【7231XEa121】数据技术课堂-【秋季班】数据分析实战_315
课程目录：
001.01 数据分析思维是什么.mp4 (22.53MB)
002.02 拥有数据分析的具体表现.mp4 (361.36MB)
003.03 如何培养自己的数据思维.mp4 (501.82MB)
004.04 数字、数据、数据分析.mp4 (28.82MB)
005.05 数据分析在企业中的地位.mp4 (110.14MB)
006.06 数据分析师的日常工作.mp4 (197.23MB)
007.07 数据分析的价值及必备能力.mp4 (127.11MB)
008.08 Excel2016的安装教程_视频.mp4 (68.76MB)
009.09 Tableau安装教程_视频.mp4 (26.6MB)
010.10 MySQL8.0 的安装教程_视频.mp4 (83.4MB)
011.11 Python的安装教程_视频.mp4 (122.82MB)
012.12 数据分析师为什么需要Excel.mp4 (70.98MB)
013.13 重新认识Excel.mp4 (253.31MB)
014.14.1 Excel的基本操作_01.mp4 (446.82MB)
015.14.2 Excel的基本操作_02.mp4 (169.77MB)
016.14.3 Excel的基本操作_03.mp4 (365.01MB)
017.15.1 Excel的数据处理_01.mp4 (580.73MB)
018.15.2 Excel的数据处理_02.mp4 (281.2MB)
019.16 Excel的基本公式.mp4 (182.71MB)
020.17.1 Excel的常用函数_01.mp4 (348.09MB)
021.17.2 Excel的常用函数_02.mp4 (204.31MB)
022.17.3 Excel的常用函数_03.mp4 (209.63MB)
023.17.4 Excel的常用函数_04.mp4 (193.8MB)
024.18 查找引用函数：VLOOKUP_OFFSET_MATCH_INDEX.mp4 (617.98MB)
025.19.1 Excel可视化_饼图&折线图.mp4 (379.34MB)
026.19.2 Excel可视化_条形图&散点图.mp4 (248.27MB)
027.19.3 Excel可视化_气泡图&雷达图&组合图.mp4 (151.45MB)
028.19.4 Excel可视化_对称比较图&瀑布图.mp4 (226MB)
029.19.5 Excel可视化_漏斗图&增维分析&动态图表.mp4 (551.33MB)
030.19.6 Excel可视化_商业图表.mp4 (351.51MB)
031.20 数据透视表.mp4 (307.09MB)
032.21【实操】使用Excel制作数据分析监控日报.mp4 (181.14MB)
033.22.1 【案例】使用Excel进行零售分析_01.mp4 (474.16MB)
034.22.2 【案例】使用Excel进行零售分析_02.mp4 (466.41MB)
035.22.3 【案例】使用Excel进行零售分析_03.mp4 (290.11MB)
036.23.1【案例】使用Excel搭建RFM模型_01.mp4 (661.69MB)
037.23.2【案例】使用Excel搭建RFM模型_02.mp4 (609.65MB)
038.24 Tableau简介&工作区介绍.mp4 (69.74MB)
039.25 Tableau简单图形绘制.mp4 (416.57MB)
040.26 Tableau仪表板、故事的创建.mp4 (168.67MB)
041.27.1【案例】进行靠谱投资01_投资概况.mp4 (338.36MB)
042.27.2【案例】进行靠谱投资02_投资风向及回报分析.mp4 (441.15MB)
043.27.3【案例】进行靠谱投资03_评估投资回报&探索投资模式.mp4 (341.36MB)
044.28.1【案例】优秀电影的制作01.mp4 (380.54MB)
045.28.2【案例】优秀电影的制作02.mp4 (672.61MB)
046.28.3【案例】优秀电影的制作03.mp4 (513.38MB)
047.29.1【案例】畅想世界旅行_01.mp4 (348.71MB)
048.29.2【案例】畅想世界旅行_02.mp4 (424.27MB)
049.30 数据库的基本介绍.mp4 (79.6MB)
050.31 MySQL基础知识：数据类型.mp4 (284.32MB)
051.32 MySQL基础知识：约束条件.mp4 (170.83MB)
052.33 MySQL的数据写入：手工建表.mp4 (146.11MB)
053.34 MySQL的数据导入：批量导入数据.mp4 (422.84MB)
054.35.1 MySQL的数据查询功能_01.mp4 (302.94MB)
055.35.2 MySQL的数据查询功能_02.mp4 (321.03MB)
056.35.3 MySQL的数据查询功能_03.mp4 (206.13MB)
057.36 基于CASE WHEN的常用查询.mp4 (394.79MB)
058.37 几种常见的嵌套查询（子查询）.mp4 (475.75MB)
059.38 开窗函数.mp4 (519.14MB)
060.39 单表查询练习：彩票数据核对.mp4 (355.51MB)
061.40 复杂的多表查询.mp4 (627.65MB)
062.41 多表查询练习：电商数据查询.mp4 (234.61MB)
063.42 数据库的增删改操作.mp4 (257.26MB)
064.43【加餐1】高效查询方法.mp4 (306.64MB)
065.44【加餐2】SQL进阶之路.mp4 (138.61MB)
066.45 Python基础语法.mp4 (154.25MB)
067.46 Python常用数据类型.mp4 (563.48MB)
068.47 Python复合数据类型：列表、元组、字典、集合.mp4 (377.23MB)
069.48 Python中的控制流语句.mp4 (288.7MB)
070.49 Python中的函数.mp4 (405.32MB)
071.50 异常与错误.mp4 (228.58MB)
072.51 数据分析基础包Numpy.mp4 (231.81MB)
073.52 Pandas读取外部数据的基本方法.mp4 (115.92MB)
074.53 数据清洗：数据探索及数据处理.mp4 (697.1MB)
075.54 数据清洗：文本数据的常用处理方法.mp4 (379.93MB)
076.55 Python中的可视化图形绘制方法.mp4 (160.17MB)
077.56【案例1】欧洲人口结构探索性分析.mp4 (220.94MB)
078.57【案例2】熟食电商高价值用户挖掘.mp4 (285.23MB)
079.58.1【案例3】QQ群聊天记录描述性分析.mp4 (243.65MB)
080.58.2【案例3】QQ群聊天内容词云图.mp4 (544.93MB)
081.PART1 数据分析师为什么要懂算法.mp4 (154.96MB)
082.PART2 初识机器学习算法库Scikit-Learn.mp4 (282.65MB)
083.PART3.1 sklearn建模流程及KNN算法原理.mp4 (119.21MB)
084.PART3.2 使用sklearn实现KNN算法建模.mp4 (131.69MB)
085.PART3.3 KNN算法调优：选取最优的K值.mp4 (116.83MB)
086.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 (114.19MB)
087.PART3.5 数据处理的先后顺序及KNN算法优缺点.mp4 (146.18MB)
088.PART4.1 无监督聚类算法及其应用场景.mp4 (97.22MB)
089.PART4.2 Kmeans基本原理与sklearn实现.mp4 (245.01MB)
090.PART4.3 KMeans聚类算法重要参数详解.mp4 (95.24MB)
091.PART4.4 聚类算法的评估指标：簇内平方和&轮廓系数.mp4 (190.25MB)
092.PART4.5 对比RFM分组效果与聚类效果.mp4 (123.9MB)
093.PART4.6 使用极坐标图绘制不同分组的分布情况.mp4 (123.64MB)
094.PART4.7 使用python对原数据集进行清洗并建模.mp4 (114.01MB)
095.PART4.8 聚类算法在实际应用的注意事项.mp4 (151.03MB)
096.PART4.9 使用聚类算法进行图像压缩_代码讲解.mp4 (118.66MB)
097.PART4.10 使用聚类算法进行异常检测_代码讲解.mp4 (68.88MB)
098.PART5.1 决策树是如何工作的.mp4 (60.01MB)
099.PART5.2 CART分类树的建模流程.mp4 (203.18MB)
100.PART5.3 使用sklearn实现决策树建模.mp4 (60.07MB)
101.PART5.4 CART分类树的参数详解.mp4 (218.07MB)
102.PART5.5 实例：泰坦尼克号幸存者的预测.mp4 (142.26MB)
103.PART6.1 学习曲线&交叉验证.mp4 (158.14MB)
104.PART6.2 sklearn中的网格搜索.mp4 (136.13MB)
105.PART7.1 线性回归及其基本原理.mp4 (155.93MB)
106.PART7.2 多元线性回归的实现及回归类模型评估指标.mp4 (174.15MB)
107.PART7.3 实例：使用线性回归预测鲍鱼年龄.mp4 (72.5MB)
108.PART7.4 线性回归改进算法：岭回归.mp4 (85.48MB)
109.PART7.5 线性回归改进算法：LASSO.mp4 (81.35MB)
110.PART7.6 非线性问题：线性模型在非线性数据上的表现.mp4 (122.22MB)
111.PART7.7 非线性问题：多项式回归.mp4 (137.56MB)
112.PART8.1 名为“回归”的分类器：逻辑回归.mp4 (112.73MB)
113.PART8.2 逻辑回归在实际中的应用场景&优势.mp4 (121.77MB)
114.PART8.3 sklearn中的逻辑回归重要参数详解.mp4 (172.09MB)
115.PART8.4 使用sklearn实现逻辑回归.mp4 (124.61MB)
116.PART8.5 二分类中的样本不均衡问题.mp4 (132.99MB)
117.PART8.6 混淆矩阵及其衍生指标.mp4 (150.91MB)
118.PART8.7 ROC曲线&AUC面积.mp4 (220.55MB)
119.PART8.8 利用ROC曲线找出最佳阈值.mp4 (79.05MB)
120.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 (274.99MB)
121.PART8.10.1【案例2】数据概览及预处理.mp4 (86.95MB)
122.PART8.10.2【案例2】标签探索：离职员工状况概览.mp4 (43.54MB)
123.PART8.10.3【案例2】特征探索：员工满意度与离职之间的关系.mp4 (87.79MB)
124.PART8.10.4【案例2】特征探索：最新考核评估&参与项目数.mp4 (124.21MB)
125.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 (99.7MB)
126.PART8.10.6【案例2】特征探索：岗位&薪资水平.mp4 (79.51MB)
127.PART8.10.7【案例2】特征工程&建模&模型调优.mp4 (104MB)
128.PART9.1 集成学习主要研究领域及简单集成技术.mp4 (115.62MB)
129.PART9.2 Bagging VS Boosting.mp4 (109.08MB)
130.PART10.1 随机森林原理及sklearn实现.mp4 (79.78MB)
131.PART10.2 弱评估器结构相关参数.mp4 (95.93MB)
132.PART10.3 随机性相关参数及属性详解.mp4 (261.07MB)
133.PART10.4 使用随机森林完成员工离职预测及调优.mp4 (104.47MB)
134.PART11.1 Boosting算法的基本要素和基本流程.mp4 (45.68MB)
135.PART11.2 梯度提升树的基本原理.mp4 (46.94MB)
136.PART11.3 GBDT分类和回归的sklearn快速实现.mp4 (124.8MB)
137.PART11.4 弱评估器数量相关参数及对模型的影响.mp4 (126.71MB)
138.PART11.5 迭代过程相关参数：学习率&初始值参数.mp4 (113.48MB)
139.PART11.6 GBDT的损失函数.mp4 (103.68MB)
140.PART11.7 模型复杂度和不纯度衡量指标相关参数.mp4 (170.02MB)
141.PART11.8 提前停止机制及相关参数.mp4 (132.7MB)
142.PART11.9 GBDT的袋外数据.mp4 (94.89MB)
143.PART11.10 GBDT的超参数优化.mp4 (75.92MB)
144.PART12.1 学习XGBoost的四个层次.mp4 (107.39MB)
145.PART12.2 XGBoost的安装与卸载.mp4 (56.66MB)
146.PART12.3 XGBoost分类和回归的sklearn实现.mp4 (198.85MB)
147.PART12.4 XGBoost重要参数详解：迭代过程相关参数.mp4 (215.4MB)
148.PART12.5 XGBoost的弱评估器.mp4 (127.08MB)
149.PART12.6 弱学习器的分枝&剪枝&随机性.mp4 (101.78MB)
150.PART12.7 XGBoost性能相关参数及超参数优化.mp4 (105.18MB)
151.PART13 机器学习算法的模型选择问题.mp4 (73.48MB)
152.【业务模型】01 业务分析模型概览.mp4 (16.17MB)
153.【业务模型】02 初学者如何学习业务分析方法.mp4 (104.43MB)
154.【业务模型】3.1 对比分析法.mp4 (83.53MB)
155.【业务模型】3.2 多维度拆解.mp4 (31.11MB)
156.【业务模型】3.3 漏斗分析法.mp4 (20.34MB)
157.【业务模型】3.4 公式拆解法.mp4 (50.79MB)
158.【业务模型】3.5 矩阵分析法.mp4 (28.09MB)
159.【业务模型】04 数据涨跌异动如何处理？.mp4 (21.06MB)
160.【业务模型】5.1 用户行为序列分析.mp4 (52.56MB)
161.【业务模型】5.2 用户行为路径分析.mp4 (59.79MB)
162.【业务模型】5.3 用户行为分析常用工具.mp4 (16.03MB)
163.【业务模型】5.4 用户留存分析.mp4 (54.71MB)
164.【业务模型】5.5 同期群分析.mp4 (43.54MB)
165.【业务模型】5.6【实操】使用python完成同期群分析.mp4 (63.49MB)
166.【业务模型】5.7.1 用户画像的两种概念.mp4 (30.82MB)
167.【业务模型】5.7.2 为什么要分析用户画像.mp4 (18.72MB)
168.【业务模型】5.7.3 不同行业的用户画像应用.mp4 (23.92MB)
169.【业务模型】5.7.4 用户画像体系搭建流程.mp4 (77.16MB)
170.【业务模型】6.1.1 什么是RFM模型.mp4 (48.4MB)
171.【业务模型】6.1.2 如何应用RFM模型.mp4 (31.8MB)
172.【业务模型】6.1.3 实操：RFM模型的实操项目.mp4 (59.47MB)
173.【业务模型】6.2.1 AARRR模型.mp4 (34.9MB)
174.【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 (20.12MB)
175.【AB测试】01 AB测试的起源.mp4 (30.41MB)
176.【AB测试】02 AB测试的基本定义.mp4 (11.18MB)
177.【AB测试】03 AB测试在互联网巨头公司中的发展历程.mp4 (51.94MB)
178.【AB测试】04 为什么互联网热衷于AB测试.mp4 (18.81MB)
179.【AB测试】05 AB测试的实际应用场景.mp4 (32.06MB)
180.【AB测试】06 字节跳动是如何应用AB测试的.mp4 (96.76MB)
181.【AB测试】07【补充】AA测试.mp4 (25.2MB)
182.【AB测试】08【补充】多变量测试.mp4 (16.61MB)
183.【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 (136.5MB)
184.【AB测试】10 AB测试基本流程：流量的分割.mp4 (51.59MB)
185.【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 (107.04MB)
186.【AB测试】12 AB测试的基本原理：假设检验.mp4 (77.8MB)
187.【AB测试】13.1 AB测试面试常见角度.mp4 (15.22MB)
188.【AB测试】13.2.1【面试题】请描述一下什么是AB test.mp4 (15.95MB)
189.【AB测试】13.2.2【面试题】AB测试的核心原理是什么？.mp4 (30.88MB)
190.【AB测试】13.2.3【面试题】AB测试有哪些应用场景？.mp4 (16.33MB)
191.【AB测试】13.2.4【面试题】是否接触过AB test，请说说对AB测试的理解【滴滴】.mp4 (49.07MB)
192.【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？哪个更严重【阿里】.mp4 (23.25MB)
193.【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 (20.08MB)
194.【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 (40.74MB)
195.【AB测试】13.4.1【面试题】AB测试的主要流程是什么？.mp4 (61.68MB)
196.【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 (39.48MB)
197.【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 (13.21MB)
198.【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？.mp4 (32.56MB)
199.【AB测试】13.4.5【面试题】如何进行合理的流量分割？.mp4 (6.1MB)
200.【AB测试】13.4.6【面试题】如何验证你的改进办法有效果？【快手】.mp4 (15.91MB)
201.【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 (23.43MB)
202.【AB测试】13.4.8【面试题】若AB测试中发现实验组核心指标明显优于对照组，能上线么.mp4 (12.77MB)
203.【AB测试】13.5 【场景类面试题示例】如何设计和分析AB测试来决定某项新功能是否上线.mp4 (252.87MB)
204.【AB测试】14.1 AB测试的完整业务流程.mp4 (35.12MB)
205.【AB测试】14.2 AB测试的五大核心模块.mp4 (119.84MB)
206.【AB测试】14.3 业界流行的AB测试架构实现方案.mp4 (91.71MB)
207.【AB测试】15.1 应用实战：背景&AB测试流程.mp4 (30.52MB)
208.【AB测试】15.2 应用实战：设计AB test实验.mp4 (165.52MB)
209.【AB测试】15.3 应用实战：数据分析&假设检验的Python实现.mp4 (190.89MB)
210.【游戏氪金】Ch 0 前言：数据概况与案例导读.mp4 (73.55MB)
211.【游戏氪金】Ch 1 游戏行业概览与游戏岗位招聘概况.mp4 (163.28MB)
212.【游戏氪金】Ch 2 从流量到用户到变现：手游的运营流程.mp4 (238.01MB)
213.【游戏氪金】Ch 3 甜蜜陷阱：你是如何一步步走向氪金的？.mp4 (130.12MB)
214.【游戏氪金】Ch 4 数据技术辅助游戏运营的6大典型场景.mp4 (291.68MB)
215.【游戏氪金】Ch 5.1 游戏数据的初步探索.mp4 (271.06MB)
216.【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 (277.67MB)
217.【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 (216.8MB)
218.【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 (284.35MB)
219.【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 (107.98MB)
220.【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 (190.51MB)
221.【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 (148.61MB)
222.【游戏氪金】Ch 6.2 模型选择，benchmark的建立.mp4 (121.81MB)
223.【游戏氪金】Ch 6.3 特征工程(1) 根据业务模式新增特征.mp4 (169.57MB)
224.【游戏氪金】Ch 6.3 特征工程(2) 达成建模所需的统计假设.mp4 (199.55MB)
225.【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 (207.46MB)
226.【游戏氪金】Ch 6.4 模型融合(2) GBDT回归的预测与调优.mp4 (111.97MB)
227.【异常检测】Ch 0 数据概况与案例导读.mp4 (51.51MB)
228.【异常检测】Ch 1 电商的核心价值：更高的交易效率.mp4 (346.49MB)
229.【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 (352.39MB)
230.【异常检测】Ch 3 淘宝vs京东：迥然不同的盈利模式.mp4 (298.9MB)
231.【异常检测】Ch 4 异常订单检测：商家的帮手，平台的抓手.mp4 (139.22MB)
232.【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 (268.9MB)
233.【异常检测】Ch 5.2 数据预处理(2)：重复值与异常值处理.mp4 (258.62MB)
234.【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 (205.29MB)
235.【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 (341.17MB)
236.【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 (233.86MB)
237.【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 (288.19MB)
238.【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 (219.74MB)
239.【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 (243.15MB)
240.【异常检测】Ch 7.3 建模与调参(3) 基于软投票的模型融合.mp4 (153.23MB)
241.【用户流失】Part 1.1 业务背景与Kaggle平台使用方法介绍.mp4 (193.18MB)
242.【用户流失】Part 1.2 数据字段解释与数据质量检验.mp4 (84.99MB)
243.【用户流失】Part 1.3 字段类型转化与缺失值填补.mp4 (189.39MB)
244.【用户流失】Part 1.4 异常值检测.mp4 (62.11MB)
245.【用户流失】Part 1.5 相关性分析.mp4 (104.75MB)
246.【用户流失】Part 1.6 数据探索性分析与可视化呈现.mp4 (86.79MB)
247.【用户流失】Part 2.1 数据重编码：OrdinalEncoder过程.mp4 (110.72MB)
248.【用户流失】Part 2.2 数据重编码：OneHotEncoder过程.mp4 (127.14MB)
249.【用户流失】Part 2.3 转化器流水线：ColumnTransformer过程.mp4 (118.03MB)
250.【用户流失】Part 2.4 特征变换：数据标准化与归一化.mp4 (53.2MB)
251.【用户流失】Part 2.5 连续变量分箱：等宽、等频与聚类分箱.mp4 (147.77MB)
252.【用户流失】Part 2.6 连续变量分箱：目标编码与有监督分箱.mp4 (96.88MB)
253.【用户流失】Part 2.7 逻辑回归机器学习流构建与训练.mp4 (165.07MB)
254.【用户流失】Part 2.8 逻辑回归机器学习流超参数搜索调优.mp4 (180.65MB)
255.【用户流失】Part 2.9 自定义sklearn评估器网格搜索.mp4 (219.62MB)
256.【用户流失】Part 2.10 逻辑回归模型解释与特征系数解读.mp4 (124.74MB)
257.【用户流失】Part 2.11 决策树模型训练与优化.mp4 (87.17MB)
258.【用户流失】Part 2.12 决策树模型解释与结果解读.mp4 (124.98MB)
259.【广告投放】Ch 1.1 广告&营销的本质.mp4 (76.93MB)
260.【广告投放】Ch 1.2 4P营销理论：产品.mp4 (97.56MB)
261.【广告投放】Ch 1.3 4P营销理论：价格.mp4 (118.29MB)
262.【广告投放】Ch 1.4 4P营销理论：渠道与推广.mp4 (58.12MB)
263.【广告投放】Ch 1.5 互联网公司如何靠流量致富？.mp4 (124.09MB)
264.【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 (226.76MB)
265.【广告投放】Ch 2.1 广告投放的目的、渠道、形式及计费方式.mp4 (159.89MB)
266.【广告投放】Ch 2.2 如何衡量广告效果及优化广告策略.mp4 (227.08MB)
267.【广告投放】Ch 3.1 在线教育发展历程.mp4 (56.5MB)
268.【广告投放】Ch 3.2 在线教育已死？No，加时赛已开启.mp4 (76.39MB)
269.【广告投放】Ch 3.3 行业洗牌：数据从业者机会何在？.mp4 (88.47MB)
270.【广告投放】Ch 3.4 流量为王：在线教育的财富密码.mp4 (81.46MB)
271.【广告投放】Ch 3.5 在线教育的广告投放流程.mp4 (184.14MB)
272.【广告投放】Ch 3.6 在线教育广告投放案例分享（K12领域）.mp4 (72.73MB)
273.【广告投放】Ch 4.1 数据指标体系的重要性及判断标准.mp4 (108.89MB)
274.【广告投放】Ch 4.2 搭建指标体系的起点：理解业务.mp4 (45.55MB)
275.【广告投放】Ch 4.3 搭建指标体系：定目标&理流程.mp4 (70.62MB)
276.【广告投放】Ch 4.4 搭建指标体系：选指标&搭体系.mp4 (65.83MB)
277.【广告投放】Ch 5.1 案例基本背景及数据情况.mp4 (35.67MB)
278.【广告投放】Ch 5.2 【选学】互联网巨头们的数据库演变之路.mp4 (54.99MB)
279.【广告投放】Ch 5.3 【选学】创建python与数据库之间的连接.mp4 (58.14MB)
280.【广告投放】Ch 5.4【选学】将python中的DF数据导入数据库.mp4 (73.06MB)
281.【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 (125.11MB)
282.【广告投放】Ch 5.6 数据分布情况及特征相关性分析.mp4 (142.97MB)
283.【广告投放】Ch 6.1 特征探索：各渠道流量基本情况.mp4 (63.49MB)
284.【广告投放】Ch 6.2 特征探索：渠道流量Top20分析.mp4 (143.59MB)
285.【广告投放】Ch 6.3 特征探索：渠道质量Top20分析.mp4 (94.77MB)
286.【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 (49.06MB)
287.【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 (140.02MB)
288.【广告投放】Ch 6.6 特征探索：用户注册行为分析.mp4 (44.44MB)
289.【广告投放】Ch 6.7 特征探索：用户停留时间分析.mp4 (69.21MB)
290.【广告投放】Ch 6.8 特征探索：用户搜索行为分析.mp4 (37.91MB)
291.【广告投放】Ch 6.9 特征探索：用户访问深度分析.mp4 (49.45MB)
292.【广告投放】Ch 6.10 特征探索：广告卖点分析.mp4 (91.83MB)
293.【广告投放】Ch 6.11 特征探索：广告物料分析.mp4 (50.76MB)
294.【广告投放】Ch 6.12 特征探索：广告预算分析.mp4 (92.52MB)
295.【广告投放】Ch 6.13 特征探索总结.mp4 (43.4MB)
296.【广告投放】Ch 7.1 特征工程：数据预处理&编码&数据归一化.mp4 (112.82MB)
297.【广告投放】Ch 7.2 聚类分析在实际工作中的应用.mp4 (83.15MB)
298.【广告投放】Ch 7.3 建模分析：使用Kmeans聚类完成渠道分组.mp4 (125.59MB)
299.【广告投放】Ch 7.4 分组结果的可视化展示.mp4 (81.18MB)
300.【广告投放】Ch 7.5 业务应用：建模结果对业务的指导意义.mp4 (55.55MB)
301.【数分报告】01 了解数据分析报告.mp4 (86.59MB)
302.【数分报告】02 数据分析报告类型——日常分析报告.mp4 (79.59MB)
303.【数分报告】03 数据分析报告类型——专题型分析报告.mp4 (60.68MB)
304.【数分报告】04 数据分析报告类型——综合性分析报告.mp4 (41.8MB)
305.【数分报告】05 数分报告元素——整体架构.mp4 (27.06MB)
306.【数分报告】06 数分报告元素——标题.mp4 (45.71MB)
307.【数分报告】07 数分报告元素——目录.mp4 (14.5MB)
308.【数分报告】08 数分报告元素——分析背景&目的&思路.mp4 (16.61MB)
309.【数分报告】09 数分报告元素——报告正文部分.mp4 (74.01MB)
310.【数分报告】10 数分报告元素——结论与建议&附录.mp4 (29.7MB)
311.【数分报告】11 数据分析报告制作流程.mp4 (103.14MB)
312.【数分报告】12 数据分析竞赛信息【加餐】.mp4 (15.85MB)
313.【数分报告】13 从0到1制作数据分析报告.mp4 (153.53MB)
314.简历项目模板-图文_转自HTML.docx (1.63MB)
49 Python中的函数.mp4 (405.32MB)
