文件内容:
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file:课时 13 1.1.3 用户标签与用户画像的关系.mp4
file:课时 20 1.3.3总结和例题讲解.mp4
file:课时 15 1.1.5总结和例题讲解.mp4
file:课时 18 1.3.1 用Python做用户画像的基础知识-1.mp4
file:课时 19 1.3.2 用户画像在诊断阶段中的应用.mp4
file:课时 18 1.3.1 用Python做用户画像的基础知识-1(1).mp4
file:课时 17 1.2.2总结和例题讲解.mp4
file:课时 11 1.1.2 业务指标与用户标签的关系-1.mp4
file:课时 12 1.1.2 业务指标与用户标签的关系-2.mp4
file:课时 16 1.2.1用户标签的制作方法.mp4
file:课时 14 1.1.4 用户标签的类型.mp4
file:课时 10 1.1.1 如何定位用户.mp4
file:课时 93 6.0引言.mp4
file:课时 94 6.1.1&6.1.2 启动程序阶段和业务事件还原工具.mp4
file:课时 99 6.3.1业务优化框架和运筹优化.mp4
file:课时 97 6.2.2根本原因分析.mp4
file:课时 96 6.2.1近因分析.mp4
file:课时 95 6.1.3 业务流程图及习题.mp4
file:课时 98 6.2.3根因分析试题讲解.mp4
file:课时 100 6.3.5&6.3.6 知识库与策略库和基于业务流程的优化.mp4
file:课时 1 张溪梦：从洞察到增长—数据分析的未来.mp4
file:课时 47 3.4总结和例题讲解.mp4
file:课时 46 3.3 数据仓库体系和ETL.mp4
file:课时 45 3.2 数据建模.mp4
file:课时 44 3.1 数据分类.mp4
file:课时 65 4.4.3 一元逻辑回归模型.mp4
file:课时 52 4.1.4 总结和例题讲解.mp4
file:课时 59 4.3.2 方差分析.mp4
file:课时 62 4.3.5 总结和例题讲解.mp4
file:课时 66 4.4.4 逻辑回归极大似然估计法.mp4
file:课时 48 4.1.1 分析框架.mp4
file:课时 63 4.4.1 一元线性回归模型.mp4
file:课时 55 4.2.3 假设检验的基本步骤和配对样本T检验.mp4
file:课时 53 4.2.1 假设检验的示例.mp4
file:课时 67 4.4.5 总结和例题讲解.mp4
file:课时 50 4.1.3 参数估计-1.mp4
file:课时 51 4.1.3 参数估计-2.mp4
file:课时 58 4.3.1 两样本t检验.mp4
file:课时 49 4.1.2 样本与总体.mp4
file:课时 64 4.4.2线性回归的参数估计.mp4
file:课时 56 4.2.4 AB测试优化法.mp4
file:课时 54 4.2.2 假设检验基本概念.mp4
file:课时 57 4.2.5 总结和例题讲解.mp4
file:课时 61 4.3.4 卡方检验.mp4
file:课时 60 4.3.3 相关分析.mp4
file:课时 108 1Python介绍.mp4
file:课时 122 4统计推断与假设检验1.mp4
file:课时 106 数据挖掘的技术与方法2.mp4
file:课时 102 分类模型的评估方法.mp4
file:课时 110 3Python原生态数据结构.mp4
file:课时 104 数据科学的基本概念2.mp4
file:课时 112 5Python函数.mp4
file:课时 103 数据科学的基本概念1.mp4
file:课时 125 模板1预习课程2：线性回归优化与正则化.mp4
file:课时 115 1背景介绍.mp4
file:课时 116 2描述性分析-1对被解释变量进行描述.mp4
file:课时 127 案例 个人贷款信用风险评级全流程.mp4
file:课时 117 3描述性分析-2对解释变量进行描述1.mp4
file:课时 107 数理统计技术.mp4
file:课时 124 模板1预习课程1：线性回归算法概述与变量筛选.mp4
file:课时 105 数据挖掘的技术与方法1.mp4
file:课时 114 7使用pandas读写数据.mp4
file:课时 113 6Python模块.mp4
file:课时 126 模板1预习课程3：逻辑回归变量筛选、编码.mp4
file:课时 119 5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp4
file:课时 111 4Python控制流.mp4
file:课时 120 6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp4
file:课时 121 7建立预测模型-3有交互项的线性模型和预测.mp4
file:课时 118 4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp4
file:课时 109 2Python基础数据类型与表达式.mp4
file:课时 123 4统计推断与假设检验2.mp4
file:课时 78 5.2.8总结和试题讲解.mp4
file:课时 88 5.5.1 宏观业务指标预测框架.mp4
file:课时 72 5.1.5-8因子分析.mp4
file:课时 73 5.1.9主成分题目讲解.mp4
file:课时 83 5.4.2 系统聚类法.mp4
file:课时 74 5.1.10因子分析题目讲解.mp4
file:课时 70 5.1.3主成分分析的计算步骤.mp4
file:课时 84 5.4.3-4k-means聚类-1.mp4
file:课时 69 5.1.2主成分分析的理论基础.mp4
file:课时 79 5.3.1-5.3.4逻辑回归-1.mp4
file:课时 68 5.1.1 矩阵分析法.mp4
file:课时 77 5.2.5-5.2.7线性回归-3.mp4
file:课时 89 5.5.2 趋势分解法.mp4
file:课时 91 5.5.4 时间序列回归.mp4
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file:课时 90 5.5.3 ARIMA方法-1.mp4
file:课时 85 5.4.3-4k-means聚类-2.mp4
file:课时 92 5.5.5时间序列考题讲解.mp4
file:课时 82 5.4.1 聚类方法的基本逻辑.mp4
file:课时 80 5.3.5 逻辑回归-2.mp4
file:课时 87 5.4.6聚类试题讲解.mp4
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file:课时 71 5.1.4 主成分分析的应用.mp4
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file:课时 86 5.4.5聚类事后分析.mp4
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folder:第1章：用户标签体系与用户画像
folder:第6章 数字化工作方法与应用
folder:前言：level2课程导读
folder:第3章：数据模型管理
folder:第4章：统计分析
folder:第7章 选修：python数据分析基础
folder:第5章 数据分析模型与应用
folder:第2章：数据采集与处理
folder:00、导读 数据分析前导通识课
folder:04、第4章 描述性统计分析
folder:02、第2章 数据结构
folder:06、第6章 业务数据分析
folder:03、第3章 数据库应用
folder:07、第7章 业务分析报告与数据可视化报表
folder:01、第1章 数据分析概述与职业操守
folder:05、第5章 多维数据透视分析
folder:2节：前导选修课：数据分析指标体系
folder:1节：数据分析基础与二级总结介绍