商业数据分析Lv2 5周Python训练营完整版2019,IT资源网
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│00开营实录.txt
│
├─作业
│ Week1：作业.pdf
│ Week2：作业.pdf
│ Week3：作业.pdf
│ Week4：作业.pdf
│ Week5：作业.pdf
│
├─模块0：课程导入
││
│├─01欢迎来到课程学习
││ 01欢迎来到课程学习.pdf
││
│├─02课程安排
││ 02课程安排.pdf
││
│└─03课程学习须知
│ 03学习系统使用视频07292_batch.mp4
│ 03课程学习须知.pdf
│
├─模块1 ：PYTHON-ANACONDA 安装与数据导入
││
│├─04课前准备：python-anaconda安装教程（Win）
││ 04录屏教程.mp4
││ 04课前准备：python-anaconda安装教程（Win）.pdf
││ 04配图.pdf
││
│├─05课前准备：python-anaconda安装教程（Mac）
││ 05录屏软件.mp4
││ 05课前准备：python-anaconda安装教程（Mac）.pdf
││ 05配图.pdf
││
│├─06第1课：jupyter notebook使用
││ 06本小节课程视频.mp4
││ 06补充：Markdown使用.mp4
││ 06 jupyter notebook 使用.rar
││ 06第1课：jupyter notebook使用.pdf
││
│└─07第2课：python数据导入教程
│ 07视频1.mp4
│ 07视频2.mp4
│ 07视频3.mp4
│ 07第2课：python数据导入教程.pdf
│
├─模块2：PYTHON基础知识学习
││
│├─08第3课：Python数据类型&运算符&输入输出
││ 08视频1.mp4
││ 08视频2.mp4
││ 08视频3.mp4
││ 08视频4.mp4
││ 08Python基本数据结构&运算符&输入输出.rar
││ 08第3课：Python数据类型&运算符&输入输出.pdf
││ 08配图.pdf
││
│├─09练一练
││ 09练一练.pdf
││
│├─10第4课：列表&元组&字典
││ 10视频1.mp4
││ 10视频2.mp4
││ 10视频3.mp4
││ 10python元组.docx
││ 10python列表.docx
││ 10python字典.docx
││ 10列表，字典，元组.zip
││ 10第4课：列表&元组&字典.pdf
││
│├─11练一练
││ 11练一练.pdf
││
│├─12第5课：集合&函数
││ 12视频1.mp4
││ 12视频2.mp4
││ 12第5课：集合&函数.pdf
││ 12配图.pdf
││ 12集合，函数.rar
││
│└─13练一练
│ 13练一练.pdf
│
├─模块3 ：数据概述与数据可视化
││
│├─14 资料Pandas与Matplotlib学习数据
││ 14house-prices.csv
││ 14house_data.csv
││ 14house_price_regression.xlsx
││ 14Pandas与Matplotlib学习数据.pdf
││ 14UnitMaster.txt
││
│├─15第6课：Pandas学习之数据导入与清洗
││ 15视频.mp4
││ 15house-data.csv
││ 15pandas案例.rar
││ 15第6课：Pandas学习之数据导入与清洗.pdf
││
│├─16第7课：Matplotlib学习之数据可视化
││ 16视频1.mp4
││ 16视频2.mp4
││ 16视频3.mp4
││ 16视频4.mp4
││ 16视频5.mp4
││ 16视频6.mp4
││ 16-01matplotlib数据可视化基础.rar
││ 16-02house_data_20190804_162754.xlsx
││ 16-03cars.csv
││ 16-03matplotlib数据可视化案例.rar
││ 16-04iris.csv
││ 16-05matplotlib数据可视化--散点图.rar
││ 16-06titanic_train.csv
││ 16-07matplotlib数据可视化--箱线图.rar
││ 16-08user_analysis.xlsx
││ 16-09matplotlib数据可视化--折线图.rar
││ 16-10house_data.xlsx
││ 16-11matplotlib数据可视化--直方图.rar
││ 16第7课：Matplotlib学习之数据可视化.pdf
││
│├─17第8课：App Store评分数据案例讲解
││ 17视频.mp4
││ 17 1 Python 数据概述与可视化.pdf
││ 17 w1_applestore.csv
││ 17 w1_参考代码.zip
││ 17第8课：App Store评分数据案例讲解.pdf
││
│├─18第9课：App Store业务数据概况分析
││ 18视频.mp4
││ 18第9课：App Store业务数据概况分析.pdf
││
│├─19第10课：App 价格单变量分析
││ 19视频.mp4
││ 19第10课：App 价格单变量分析.pdf
││
│├─20第11课：App Store 业务数据可视化
││ 20视频.mp4
││ 20配图.pdf
││
│├─21第12课：App Store 数据分析的业务解读
││ 21视频.mp4
││ 21配图.pdf
││
│├─22第13课：App Store评分数据案例结论小结
││ 22视频.mp4
││ 22第13课：App Store评分数据案例结论小结.pdf
││
│└─23Week1作业：优衣库销售数据分析
│ 23 L2W1-优衣库数据.csv
│ 23Week1作业：优衣库销售数据分析.pdf
│
├─模块4：数据概述与数据模型
││
│├─24第14课：L1课程回顾-回归模型基础
││ 24视频.mp4
││ 24第14课：L1课程回顾-回归模型基础.pdf
││
│├─25第15课：使用Sklearn对宝洁销售额预测分析
││ 25视频1.mp4
││ 25视频2.mp4
││ 25视频3.mp4
││ 25salary.csv
││ 25sklearn案例.rar
││ 25第15课：使用Sklearn对宝洁销售额预测分析.pdf
││
│├─26第16课：宝洁业务数据概况分析
││ 26视频.mp4
││ 26 w2_store_rev.csv
││ 26 w2_参考代码.rar
││ 26第16课：宝洁业务数据概况分析.pdf
││
│├─27第17课：宝洁event单变量分析与转置
││ 27视频.mp4
││ 27第17课：宝洁event单变量分析与转置.pdf
││
│├─28第18课：宝洁变量相关性分析
││ 28视频.mp4
││ 28第18课：宝洁变量相关性分析.pdf
││
│├─29第19课：宝洁业务回归模型
││ 29视频1.mp4
││ 29视频2.mp4
││ 29视频3.mp4
││ 29视频4.mp4
││ 29第19课：宝洁业务回归模型.pdf
││
│├─30第20课：宝洁回归模型结果与业务解读
││ 30视频.mp4
││ 30第20课：宝洁回归模型结果与业务解读.pdf
││
│└─31Week2作业：小红书销售额预测
│ 31 l2_week2.csv
│ 31Week2作业：小红书销售额预测.pdf
│
├─模块5：逻辑回归与客户流转预测
││
│├─32.第21课：L1课程回顾-分类模型基础
││ 第21课：L1课程回顾-分类模型基础.mp4
││ 第21课：L1课程回顾-分类模型基础.pdf
││
│├─33.第22课：逻辑回归预测恶性肿瘤案例
││ titanic_train.csv
││ 第22课：逻辑回归预测恶性肿瘤案例.mp4
││ 第22课：逻辑回归预测恶性肿瘤案例.pdf
││ 逻辑回归预测良恶性乳腺癌肿瘤.rar
││
│├─34.第23课：使用分类模型预测AT&T客户流转
││ 23.01.mp4
││ 23.02.mp4
││ w3_逻辑回归_参考代码.rar
││ w4_churn.csv
││ 第23课：使用分类模型预测AT&T客户流转.pdf
││
│├─35.第24课：AT&T业务数据概况分析
││ 24.01.mp4
││ 第24课：AT&T业务数据概况分析.pdf
││
│├─36.第25课：AT&T流失变量分析
││ 25.01.mp4
││ 第25课：AT&T流失变量分析.pdf
││
│├─37.第26课：AT&T变量相关性分析
││ 26.01.mp4
││ 第26课：AT&T变量相关性分析.pdf
││
│├─38.第27课：AT&T逻辑回归模型与优化
││ 27.01.mp4
││ 27.02.mp4
││ 27.03.mp4
││ 第27课：AT&T逻辑回归模型与优化.pdf
││
│├─39.第28课：案例小结：逻辑回归模型系数解读
││ 28.01.mp4
││ 第28课：案例小结：逻辑回归模型系数解读.pdf
││
│└─40.Week3作业：顾客使用天猫优惠劵预测
│ defintion.xlsx
│ L2_Week3.csv
│ Week3作业：顾客使用天猫优惠劵预测.pdf
│
├─模块6：聚类分析与客户分群
││
│├─41.第29课：L1课程回顾-聚类模型基础
││ 29.01.mp4
││ 29.02.mp4
││ 第29课：L1课程回顾-聚类模型基础.pdf
││
│├─42.第30课：非监督聚类分析介绍
││ 30.02.mp4
││ 第30课：非监督聚类分析介绍.pdf
││
│├─43.第31课：Kmeans聚类分析基础
││ 31.01.mp4
││ iris & customers 数据.zip
││ iris & customers 聚类参考代码.zip
││ 第31课：Kmeans聚类分析基础.pdf
││
│├─44.第32课：案例(1)：年龄与收入数据分群
││ 32.01.mp4
││ ageinc参考代码.rar
││ w3_ageinc.csv
││ 第32课：案例(1)：年龄与收入数据分群.pdf
││
│├─45.第33课：案例(2)：Airbnb数据环境下的客户分层
││ 33.01.mp4
││ airbnb参考代码.rar
││ w3_airbnb.csv
││ 第33课：案例(2)：Airbnb数据环境下的客户分层.pdf
││
│├─46.第34课：Airbnb业务数据概况分析
││ 34.01.mp4
││ 第34课：Airbnb业务数据概况分析.pdf
││
│├─47.第35课：Airbnb业务数据单变量分析
││ 第35课：Airbnb业务数据单变量分析.mp4
││ 第35课：Airbnb业务数据单变量分析.pdf
││
│├─48.第36课：Airbnb聚类分析模型与优化
││ 36.01.mp4
││ 36.02.mp4
││ 第36课：Airbnb聚类分析模型与优化.pdf
││
│├─49.第37课：Airbnb聚类分群业务解读
││ 37.01.mp4
││ 第37课：Airbnb聚类分群业务解读.pdf
││
│└─50.Week4作业：mobike用户分群
│ Definition.xlsx
│ mobike.csv
│ Week4作业：mobike用户分群.pdf
│
└─模块7：爬虫
│
├─51.第38课：爬虫预备1-学习HTML语言
│ 38.01.mp4
│ 38.02.mp4
│ 38.03.mp4
│ 38.04.mp4
│ 38.05.mp4
│ 第38课：爬虫预备1-学习HTML语言.pdf
│
├─52.第39课：爬虫预备2.1-学习爬虫原理与步骤
│ 39.01.mp4
│ 39.02.mp4
│ Web-Scraper_v0.3.7.rar
│ 第39课：爬虫预备2.1-学习爬虫原理与步骤.pdf
│
├─53.第40课：爬虫预备2.2-爬虫主要库
│ 40.01.mp4
│ 第40课：爬虫预备2.2-爬虫主要库.pdf
│
├─54.第41课：爬虫实操-用Web Scraper 插件爬取网页
│ 41.01.mp4
│ 41.02.mp4
│ 41.03.mp4
│ 41.04.mp4
│ 第41课：爬虫实操-用Web Scraper 插件爬取网页.pdf
│
├─55.第42课：爬虫数据分析案例-美团美食榜单
│ 42.01.mp4
│ 42.02.mp4
│ 42.03.mp4
│ meituan.csv
│ 第42课：爬虫数据分析案例-美团美食榜单.pdf
│ 美团分析.rar
│
└─56.Week5作业：爬取知乎
Week5作业：爬取知乎.pdf
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