【V9285】2019年最新商业数据分析特训班视频教程(热推)

视频教程大纲

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

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

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

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

3.10查找和替换(一).mp4

3.11查找和替换(二).mp4

3.12答疑.mp4

4.1答疑回顾.mp4

4.2排序.mp4

4.3排序插入.mp4

4.4筛选(一).mp4

4.5筛选(二).mp4

4.6答疑.mp4

5.1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

5.10报名统计.mp4

5.11SUMIF.mp4

5.12SUMIF练习.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

8.1python基础课程.mp4

8.2Python能做什么.mp4

8.3Python20载.mp4

8.4Python简单介绍.mp4

8.5工具安装及环境配置(一).mp4

8.6工具安装及环境配置(二).mp4

8.7计算机与程序思维.mp4

8.8Jupyter notebook(一).mp4

8.9Jupyter notebook(二).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

8.13Python for basic data type(四).mp4

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

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.mp45 B, B0 u h0 J

9.5Python Code Structure.mp4

9.6While Loop.mp4

9.7For Loop.mp4

9.8王者荣耀case function(一).mp4

9.9王者荣耀case function(二).mp4

9.10王者荣耀case function(三).mp4

9.11Quiz—基本语法及变量.mp4

9.12Way to Function(一).mp4

9.13Way to Function(二).mp4

9.14Quiz—Code Structure(一).mp4

9.15Quiz—Code Structure(二).mp4

9.16Python basic data structure(一).mp4

9.17Python basic data structure(二).mp4

9.18Python basic data structure(三).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

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

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

11.10Advanced Python(三).mp4

11.11Advanced Python(四).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

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

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

15.1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

15.10正态分布例题讲解(三).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

18.1T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

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

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

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

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

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

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

21.8刷新、更改数据源.mp4

21.7排序与筛选(二).mp4

21.9切片器操作及简单练习.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

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

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

22.15练习(五).mp4

22.14练习(四).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

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

24.1商业数据分析的驱动力.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

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

24.20答疑及大数据简述.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

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

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

27.1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

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

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

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

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

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

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

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

31.1Classification & Clustering Classification vs. Clustering-0223.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.mp40

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

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

31.20Gaming 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课件资料

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