【V14446】五周商业数据分析python课程(火热)

视频教程大纲

五周商业数据分析python课程不同于传统的数据分析类教程,本教程深入浅出,通过实际案例,让读者在用中学,在学中用,知行合一地理解相关概念,以及操作方法。更重要的是,提供了一种数据化思维,帮助解决很多零售业的具体问题。

│ 00开营实录.txt

├─作业
│ Week1:作业.pdf
│ Week2:作业.pdf
│ Week3:作业.pdf
│ Week4:作业.pdf
│ Week5:作业.pdf

├─模块0:课程导入
│ │
│ ├─01欢迎来到课程学习
│ │ 01欢迎来到课程学习.pdf
│ │
│ ├─02课程安排
│ │ 02课程安排.pdf
│ │
│ └─03课程学习须知
│ 03学习系统使用视频07292_batch.mp4
│ 03课程学习须知.pdf

├─模块1 :python-ANACONDA 安装与数据导入
│ │
│ ├─04课前准备:python-anaconda安装教程(Win)
│ │ 04录屏教程.mp4
│ │ 04课前准备:python-anaconda安装教程(Win).pdf
│ │ 04配图.pdf
│ │
│ ├─05课前准备:python-anaconda安装教程(Mac)
│ │ 05录屏软件.mp4
│ │ 05课前准备:python-anaconda安装教程(Mac).pdf
│ │ 05配图.pdf
│ │
│ ├─06第1课:jupyter notebook使用
│ │ 06本小节课程视频.mp4
│ │ 06补充:Markdown使用.mp4
│ │ 06 jupyter notebook 使用.rar
│ │ 06第1课:jupyter notebook使用.pdf
│ │
│ └─07第2课:python数据导入教程
│ 07视频1.mp4
│ 07视频2.mp4
│ 07视频3.mp4
│ 07第2课:python数据导入教程.pdf

├─模块2:PYTHON基础知识学习
│ │
│ ├─08第3课:Python数据类型&运算符&输入输出
│ │ 08视频1.mp4
│ │ 08视频2.mp4
│ │ 08视频3.mp4
│ │ 08视频4.mp4
│ │ 08Python基本数据结构&运算符&输入输出.rar
│ │ 08第3课:Python数据类型&运算符&输入输出.pdf
│ │ 08配图.pdf
│ │
│ ├─09练一练
│ │ 09练一练.pdf
│ │
│ ├─10第4课:列表&元组&字典
│ │ 10视频1.mp4
│ │ 10视频2.mp4
│ │ 10视频3.mp4
│ │ 10python元组.docx
│ │ 10python列表.docx
│ │ 10python字典.docx
│ │ 10列表,字典,元组.zip
│ │ 10第4课:列表&元组&字典.pdf
│ │
│ ├─11练一练
│ │ 11练一练.pdf
│ │
│ ├─12第5课:集合&函数
│ │ 12视频1.mp4
│ │ 12视频2.mp4
│ │ 12第5课:集合&函数.pdf
│ │ 12配图.pdf
│ │ 12集合,函数.rar
│ │
│ └─13练一练
│ 13练一练.pdf

├─模块3 :数据概述与数据可视化
│ │
│ ├─14 资料Pandas与Matplotlib学习数据
│ │ 14house-prices.csv
│ │ 14house_data.csv
│ │ 14house_price_regression.xlsx
│ │ 14Pandas与Matplotlib学习数据.pdf
│ │ 14UnitMaster.txt
│ │
│ ├─15第6课:Pandas学习之数据导入与清洗
│ │ 15视频.mp4
│ │ 15house-data.csv
│ │ 15pandas案例.rar
│ │ 15第6课:Pandas学习之数据导入与清洗.pdf
│ │
│ ├─16第7课:Matplotlib学习之数据可视化
│ │ 16视频1.mp4
│ │ 16视频2.mp4
│ │ 16视频3.mp4
│ │ 16视频4.mp4
│ │ 16视频5.mp4
│ │ 16视频6.mp4
│ │ 16-01matplotlib数据可视化基础.rar
│ │ 16-02house_data_20190804_162754.xlsx
│ │ 16-03cars.csv
│ │ 16-03matplotlib数据可视化案例.rar
│ │ 16-04iris.csv
│ │ 16-05matplotlib数据可视化--散点图.rar
│ │ 16-06titanic_train.csv
│ │ 16-07matplotlib数据可视化--箱线图.rar
│ │ 16-08user_analysis.xlsx
│ │ 16-09matplotlib数据可视化--折线图.rar
│ │ 16-10house_data.xlsx
│ │ 16-11matplotlib数据可视化--直方图.rar
│ │ 16第7课:Matplotlib学习之数据可视化.pdf
│ │
│ ├─17第8课:App Store评分数据案例讲解
│ │ 17视频.mp4
│ │ 17 1 Python 数据概述与可视化.pdf
│ │ 17 w1_applestore.csv
│ │ 17 w1_参考代码.zip
│ │ 17第8课:App Store评分数据案例讲解.pdf
│ │
│ ├─18第9课:App Store业务数据概况分析
│ │ 18视频.mp4
│ │ 18第9课:App Store业务数据概况分析.pdf
│ │
│ ├─19第10课:App 价格单变量分析
│ │ 19视频.mp4
│ │ 19第10课:App 价格单变量分析.pdf
│ │
│ ├─20第11课:App Store 业务数据可视化
│ │ 20视频.mp4
│ │ 20配图.pdf
│ │
│ ├─21第12课:App Store 数据分析的业务解读
│ │ 21视频.mp4
│ │ 21配图.pdf
│ │
│ ├─22第13课:App Store评分数据案例结论小结
│ │ 22视频.mp4
│ │ 22第13课:App Store评分数据案例结论小结.pdf
│ │
│ └─23Week1作业:优衣库销售数据分析
│ 23 L2W1-优衣库数据.csv
│ 23Week1作业:优衣库销售数据分析.pdf

├─模块4:数据概述与数据模型
│ │
│ ├─24第14课:L1课程回顾-回归模型基础
│ │ 24视频.mp4
│ │ 24第14课:L1课程回顾-回归模型基础.pdf
│ │
│ ├─25第15课:使用Sklearn对宝洁销售额预测分析
│ │ 25视频1.mp4
│ │ 25视频2.mp4
│ │ 25视频3.mp4
│ │ 25salary.csv
│ │ 25sklearn案例.rar
│ │ 25第15课:使用Sklearn对宝洁销售额预测分析.pdf
│ │
│ ├─26第16课:宝洁业务数据概况分析
│ │ 26视频.mp4
│ │ 26 w2_store_rev.csv
│ │ 26 w2_参考代码.rar
│ │ 26第16课:宝洁业务数据概况分析.pdf
│ │
│ ├─27第17课:宝洁event单变量分析与转置
│ │ 27视频.mp4
│ │ 27第17课:宝洁event单变量分析与转置.pdf
│ │
│ ├─28第18课:宝洁变量相关性分析
│ │ 28视频.mp4
│ │ 28第18课:宝洁变量相关性分析.pdf
│ │
│ ├─29第19课:宝洁业务回归模型
│ │ 29视频1.mp4
│ │ 29视频2.mp4
│ │ 29视频3.mp4
│ │ 29视频4.mp4
│ │ 29第19课:宝洁业务回归模型.pdf
│ │
│ ├─30第20课:宝洁回归模型结果与业务解读
│ │ 30视频.mp4
│ │ 30第20课:宝洁回归模型结果与业务解读.pdf
│ │
│ └─31Week2作业:小红书销售额预测
│ 31 l2_week2.csv
│ 31Week2作业:小红书销售额预测.pdf

├─模块5:逻辑回归与客户流转预测
│ │
│ ├─32.第21课:L1课程回顾-分类模型基础
│ │ 第21课:L1课程回顾-分类模型基础.mp4
│ │ 第21课:L1课程回顾-分类模型基础.pdf
│ │
│ ├─33.第22课:逻辑回归预测恶性肿瘤案例
│ │ titanic_train.csv
│ │ 第22课:逻辑回归预测恶性肿瘤案例.mp4
│ │ 第22课:逻辑回归预测恶性肿瘤案例.pdf
│ │ 逻辑回归预测良恶性乳腺癌肿瘤.rar
│ │
│ ├─34.第23课:使用分类模型预测AT&T客户流转
│ │ 23.01.mp4
│ │ 23.02.mp4
│ │ w3_逻辑回归_参考代码.rar
│ │ w4_churn.csv
│ │ 第23课:使用分类模型预测AT&T客户流转.pdf
│ │
│ ├─35.第24课:AT&T业务数据概况分析
│ │ 24.01.mp4
│ │ 第24课:AT&T业务数据概况分析.pdf
│ │
│ ├─36.第25课:AT&T流失变量分析
│ │ 25.01.mp4
│ │ 第25课:AT&T流失变量分析.pdf
│ │
│ ├─37.第26课:AT&T变量相关性分析
│ │ 26.01.mp4
│ │ 第26课:AT&T变量相关性分析.pdf
│ │
│ ├─38.第27课:AT&T逻辑回归模型与优化
│ │ 27.01.mp4
│ │ 27.02.mp4
│ │ 27.03.mp4
│ │ 第27课:AT&T逻辑回归模型与优化.pdf
│ │
│ ├─39.第28课:案例小结:逻辑回归模型系数解读
│ │ 28.01.mp4
│ │ 第28课:案例小结:逻辑回归模型系数解读.pdf
│ │
│ └─40.Week3作业:顾客使用天猫优惠劵预测
│ defintion.xlsx
│ L2_Week3.csv
│ Week3作业:顾客使用天猫优惠劵预测.pdf

├─模块6:聚类分析与客户分群
│ │
│ ├─41.第29课:L1课程回顾-聚类模型基础
│ │ 29.01.mp4
│ │ 29.02.mp4
│ │ 第29课:L1课程回顾-聚类模型基础.pdf
│ │
│ ├─42.第30课:非监督聚类分析介绍
│ │ 30.02.mp4
│ │ 第30课:非监督聚类分析介绍.pdf
│ │
│ ├─43.第31课:Kmeans聚类分析基础
│ │ 31.01.mp4
│ │ iris & customers 数据.zip
│ │ iris & customers 聚类参考代码.zip
│ │ 第31课:Kmeans聚类分析基础.pdf
│ │
│ ├─44.第32课:案例(1):年龄与收入数据分群
│ │ 32.01.mp4
│ │ ageinc参考代码.rar
│ │ w3_ageinc.csv
│ │ 第32课:案例(1):年龄与收入数据分群.pdf
│ │
│ ├─45.第33课:案例(2):Airbnb数据环境下的客户分层
│ │ 33.01.mp4
│ │ airbnb参考代码.rar
│ │ w3_airbnb.csv
│ │ 第33课:案例(2):Airbnb数据环境下的客户分层.pdf
│ │
│ ├─46.第34课:Airbnb业务数据概况分析
│ │ 34.01.mp4
│ │ 第34课:Airbnb业务数据概况分析.pdf
│ │
│ ├─47.第35课:Airbnb业务数据单变量分析
│ │ 第35课:Airbnb业务数据单变量分析.mp4
│ │ 第35课:Airbnb业务数据单变量分析.pdf
│ │
│ ├─48.第36课:Airbnb聚类分析模型与优化
│ │ 36.01.mp4
│ │ 36.02.mp4
│ │ 第36课:Airbnb聚类分析模型与优化.pdf
│ │
│ ├─49.第37课:Airbnb聚类分群业务解读
│ │ 37.01.mp4
│ │ 第37课:Airbnb聚类分群业务解读.pdf
│ │
│ └─50.Week4作业:mobike用户分群
│ Definition.xlsx
│ mobike.csv
│ Week4作业:mobike用户分群.pdf

└─模块7:爬虫

├─51.第38课:爬虫预备1-学习HTML语言
│ 38.01.mp4
│ 38.02.mp4
│ 38.03.mp4
│ 38.04.mp4
│ 38.05.mp4
│ 第38课:爬虫预备1-学习HTML语言.pdf

├─52.第39课:爬虫预备2.1-学习爬虫原理与步骤
│ 39.01.mp4
│ 39.02.mp4
│ Web-Scraper_v0.3.7.rar
│ 第39课:爬虫预备2.1-学习爬虫原理与步骤.pdf

├─53.第40课:爬虫预备2.2-爬虫主要库
│ 40.01.mp4
│ 第40课:爬虫预备2.2-爬虫主要库.pdf

├─54.第41课:爬虫实操-用Web Scraper 插件爬取网页
│ 41.01.mp4
│ 41.02.mp4
│ 41.03.mp4
│ 41.04.mp4
│ 第41课:爬虫实操-用Web Scraper 插件爬取网页.pdf

├─55.第42课:爬虫数据分析案例-美团美食榜单
│ 42.01.mp4
│ 42.02.mp4
│ 42.03.mp4
│ meituan.csv
│ 第42课:爬虫数据分析案例-美团美食榜单.pdf
│ 美团分析.rar

└─56.Week5作业:爬取知乎
Week5作业:爬取知乎.pdf

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