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├─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
Python商业数据分析特训班视频教程-吾爱学习资源
