rk0628-【九天菜菜】数据分析实战【VIP】

df7758 · 发表于 2025-3-8 13:54

——/【九天菜菜】数据分析实战/
├──100_PART4.8-聚类算法在实际应用的注意事项.mp4  151.03M
├──101_PART4.9-使用聚类算法进行图像压缩_代码讲解.mp4  118.66M
├──102_PART4.10-使用聚类算法进行异常检测_代码讲解.mp4  68.88M
├──103_PART5.1-决策树是如何工作的.mp4  60.01M
├──104_PART5.2-CART分类树的建模流程.mp4  203.18M
├──105_PART5.3-使用sklearn实现决策树建模.mp4  60.07M
├──106_PART5.4-CART分类树的参数详解.mp4  218.07M
├──107_PART5.5-实例：泰坦尼克号幸存者的预测.mp4  142.26M
├──108_PART6.1-学习曲线&交叉验证.mp4  158.14M
├──109_PART6.2-sklearn中的网格搜索.mp4  136.13M
├──10_10-MySQL的安装教程.mp4  83.40M
├──110_PART7.1-线性回归及其基本原理.mp4  155.93M
├──111_PART7.2-多元线性回归的实现及回归类模型评估指标.mp4  174.15M
├──112_PART7.3-实例：使用线性回归预测鲍鱼年龄.mp4  72.50M
├──113_PART7.4-线性回归改进算法：岭回归.mp4  85.48M
├──114_PART7.5-线性回归改进算法：LASSO.mp4  81.35M
├──115_PART7.6-非线性问题：线性模型在非线性数据上的表现.mp4  122.22M
├──116_PART7.7-非线性问题：多项式回归.mp4  137.56M
├──117_PART8.1-名为“回归”的分类器：逻辑回归.mp4  112.73M
├──118_PART8.2-逻辑回归在实际中的应用场景&优势.mp4  121.77M
├──119_PART8.3-sklearn中的逻辑回归重要参数详解.mp4  172.09M
├──11_11-Python的安装教程.mp4  122.82M
├──120_PART8.4-使用sklearn实现逻辑回归.mp4  124.61M
├──121_PART8.5-二分类中的样本不均衡问题.mp4  132.99M
├──122_PART8.6-混淆矩阵及其衍生指标.mp4  150.91M
├──123_PART8.7-ROC曲线&AUC面积.mp4  220.55M
├──124_PART8.8-利用ROC曲线找出最佳阈值.mp4  79.05M
├──125_PART8.9-【案例1】使用逻辑回归完成社交网络广告推荐的预测.mp4  274.99M
├──126_PART8.10.1【案例2】数据概览及预处理.mp4  86.95M
├──127_PART8.10.2【案例2】标签探索：离职员工状况概览.mp4  43.54M
├──128_PART8.10.3【案例2】特征探索：员工满意度与离职之间的关系.mp4  87.79M
├──129_PART8.10.4【案例2】特征探索：最新考核评估&参与项目数.mp4  124.21M
├──12_12-数据分析师为什么需要Excel.mp4  70.98M
├──130_PART8.10.5【案例2】特征探索：平均月工作时长&工作年限&工作事故.mp4  99.70M
├──131_PART8.10.6【案例2】特征探索：岗位&薪资水平.mp4  79.51M
├──132_PART8.10.7【案例2】特征工程&建模&模型调优.mp4  104.00M
├──133_PART9.1-集成学习主要研究领域及简单集成技术.mp4  115.62M
├──134_PART9.2-Bagging-VS-Boosting.mp4  109.08M
├──135_PART10.1-随机森林原理及sklearn实现.mp4  79.78M
├──136_PART10.2-弱评估器结构相关参数.mp4  95.93M
├──137_PART10.3-随机性相关参数及属性详解.mp4  261.07M
├──138_PART10.4-使用随机森林完成员工离职预测及调优.mp4  104.47M
├──139_PART11.1-Boosting算法的基本要素和基本流程.mp4  45.68M
├──13_13-重新认识Excel.mp4  253.31M
├──140_PART11.2-梯度提升树的基本原理.mp4  46.94M
├──141_PART11.3-GBDT分类和回归的sklearn快速实现.mp4  124.80M
├──142_PART11.4-弱评估器数量相关参数及对模型的影响.mp4  126.71M
├──143_PART11.5-迭代过程相关参数：学习率&初始值参数.mp4  113.48M
├──144_PART11.6-GBDT的损失函数.mp4  103.68M
├──145_PART11.7-模型复杂度和不纯度衡量指标相关参数.mp4  170.02M
├──146_PART11.8-提前停止机制及相关参数.mp4  132.70M
├──147_PART11.9-GBDT的袋外数据.mp4  94.89M
├──148_PART11.10-GBDT的超参数优化.mp4  75.55M
├──149_PART12.1-学习XGBoost的四个层次.mp4  107.39M
├──14_14.1-Excel的基本操作_01.mp4  446.82M
├──150_PART12.2-XGBoost的安装与卸载.mp4  56.66M
├──151_PART12.3-XGBoost分类和回归的sklearn实现.mp4  198.85M
├──152_PART12.4-XGBoost重要参数详解：迭代过程相关参数.mp4  215.40M
├──153_PART12.5-XGBoost的弱评估器.mp4  127.08M
├──154_PART12.6-弱学习器的分枝&剪枝&随机性.mp4  101.78M
├──155_PART12.7-XGBoost性能相关参数及超参数优化.mp4  105.18M
├──156_PART13-机器学习算法的模型选择问题.mp4  73.48M
├──157_【业务模型】01-业务分析模型概览.mp4  16.17M
├──158_【业务模型】02-初学者如何学习业务分析方法.mp4  104.43M
├──159_【业务模型】3.1-对比分析法.mp4  83.53M
├──15_14.2-Excel的基本操作_02.mp4  169.77M
├──160_【业务模型】3.2-多维度拆解.mp4  31.11M
├──161_【业务模型】3.3-漏斗分析法.mp4  20.34M
├──162_【业务模型】3.4-公式拆解法.mp4  50.79M
├──163_【业务模型】3.5-矩阵分析法.mp4  28.09M
├──164_【业务模型】04-数据涨跌异动如何处理？.mp4  21.06M
├──165_【业务模型】5.1-用户行为序列分析.mp4  52.56M
├──166_【业务模型】5.2-用户行为路径分析.mp4  59.79M
├──167_【业务模型】5.3-用户行为分析常用工具.mp4  16.03M
├──168_【业务模型】5.4-用户留存分析.mp4  54.71M
├──169_【业务模型】5.5-同期群分析.mp4  43.54M
├──16_14.3-Excel的基本操作_03.mp4  365.01M
├──170_【业务模型】5.6【实操】使用python完成同期群分析.mp4  63.49M
├──171_【业务模型】5.7.1-用户画像的两种概念.mp4  30.82M
├──172_【业务模型】5.7.2-为什么要分析用户画像.mp4  18.72M
├──173_【业务模型】5.7.3-不同行业的用户画像应用.mp4  23.92M
├──174_【业务模型】5.7.4-用户画像体系搭建流程.mp4  77.16M
├──175_【业务模型】6.1.1-什么是RFM模型.mp4  48.40M
├──176_【业务模型】6.1.2-如何应用RFM模型.mp4  31.80M
├──177_【业务模型】6.1.3-实操：RFM模型的实操项目.mp4  59.47M
├──178_【业务模型】6.2.1-AARRR模型.mp4  34.90M
├──179_【业务模型】6.2.2-使用AARRR模型实现用户增长（以网易云音乐为例）.mp4  20.12M
├──17_15.1-Excel的数据处理_01.mp4  580.73M
├──180_【AB测试】01-AB测试的起源.mp4  30.41M
├──181_【AB测试】02-AB测试的基本定义.mp4  11.18M
├──182_【AB测试】03-AB测试在互联网巨头公司中的发展历程.mp4  51.94M
├──183_【AB测试】04-为什么互联网热衷于AB测试.mp4  18.81M
├──184_【AB测试】05-AB测试的实际应用场景.mp4  32.06M
├──185_【AB测试】06-字节跳动是如何应用AB测试的.mp4  96.76M
├──186_【AB测试】07【补充】AA测试.mp4  25.20M
├──187_【AB测试】08【补充】多变量测试.mp4  16.61M
├──188_【AB测试】09-AB测试基本流程：明确实验改动点、观测指标&计算样本量.mp4  136.50M
├──189_【AB测试】10-AB测试基本流程：流量的分割.mp4  51.59M
├──18_15.2-Excel的数据处理_02.mp4  281.20M
├──190_【AB测试】11-AB测试的基本流程：计算实验周期&灰度测试&结果评估.mp4  107.04M
├──191_【AB测试】12-AB测试的基本原理：假设检验.mp4  77.80M
├──192_【AB测试】13.1-AB测试面试常见角度.mp4  15.22M
├──193_【AB测试】13.2.1【面试题】请描述一下什么是AB-test.mp4  15.95M
├──194_【AB测试】13.2.2【面试题】AB测试的核心原理是什么？.mp4  30.88M
├──195_【AB测试】13.2.3【面试题】AB测试有哪些应用场景？.mp4  16.33M
├──196_【AB测试】13.2.4【面试题】有没有接触过AB-test，请说说你对AB测试的理解【滴.mp4  49.07M
├──197_【AB测试】13.2.5【面试题】你怎么理解AB测试中的第一、二类错误？你觉得哪个更严重【.mp4  23.25M
├──198_【AB测试】13.3.1【面试题】为什么要做AB测试？有什么科学依据？.mp4  20.08M
├──199_【AB测试】13.3.2【面试题】AB测试成本很高，每个调整都需要做AB测试么.mp4  40.74M
├──19_16-Excel的基本公式.mp4  182.71M
├──1_01-数据分析思维是什么.mp4  22.53M
├──200_【AB测试】13.4.1【面试题】AB测试的主要流程是什么？.mp4  61.68M
├──201_【AB测试】13.4.2【面试题】选择AB实验的样本时，需要注意什么【滴滴】.mp4  39.48M
├──202_【AB测试】13.4.3【面试题】简要介绍AB测试，并给出样本量计算公式【拼多多、携程】.mp4  13.21M
├──203_【AB测试】13.4.4【面试题】AB测试的实验周期如何选择？需要考虑哪些因素？过长或过短.mp4  32.56M
├──204_【AB测试】13.4.5【面试题】如何进行合理的流量分割？.mp4  6.10M
├──205_【AB测试】13.4.6【面试题】如何验证你的改进办法有效果？如何确定此功能上线收益？【快.mp4  15.91M
├──206_【AB测试】13.4.7【面试题】请分析下AB测试的结果统计显著不等于实际显著，你怎么看？.mp4  23.43M
├──207_【AB测试】13.4.8【面试题】若在AB测试中发现实验组核心指标明显优于对照组，那么这个.mp4  12.77M
├──208_【AB测试】13.5-【场景类面试题示例】如何设计和分析一个AB测试来决定某项新功能是否上.mp4  252.87M
├──209_【AB测试】14.1-AB测试的完整业务流程.mp4  35.12M
├──20_17.1-Excel的常用函数_01.mp4  348.09M
├──210_【AB测试】14.2-AB测试的五大核心模块.mp4  119.84M
├──211_【AB测试】14.3-业界流行的AB测试架构实现方案.mp4  91.71M
├──212_【AB测试】15.1-应用实战：背景&AB测试流程.mp4  30.52M
├──213_【AB测试】15.2-应用实战：设计AB-test实验.mp4  165.52M
├──214_【AB测试】15.3-应用实战：数据分析&假设检验的Python实现.mp4  190.89M
├──215_【游戏氪金】Ch-0-前言：数据概况与案例导读.mp4  73.55M
├──216_【游戏氪金】Ch-1-游戏行业概览与游戏岗位招聘概况.mp4  163.28M
├──217_【游戏氪金】Ch-2-从流量到用户到变现：手游的运营流程.mp4  238.01M
├──218_【游戏氪金】Ch-3-甜蜜陷阱：你是如何一步步走向氪金的？.mp4  130.12M
├──219_【游戏氪金】Ch-4-数据技术辅助游戏运营的6大典型场景.mp4  291.68M
├──21_17.2-Excel的常用函数_02.mp4  204.31M
├──220_【游戏氪金】Ch-5.1-游戏数据的初步探索.mp4  271.06M
├──221_【游戏氪金】Ch-5.2-标签探索：游戏的经营状况与关键经营指标.mp4  277.67M
├──222_【游戏氪金】Ch-5.3-特征探索(1)：在线时长：用户流失状况监测.mp4  216.80M
├──223_【游戏氪金】Ch-5.3-特征探索(2)：偏度：游戏对新手玩家的友好程度.mp4  284.35M
├──224_【游戏氪金】Ch-5.3-特征探索(3)：游戏平衡性：氪金与战斗优势.mp4  107.98M
├──225_【游戏氪金】Ch-5.3-特征探索(4)：左偏带来长尾：谁是异常玩家？.mp4  190.51M
├──226_【游戏氪金】Ch-6.1-数据预处理：注册时间与氪金状况的关联.mp4  148.61M
├──227_【游戏氪金】Ch-6.2-模型选择，benchmark的建立.mp4  121.81M
├──228_【游戏氪金】Ch-6.3-特征工程(1)-根据业务模式新增特征.mp4  169.57M
├──229_【游戏氪金】Ch-6.3-特征工程(2)-达成建模所需的统计假设.mp4  199.55M
├──22_17.3-Excel的常用函数_03.mp4  209.63M
├──230_【游戏氪金】Ch-6.4-模型融合(1)-分类算法解决数据的偏态问题.mp4  207.46M
├──231_【游戏氪金】Ch-6.4-模型融合(2)-GBDT回归的预测与调优.mp4  111.97M
├──232_【异常检测】Ch-0-数据概况与案例导读.mp4  51.51M
├──233_【异常检测】Ch-1-电商的核心价值：更高的交易效率.mp4  346.49M
├──234_【异常检测】Ch-2-辨析电商交易模式：开放平台vs价值链整合.mp4  352.39M
├──235_【异常检测】Ch-3-淘宝vs京东：迥然不同的盈利模式.mp4  298.90M
├──236_【异常检测】Ch-4-异常订单检测：商家的帮手，平台的抓手.mp4  139.22M
├──237_【异常检测】Ch-5.1-数据预处理(1)：基本特征探索与缺失值处理.mp4  268.90M
├──238_【异常检测】Ch-5.2-数据预处理(2)：重复值与异常值处理.mp4  258.62M
├──239_【异常检测】Ch-6.1-特征工程(1)-建立benchmark，分割训练集与测试集.mp4  205.29M
├──23_17.4-Excel的常用函数_04.mp4  193.80M
├──240_【异常检测】Ch-6.2-特征工程(2)-基于时间与城市构建编码函数与特征衍生函数.mp4  341.17M
├──241_【异常检测】Ch-6.3-特征工程(3)-简单变量的处理，连续型变量的处理方法.mp4  233.86M
├──242_【异常检测】Ch-6.4-特征工程(4)-复杂离散型变量的特征衍生与编码.mp4  288.19M
├──243_【异常检测】Ch-7.1-建模与调参(1)-验证特征工程效果，解决样本不均衡问题.mp4  219.74M
├──244_【异常检测】Ch-7.2-建模与调参(2)-树的数量、学习率、控制过拟合.mp4  243.15M
├──245_【异常检测】Ch-7.3-建模与调参(3)-基于软投票的模型融合.mp4  153.23M
├──246_【广告投放】Ch-1.1-广告&营销的本质.mp4  76.93M
├──247_【广告投放】Ch-1.2-4P营销理论：产品.mp4  97.56M
├──248_【广告投放】Ch-1.3-4P营销理论：价格.mp4  118.29M
├──249_【广告投放】Ch-1.4-4P营销理论：渠道与推广.mp4  58.12M
├──24_18-查找引用函数：VLOOKUP-OFFSET-MATCH-INDEX.mp4  617.98M
├──250_【广告投放】Ch-1.5-互联网公司如何靠流量致富？.mp4  124.09M
├──251_【广告投放】Ch-1.6-以抖音为例聊聊互联网企业的变现之路.mp4  226.76M
├──252_【广告投放】Ch-2.1-广告投放的目的、渠道、形式及计费方式.mp4  159.89M
├──253_【广告投放】Ch-2.2-如何衡量广告效果及优化广告策略.mp4  227.08M
├──254_【广告投放】Ch-3.1-在线教育发展历程.mp4  56.50M
├──255_【广告投放】Ch-3.2-在线教育已死？No，加时赛已开启.mp4  76.39M
├──256_【广告投放】Ch-3.3-行业洗牌：数据从业者机会何在？.mp4  88.47M
├──257_【广告投放】Ch-3.4-流量为王：在线教育的财富密码.mp4  81.46M
├──258_【广告投放】Ch-3.5-在线教育的广告投放流程.mp4  184.14M
├──259_【广告投放】Ch-3.6-在线教育广告投放案例分享（K12领域）.mp4  72.73M
├──25_19.1-Excel可视化_饼图&折线图.mp4  378.92M
├──260_【广告投放】Ch-4.1-数据指标体系的重要性及判断标准.mp4  108.89M
├──261_【广告投放】Ch-4.2-搭建指标体系的起点：理解业务.mp4  45.55M
├──262_【广告投放】Ch-4.3-搭建指标体系：定目标&理流程.mp4  70.62M
├──263_【广告投放】Ch-4.4-搭建指标体系：选指标&搭体系.mp4  65.83M
├──264_【广告投放】Ch-5.1-案例基本背景及数据情况.mp4  35.67M
├──265_【广告投放】Ch-5.2-【选学】互联网巨头们的数据库演变之路.mp4  54.99M
├──266_【广告投放】Ch-5.3-【选学】创建python与数据库之间的连接.mp4  58.14M
├──267_【广告投放】Ch-5.4【选学】将python中的DF数据导入数据库.mp4  73.06M
├──268_【广告投放】Ch-5.5【选学】使用pandas完成数据库数据的读取和更新.mp4  125.11M
├──269_【广告投放】Ch-5.6-数据分布情况及特征相关性分析.mp4  142.97M
├──26_19.2-Excel可视化_条形图&散点图.mp4  248.27M
├──270_【广告投放】Ch-6.1-特征探索：各渠道流量基本情况.mp4  63.49M
├──271_【广告投放】Ch-6.2-特征探索：渠道流量Top20分析.mp4  143.59M
├──272_【广告投放】Ch-6.3-特征探索：渠道质量Top20分析.mp4  94.77M
├──273_【广告投放】Ch-6.4-特征探索：投放总时间越长引流效果越好？.mp4  49.06M
├──274_【广告投放】Ch-6.5-特征探索：不同投放时间下，渠道的流量和质量表现.mp4  140.02M
├──275_【广告投放】Ch-6.6-特征探索：用户注册行为分析.mp4  44.44M
├──276_【广告投放】Ch-6.7-特征探索：用户停留时间分析.mp4  69.21M
├──277_【广告投放】Ch-6.8-特征探索：用户搜索行为分析.mp4  37.91M
├──278_【广告投放】Ch-6.9-特征探索：用户访问深度分析.mp4  49.45M
├──279_【广告投放】Ch-6.10-特征探索：广告卖点分析.mp4  91.83M
├──27_19.3-Excel可视化_气泡图&雷达图&组合图.mp4  151.45M
├──280_【广告投放】Ch-6.11-特征探索：广告物料分析.mp4  50.76M
├──281_【广告投放】Ch-6.12-特征探索：广告预算分析.mp4  92.52M
├──282_【广告投放】Ch-6.13-特征探索总结.mp4  43.40M
├──283_【广告投放】Ch-7.1-特征工程：数据预处理&编码&数据归一化.mp4  112.82M
├──284_【广告投放】Ch-7.2-聚类分析在实际工作中的应用.mp4  83.15M
├──285_【广告投放】Ch-7.3-建模分析：使用Kmeans聚类完成渠道分组.mp4  125.59M
├──286_【广告投放】Ch-7.4-分组结果的可视化展示.mp4  81.18M
├──287_【广告投放】Ch-7.5-业务应用：建模结果对业务的指导意义.mp4  55.55M
├──288_【用户流失】Part-1.1-业务背景与Kaggle平台使用方法介绍.mp4  193.18M
├──289_【用户流失】Part-1.2-数据字段解释与数据质量检验.mp4  84.99M
├──28_19.4-Excel可视化_对称比较图&瀑布图.mp4  226.00M
├──290_【用户流失】Part-1.3-字段类型转化与缺失值填补.mp4  189.39M
├──291_【用户流失】Part-1.4-异常值检测.mp4  62.11M
├──292_【用户流失】Part-1.5-相关性分析.mp4  104.75M
├──293_【用户流失】Part-1.6-数据探索性分析与可视化呈现.mp4  86.79M
├──294_【用户流失】Part-2.1-数据重编码：OrdinalEncoder过程-.mp4  110.72M
├──295_【用户流失】Part-2.2-数据重编码：OneHotEncoder过程.mp4  127.14M
├──296_【用户流失】Part-2.3-转化器流水线：ColumnTransformer过程.mp4  118.03M
├──297_【用户流失】Part-2.4-特征变换：数据标准化与归一化.mp4  53.20M
├──298_【用户流失】Part-2.5-连续变量分箱：等宽、等频与聚类分箱.mp4  147.77M
├──299_【用户流失】Part-2.6-连续变量分箱：目标编码与有监督分箱.mp4  96.88M
├──29_19.5-Excel可视化_漏斗图&增维分析&动态图表.mp4  550.87M
├──2_02-拥有数据分析的具体表现.mp4  361.36M
├──300_【用户流失】Part-2.7-逻辑回归机器学习流构建与训练.mp4  165.07M
├──301_【用户流失】Part-2.8-逻辑回归机器学习流超参数搜索调优.mp4  180.65M
├──302_【用户流失】Part-2.9-自定义sklearn评估器网格搜索.mp4  219.62M
├──303_【用户流失】Part-2.10-逻辑回归模型解释与特征系数解读.mp4  124.74M
├──304_【用户流失】Part-2.11-决策树模型训练与优化.mp4  87.17M
├──305_【用户流失】Part-2.12-决策树模型解释与结果解读.mp4  124.98M
├──306_【数分报告】01-了解数据分析报告.mp4  86.59M
├──307_【数分报告】02-数据分析报告类型——日常分析报告.mp4  79.59M
├──308_【数分报告】03-数据分析报告类型——专题型分析报告.mp4  60.68M
├──309_【数分报告】04-数据分析报告类型——综合性分析报告.mp4  41.80M
├──30_19.6-Excel可视化_商业图表.mp4  351.51M
├──310_【数分报告】05-数分报告元素——整体架构.mp4  27.06M
├──311_【数分报告】06-数分报告元素——标题.mp4  45.71M
├──312_【数分报告】07-数分报告元素——目录.mp4  14.50M
├──313_【数分报告】08-数分报告元素——分析背景&目的&思路.mp4  16.61M
├──314_【数分报告】09-数分报告元素——报告正文部分.mp4  74.01M
├──315_【数分报告】10-数分报告元素——结论与建议&附录.mp4  29.70M
├──316_【数分报告】11-数据分析报告制作流程.mp4  103.14M
├──317_【数分报告】12-数据分析竞赛信息【加餐】.mp4  15.85M
├──318_【数分报告】13-从0到1制作数据分析报告.mp4  153.53M
├──31_20-数据透视表.mp4  307.09M
├──32_21【实操】使用Excel制作数据分析监控日报.mp4  181.14M
├──33_22.1-【案例】使用Excel进行零售分析_01.mp4  474.16M
├──34_22.2-【案例】使用Excel进行零售分析_02.mp4  466.41M
├──35_22.3-【案例】使用Excel进行零售分析_03.mp4  290.11M
├──36_23.1【案例】使用Excel搭建RFM模型_01.mp4  661.69M
├──37_23.2【案例】使用Excel搭建RFM模型_02.mp4  609.25M
├──38_24-Tableau简介&工作区介绍.mp4  69.74M
├──39_25-Tableau简单图形绘制.mp4  416.57M
├──3_03-如何培养自己的数据思维.mp4  501.82M
├──40_26-Tableau仪表板、故事的创建.mp4  168.67M
├──41_27.1【案例】进行靠谱投资01_投资概况.mp4  338.36M
├──42_27.2【案例】进行靠谱投资02_投资风向及回报分析.mp4  441.15M
├──43_27.3【案例】进行靠谱投资03_评估投资回报&探索投资模式.mp4  341.36M
├──44_28.1【案例】优秀电影的制作01.mp4  380.54M
├──45_28.2【案例】优秀电影的制作02.mp4  672.07M
├──46_28.3【案例】优秀电影的制作03.mp4  513.38M
├──47_29.1【案例】畅想世界旅行_01.mp4  348.71M
├──48_29.2【案例】畅想世界旅行_02.mp4  424.27M
├──49_30-数据库简介.mp4  79.60M
├──4_04-数字、数据、数据分析.mp4  28.82M
├──50_31-MySQL基础知识：数据类型.mp4  284.32M
├──51_32-MySQL基础知识：约束条件.mp4  170.83M
├──52_33-MySQL的数据写入：手工建表.mp4  146.11M
├──53_34-MySQL的数据导入：批量导入数据.mp4  422.84M
├──54_35.1-MySQL的数据查询功能_01.mp4  302.94M
├──55_35.2-MySQL的数据查询功能_02.mp4  321.03M
├──56_35.3-MySQL的数据查询功能_03.mp4  206.13M
├──57_36-基于CASE-WHEN的常用查询.mp4  394.79M
├──58_37-几种常见的嵌套查询（子查询）.mp4  475.75M
├──59_38-开窗函数.mp4  519.14M
├──5_05-数据分析在企业中的地位.mp4  110.14M
├──60_39-单表查询练习：彩票数据核对.mp4  355.51M
├──61_40-复杂的多表查询.mp4  627.65M
├──62_41-多表查询练习：电商数据查询.mp4  234.61M
├──63_42-数据库的增删改操作.mp4  257.26M
├──64_43【加餐1】高效查询方法.mp4  306.64M
├──65_44【加餐2】SQL进阶之路.mp4  138.61M
├──66_【SQL带刷】1-基础语法回顾和总结.mp4  129.49M
├──67_【SQL带刷】2-力扣7大题型精讲（上）.mp4  98.64M
├──68_【SQL带刷】3-力扣7大题型精讲（下）.mp4  104.91M
├──69_【SQL带刷】4-力扣进阶SQL查询精讲（上）.mp4  87.01M
├──6_06-数据分析师的日常工作.mp4  197.23M
├──70_【SQL带刷】5-力扣进阶SQL查询精讲（下）.mp4  112.85M
├──71_45-Python基础语法.mp4  154.25M
├──72_46-Python常用数据类型.mp4  563.48M
├──73_47-Python复合数据类型：列表、元组、字典、集合.mp4  377.23M
├──74_48-Python中的控制流语句.mp4  288.70M
├──75_49-Python中的函数.mp4  405.32M
├──76_50-异常与错误.mp4  228.58M
├──77_51-数据分析基础包Numpy.mp4  231.81M
├──78_52-Pandas读取外部数据的基本方法.mp4  115.92M
├──79_53-数据清洗：数据探索及数据处理.mp4  697.10M
├──7_07-数据分析的价值及必备能力.mp4  127.11M
├──80_54-数据清洗：文本数据的常用处理方法.mp4  379.93M
├──81_55-Python中的可视化图形绘制方法.mp4  160.17M
├──82_56【案例1】欧洲人口结构探索性分析.mp4  220.94M
├──83_57【案例2】熟食电商高价值用户挖掘.mp4  285.23M
├──84_58.1【案例3】QQ群聊天记录描述性分析.mp4  243.65M
├──85_58.2【案例3】QQ群聊天内容词云图.mp4  544.93M
├──86_PART1-数据分析师为什么要懂算法.mp4  154.96M
├──87_PART2-初识机器学习算法库Scikit-Learn.mp4  282.65M
├──88_PART3.1-sklearn建模流程及KNN算法原理.mp4  119.21M
├──89_PART3.2-使用sklearn实现KNN算法建模.mp4  131.69M
├──8_08-Excel2016的安装教程.mp4  68.76M
├──90_PART3.3-KNN算法调优：选取最优的K值.mp4  116.83M
├──91_PART3.4-KNN中距离的相关讨论：常用距离衡量方式、数据归一化.mp4  114.19M
├──92_PART3.5-数据处理的先后顺序及KNN算法优缺点.mp4  146.18M
├──93_PART4.1-无监督聚类算法及其应用场景.mp4  97.22M
├──94_PART4.2-Kmeans基本原理与sklearn实现.mp4  245.01M
├──95_PART4.3-KMeans聚类算法重要参数详解.mp4  95.24M
├──96_PART4.4-聚类算法的评估指标：簇内平方和&轮廓系数.mp4  190.25M
├──97_PART4.5-对比RFM分组效果与聚类效果.mp4  123.90M
├──98_PART4.6-使用极坐标图绘制不同分组的分布情况.mp4  123.64M
├──99_PART4.7-使用python对原数据集进行清洗并建模.mp4  114.01M
└──9_09-Tableau安装教程.mp4  26.60M