课程介绍

详细目录

── 第1章 数据分析实战-前奏/
│   ├── [ 35M] 1-1 数据分析课程导学.mp4
│   ├── [ 42M] 1-2 数据分析工程师的进阶指南.mp4
│   └── [ 67M] 1-3 课程的核心目标.mp4
├── 第2章 数据分析必备技能-开始/
│   ├── [ 76M] 2-1 数据分析报告的关键组成部分.mp4
│   ├── [335M] 2-10 实战：kaggle数据分析可视化实战（一）.mp4
│   ├── [218M] 2-11 实战：kaggle数据分析可视化实战（二）.mp4
│   ├── [230M] 2-12 实战：kaggle数据分析可视化实战（三）.mp4
│   ├── [350M] 2-13 实战：kaggle数据分析可视化实战（四）.mp4
│   ├── [150M] 2-2 如何构建企业级数据分析报告？.mp4
│   ├── [125M] 2-3 Python还可以这样用（中高级）.mp4
│   ├── [ 46M] 2-4 快速处理数据不二选择-NumPy.mp4
│   ├── [ 85M] 2-5 数据探索工具-Pandas.mp4
│   ├── [ 83M] 2-6 高效处理带有时间序列数据（一）.mp4
│   ├── [ 88M] 2-7 高效处理带有时间序列数据（二）.mp4
│   ├── [216M] 2-8 实战：杭州市地铁流量时间序列数据处理（一）.mp4
│   └── [216M] 2-9 实战：杭州市地铁流量时间序列数据处理（二）.mp4
├── 第3章 数据分析思维拓展-间奏一/
│   ├── [ 79M] 3-1 对比分析和分类分析思路与应用场景.mp4
│   ├── [ 54M] 3-10 RFM模型实现精细化用户运营.mp4
│   ├── [104M] 3-11 用户画像：如何真正了解用户需求？.mp4
│   ├── [ 19M] 3-12 抖音、QQ浏览器、百度APP的用户画像差异.mp4
│   ├── [ 30M] 3-13 推荐系统中的用户画像.mp4
│   ├── [ 72M] 3-2 时间序列分析思路与应用场景.mp4
│   ├── [320M] 3-3 实战：淘宝电商商品销量数据分析.mp4
│   ├── [ 42M] 3-4 逻辑树分析思路与应用场景.mp4
│   ├── [ 32M] 3-5 多维度拆解分析思路与应用场景.mp4
│   ├── [ 26M] 3-6 假设检验分析思路与应用场景.mp4
│   ├── [ 26M] 3-7 多个变量间的相关性分析与应用场景.mp4
│   ├── [235M] 3-8 实战：互联网金融信贷数据分析.mp4
│   └── [ 45M] 3-9 如何使用AARRR模型对用户进行分层？.mp4
├── 第4章 数据分析算法应用-间奏二/
│   ├── [ 74M] 4-1 从决策树到GBDT的优化（一）.mp4
│   ├── [190M] 4-10 预测服装厂员工生产效率–神经网络（一）.mp4
│   ├── [111M] 4-11 预测服装厂员工生产效率–神经网络（二）.mp4
│   ├── [ 83M] 4-2 从决策树到GBDT的优化（二）.mp4
│   ├── [282M] 4-3 信用卡客户贷款违约预测实战–使用决策树（一）.mp4
│   ├── [176M] 4-4 信用卡客户贷款违约预测实战–使用决策树（二）.mp4
│   ├── [ 74M] 4-5 kmeans无监督聚类的强大.mp4
│   ├── [326M] 4-6 红楼梦文本聚类实战–使用kmeans.mp4
│   ├── [ 54M] 4-7 关联规则分析应用.mp4
│   ├── [ 41M] 4-8 经典模型支持向量积.mp4
│   └── [ 56M] 4-9 超强拟合能力的神经网络.mp4
├── 第5章 京东电商用户行为分析（非模型）项目实战-副歌/
│   ├── [ 29M] 5-1 如何提出分析问题？.mp4
│   ├── [274M] 5-2 数据获取和数据预处理.mp4
│   ├── [183M] 5-3 掌握流量和转化指标.mp4
│   ├── [ 93M] 5-4 用户行为路径分析应用.mp4
│   ├── [254M] 5-5 使用AARRR漏斗模型拆解用户行为.mp4
│   ├── [218M] 5-6 用户消费习惯分析及应对方式.mp4
│   ├── [177M] 5-7 从商品相关性中挖掘可用信息.mp4
│   ├── [ 97M] 5-8 使用RFM模型进行用户价值分析及应对方式（一）.mp4
│   └── [160M] 5-9 使用RFM模型进行用户价值分析及应对方式（二）.mp4
├── 第6章 数据挖掘模型应用-主歌一/
│   ├── [151M] 6-1 问题理解与评估指标.mp4
│   ├── [ 31M] 6-2 数据探索性分析（EDA）.mp4
│   ├── [ 71M] 6-3 特征工程的重要性.mp4
│   ├── [ 85M] 6-4 如何选择合适的模型？.mp4
│   └── [ 96M] 6-5 进行模型高阶实践.mp4
├── 第7章 APP活跃用户预测（模型）项目实战-主歌二/
│   ├── [ 13M] 7-1 实战案例准备工作.mp4
│   ├── [ 49M] 7-2 数据获取和数据预处理..mp4
│   ├── [ 95M] 7-3 用户行为数据分析和可视化.mp4
│   ├── [103M] 7-4 滑窗法扩充训练集数据.mp4
│   ├── [214M] 7-5 构建描述用户的特征.mp4
│   ├── [216M] 7-6 构建描述拍客的特征.mp4
│   ├── [176M] 7-7 选择有价值的特征.mp4
│   ├── [230M] 7-8 使用树模型三剑客.mp4
│   └── [136M] 7-9 构建模型差异性进行融合.mp4
└── 第8章 总结与展望-尾曲/
├── [ 35M] 8-1 整章课程回顾.mp4
├── [ 90M] 8-2 数据分析工程师面试问题方向讲解.mp4
├── [ 22M] 8-3 选择合适的意向领域及成长路线.mp4
└── [ 29M] 8-4 学习完这个课程以后怎样继续深入数据分析的学习？.mp4