Python商业数据分析特训班视频教程
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 PV0 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/ FK$ [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: ps0 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）.mp4U+ 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 cs1 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, }Ee/ 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$ |# lR9 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; Gy. ?* Ni% _7 w
│├─17.3二维随机变量（三）.mp4: y3 @+ F) z0 L* Q' B$ U% C- DD
│├─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 Ol/ F. p( n9 l
│├─19.14Titanic example.mp43 J1 d& V7 Z. ni: sj7 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$ xw3 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+ Iw4 _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# ]( DZ0 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 Uq0 c: p4 jJ4 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, APd7 z& s9 M+ \( }$ Z6 v
│├─24.6市场推行数据分析（二）.mp49 jI" 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.mp4D% 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. RH, 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) VN$ 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 lG* ~
│├─27.7Data Types（二）.mp4) d4 f. }: G" k4 ?+ c# G+ J4 @
│├─27.8Missing Data与Data Quality Issues.mp44 `2 |3 }) ^* I3 i. Mr4 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 TQ0 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 gR) p2 j
│├─29.9模子的诊断（一）.mp4
│├─3.10查找和替换（一）.mp44 H- F8 je4 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 @UG0 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 Vc7 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) : hF
│├─5.2分类汇总（二）.mp43 l7 Y, V, H, Bt5 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) AU1 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 ^: br# 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; OA" 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# Wk: 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）.mp4e6 a1 b) f0 D9 w6 `3 \v
│├─9.9王者光荣case function（二）.mp4m. IiN* 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 OE" 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.pdfU8 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 By0 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
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