Python商业数据分析特训班视频教程

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目录* I: m3 ?: @7 O5 M ├─课程4 t# h2 v0 m" C+ h2 } │  ├─1.10数据粒度（四）.mp4! ^& O6 ^% a$ a9 H" w) C, j │  ├─1.11答疑（二）.mp4 │  ├─1.12答疑（三）.mp4 │  ├─1.13答疑（四）.mp4 │  ├─1.1贸易数据分析引入.mp4 │  ├─1.2什么是贸易数据分析？.mp4 │  ├─1.3所需技术.mp4 │  ├─1.4基天职析流程及供给链各个环节.mp4 │  ├─1.5贸易了解.mp46 R* H' E4 l4 T4 \ │  ├─1.6答疑（一）.mp4 │  ├─1.7数据粒度（一）.mp4* K% ?) r/ D$ s! Z" D, o │  ├─1.8数据粒度（二）.mp4/ S& L1 S+ N; a) T7 I+ D! O │  ├─1.9数据粒度（三）.mp4 │  ├─10.10Zip.mp4 │  ├─10.11Mutable，Immutable.mp4 │  ├─10.12Traversal Sequence Data Structure.mp4" f7 P  V0 m: V0 {0 ?; a │  ├─10.13函数进阶（一）.mp4 │  ├─10.14函数进阶（二）.mp41 c5 v) d7 ?2 ~ │  ├─10.15函数也可以传递、Lambda.mp4 │  ├─10.16修饰.mp4 │  ├─10.17List Comprehensions（一）.mp4 │  ├─10.18List Comprehensions（二）.mp4 │  ├─10.1答疑—strip的功用.mp4 │  ├─10.2List（一）.mp4) _$ A3 N+ {+ M1 J8 b │  ├─10.3List（二）.mp43 E, p8 o8 j: S+ Q) X │  ├─10.4List（三）.mp43 k; }1 \! ]5 z/ F  K$ [3 G │  ├─10.5Tuple.mp4- h% X" t( M, Y │  ├─10.6Dictionary（一）.mp4 │  ├─10.7答疑回首.mp40 a) p: B9 Z1 A% O0 o │  ├─10.8Dictionary（二）.mp4, H/ y8 Q. t) c% z( o8 z) A4 `% \ │  ├─10.9Set.mp4# N! X2 h' @) D/ [- k( [  {+ E │  ├─11.10Advanced Python（三）.mp4 │  ├─11.11Advanced Python（四）.mp4 │  ├─11.1Modules，Packages，and Programs（一）.mp4$ V5 Q6 j" C% p8 y* C │  ├─11.2Modules，Packages，and Programs（二）.mp4% M- X5 h. y$ c& K1 h │  ├─11.3Python Standard Library.mp4" v( `9 t$ @! B4 ?4 M) ~0 F( O: {* t1 [ │  ├─11.4Python System（一）.mp4& X) o% @- ~- | │  ├─11.5Python System（二）.mp4 │  ├─11.6Python System（三）.mp4: p  s0 w* |( c! t( x │  ├─11.7Python System（四）.mp4" l% J: P( h% g' ^ │  ├─11.8Advanced Python（一）.mp4 │  ├─11.9Advanced Python（二）.mp4+ h& p6 ?+ b4 l* p& q7 Q │  ├─12.10Crawl—BOSS直聘（四）.mp4 │  ├─12.11Crawl—BOSS直聘（五）.mp4* l2 z1 S2 y0 k# \% } │  ├─12.12Crawl—BOSS直聘（六）.mp4  U+ y3 e% B' C6 L; B) a │  ├─12.13作业：豪杰列表整合（一）.mp4 │  ├─12.14作业：豪杰列表整合（二）.mp4 │  ├─12.15作业：豪杰列表整合（三）.mp4 │  ├─12.1计较机收集根本.mp43 i) X- ^0 U1 g# x" u2 J+ Y │  ├─12.2网站.mp4 │  ├─12.3示例分析.mp4% Q( `- Y& q. A6 H/ G: Q │  ├─12.4常识回首及预习.mp4 │  ├─12.5HTML，CSS，Browser（一）.mp4 │  ├─12.6HTML，CSS，Browser（二）.mp4 │  ├─12.7Crawl—BOSS直聘（一）.mp4& y" L' A+ n9 ~+ t5 r │  ├─12.8Crawl—BOSS直聘（二）.mp4+ X2 h2 ]' F. i6 h │  ├─12.9Crawl—BOSS直聘（三）.mp4' A# L/ h/ f/ E │  ├─13.1课程简述及小测试.mp4, r; H( Z0 E2 O% q4 P/ V, K6 i: x* X │  ├─13.2自然科学vs数学.mp4 │  ├─13.3随机实验.mp4 │  ├─13.4古典概型（一）.mp4+ K6 k% A3 p- h, C" }( A │  ├─13.5古典概型（二）.mp45 g9 D3 a' v  @; J1 W │  ├─13.6条件几率.mp4" w" ~* ?, ?5 c  s1 v! E9 J! M8 X │  ├─13.7贝叶斯公式（一）.mp48 ?" V) w; z- X7 d: g │  ├─13.8贝叶斯公式（二）.mp4 │  ├─13.9自力性.mp4 │  ├─14.1随机变量.mp45 J# u1 y' ]8 |1 [+ J* V4 {9 J! b │  ├─14.20-1散布和伯努利尝试（一）.mp4" A7 Q' @& i4 J6 a5 L$ j │  ├─14.3伯努利尝试例题讲授（一）.mp43 u" c% Q! B( i; {6 K$ W# \1 Z% } │  ├─14.4伯努利尝试例题讲授（二）.mp4 │  ├─14.5随机变量散布函数（一）.mp46 I1 ^* a6 g* v' f7 j │  ├─14.6随机变量散布函数（二）.mp47 @8 R1 J) n, }  E  e/ u │  ├─14.7随机变量散布函数（三）.mp4 │  ├─14.8随机变量散布函数（四）.mp4 │  ├─14.9随机变量散布函数（五）.mp4 │  ├─15.10正态散布例题讲授（三）.mp45 a: l& C1 k* o0 |$ B │  ├─15.1散布函数例题及贝叶斯公式回首.mp4 │  ├─15.2贝叶斯公式例题（一）.mp4 │  ├─15.3贝叶斯公式例题（二）.mp40 h" V) a, O3 C, w │  ├─15.4贝叶斯定理思惟归纳.mp4 │  ├─15.5贝叶斯定理利用总结及散布函数.mp4 │  ├─15.6正态散布例题讲授（一）.mp4 │  ├─15.7正态散布例题讲授（二）.mp4 │  ├─15.8离散型散布函数.mp4& @3 |9 Q( F) }+ [3 R │  ├─15.9持续型散布函数.mp4 │  ├─16.1离散型散布函数的数学期望.mp4 │  ├─16.2持续型散布函数的数学期望.mp4 │  ├─16.3例题讲授（一）.mp47 g. }$ I# C( X/ [/ F- P │  ├─16.4例题讲授（二）.mp4 │  ├─16.5例题讲授（三）.mp4 │  ├─16.6正态散布的标准差界说.mp4 │  ├─16.7数学期望及例题讲授.mp4$ T. r/ T$ |# l  R9 X │  ├─16.8方差及例题讲授.mp4 │  ├─17.1二维随机变量（一）.mp4 │  ├─17.2二维随机变量（二）.mp4# ?$ Q; G  y. ?* N  i% _7 w │  ├─17.3二维随机变量（三）.mp4: y3 @+ F) z0 L* Q' B$ U% C- D  D │  ├─17.4N维随机变量（一）.mp4 │  ├─17.5N维随机变量（二）.mp4 │  ├─17.6中心极限制理（一）.mp4$ M) v: P4 {( g" N4 v: v. Z7 s) r │  ├─17.7中心极限制理（二）.mp4 │  ├─17.8随机样本与箱线图.mp4 │  ├─17.9SPSS数据分析.mp4 │  ├─18.10单身分方差分析（二）.mp4 │  ├─18.11两身分方差分析.mp4 │  ├─18.12卡方检验（一）.mp40 l4 c+ ?' L9 u9 ~* U( x+ N% R │  ├─18.13卡方检验（二）.mp4- i- V4 p/ z1 W0 p" S) ]; N# G │  ├─18.14卡方检验（三）.mp4 │  ├─18.15简单线性回归（一）.mp4 │  ├─18.16简单线性回归（二）.mp4 │  ├─18.1T检验理论推导和条件.mp4 │  ├─18.2单样本t检验（一）.mp4 │  ├─18.3单样本t检验（二）.mp4 │  ├─18.4自力样本t检验（一）.mp4  ~2 _' }; E, w- ?7 ]+ |( v │  ├─18.5自力样本t检验（二）.mp43 G, I7 _# z7 d9 O6 ^ │  ├─18.6配对样本t检验（一）.mp4 │  ├─18.7配对样本t检验（二）.mp4 │  ├─18.8方差分析.mp4) t. ^4 S4 Q! h- [ │  ├─18.9单身分方差分析（一）.mp4 │  ├─19.10统计、排序和存储array.mp4 │  ├─19.11Pandas简单先容和Series.mp4& ?% O+ r, U+ a8 S │  ├─19.12Series.mp4+ x+ w3 B( t2 @; D' y; O! E1 v' O │  ├─19.13DataFrame.mp4. M8 }5 h5 O  l/ F. p( n9 l │  ├─19.14Titanic example.mp43 J1 d& V7 Z. n  i: s  j7 O │  ├─19.15Index object、Reindex.mp4 │  ├─19.16Drop Data、Slice Data.mp49 m- r0 v! Y5 W' y' F* m │  ├─19.17Data Alignment、Rank and Sort.mp4+ a9 _; U% H3 J# Z │  ├─19.1NumPy简单先容.mp4" ^: t% M4 g! r: {7 I0 t( r │  ├─19.2建立矩阵（一）.mp4- ~2 y$ x  w3 X9 `! Z5 g' h$ ^* v │  ├─19.3建立矩阵（二）.mp4 │  ├─19.4算术操纵和矩阵计较.mp4 │  ├─19.5Several Useful Operations.mp4 │  ├─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.mp45 z0 X- M+ I  w4 _6 U6 Z) |, I │  ├─2.1数据质量与形式.mp4. v7 e+ |( r8 X0 v" C5 Q9 g │  ├─2.2数据隐性.mp4 │  ├─2.3案例分析.mp4 │  ├─2.4分歧范例的分析.mp4 │  ├─2.5数据可视化.mp4* g& N- ~% X$ Y+ y# ^8 H │  ├─2.6典型数据驱动开辟团队的职员.mp4 │  ├─2.7答疑.mp4 │  ├─20.10Data-ink ratio举例（一）.mp4 │  ├─20.11Data-ink ratio举例（二）.mp4/ f: A: A! p0 R2 `3 M- @8 J │  ├─20.12Seaborn：Regression plot.mp4 │  ├─20.13Bar plot、FacetGrid.mp4 │  ├─20.14Pair Plot、Joint Plot与Line Plot.mp48 D, G8 T9 _! N! o+ P! D0 f │  ├─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）.mp4 │  ├─20.3什么是Data Visualization.mp46 Z4 X# ]  K& t) i' ~ │  ├─20.4Matplotlib简单先容.mp4 │  ├─20.5Data-ink ratio.mp45 _+ Y% c' P1 [1 q1 v- R6 J/ l │  ├─20.6一次性绘图和反复性绘图的关系.mp4 │  ├─20.7Matplotlib及其元素.mp4 │  ├─20.8Mode.mp4 │  ├─20.9Basic elements及绘图先容.mp4' N: `7 h) O& h; G │  ├─21.10切片器毗连多个数据透视表.mp4* a! _$ a5 O$ ~2 _ │  ├─21.11分组.mp4 │  ├─21.12设备数值计较方式与自界说计较项.mp4# q& j% q6 W% _4 t1 n* T8 e │  ├─21.13例题练习.mp4, a) J6 q/ l) g# o- q+ C │  ├─21.1数据透视表课程引入.mp4! C' \( C5 d$ _/ l+ f3 @! F │  ├─21.2观察数据及建立数据透视表.mp4" N& U2 @; s6 x) u9 n7 R3 |" x │  ├─21.3透视表简单练习.mp41 ~4 D: ^! B$ B" m/ i( K │  ├─21.4若何设备数据透视表的格式、气概.mp4 │  ├─21.5报表结构、分类汇总、总计.mp47 D( d) M9 j7 f  {5 c1 n* J │  ├─21.6排序与挑选（一）.mp4 │  ├─21.7排序与挑选（二）.mp4 │  ├─21.8革新、变动数据源.mp4 │  ├─21.9切片器操纵及简单练习.mp4 │  ├─22.10饼状图答疑.mp47 d; y$ F* A5 n: ?- | │  ├─22.11练习（一）.mp4% c$ ~7 D; v- H: X │  ├─22.12练习（二）.mp4) Z9 f: O* ?; D7 J0 }) ~ │  ├─22.13练习（三）.mp4' N5 V$ c& P6 E' ^4 H3 @ │  ├─22.14练习（四）.mp4  |9 p& x8 O* l │  ├─22.15练习（五）.mp4 │  ├─22.1课前回首.mp4 │  ├─22.2柱状图（一）.mp4" n- F3 p# ]( D  Z0 F+ j. n │  ├─22.3柱状图（二）.mp4! I! ]! r! h4 ^  B2 q5 O! }9 I │  ├─22.4柱状图（三）.mp4 │  ├─22.5柱状图（四）.mp4 │  ├─22.6饼状图、线状图.mp4 │  ├─22.7图表连系.mp4 │  ├─22.8数据透视图（一）.mp4 │  ├─22.9数据透视图（二）.mp4 │  ├─23.10建立Dashboard（一）.mp4! e" h% k2 `2 U% x │  ├─23.11建立Dashboard（二）.mp4! B: A7 L: b% n# R+ a5 ~9 z: H0 z │  ├─23.12建立Dashboard（三）.mp4 │  ├─23.13课程内容回首（一）.mp4" {; f& A! _; K │  ├─23.14课程内容回首（二）.mp4 │  ├─23.1课前回首.mp4 │  ├─23.2mini图和时候轴.mp4 │  ├─23.3数据仪表盘示例及建立仪表盘的步调.mp42 d/ J: |1 f; J7 Q! Y │  ├─23.4建立仪表盘的留意事项与演示.mp4 │  ├─23.5建立数据仪表盘：观察整理数据.mp4 │  ├─23.6建立数据透视表和图表（一）.mp4 │  ├─23.7建立数据透视表和图表（二）.mp4, K% ^7 Y$ W  [- _, l* a( R' Z │  ├─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本数据分析.mp40 U  q0 c: p4 j  J4 f& D2 L │  ├─24.11医疗健康数据分析.mp4 │  ├─24.12供给链数据分析与体育数据分析.mp4 │  ├─24.13互联网数据分析.mp4 │  ├─24.14数据清算—数据分析前必不成少的步调.mp4! S/ ]3 r- E7 _3 X) M5 U: J │  ├─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描写性、猜测性、指导性数据分析.mp4 │  ├─24.19Case 2：若何利用数据解答贸易题目.mp41 S1 i5 }2 {" T9 @! j │  ├─24.1贸易数据分析的驱动力.mp44 r0 g1 g8 ?0 }& i9 b5 I% m$ r8 V │  ├─24.20答疑及大数据简述.mp4, N$ ]9 z) ^5 ? │  ├─24.2什么是贸易数据分析（一）.mp43 ~/ F( k) `/ I; |' p% w │  ├─24.3什么是贸易数据分析（二）.mp4- n; M7 G/ f8 t; \ │  ├─24.4分歧部分的利用处景及流程综述.mp48 a" {! U1 x" f' [/ n( L │  ├─24.5市场推行数据分析（一）.mp44 m, A  P  d7 z& s9 M+ \( }$ Z6 v │  ├─24.6市场推行数据分析（二）.mp49 j  I" w9 }% C │  ├─24.7新营业开辟.mp4 │  ├─24.8销售治理和其他利用处景.mp4( h+ K( @1 ]" B │  ├─24.9分歧行业的利用处景及答疑.mp4 │  ├─25.10Marketing Analytics Landscape及答疑.mp44 Y; [, v$ @( j9 l9 B │  ├─25.11Marketing Mix Model.mp4# k9 i& @! E7 x2 u6 U6 i6 X0 G │  ├─25.12MMM模子例题分析.mp4 │  ├─25.13市场反应度、线性模子及指数模子.mp43 G; Y. X4 L( A! p │  ├─25.14Contribution与Optimization.mp4 │  ├─25.15Digital Marketing.mp4  D% f1 d2 N) c, f0 V │  ├─25.16Attribution及举例.mp4 │  ├─25.17Linear Attribution及两-模子-较分析.mp4 │  ├─25.1市场漏斗模子Marketing Funnel（一）.mp4 │  ├─25.2市场漏斗模子Marketing Funnel（二）.mp4 │  ├─25.3Samples.mp4 │  ├─25.4Marketing vs Marketing Analytics（一）.mp44 ?( S. F1 z3 v& M │  ├─25.5Marketing vs Marketing Analytics（二）.mp4 │  ├─25.6Marketing Analytics（一）.mp4 │  ├─25.7Marketing Analytics（二）.mp4 │  ├─25.8Segmentation及举例.mp4- _) I8 ^- i9 t& X! B. R  H, z │  ├─25.9Acquisition Model与Analytics Cycle.mp4. p* q/ U8 E+ z: i( L$ n │  ├─26.1ROI—投资回报率.mp44 W" S0 g. Q* _8 s/ _ │  ├─26.2MER—推行本钱营收-.mp4 │  ├─26.3CAC—顾客获得本钱及其他重要目标.mp4' }' M* R# S" ?3 |+ x │  ├─26.4STP框架.mp4 │  ├─26.5STP举例：地毯纤维.mp47 |  w. D0 q. I9 W │  ├─26.6市场细分需要收集的数据.mp4 │  ├─26.7市场细分的首要步调及聚类分析举例.mp4: X/ Q1 f8 t, R) |# G0 Z9 @ │  ├─26.8Case Study：应被挑选-个细分市场？.mp4, F. E0 I7 }& t8 a# [$ D- A& h$ x │  ├─26.9方针市场、市场定位及行业前瞻.mp45 H( K1 e/ H" r8 l) h │  ├─27.10Missing Data与Transformation.mp4 │  ├─27.11Web Data Preparation.mp4 │  ├─27.12Data Cleaning：Airbnb Listings（一）.mp4 │  ├─27.13Data Cleaning：Airbnb Listings（二）.mp4 │  ├─27.14Data Cleaning：Airbnb Listings（三）.mp40 V& Q% k/ L6 a. m( X │  ├─27.1数据处置方式引入.mp48 W/ J$ M& m4 @6 ? │  ├─27.2Data Source：Excel.mp4) m# ~1 v* s; s: L) V  N$ r │  ├─27.3Data Source：Delimited format与Fixed length.mp4 │  ├─27.4Data File与Web Data.mp4 │  ├─27.5Data Source：RDBMS.mp4 │  ├─27.6Data Types（一）.mp41 e0 P: y$ V+ h3 l  G* ~ │  ├─27.7Data Types（二）.mp4) d4 f. }: G" k4 ?+ c# G+ J4 @ │  ├─27.8Missing Data与Data Quality Issues.mp44 `2 |3 }) ^* I3 i. M  r4 c7 }) ~' h │  ├─27.9Data Preparation与Data Cleansing.mp45 D8 e& v7 ^4 A& H+ J$ c& N& l6 z& B │  ├─28.10Feature Extraction（一）.mp48 Z7 A# h4 X- m │  ├─28.11Feature Extraction（二）.mp4 │  ├─28.12答疑：Sklearn安装.mp4 │  ├─28.13Feature selection.mp4 │  ├─28.14Learning algorithm（一）.mp4% ]* q: Q$ B7 l! F8 w │  ├─28.15Learning algorithm（二）.mp4 │  ├─28.16Extreme Example.mp4 │  ├─28.17Model evaluation&selection及回首.mp4 │  ├─28.1Sklearn先容.mp4 │  ├─28.2什么是机械进修.mp42 g# K5 ]" o& C' o# ~% [! M7 @8 v4 x │  ├─28.3General Learning Models-Supervised（一）.mp4 │  ├─28.4General Learning Models-Supervised（二）.mp4 │  ├─28.5General Learning Models-Unsupervised.mp44 ^$ l* w/ S6 A1 ? │  ├─28.6Part1.Feature Extraction.mp4# w' C2 T  Q0 G" T' M+ _ │  ├─28.7Part2.Learning Algorithms.mp4 │  ├─28.8Sklearn安装.mp4 │  ├─28.9Dataset.mp4- ~* X; O! o7 K │  ├─29.10模子的诊断（二）.mp4 │  ├─29.11线性回归分析步调.mp4 │  ├─29.12Python实例：操纵数据点建立模子.mp4) X" k' Q! v* H0 _' n$ h │  ├─29.13若何求线性方程斜率与截距.mp4 │  ├─29.14若何评价模子的黑白.mp44 R1 Y9 x1 \% v7 W) m8 R │  ├─29.15Linear Regression on Boston housing dataset.mp4 │  ├─29.16Method 1：sklearn package.mp40 }9 K! @6 {$ ~2 W │  ├─29.17Method 2：statsmodels package.mp4 │  ├─29.1课程引入.mp4) A4 v7 m2 A2 N0 Z3 ]# M │  ├─29.2什么是模子？.mp4 │  ├─29.3什么是回归分析及其分类.mp4 │  ├─29.4什么是线性回归？.mp4 │  ├─29.5自变量与因变量.mp42 r2 l+ d! E8 B" g: q9 c) F │  ├─29.6线性回归模子及所需满足的条件.mp4 │  ├─29.7线性回归条件假定.mp4/ L3 u8 I7 }' O, u# `4 @+ J+ | │  ├─29.8残差Residual及系数的估量.mp44 e, @5 C9 g  R) p2 j │  ├─29.9模子的诊断（一）.mp4 │  ├─3.10查找和替换（一）.mp44 H- F8 j  e4 Y+ z9 T │  ├─3.11查找和替换（二）.mp4 │  ├─3.12答疑.mp4 │  ├─3.1Excel简介.mp45 u0 ?# R! |$ y │  ├─3.2Excel根基操纵（一）.mp4) A% ]$ [% x) _; L │  ├─3.3Excel根基操纵（二）.mp4 │  ├─3.4Excel根基操纵（三）.mp4 │  ├─3.5行列及地区（一）.mp46 @  U  G0 V5 [7 _+ E7 a │  ├─3.6行列及地区（二）.mp4 │  ├─3.7数据及数据范例（一）.mp4 │  ├─3.8数据及数据范例（二）.mp44 a6 [( P9 X3 I0 t/ h' J │  ├─3.9数据及数据范例（三）.mp4 │  ├─30.10过拟合vs欠拟合与穿插考证.mp4 │  ├─30.11逻辑回归分析流程.mp4 │  ├─30.12数据导入.mp4 │  ├─30.13Data Exploratory.mp46 t2 B0 b2 j0 l% I" @ │  ├─30.14Create dummy variables & Feature Selection.mp4( d$ q9 ^2 |3 U# \ │  ├─30.15Implementing the model & Logistic Regression Model Fitting.mp4 │  ├─30.16Cross Validation & Confusion Matrix.mp4 │  ├─30.1课程引入.mp4 │  ├─30.2监视式vs非监视式机械进修.mp4; Q- j: ]- @) E" H │  ├─30.3分类vs聚类.mp4 │  ├─30.4分类算法vs回归分析.mp46 e7 I* X3 I3 C8 j# [& P% \) V │  ├─30.5为什么线性模子不适用？.mp44 e" X) C1 ?8 Y$ c │  ├─30.6逻辑回归的条件假定.mp4. S, V$ Y6 J3 ^ │  ├─30.7逻辑回归的公式及题目.mp4+ `5 ^. |9 t9 h( [6 P& ` │  ├─30.8混淆矩阵与ROC曲线.mp4 │  ├─30.9模子永久都不是完善的.mp41 V  c7 d8 C0 e7 k/ K1 O │  ├─31.10Growth hacking-0304.mp4 │  ├─31.11Growth hacking-0304.mp4" q7 w9 u6 p9 d3 {1 y │  ├─31.12MySQL 1 -0305.mp4 │  ├─31.13MySQL 1-0305.mp4$ m; ^) f) K6 V+ R) U& D) r" H │  ├─31.14MySQL2 -0306.mp4 │  ├─31.15NOSQL Database in Big Data-0307.mp40 ^5 o+ g7 u2 Q │  ├─31.16Power BI-0307.mp4/ u9 Q% P- m' u$ T2 y: u* v │  ├─31.17E-Commerce-0309.mp4 │  ├─31.18E-Commerce-0310.mp4 │  ├─31.19Gaming Analytics-0312.mp4" B1 B, h# i, r/ }1 y) E& @ │  ├─31.1Classification & Clustering Classification vs. Clustering-0223.mp4 │  ├─31.20Gaming Analytics-0314.mp4 │  ├─31.21感官分析1-0316.mp4 │  ├─31.22感官分析2-0316.mp4 │  ├─31.23感官分析3-0317.mp4 │  ├─31.24感官分析4-0317.mp4 │  ├─31.25A-B Testing-0319.mp4& h) ]4 y; O- K" C │  ├─31.26A-B Testing-0320.mp4 │  ├─31.27Capstone-0323.mp41 k. i8 Q& B# g+ b8 A/ U; } │  ├─31.28Capstone-0324.mp45 V8 d8 r- H" {7 d% B │  ├─31.2顾客体验Customer Experience-0224.mp4; E5 W, l6 K3 R2 w7 R │  ├─31.3定价Pricing-0225.mp4 │  ├─31.4SPSS与问卷分析-0226.mp4 │  ├─31.5市场研讨的根本常识-0227.mp4 │  ├─31.6市场营销的研讨利用-0228.mp47 O9 R. n8 X: q9 s) G- ^+ l, P' N, v5 O │  ├─31.7CRM & RFM- 0301.mp4 │  ├─31.8CRM & RFM -0302.mp4 │  ├─31.9新营业开辟及销售运营治理-0303.mp4 │  ├─4.1答疑回首.mp4 │  ├─4.2排序.mp44 M& X" ]* X: e' _ │  ├─4.3排序插入.mp4: l. V9 _3 W2 i% h- m │  ├─4.4挑选（一）.mp4 │  ├─4.5挑选（二）.mp4# [* J8 Z. O; j; {4 ?' H │  ├─4.6答疑.mp4$ Z, n% x7 D# u" `9 o │  ├─5.10报名统计.mp4% A% c, _3 v3 K5 B& k, n! y' @ │  ├─5.11SUMIF.mp4 │  ├─5.12SUMIF练习.mp4 │  ├─5.1分类汇总（一）.mp4- g2 u. K: K: s) w2 w) [3 ]: h  F │  ├─5.2分类汇总（二）.mp43 l7 Y, V, H, B  t5 q │  ├─5.3公式与函数（一）.mp4$ k2 R! P; i: D/ U0 r0 ]; j' r" J │  ├─5.4公式与函数（二）.mp4# z. R# v9 H  _( |2 {% W: z │  ├─5.5公式与函数（三）.mp4 │  ├─5.6逻辑判定IF（一）.mp4 │  ├─5.7逻辑判定IF（二）.mp44 Q- G6 V$ N. e) M7 |" a │  ├─5.8COUNTIF.mp4. x) A  U1 M, y* `; G │  ├─5.9反复.mp4 │  ├─6.1VLOOKUP.mp4) S# W$ ^" ?6 j& v │  ├─6.2菜单、Join Two Tables.mp4 │  ├─6.3记录多婚配、跨表.mp4' r; d0 r7 z; y5 k# }' b( L  ` │  ├─6.4跨表、跨文件薄.mp4- H# G; p8 m6 }$ D9 |1 J0 C. V │  ├─6.5示例：王者光荣、打标签.mp4 │  ├─6.6文本vlookup、Hlookup.mp4 │  ├─6.7Match&Index.mp4 │  ├─6.8返回多列.mp4 │  ├─6.9熟悉数组、记录多婚配.mp4 │  ├─7.1商务智能寄义（一）.mp4 │  ├─7.2商务智能寄义（二）.mp41 F& b! o% S( N' |8 o* m/ H │  ├─7.3数据仓库系统.mp4 │  ├─7.4常见BI.mp4 │  ├─7.5Power BI（一）.mp4+ k  ]; ^3 h% P+ ~! S │  ├─7.6Power BI（二）.mp46 g' R! r4 Y( o& t1 s │  ├─7.7答疑.mp45 L2 V: d1 v1 K+ a+ w │  ├─8.10Python for basic data type（一）.mp41 a& U0 ^: b  r# W5 p2 y7 n# V │  ├─8.11Python for basic data type（二）.mp4 │  ├─8.12Python for basic data type（三）.mp4 │  ├─8.13Python for basic data type（四）.mp44 G2 K2 m# X" _; i4 v │  ├─8.14Python for basic data type（五）.mp4 │  ├─8.15Python for basic data type（六）.mp4 │  ├─8.16Python for basic data type（七）.mp4 │  ├─8.17Python for basic data type（八）.mp4; O  A" u# [3 O$ Q │  ├─8.1Python根本课程.mp4 │  ├─8.2Python能做什么.mp4 │  ├─8.3Python20载.mp4 │  ├─8.4Python简单先容.mp4 │  ├─8.5工具安装及情况设置（一）.mp4 │  ├─8.6工具安装及情况设置（二）.mp4; z8 [+ d6 g9 H │  ├─8.7计较机与法式思维.mp4- }. w6 x7 _- T! |" C1 ~ │  ├─8.8Jupyter notebook（一）.mp4# W  k: O0 T- K3 C; J8 V$ Q$ }5 p │  ├─8.9Jupyter notebook（二）.mp4 │  ├─9.10王者光荣case function（三）.mp4: m: P6 J; E0 o( d% Z │  ├─9.11Quiz—根基语法及变量.mp4 │  ├─9.12Way to Function（一）.mp4 │  ├─9.13Way to Function（二）.mp4: X4 S- D: O$ k │  ├─9.14Quiz—Code Structure（一）.mp4 │  ├─9.15Quiz—Code Structure（二）.mp4 │  ├─9.16Python basic data structure（一）.mp4: I: T" D5 F& G6 f8 V& W2 J │  ├─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 │  ├─9.3Python for basic data type（二）.mp4 │  ├─9.4Quiz—字符串.mp4 │  ├─9.5Python Code Structure.mp4 │  ├─9.6While Loop.mp45 Z( ^  Y3 `- o! F │  ├─9.7For Loop.mp4% Y" I5 }) s+ F │  ├─9.8王者光荣case function（一）.mp4  e6 a1 b) f0 D9 w6 `3 \  v │  ├─9.9王者光荣case function（二）.mp4  m. I  i  N* Z% `( B3 X1 O! a ├─课件 │  ├─0220.zip0 j5 g8 ]4 E3 F! s │  ├─0221.zip │  ├─0222.zip │  ├─0223-分类与聚类.zip# v: b* E1 N3 C( y( g │  ├─0224.zip3 e4 K- `# c5 B0 d9 |* l$ O8 v │  ├─0225.zip/ i3 Z( d' e8 V0 w2 o │  ├─0226—SPSS与问卷数据分析.zip; F6 N$ k; P( _4 { │  ├─0227—市场观察的根本常识V1.pdf% U7 r( g* e! X2 O  E" u │  ├─0301-CRM & RFM.zip │  ├─0302-CRM & RFM .zip$ j+ Q2 I6 j1 x7 e │  ├─0303-BA I BD and Sales Chn.pdf │  ├─0304-GrowthHacking-V3.pdf │  ├─0305-MySQL 1.zip │  ├─0306-代码及数据.zip │  ├─0307-大数据与Power BI.zip, _& x$ H) w$ K3 } │  ├─0309-E-Commerce-V4.pdf  U8 K) C# m+ A │  ├─0310-E-Commerce-2-V4.pdf$ Y7 L4 X! }' |3 ^ │  ├─0312-Gaming Analytics.zip │  ├─0314-Gaming Analytics.zip │  ├─0316-感官分析.zip │  ├─0317-感官分析.zip0 n; h6 R+ A6 T& L+ s; A" j. Q │  ├─0319+0320-AB Testing.zip │  ├─0323-Capstone.zip4 d8 e9 U& [* ^/ }. t │  ├─0324-Capstone.zip │  ├─1-3讲 贸易数据分析综述及Excel Basic.zip: x' Q' H0 \, D! Q2 O4 B  y0 T │  ├─12讲 收集数据获得.zip │  ├─13-15讲 几率论根基概念；随机变量及其散布（上+下）.zip │  ├─16-17讲 随机变量的数字特征；多维随机变量.zip- i$ J3 F3 P, i9 I, F+ ?4 n- q2 m │  ├─18讲 数理统计及SPSS利用.zip2 C/ m$ T6 _+ K; v( H │  ├─19讲 Python Numpy，Pandas.zip │  ├─20讲 Matplotlib, Seaborn .zip; a- M, ~) d' E) W, Y │  ├─21讲 Excel数据透视表.zip* O7 N+ u" X4 e0 I* h │  ├─22讲 数据可视化.zip │  ├─23讲 数据仪表盘Excel Dashboard.zip │  ├─24讲 贸易流程综述Business Process Overview.zip9 r( C7 t3 g7 H+ @* r │  ├─25讲 Marketing Analytics.zip │  ├─26讲 市场推行分析Marketing Analytics.zip │  ├─27讲 Best practice in data processing.zip9 T4 s. D$ |# b2 E8 W* T │  ├─4-7讲 Excel Basic；分类汇总、函数与公式；Vlookup；商务智能.zip) V7 t8 C$ M- w- }  o) o │  ├─8-11讲 Python根本上+中+下及进阶和面向工具.zip [color=]下载地址 ： 游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复