
│  ├─6.8返回多列.mp41 B% {5 ], H! _- W6 K
│  ├─6.9认识数组、记录多匹配.mp4
│  ├─7.1商务智能含义（一）.mp4+ t+ B( a) ^, U) ^9 @) C
│  ├─7.2商务智能含义（二）.mp4: X9 d/ Y/ P3 p- C; V7 c
│  ├─7.3数据仓库系统.mp4/ S# p/ s' U" J, q; y+ I
│  ├─7.4常见BI.mp4
│  ├─7.5Power BI（一）.mp4
│  ├─7.6Power BI（二）.mp4
│  ├─7.7答疑.mp42 Z2 Y6 _! ]# @) E4 y6 x
│  ├─8.10Python for basic data type（一）.mp4- W7 b2 _7 X% K4 Z4 L  L& B( v
│  ├─8.11Python for basic data type（二）.mp4
│  ├─8.12Python for basic data type（三）.mp40 p8 h  h9 ~& X& D/ k7 M
│  ├─8.13Python for basic data type（四）.mp45 w7 z9 I) |* P$ G+ C$ v; e- M! O/ @
│  ├─8.14Python for basic data type（五）.mp4+ _' X# u& a2 N+ B$ f# N
│  ├─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" S* J, D! t4 u- F: {
│  ├─8.3Python20载.mp47 _: e& ~6 n& i% Z' u& m
│  ├─8.4Python简单介绍.mp4# _$ L5 z$ ]$ R; I$ \
│  ├─8.5工具安装及环境配置（一）.mp41 g6 i) G$ s( ?
│  ├─8.6工具安装及环境配置（二）.mp4
│  ├─8.7计算机与程序思维.mp4/ N. V$ j( [: T" j+ M
│  ├─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% u$ \9 m8 C1 E; l, C) n9 X- @
│  ├─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, w; f2 ~" f4 N5 W" w, q
│  ├─9.3Python for basic data type（二）.mp4- _4 d$ e/ e& @& }
│  ├─9.4Quiz—字符串.mp45 e9 N* E( w& i" g; A: E
│  ├─9.5Python Code Structure.mp4) Z: ]9 K) O; H, k8 s
│  ├─9.6While Loop.mp4
│  ├─9.7For Loop.mp4
│  ├─9.8王者荣耀case function（一）.mp4! w2 s* T( j. L; b" s+ C
│  ├─9.9王者荣耀case function（二）.mp4
├─课件
│  ├─0220.zip
│  ├─0221.zip
│  ├─0222.zip: x" _9 v+ ?& l( m& n) M4 g
│  ├─0223-分类与聚类.zip# f4 F! N1 ]6 T8 z* P. ^5 h4 V. d
│  ├─0224.zip) _8 p  L  f+ i: O& O
│  ├─0225.zip1 B  B# t( ^* d) s5 {
│  ├─0226—SPSS与问卷数据分析.zip/ x) z; t. e+ \! B( q' a2 a; T8 f
│  ├─0227—市场调查的基础知识V1.pdf" }$ c9 X4 o7 C6 ?) e* J. ?+ d' s
│  ├─0301-CRM & RFM.zip* F7 r$ h* {1 y9 r
│  ├─0302-CRM & RFM .zip, D1 Q( K, w2 |
│  ├─0303-BA I BD and Sales Chn.pdf
│  ├─0304-GrowthHacking-V3.pdf
│  ├─0305-MySQL 1.zip1 V; }" O9 n5 N" r; d/ X
│  ├─0306-代码及数据.zip
│  ├─0307-大数据与Power BI.zip3 t2 c7 S3 x! ^6 o
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│  ├─0312-Gaming Analytics.zip
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│  ├─0319+0320-AB Testing.zip
│  ├─0323-Capstone.zip
│  ├─0324-Capstone.zip: A" g% g% p- n: \6 A
│  ├─1-3讲商业数据分析综述及Excel Basic.zip/ m# o" Q3 X8 ?0 S
│  ├─12讲网络数据获取.zip) P: Y2 A  `/ u# D5 B
│  ├─13-15讲概率论基本概念；随机变量及其分布（上+下）.zip- ?+ l! z7 u% M5 b! m2 U) S9 o- q
│  ├─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  D- F) B) A% c3 ?  D  Q! J
│  ├─19讲 Python Numpy，Pandas.zip
│  ├─20讲 Matplotlib, Seaborn .zip  j4 c0 a: W5 r6 X6 G' F8 h+ n' b
│  ├─21讲 Excel数据透视表.zip% D; v( l/ l) k" e4 y
│  ├─22讲数据可视化.zip* H2 Q4 c& J, t1 m" ~7 i
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│  ├─24讲商业流程综述Business Process Overview.zip% A( Y7 l% m( B; q1 }- s
│  ├─25讲 Marketing Analytics.zip9 J" U0 V5 g6 P/ Q* x4 x
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│  ├─8-11讲 Python基础上+中+下及进阶和面向对象.zip

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