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[前&后端开发] Python商业数据分析特训班视频教程

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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2019-7-19 14:43:39 | 显示全部楼层 |阅读模式
    Python商业数据分析特训班视频教程
    共419节视频教程,课件也打包提供了,课程可以在百度网盘在线观看或者下载

    资源目录:
    ├─课程
    │  ├─1.10数据粒度(四).mp4
    │  ├─1.11答疑(二).mp4
    │  ├─1.12答疑(三).mp4
    │  ├─1.13答疑(四).mp4
    │  ├─1.1商业数据分析引入.mp4
    │  ├─1.2什么是商业数据分析?.mp4
    │  ├─1.3所需技能.mp4
    │  ├─1.4基本分析流程及供应链各个环节.mp4
    │  ├─1.5商业理解.mp4
    │  ├─1.6答疑(一).mp4
    │  ├─1.7数据粒度(一).mp4
    │  ├─1.8数据粒度(二).mp4
    │  ├─1.9数据粒度(三).mp4
    │  ├─10.10Zip.mp4
    │  ├─10.11Mutable,Immutable.mp4
    │  ├─10.12Traversal Sequence Data Structure.mp4
    │  ├─10.13函数进阶(一).mp4
    │  ├─10.14函数进阶(二).mp4
    │  ├─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的功能.mp4
    │  ├─10.2List(一).mp4
    │  ├─10.3List(二).mp4
    │  ├─10.4List(三).mp4
    │  ├─10.5Tuple.mp4
    │  ├─10.6Dictionary(一).mp4
    │  ├─10.7答疑回顾.mp4
    │  ├─10.8Dictionary(二).mp4
    │  ├─10.9Set.mp4
    │  ├─11.10Advanced Python(三).mp4
    │  ├─11.11Advanced Python(四).mp4
    │  ├─11.1Modules,Packages,and Programs(一).mp4
    │  ├─11.2Modules,Packages,and Programs(二).mp4
    │  ├─11.3Python Standard Library.mp4
    │  ├─11.4Python System(一).mp4
    │  ├─11.5Python System(二).mp4
    │  ├─11.6Python System(三).mp4
    │  ├─11.7Python System(四).mp4
    │  ├─11.8Advanced Python(一).mp4
    │  ├─11.9Advanced Python(二).mp4
    │  ├─12.10Crawl—BOSS直聘(四).mp4
    │  ├─12.11Crawl—BOSS直聘(五).mp4
    │  ├─12.12Crawl—BOSS直聘(六).mp4
    │  ├─12.13作业:英雄列表整合(一).mp4
    │  ├─12.14作业:英雄列表整合(二).mp4
    │  ├─12.15作业:英雄列表整合(三).mp4
    │  ├─12.1计算机网络基础.mp4
    │  ├─12.2网站.mp4
    │  ├─12.3示例分析.mp4
    │  ├─12.4知识回顾及预习.mp4
    │  ├─12.5HTML,CSS,Browser(一).mp4
    │  ├─12.6HTML,CSS,Browser(二).mp4
    │  ├─12.7Crawl—BOSS直聘(一).mp4
    │  ├─12.8Crawl—BOSS直聘(二).mp4
    │  ├─12.9Crawl—BOSS直聘(三).mp4
    │  ├─13.1课程简述及小测试.mp4
    │  ├─13.2自然科学vs数学.mp4
    │  ├─13.3随机试验.mp4
    │  ├─13.4古典概型(一).mp4
    │  ├─13.5古典概型(二).mp4
    │  ├─13.6条件概率.mp4
    │  ├─13.7贝叶斯公式(一).mp4
    │  ├─13.8贝叶斯公式(二).mp4
    │  ├─13.9独立性.mp4
    │  ├─14.1随机变量.mp4
    │  ├─14.20-1分布和伯努利实验(一).mp4
    │  ├─14.3伯努利实验例题讲解(一).mp4
    │  ├─14.4伯努利实验例题讲解(二).mp4
    │  ├─14.5随机变量分布函数(一).mp4
    │  ├─14.6随机变量分布函数(二).mp4
    │  ├─14.7随机变量分布函数(三).mp4
    │  ├─14.8随机变量分布函数(四).mp4
    │  ├─14.9随机变量分布函数(五).mp4
    │  ├─15.10正态分布例题讲解(三).mp4
    │  ├─15.1分布函数例题及贝叶斯公式回顾.mp4
    │  ├─15.2贝叶斯公式例题(一).mp4
    │  ├─15.3贝叶斯公式例题(二).mp4
    │  ├─15.4贝叶斯定理思想归纳.mp4
    │  ├─15.5贝叶斯定理应用总结及分布函数.mp4
    │  ├─15.6正态分布例题讲解(一).mp4
    │  ├─15.7正态分布例题讲解(二).mp4
    │  ├─15.8离散型分布函数.mp4
    │  ├─15.9连续型分布函数.mp4
    │  ├─16.1离散型分布函数的数学期望.mp4
    │  ├─16.2连续型分布函数的数学期望.mp4
    │  ├─16.3例题讲解(一).mp4
    │  ├─16.4例题讲解(二).mp4
    │  ├─16.5例题讲解(三).mp4
    │  ├─16.6正态分布的标准差定义.mp4
    │  ├─16.7数学期望及例题讲解.mp4
    │  ├─16.8方差及例题讲解.mp4
    │  ├─17.1二维随机变量(一).mp4
    │  ├─17.2二维随机变量(二).mp4
    │  ├─17.3二维随机变量(三).mp4
    │  ├─17.4N维随机变量(一).mp4
    │  ├─17.5N维随机变量(二).mp4
    │  ├─17.6中心极限定理(一).mp4
    │  ├─17.7中心极限定理(二).mp4
    │  ├─17.8随机样本与箱线图.mp4
    │  ├─17.9SPSS数据分析.mp4
    │  ├─18.10单因素方差分析(二).mp4
    │  ├─18.11两因素方差分析.mp4
    │  ├─18.12卡方检验(一).mp4
    │  ├─18.13卡方检验(二).mp4
    │  ├─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检验理论推导和前提.mp4
    │  ├─18.2单样本t检验(一).mp4
    │  ├─18.3单样本t检验(二).mp4
    │  ├─18.4独立样本t检验(一).mp4
    │  ├─18.5独立样本t检验(二).mp4
    │  ├─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
    │  ├─18.9单因素方差分析(一).mp4
    │  ├─19.10统计、排序和存储array.mp4
    │  ├─19.11Pandas简单介绍和Series.mp4
    │  ├─19.12Series.mp4
    │  ├─19.13DataFrame.mp4
    │  ├─19.14Titanic example.mp4
    │  ├─19.15Index object、Reindex.mp4
    │  ├─19.16Drop Data、Slice Data.mp4
    │  ├─19.17Data Alignment、Rank and Sort.mp4
    │  ├─19.1NumPy简单介绍.mp4
    │  ├─19.2创建矩阵(一).mp4
    │  ├─19.3创建矩阵(二).mp4
    │  ├─19.4算术操作和矩阵计算.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.mp4
    │  ├─2.1数据质量与形式.mp4
    │  ├─2.2数据隐性.mp4
    │  ├─2.3案例分析.mp4
    │  ├─2.4不同类型的分析.mp4
    │  ├─2.5数据可视化.mp4
    │  ├─2.6典型数据驱动开发团队的人员.mp4
    │  ├─2.7答疑.mp4
    │  ├─20.10Data-ink ratio举例(一).mp4
    │  ├─20.11Data-ink ratio举例(二).mp4
    │  ├─20.12Seaborn:Regression plot.mp4
    │  ├─20.13Bar plot、FacetGrid.mp4
    │  ├─20.14Pair Plot、Joint Plot与Line Plot.mp4
    │  ├─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.mp4
    │  ├─20.4Matplotlib简单介绍.mp4
    │  ├─20.5Data-ink ratio.mp4
    │  ├─20.6一次性画图和重复性画图的关系.mp4
    │  ├─20.7Matplotlib及其元素.mp4
    │  ├─20.8Mode.mp4
    │  ├─20.9Basic elements及画图介绍.mp4
    │  ├─21.10切片器连接多个数据透视表.mp4
    │  ├─21.11分组.mp4
    │  ├─21.12设置数值计算方式与自定义计算项.mp4
    │  ├─21.13例题练习.mp4
    │  ├─21.1数据透视表课程引入.mp4
    │  ├─21.2观察数据及创建数据透视表.mp4
    │  ├─21.3透视表简单练习.mp4
    │  ├─21.4如何设置数据透视表的格式、风格.mp4
    │  ├─21.5报表布局、分类汇总、总计.mp4
    │  ├─21.6排序与筛选(一).mp4
    │  ├─21.7排序与筛选(二).mp4
    │  ├─21.8刷新、更改数据源.mp4
    │  ├─21.9切片器操作及简单练习.mp4
    │  ├─22.10饼状图答疑.mp4
    │  ├─22.11练习(一).mp4
    │  ├─22.12练习(二).mp4
    │  ├─22.13练习(三).mp4
    │  ├─22.14练习(四).mp4
    │  ├─22.15练习(五).mp4
    │  ├─22.1课前回顾.mp4
    │  ├─22.2柱状图(一).mp4
    │  ├─22.3柱状图(二).mp4
    │  ├─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图表结合.mp4
    │  ├─22.8数据透视图(一).mp4
    │  ├─22.9数据透视图(二).mp4
    │  ├─23.10创建Dashboard(一).mp4
    │  ├─23.11创建Dashboard(二).mp4
    │  ├─23.12创建Dashboard(三).mp4
    │  ├─23.13课程内容回顾(一).mp4
    │  ├─23.14课程内容回顾(二).mp4
    │  ├─23.1课前回顾.mp4
    │  ├─23.2mini图和时间轴.mp4
    │  ├─23.3数据仪表盘示例及创建仪表盘的步骤.mp4
    │  ├─23.4创建仪表盘的注意事项与演示.mp4
    │  ├─23.5创建数据仪表盘: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
    │  ├─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源数据分析.mp4
    │  ├─24.11医疗健康数据分析.mp4
    │  ├─24.12供应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数据清理—数据分析前必不可少的步骤.mp4
    │  ├─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描述性、预测性、指导性数据分析.mp4
    │  ├─24.19Case 2:如何使用数据解答商业问题.mp4
    │  ├─24.1商业数据分析的驱动力.mp4
    │  ├─24.20答疑及大数据简述.mp4
    │  ├─24.2什么是商业数据分析(一).mp4
    │  ├─24.3什么是商业数据分析(二).mp4
    │  ├─24.4不同部门的应用场景及流程综述.mp4
    │  ├─24.5市场推广数据分析(一).mp4
    │  ├─24.6市场推广数据分析(二).mp4
    │  ├─24.7新业务开发.mp4
    │  ├─24.8销售管理和其他应用场景.mp4
    │  ├─24.9不同行业的应用场景及答疑.mp4
    │  ├─25.10Marketing Analytics Landscape及答疑.mp4
    │  ├─25.11Marketing Mix Model.mp4
    │  ├─25.12MMM模型例题分析.mp4
    │  ├─25.13市场反应度、线性模型及指数模型.mp4
    │  ├─25.14Contribution与Optimization.mp4
    │  ├─25.15Digital Marketing.mp4
    │  ├─25.16Attribution及举例.mp4
    │  ├─25.17Linear Attribution及两-模型-较分析.mp4
    │  ├─25.1市场漏斗模型Marketing Funnel(一).mp4
    │  ├─25.2市场漏斗模型Marketing Funnel(二).mp4
    │  ├─25.3Samples.mp4
    │  ├─25.4Marketing vs Marketing Analytics(一).mp4
    │  ├─25.5Marketing vs Marketing Analytics(二).mp4
    │  ├─25.6Marketing Analytics(一).mp4
    │  ├─25.7Marketing Analytics(二).mp4
    │  ├─25.8Segmentation及举例.mp4
    │  ├─25.9Acquisition Model与Analytics Cycle.mp4
    │  ├─26.1ROI—投资回报率.mp4
    │  ├─26.2MER—推广成本营收-.mp4
    │  ├─26.3CAC—顾客获取成本及其他重要指标.mp4
    │  ├─26.4STP框架.mp4
    │  ├─26.5STP举例:地毯纤维.mp4
    │  ├─26.6市场细分需要收集的数据.mp4
    │  ├─26.7市场细分的主要步骤及聚类分析举例.mp4
    │  ├─26.8Case Study:应当选择-个细分市场?.mp4
    │  ├─26.9目标市场、市场定位及行业前瞻.mp4
    │  ├─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).mp4
    │  ├─27.1数据处理方法引入.mp4
    │  ├─27.2Data Source:Excel.mp4
    │  ├─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).mp4
    │  ├─27.7Data Types(二).mp4
    │  ├─27.8Missing Data与Data Quality Issues.mp4
    │  ├─27.9Data Preparation与Data Cleansing.mp4
    │  ├─28.10Feature Extraction(一).mp4
    │  ├─28.11Feature Extraction(二).mp4
    │  ├─28.12答疑:Sklearn安装.mp4
    │  ├─28.13Feature selection.mp4
    │  ├─28.14Learning algorithm(一).mp4
    │  ├─28.15Learning algorithm(二).mp4
    │  ├─28.16Extreme Example.mp4
    │  ├─28.17Model evaluation&selection及回顾.mp4
    │  ├─28.1Sklearn介绍.mp4
    │  ├─28.2什么是机器学习.mp4
    │  ├─28.3General Learning Models-Supervised(一).mp4
    │  ├─28.4General Learning Models-Supervised(二).mp4
    │  ├─28.5General Learning Models-Unsupervised.mp4
    │  ├─28.6Part1.Feature Extraction.mp4
    │  ├─28.7Part2.Learning Algorithms.mp4
    │  ├─28.8Sklearn安装.mp4
    │  ├─28.9Dataset.mp4
    │  ├─29.10模型的诊断(二).mp4
    │  ├─29.11线性回归分析步骤.mp4
    │  ├─29.12Python实例:利用数据点建立模型.mp4
    │  ├─29.13如何求线性方程斜率与截距.mp4
    │  ├─29.14如何评价模型的好坏.mp4
    │  ├─29.15Linear Regression on Boston housing dataset.mp4
    │  ├─29.16Method 1:sklearn package.mp4
    │  ├─29.17Method 2:statsmodels package.mp4
    │  ├─29.1课程引入.mp4
    │  ├─29.2什么是模型?.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.mp4
    │  ├─29.6线性回归模型及所需满足的条件.mp4
    │  ├─29.7线性回归前提假设.mp4
    │  ├─29.8残差Residual及系数的估计.mp4
    │  ├─29.9模型的诊断(一).mp4
    │  ├─3.10查找和替换(一).mp4
    │  ├─3.11查找和替换(二).mp4
    │  ├─3.12答疑.mp4
    │  ├─3.1Excel简介.mp4
    │  ├─3.2Excel基本操作(一).mp4
    │  ├─3.3Excel基本操作(二).mp4
    │  ├─3.4Excel基本操作(三).mp4
    │  ├─3.5行列及区域(一).mp4
    │  ├─3.6行列及区域(二).mp4
    │  ├─3.7数据及数据类型(一).mp4
    │  ├─3.8数据及数据类型(二).mp4
    │  ├─3.9数据及数据类型(三).mp4
    │  ├─30.10过拟合vs欠拟合与交叉验证.mp4
    │  ├─30.11逻辑回归分析流程.mp4
    │  ├─30.12数据导入.mp4
    │  ├─30.13Data Exploratory.mp4
    │  ├─30.14Create dummy variables & Feature Selection.mp4
    │  ├─30.15Implementing the model & Logistic Regression Model Fitting.mp4
    │  ├─30.16Cross Validation & Confusion Matrix.mp4
    │  ├─30.1课程引入.mp4
    │  ├─30.2监督式vs非监督式机器学习.mp4
    │  ├─30.3分类vs聚类.mp4
    │  ├─30.4分类算法vs回归分析.mp4
    │  ├─30.5为什么线性模型不适用?.mp4
    │  ├─30.6逻辑回归的前提假设.mp4
    │  ├─30.7逻辑回归的公式及问题.mp4
    │  ├─30.8混淆矩阵与ROC曲线.mp4
    │  ├─30.9模型永远都不是完美的.mp4
    │  ├─31.10Growth hacking-0304.mp4
    │  ├─31.11Growth hacking-0304.mp4
    │  ├─31.12MySQL 1 -0305.mp4
    │  ├─31.13MySQL 1-0305.mp4
    │  ├─31.14MySQL2 -0306.mp4
    │  ├─31.15NoSQL Database in Big Data-0307.mp4
    │  ├─31.16Power BI-0307.mp4
    │  ├─31.17E-Commerce-0309.mp4
    │  ├─31.18E-Commerce-0310.mp4
    │  ├─31.19Gaming Analytics-0312.mp4
    │  ├─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
    │  ├─31.26A-B Testing-0320.mp4
    │  ├─31.27Capstone-0323.mp4
    │  ├─31.28Capstone-0324.mp4
    │  ├─31.2顾客体验Customer Experience-0224.mp4
    │  ├─31.3定价Pricing-0225.mp4
    │  ├─31.4SPSS与问卷分析-0226.mp4
    │  ├─31.5市场研究的基础知识-0227.mp4
    │  ├─31.6市场营销的研究应用-0228.mp4
    │  ├─31.7CRM & RFM- 0301.mp4
    │  ├─31.8CRM & RFM -0302.mp4
    │  ├─31.9新业务开发及销售运营管理-0303.mp4
    │  ├─4.1答疑回顾.mp4
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    │  ├─4.3排序插入.mp4
    │  ├─4.4筛选(一).mp4
    │  ├─4.5筛选(二).mp4
    │  ├─4.6答疑.mp4
    │  ├─5.10报名统计.mp4
    │  ├─5.11SUMIF.mp4
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    │  ├─5.1分类汇总(一).mp4
    │  ├─5.2分类汇总(二).mp4
    │  ├─5.3公式与函数(一).mp4
    │  ├─5.4公式与函数(二).mp4
    │  ├─5.5公式与函数(三).mp4
    │  ├─5.6逻辑判断IF(一).mp4
    │  ├─5.7逻辑判断IF(二).mp4
    │  ├─5.8COUNTIF.mp4
    │  ├─5.9重复.mp4
    │  ├─6.1VLOOKUP.mp4
    │  ├─6.2菜单、Join Two Tables.mp4
    │  ├─6.3记录多匹配、跨表.mp4
    │  ├─6.4跨表、跨文件薄.mp4
    │  ├─6.5示例:王者荣耀、打标签.mp4
    │  ├─6.6文本vlookup、Hlookup.mp4
    │  ├─6.7Match&Index.mp4
    │  ├─6.8返回多列.mp4
    │  ├─6.9认识数组、记录多匹配.mp4
    │  ├─7.1商务智能含义(一).mp4
    │  ├─7.2商务智能含义(二).mp4
    │  ├─7.3数据仓库系统.mp4
    │  ├─7.4常见BI.mp4
    │  ├─7.5Power BI(一).mp4
    │  ├─7.6Power BI(二).mp4
    │  ├─7.7答疑.mp4
    │  ├─8.10Python for basic data type(一).mp4
    │  ├─8.11Python for basic data type(二).mp4
    │  ├─8.12Python for basic data type(三).mp4
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  • TA的每日心情

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    [LV.9]以坛为家II

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    发表于 2019-7-19 14:48:02 | 显示全部楼层
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    你好,请问你保存了么,可以分享一些吗,谢谢  详情 回复 发表于 5 天前
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  • TA的每日心情
    奋斗
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    [LV.5]常住居民I

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    发表于 2019-7-19 15:57:22 | 显示全部楼层
    Python商业数据分析特训班视频教程 [
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  • TA的每日心情

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    发表于 2019-7-19 18:05:51 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
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    [LV.8]以坛为家I

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    发表于 2019-7-19 18:14:51 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
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    [LV.9]以坛为家II

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    发表于 2019-7-19 22:10:41 来自手机 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
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    [LV.7]常住居民III

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    发表于 2019-7-20 15:26:59 | 显示全部楼层
    感谢楼主无私分享!!!!
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  • TA的每日心情
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    发表于 2019-7-20 21:50:24 | 显示全部楼层
    看看怎么进行商业数据分析
    努力总会有
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  • TA的每日心情
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    发表于 2019-7-21 22:10:18 | 显示全部楼层
    非常不错的资料
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  • TA的每日心情
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    [LV.8]以坛为家I

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    发表于 2019-7-22 00:42:35 | 显示全部楼层
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