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🗂️ 完整文件清单（6793 个文件 / 463.6GB）
📁 【艾奇学院】Excel数据分析必备技能(完结) 86 项
- 📄 4.2.5 用PowerPivot透视表快速挖掘分析咨询数据.mp461.3MB
- 📄 2.3.1 PowerQuery合并搜索词报告案例详解 x.mp4114.9MB
- 📄 5.2.8 PowerBI 发布到在线版.mp440.3MB
- 📄 2.2.6 Excel交互利器 - 切片器x.mp4138.9MB
- 📄 2.1.5 SUMIFS函数-必会函数x.mp4100.6MB
- 📄 2.4.3 剔除关键词词根.mp420.7MB
- 📄 5.2.6 PowerBI 重点指标展现 [001122]x.mp499.9MB
- 📄 4.4.11 时间智能函数篇之【同比环比】函数.mp486.7MB
- 📄 2.4.7创意模板制作.mp449.6MB
- 📄 4.4.3 揭秘数据建模中时间表的神秘面纱.mp444.8MB
- 📄 4.4.8 PowerPivot常用的聚合函数.mp442.9MB
- 📄 2.1.7 COUNTIFS函数的另外一种用法x.mp463.0MB
- 📄 4.4.12 如何快速建立KPI指标x.mp444.9MB
- 📄 4.3.1 Excel数据多表关联的常用方法x.mp4198.4MB
- 📄 2.1.8 LOOKUP函数-Excel函数番外篇.mp450.5MB
- 📄 2.2.4 数据透视表计算字段x.mp4140.9MB
- 📄 1.3 Excel分析基础：相对绝对引用 x.mp4110.2MB
- 📄 5.2.4 PowerBI 趋势分析及占比分析常用图表.mp444.1MB
- 📄 2.3.5 PowerQuery去重汇总大法 - 分组依据的使用.mp429.0MB
- 📄 4.4.2 地域建模分析详解.mp4141.0MB
- 📄 5.2.1 可视化图表的选择.mp467.1MB
- 📄 2.2.7 Excel数据透视表字段分组.mp421.7MB
- 📄 3.2.1 URL标记跟踪的真相 x.mp4143.5MB
- 📄 4.4.5 PowerPivot快速链接数据源的方法.mp448.4MB
- 📄 2.2.8 数据透视表及切片器设计x.mp4258.7MB
- 📄 2.4.1 三种方法提取关键词计划单元参数.mp447.4MB
- 📄 3.2.4 竞价通配符URL的使用详解 x.mp484.5MB
- 📄 5.2.9 PowerBI 快速见解功能x.mp430.3MB
- 📄 6.1.2 PowerPivot关系建立及度量值书写.mp4193.4MB
- 📄 3.1.3 关键词精细化管理套路实操演示.mp420.8MB
- 📄 5.2.2 自定义图标库如何导入到Power BI.mp499.5MB
- 📄 5.2.10 PowerBI 自然语言问与答x.mp457.0MB
- 📄 3.1.2 关键词关键词精细化管理套路.mp414.0MB
- 📄 4.1.2 竞价数据分析常用的4种方法.mp441.7MB
- 📄 4.1.1 竞价数据分析常用指标介绍.mp445.3MB
- 📄 2.2.2 数据透视表原始数据要求20180424_152335x.mp4170.8MB
- 📄 4.4.4 如何用PowerPivot轻松处理千万级别的大数据 x.mp4150.4MB
- 📄 2.2.1 套用表格-数据透视表 x.mp4130.4MB
- 📄 4.4.6 PowerPivot 上下文数据处理介绍.mp438.2MB
- 📄 5.1.2 Power BI 软件域名绑定及账号批量注册.mp443.1MB
- 📄 2.4.4 函数实战-快速将通配符里关键词替换为单元关键词.mp443.3MB
- 📄 2.3.4 PowerQuery数据源整理-多维数据转一维.mp427.2MB
- 📄 5.2.7 PowerBI 编辑交互设计.mp436.2MB
- 📄 4.2.4 咨询数据清洗整理 - PowerQuery 完善篇.mp480.2MB
- 📄 2.2.5 数据透视表值显示方式介绍.mp429.4MB
- 📄 2.3.1 PowerQuery合并搜索词报告案例详解 (1).mp427.1MB
- 📄 2.1.4 VLOOKUP函数-必会函数.mp432.6MB
- 📄 2.4.5 关键词URL生成练习及常用函数的基本应用 x.mp4161.3MB
- 📄 2.3.5(1)x.mp4105.4MB
- 📄 2.4.2 用PowerQuery高效拓展关键词前后缀x.mp485.5MB
- 📄 2.3.6 PowerQuery多表合并之超级VLOOKUP用法.mp437.5MB
- 📄 5.1.1 Power BI 注册及简单介绍 [001935]x.mp4189.0MB
- 📄 1.1 Excel 数据分析课程介绍 x.mp4184.6MB
- 📄 4.2.1 如何快速分析咨询数据中SEM价值简介.mp456.0MB
- 📄 1.4 Excel分析实用技能：数据查找与替换.mp420.3MB
- 📄 2.3.6(1)x.mp4173.3MB
- 📄 6.1.4 Excel模型转移到PowerBI模型的方法.mp458.8MB
- 📄 3.2.3 使用VBA自定义模块对URL跟踪进行编码解码.mp459.4MB
- 📄 4.3.3 如何完善签约报表快速关联前、后端数据.mp496.8MB
- 📄 2.1.3 零件函数-常用函数.mp4161.6MB
- 📄 4.1.3 竞价数据分析的思路拓展 x.mp4109.2MB
- 📄 2.1.1 日期函数-数据分析必学 x.mp4169.6MB
- 📄 2.3.3 PowerQuery批量合并Excel文件详解 x.mp4102.6MB
- 📄 2.3.4(1)x.mp4104.0MB
- 📄 2.4.6 使用Sumifs函数练习YTD，MTD.mp444.0MB
- 📄 2.2.3 数据透视表的简单介绍.mp440.7MB
- 📄 4.4.10 时间智能函数篇之【累计至今】函数.mp474.7MB
- 📄 3.1.1 关键词类聚分析的维度介绍 x.mp462.2MB
- 📄 5.2.3 PowerBI 散点图及气泡图制作x.mp4251.4MB
- 📄 2.1.6 COUNTIFS函数-必会函数.mp444.7MB
- 📄 4.3.2 如何使用【三表思维】快速完成时段分析.mp447.0MB
- 📄 5.2.5 PowerBI 地图可视化的效果.mp441.2MB
- 📄 6.1.1 关键词建模分析实战篇-PowerPivot数据处理导入.mp485.0MB
- 📄 2.1.2 逻辑函数-数据分析必学.mp429.9MB
- 📄 6.1.3 使用透视表展示数据模型x.mp4152.7MB
- 📄 2.3.2 PowerQuery简单数据处理及追加合并功能.mp435.9MB
- 📄 4.4.9 Calculate函数的使用介绍.mp480.7MB
- 📄 4.4.1 数据建模的简单思维x.mp4187.2MB
- 📄 4.2.3 咨询数据清洗整理 - 透视表及PowerQuery篇x.mp4186.7MB
- 📄 4.4.7 PowerPivot关系函数使用方法x.mp4145.3MB
- 📄 3.2.2 快速通过PowerQuery完成URL跟踪标记的方法.mp472.3MB
- 📄 2.2.2 数据透视表原始数据要求20180424_152335(1).mp444.4MB
- 📄 1.2 Excel 常用快捷键设置及操作 x.mp4112.5MB
- 📄 5.2.11 PowerBI 动态指标TopN的切换.mp4587.9MB
- 📄 2.3.7 如何用 PowerQuery 快速处理【非常规】数据合并.mp433.4MB
- 📄 4.2.2 咨询数据清洗整理 - 手动处理篇.mp480.1MB
📁 【北风网】1、Level Ⅰ业务数据分析师 9 项
📁 1Excel必备常用工具使用与高级技巧 0 项
📁 2MySQL数据库 0 项
📁 3SPSS Modeler数据挖掘 0 项
📁 4数据挖掘分析师之软技能 数据分析入门 0 项
📁 5数据挖掘分析师之软技能 - 实战需求分析 0 项
📁 6数据挖掘分析师之软技能 - 实战竞品分析 0 项
📁 7数据挖掘分析师之软技能 - 实战产品规划与设计 0 项
📁 8Tableau商业智能与可视化应用实战 0 项
📁 9Echarts从入门到上手实战 0 项
📁 【光环大数据】数据分析 19 项
- 📄 光环大数据-一线大厂企业内训及数据分析精品资料.zip.002700.0MB
- 📄 光环大数据-一线大厂企业内训及数据分析精品资料.zip.011700.0MB
- 📄 光环大数据-一线大厂企业内训及数据分析精品资料.zip.004700.0MB
- 📄 光环大数据-一线大厂企业内训及数据分析精品资料.zip.015700.0MB
- 📄 光环大数据-一线大厂企业内训及数据分析精品资料.zip.008700.0MB
- 📄 光环大数据-一线大厂企业内训及数据分析精品资料.zip.016700.0MB
- 📄 光环大数据-一线大厂企业内训及数据分析精品资料.zip.003700.0MB
- 📄 光环大数据-一线大厂企业内训及数据分析精品资料.zip.007700.0MB
- 📄 光环大数据-一线大厂企业内训及数据分析精品资料.zip.013700.0MB
- 📄 光环大数据-一线大厂企业内训及数据分析精品资料.zip.018700.0MB
- 📄 光环大数据-一线大厂企业内训及数据分析精品资料.zip.005700.0MB
- 📄 光环大数据-一线大厂企业内训及数据分析精品资料.zip.014700.0MB
- 📄 光环大数据-一线大厂企业内训及数据分析精品资料.zip.006700.0MB
- 📄 光环大数据-一线大厂企业内训及数据分析精品资料.zip.017700.0MB
- 📄 光环大数据-一线大厂企业内训及数据分析精品资料.zip.001700.0MB
- 📄 光环大数据-一线大厂企业内训及数据分析精品资料.zip.010700.0MB
- 📄 光环大数据-一线大厂企业内训及数据分析精品资料.zip.009700.0MB
- 📄 光环大数据-一线大厂企业内训及数据分析精品资料.zip.019535.7MB
- 📄 光环大数据-一线大厂企业内训及数据分析精品资料.zip.012700.0MB
📁 【开课吧】大数据分析精品资料 8 项
📁 01.数据挖掘数学部分 0 项
📁 02.必备Python基础 0 项
📁 03.高效scrapy框架 0 项
📁 04.Excel数据分析处理 0 项
📁 05.使用SQL实现数据操作 0 项
📁 开课吧介绍 0 项
📁 廖雪峰手册、PDF资料 0 项
- 📄 微信图片_20190517101909.png2.2MB
📁 【炼数成金】深入BI之Kettle篇ETL技术 15课 1 项
📁 14第十四课时：作业设计技巧、错误处理、调试转换、循环和分支 0 项
📁 【炼数成金】数据分析之机器学习 11课 13 项
📁 01.第1课 机器学习概论 0 项
📁 02.第2课 线性回归与Logistic。案例：电子商务业绩预测 0 项
📁 03.第3课 岭回归，Lasso，变量选择技术。从一团乱麻中识别有用维度的技巧 0 项
📁 04.第4课 降维技术。案例：业绩综合指标设计 0 项
📁 05.第5课 线性分类器，Knn算法，朴素贝叶斯分类器，文本挖掘，案例：智能判断垃圾短信，通过文本挖掘给用户加标签，评论自动分析，用户流失预警 0 项
📁 06.第6课 决策树，组合提升算法，bagging和adaboost，随机森林。案例：运营商用户分析 0 项
📁 07.第7课 支持向量机，为什么能理解SVM的人凤毛麟角？ 0 项
📁 08.第8课 人工神经网络，单层感知器，线性神经网络，BP神经网络，基于梯度下降的学习算法，图像压缩和银行用户信用评估 0 项
📁 09.第9课 通用逼近器径向基函数神经网络，在新观点下审视PDA和SVM。Hopfield联想记忆型神经网络。案例：字符识别，人脸识别 0 项
📁 10.第10课 概率神经网络和信念贝叶斯分类器 0 项
📁 11.第11课 聚类，孤立点判别。案例：推荐系统，自动品酒器，作弊识别，社会系统团体识别 0 项
📁 文档资料 0 项
- 📄 教程目录及说明.txt1KB
📁 【炼数成金】数据分析之推荐系统 9课 10 项
📁 第1周 推荐系统概述 0 项
📁 第2周 最流行的推荐系统：itemCF和userCF 0 项
📁 第3周 大数据环境下的itemCF实现 0 项
📁 第4周 基于频繁模式的推荐系统，套餐设计 0 项
📁 第5周 基于内容的推荐，隐语义模型 0 项
📁 第6周 SVD，基于标签的推荐系统 0 项
📁 第7周 网络好友 0 项
📁 第8周 用Cypher语言实现好友推荐 0 项
📁 第9周 实时推荐系统 0 项
- 📄 教程目录及说明.txt357
📁 【人大经济论坛】SPSS学堂数据分析学习 6 项
📁 其他统计学软件安装包 0 项
📁 python学习大全 0 项
📁 SPSS24安装 0 项
📁 SPSS进阶提高 0 项
📁 SPSS入门推荐 0 项
- 📄 SPSS 25 64位安装包.zip700.1MB
📁 【人邮学院】2019年最新 复旦大学 - 机器学习（商务数据分析） 12 项
📁 {1}--第一单元机器学习概论 0 项
📁 {10}--第十单元电子推荐系统 0 项
📁 {11}--第十一单元深度学习 0 项
📁 {12}--第十二单元面向实践的机器学习课程研讨 0 项
📁 {2}--第二单元分类算法 0 项
📁 {3}--第三单元神经网络基础 0 项
📁 {4}--第四单元聚类分析 0 项
📁 {5}--第五单元可视化分析 0 项
📁 {6}--第六单元关联分析 0 项
📁 {7}--第七单元回归分析 0 项
📁 {8}--第八单元文本分析 0 项
📁 {9}--第九单元分布式机器学习、遗传算法 0 项
📁 【天善智能】七周成为数据分析师 145 项
📁 七周成为数据分析师_课件 0 项
📁 序章 0 项
- 📄 7.142 Python superset 02.mp441.9MB
- 📄 4.46高级图表类型与应用.mp417.3MB
- 📄 7.119 Python练习（2）.mp438.2MB
- 📄 6.80标准差.mp439.0MB
- 📄 3.33文本清洗函数.mp412.7MB
- 📄 4.49散点图.mp421.2MB
- 📄 2.21流量指标.mp412.2MB
- 📄 7.133 Python可视化（7）.mp434.3MB
- 📄 4.61 Dashboard.mp427.1MB
- 📄 4.55杜邦分析法.mp449.4MB
- 📄 1.6数据分析中的三种核心思维：业务化.mp424.5MB
- 📄 6.86贝叶斯.mp439.1MB
- 📄 7.114 Python连接数据库.mp455.4MB
- 📄 3.38时间序列函数.mp412.5MB
- 📄 3.36逻辑运算函数.mp436.0MB
- 📄 4.47图表绘制.mp417.6MB
- 📄 7.109 Python Pandas文本函数.mp415.8MB
- 📄 1.7数据分析的思维技巧：象限法.mp47.1MB
- 📄 7.125 Python练习（8）.mp426.8MB
- 📄 4.44数据可视化之美.mp416.2MB
- 📄 7.138 Python seaborn 04.mp415.9MB
- 📄 7.101 Python series.mp428.0MB
- 📄 4.57 Power BI基础功能.mp452.9MB
- 📄 7.105 计算.mp462.3MB
- 📄 1.13数据分析的思维技巧：漏斗法.mp42.0MB
- 📄 3.35关联匹配函数.mp453.3MB
- 📄 7.139 Python seaborn 05.mp411.9MB
- 📄 6.82切比雪夫.mp430.3MB
- 📄 7.087入门.mp426.2MB
- 📄 2.29如何应对各种业务场景.mp45.9MB
- 📄 6.85概率.mp426.6MB
- 📄 4.58 Power BI操作技巧.mp436.5MB
- 📄 2.16经典的业务分析指标.mp418.8MB
- 📄 7.091列表进阶.mp411.5MB
- 📄 5.74 SQL时间.mp412.7MB
- 📄 3.42 用EXCEL进行数据分析（1）.mp462.6MB
- 📄 2.20电子商务指标.mp46.2MB
- 📄 4.53甘特图（2）.mp417.4MB
- 📄 7.145 Python superset 05.mp470.5MB
- 📄 2.17市场营销指标.mp414.2MB
- 📄 1.14如何在业务时间锻炼数据分析思维.mp417.3MB
- 📄 2.19用户行为指标.mp49.9MB
- 📄 1.9数据分析的思维技巧：假设法.mp415.1MB
- 📄 7.123 Python练习（6）.mp445.2MB
- 📄 7.137 Python seaborn 03.mp414.6MB
- 📄 7.136 Python seaborn 02.mp410.3MB
- 📄 7.117 Python练习markdown.mp410.1MB
- 📄 7.108 Python Pandas 多重索引.mp433.1MB
- 📄 7.120 Python练习（3）.mp455.5MB
- 📄 7.100 numpy.mp415.4MB
- 📄 5.67 SQL group by.mp413.5MB
- 📄 4.60用BI进行数据分析（2）.mp473.1MB
- 📄 4.45常见的图表类型与应用.mp416.0MB
- 📄 7.096 Python循环进阶.mp414.0MB
- 📄 7.116 Python连接数据库3.mp421.6MB
- 📄 4.48 EXCEL绘图技巧.mp421.3MB
- 📄 4.50辅助列.mp427.6MB
- 📄 4.54标靶图.mp423.7MB
- 📄 3.41 EXCEL工具（2）.mp424.5MB
- 📄 2.25AARRR模型.mp49.4MB
- 📄 7.113 Python Pandas数据透视.mp445.9MB
- 📄 7.094控制流.mp419.3MB
- 📄 7.097 Python函数.mp429.9MB
- 📄 5.70 SQL 子查询.mp428.7MB
- 📄 7.118 Python练习（1）.mp432.7MB
- 📄 5.68 SQL group by高级.mp428.3MB
- 📄 1.4数据分析中的三种核心思维：结构化.mp445.1MB
- 📄 2.18产品运营指标.mp426.8MB
- 📄 6.78 描述统计学.mp417.4MB
- 📄 3.40 EXCEL工具（1）.mp420.7MB
- 📄 7.131 Python可视化（5）.mp413.0MB
- 📄 7.124 Python练习（7）.mp444.0MB
- 📄 7.107 Python Pandas关联.mp467.2MB
- 📄 1.11数据分析的思维技巧：二八法.mp45.7MB
- 📄 5.72 SQL leetcode.mp441.9MB
- 📄 7.122 Python练习（5）.mp435.8MB
- 📄 7.143 Python superset 03.mp44.3MB
- 📄 6.79分位数.mp416.1MB
- 📄 7.092 字典.mp421.9MB
- 📄 3.34常见的文本清洗函数练习.mp491.0MB
- 📄 5.75 SQL练习（1）.mp446.9MB
- 📄 3.32为什么要学习EXCEL.mp412.6MB
- 📄 5.63数据库.mp426.4MB
- 📄 1.3为什么思维重要.mp43.4MB
- 📄 5.69 SQL函数.mp425.3MB
- 📄 6.83箱线图.mp441.9MB
- 📄 7.130 Python可视化（4）.mp430.3MB
- 📄 6.84直方图.mp454.2MB
- 📄 7.115 Python连接数据库2.mp426.6MB
- 📄 5.62 MySQL安装.mp414.6MB
- 📄 6.81 权重统计.mp451.2MB
- 📄 1.10数据分析的思维技巧：指数法.mp437.3MB
- 📄 7.134 Python可视化（8）.mp449.8MB
- 📄 7.106 Python groupby.mp432.2MB
- 📄 7.104 read_csv.mp438.0MB
- 📄 4.59用BI进行数据分析（1）.mp4103.1MB
- 📄 2.26用户行为模型.mp46.6MB
- 📄 5.66 SQL条件查找.mp421.5MB
- 📄 7.103 Python dataframe.mp447.4MB
- 📄 3.39EXCEL的常见技巧.mp481.1MB
- 📄 7.093 集合.mp423.1MB
- 📄 2.31数据化管理业务.mp42.8MB
- 📄 2.15为什么业务重要.mp44.4MB
- 📄 7.141 Python superset 01.mp45.6MB
- 📄 7.102：dataframe.mp433.9MB
- 📄 5.64数据库实操.mp455.0MB
- 📄 7.111 Python Pandas apply.mp428.3MB
- 📄 4.51符合图表.mp437.5MB
- 📄 5.73 SQL加载.mp414.7MB
- 📄 4.56 Power BI入门.mp429.1MB
- 📄 2.27电子商务模型.mp44.0MB
- 📄 7.112 Python Pandas聚合apply.mp439.4MB
- 📄 7.099 第三方包.mp414.3MB
- 📄 7.088数据类型].mp429.2MB
- 📄 2.22怎么生成指标.mp46.4MB
- 📄 5.71 SQL join.mp465.7MB
- 📄 5.77 SQL连接power BI.mp420.7MB
- 📄 7.127 Python可视化（1）.mp415.0MB
- 📄 7.129 Python可视化（3）.mp414.1MB
- 📄 1.5数据分析中的三种核心思维：公式化.mp433.6MB
- 📄 5.65 SQL select.mp450.0MB
- 📄 2.30如何应对各种业务场景（小练习）.mp447.2MB
- 📄 7.089变量.mp412.5MB
- 📄 7.128 Python可视化（2）.mp421.9MB
- 📄 2.24市场营销模型.mp47.0MB
- 📄 3.43 用EXCEL进行数据分析（2）.mp472.2MB
- 📄 7.126 Python练习（9）.mp424.9MB
- 📄 2.28流量模型.mp45.3MB
- 📄 7.095 Python控制流循环.mp425.4MB
- 📄 7.121 Python练习（4）.mp442.2MB
- 📄 7.132 Python可视化（6）.mp416.4MB
- 📄 1.8数据分析的思维技巧：多维法.mp49.5MB
- 📄 7.135 Python seaborn 01.mp47.4MB
- 📄 7.090列表.mp427.1MB
- 📄 7.144 Python superset 04.mp435.1MB
- 📄 4.52甘特图（1）.mp431.1MB
- 📄 2.23如何建立业务分析框架.mp41.4MB
- 📄 7.098 高阶函数.mp416.8MB
- 📄 3.37计算统计函数.mp453.2MB
- 📄 5.76 SQL练习（2）.mp439.6MB
- 📄 1.12数据分析的思维技巧：对比法.mp48.2MB
- 📄 7.140 Python seaborn 06.mp49.9MB
- 📄 7.110 Python Pandas去重.mp432.2MB
📁 【万门大学】商业数据分析特训班(完结) 252 项
📁 00 课件及资料 0 项
📁 01 课程：商业数据分析综述（上） 0 项
- 📄 8、课程：Python基础（上）.10、Python for basic data type（一）.mp4122.5MB
- 📄 9、课程：Python基础（中）.9、王者荣耀case function（二）.mp461.7MB
- 📄 22.34 感官分析3-0317.mp4329.3MB
- 📄 22.27 Power BI-0307.mp471.6MB
- 📄 2、课程：商业数据分析综述（下）.2、数据隐性.mp487.7MB
- 📄 10、课程：Python基础（下）.16、修饰.mp4105.3MB
- 📄 10、课程：Python基础（下）.7、答疑回顾.mp469.9MB
- 📄 12、课程：网络数据获取.10、Crawl—BOSS直聘（四）.mp4153.2MB
- 📄 12、课程：网络数据获取.15、作业：英雄列表整合（三）.mp4102.7MB
- 📄 12、课程：网络数据获取.1、计算机网络基础.mp468.0MB
- 📄 4、课程：Excel Basic（下）.3、排序插入.mp467.6MB
- 📄 11、课程：Python进阶和面向对象.2、Modules，Packages，and Programs（二）.mp4100.5MB
- 📄 22.38 Capstone-0323.mp4459.7MB
- 📄 9、课程：Python基础（中）.2、Python for basic data type（一）.mp4130.6MB
- 📄 5、课程：Excel分类汇总、公式与函数.7、逻辑判断IF（二）.mp4120.7MB
- 📄 18、课程：数理统计及SPSS应用.9、单因素方差分析（一）.mp4114.8MB
- 📄 13、课程：概率论基本概念.9、独立性.mp486.9MB
- 📄 5、课程：Excel分类汇总、公式与函数.2、分类汇总（二）.mp470.4MB
- 📄 4、课程：Excel Basic（下）.6、答疑.mp459.1MB
- 📄 22.31 Gaming Analytics-0314.mp4310.8MB
- 📄 8、课程：Python基础（上）.16、Python for basic data type（七）.mp475.9MB
- 📄 10、课程：Python基础（下）.1、答疑—strip的功能.mp450.5MB
- 📄 20、课程：最新回放.19、CRM & RFM -0302.mp4390.9MB
- 📄 14、课程：随机变量及其分布（上）.4、伯努利实验例题讲解（二）.mp454.1MB
- 📄 3、课程：Excel Basic（上）.6、行列及区域（二）.mp4123.3MB
- 📄 10、课程：Python基础（下）.11、Mutable，Immutable.mp4120.3MB
- 📄 3、课程：Excel Basic（上）.7、数据及数据类型（一）.mp499.7MB
- 📄 8、课程：Python基础（上）.17、Python for basic data type（八）.mp4114.0MB
- 📄 12、课程：网络数据获取.6、HTML，CSS，Browser（二）.mp486.2MB
- 📄 9、课程：Python基础（中）.13、Way to Function（二）.mp4128.2MB
- 📄 13、课程：概率论基本概念.3、随机试验.mp454.1MB
- 📄 14、课程：随机变量及其分布（上）.9、随机变量分布函数（五）.mp493.0MB
- 📄 4、课程：Excel Basic（下）.1、答疑回顾.mp475.3MB
- 📄 19、课程：Python NumPy，Pandas.9、Generate Grid、NumPy where function.mp463.5MB
- 📄 10、课程：Python基础（下）.8、Dictionary（二）.mp4144.5MB
- 📄 3、课程：Excel Basic（上）.9、数据及数据类型（三）.mp4130.6MB
- 📄 13、课程：概率论基本概念.7、贝叶斯公式（一）.mp480.2MB
- 📄 18、课程：数理统计及SPSS应用.8、方差分析.mp450.1MB
- 📄 5、课程：Excel分类汇总、公式与函数.3、公式与函数（一）.mp4111.3MB
- 📄 17、课程：多维随机变量.9、SPSS数据分析.mp4123.2MB
- 📄 22.26 NoSQL Database in Big Data.mp4365.4MB
- 📄 10、课程：Python基础（下）.6、Dictionary（一）.mp494.8MB
- 📄 19、课程：Python NumPy，Pandas.17、Data Alignment、Rank and Sort.mp454.3MB
- 📄 22.39 Capstone-0324.mp4653.7MB
- 📄 14、课程：随机变量及其分布（上）.7、随机变量分布函数（三）.mp474.4MB
- 📄 12、课程：网络数据获取.7、Crawl—BOSS直聘（一）.mp489.8MB
- 📄 12、课程：网络数据获取.14、作业：英雄列表整合（二）.mp4103.7MB
- 📄 13、课程：概率论基本概念.1、课程简述及小测试.mp472.7MB
- 📄 10、课程：Python基础（下）.15、函数也可以传递、Lambda.mp4129.6MB
- 📄 20、课程：最新回放.11、Logistic Regression-0222.mp4321.7MB
- 📄 14、课程：随机变量及其分布（上）.2、0-1分布和伯努利实验（一）.mp447.7MB
- 📄 10、课程：Python基础（下）.14、函数进阶（二）.mp4114.1MB
- 📄 15、课程：随机变量及其分布（下）.6、正态分布例题讲解（一）.mp483.5MB
- 📄 3、课程：Excel Basic（上）.4、Excel基本操作（三）.mp480.0MB
- 📄 12、课程：网络数据获取.12、Crawl—BOSS直聘（六）.mp4118.8MB
- 📄 8、课程：Python基础（上）.5、工具安装及环境配置（一）.mp471.7MB
- 📄 16、课程：随机变量的数字特征.8、方差及例题讲解.mp453.7MB
- 📄 22.23 MySQL 1 -0305.mp4285.2MB
- 📄 4、课程：Excel Basic（下）.4、筛选（一）.mp499.3MB
- 📄 9、课程：Python基础（中）.5、Python Code Structure.mp4112.3MB
- 📄 18、课程：数理统计及SPSS应用.13、卡方检验（二）.mp491.1MB
- 📄 11、课程：Python进阶和面向对象.6、Python System（三）.mp4128.7MB
- 📄 10、课程：Python基础（下）.9、Set.mp4107.1MB
- 📄 12、课程：网络数据获取.9、Crawl—BOSS直聘（三）.mp486.2MB
- 📄 8、课程：Python基础（上）.2、Python能做什么.mp497.2MB
- 📄 20、课程：最新回放.2、Excel数据透视表-0213.mp4383.4MB
- 📄 22.35 感官分析4-0317.mp4294.6MB
- 📄 10、课程：Python基础（下）.18、List Comprehensions（二）.mp4123.6MB
- 📄 9、课程：Python基础（中）.8、王者荣耀case function（一）.mp4110.5MB
- 📄 20、课程：最新回放.10、Linear Regression-0221.mp4300.1MB
- 📄 18、课程：数理统计及SPSS应用.7、配对样本t检验（二）.mp458.9MB
- 📄 6、课程：Excel—VLOOKUP.5、示例：王者荣耀、打标签.mp469.4MB
- 📄 8、课程：Python基础（上）.13、Python for basic data type（四）.mp496.0MB
- 📄 7、课程：商务智能.7、答疑.mp4113.3MB
- 📄 2、课程：商业数据分析综述（下）.7、答疑.mp432.5MB
- 📄 18、课程：数理统计及SPSS应用.10、单因素方差分析（二）.mp493.1MB
- 📄 14、课程：随机变量及其分布（上）.1、随机变量.mp471.4MB
- 📄 10、课程：Python基础（下）.2、List（一）.mp4103.3MB
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- 📄 17、课程：多维随机变量.5、N维随机变量（二）.mp459.5MB
- 📄 19、课程：Python NumPy，Pandas.7、多维矩阵（一）.mp486.6MB
- 📄 22.22 Growth hacking-0304.mp48.5MB
- 📄 3、课程：Excel Basic（上）.11、查找和替换（二）.mp4102.1MB
- 📄 20、课程：最新回放.5、Overview of Business Process -0216.mp4263.6MB
- 📄 5、课程：Excel分类汇总、公式与函数.12、SUMIF练习.mp461.4MB
- 📄 9、课程：Python基础（中）.11、Quiz—基本语法及变量.mp464.6MB
- 📄 8、课程：Python基础（上）.14、Python for basic data type（五）.mp498.1MB
- 📄 19、课程：Python NumPy，Pandas.3、创建矩阵（二）.mp454.1MB
- 📄 22.33 感官分析2-0316.mp4322.8MB
- 📄 18、课程：数理统计及SPSS应用.15、简单线性回归（一）.mp485.3MB
- 📄 5、课程：Excel分类汇总、公式与函数.5、公式与函数（三）.mp4106.2MB
- 📄 商业数据分析一月特训班课件.docx17KB
- 📄 20、课程：最新回放.12、Classification & Clustering Classification vs. Clustering-0223.mp4356.1MB
- 📄 18、课程：数理统计及SPSS应用.1、T检验理论推导和前提.mp440.0MB
- 📄 16、课程：随机变量的数字特征.1、离散型分布函数的数学期望.mp441.2MB
- 📄 10、课程：Python基础（下）.12、Traversal Sequence Data Structure.mp466.1MB
- 📄 5、课程：Excel分类汇总、公式与函数.9、重复.mp484.5MB
- 📄 14、课程：随机变量及其分布（上）.6、随机变量分布函数（二）.mp480.3MB
- 📄 7、课程：商务智能.4、常见BI.mp447.6MB
- 📄 6、课程：Excel—VLOOKUP.1、VLOOKUP.mp498.6MB
- 📄 8、课程：Python基础（上）.1、Python基础课程.mp434.0MB
- 📄 15、课程：随机变量及其分布（下）.1、分布函数例题及贝叶斯公式回顾.mp472.4MB
- 📄 22.29 E-Commerce-0310.mp4270.3MB
- 📄 5、课程：Excel分类汇总、公式与函数.10、报名统计.mp459.4MB
- 📄 8、课程：Python基础（上）.3、Python20载.mp4106.4MB
- 📄 15、课程：随机变量及其分布（下）.8、离散型分布函数.mp419.2MB
- 📄 16、课程：随机变量的数字特征.2、连续型分布函数的数学期望.mp430.5MB
- 📄 8、课程：Python基础（上）.8、Jupyter notebook（一）.mp4104.6MB
- 📄 3、课程：Excel Basic（上）.10、查找和替换（一）.mp499.9MB
- 📄 13、课程：概率论基本概念.6、条件概率.mp482.1MB
- 📄 6、课程：Excel—VLOOKUP.3、记录多匹配、跨表.mp470.7MB
- 📄 6、课程：Excel—VLOOKUP.9、认识数组、记录多匹配.mp4134.8MB
- 📄 5、课程：Excel分类汇总、公式与函数.8、COUNTIF.mp4107.9MB
- 📄 20、课程：最新回放.18、CRM & RFM- 0301.mp4332.3MB
- 📄 20、课程：最新回放.13、顾客体验Customer Experience-0224.mp4271.3MB
- 📄 9、课程：Python基础（中）.17、Python basic data structure（二）.mp462.4MB
- 📄 18、课程：数理统计及SPSS应用.6、配对样本t检验（一）.mp461.7MB
- 📄 19、课程：Python NumPy，Pandas.2、创建矩阵（一）.mp499.7MB
- 📄 18、课程：数理统计及SPSS应用.5、独立样本t检验（二）.mp479.6MB
- 📄 20、课程：最新回放.7、Marketing Analytics – Segmentation， Targeting， Positioning -0218.mp4299.0MB
- 📄 12、课程：网络数据获取.5、HTML，CSS，Browser（一）.mp4102.9MB
- 📄 8、课程：Python基础（上）.11、Python for basic data type（二）.mp489.1MB
- 📄 3、课程：Excel Basic（上）.1、Excel简介.mp4112.3MB
- 📄 11、课程：Python进阶和面向对象.3、Python Standard Library.mp468.9MB
- 📄 19、课程：Python NumPy，Pandas.15、Index object、Reindex.mp437.4MB
- 📄 7、课程：商务智能.5、Power BI（一）.mp4105.3MB
- 📄 19、课程：Python NumPy，Pandas.4、算术操作和矩阵计算.mp466.1MB
- 📄 15、课程：随机变量及其分布（下）.9、连续型分布函数.mp451.2MB
- 📄 16、课程：随机变量的数字特征.3、例题讲解（一）.mp475.5MB
- 📄 8、课程：Python基础（上）.9、Jupyter notebook（二）.mp4112.5MB
- 📄 13、课程：概率论基本概念.8、贝叶斯公式（二）.mp479.9MB
- 📄 18、课程：数理统计及SPSS应用.2、单样本t检验（一）.mp488.0MB
- 📄 19、课程：Python NumPy，Pandas.6、一维矩阵.mp4104.4MB
- 📄 22.30 Gaming Analytics-0312.mp4307.9MB
- 📄 7、课程：商务智能.1、商务智能含义（一）.mp435.2MB
- 📄 19、课程：Python NumPy，Pandas.10、统计、排序和存储array.mp498.4MB
- 📄 8、课程：Python基础（上）.7、计算机与程序思维.mp488.6MB
- 📄 3、课程：Excel Basic（上）.3、Excel基本操作（二）.mp486.6MB
- 📄 7、课程：商务智能.3、数据仓库系统.mp4134.8MB
- 📄 7、课程：商务智能.6、Power BI（二）.mp4121.1MB
- 📄 20、课程：最新回放.1、Matplotlib，Seaborn-0211.mp4410.8MB
- 📄 3、课程：Excel Basic（上）.8、数据及数据类型（二）.mp475.2MB
- 📄 20、课程：最新回放.9、MachineLearning-0220.mp4396.6MB
- 📄 19、课程：Python NumPy，Pandas.12、Series.mp4104.0MB
- 📄 8、课程：Python基础（上）.12、Python for basic data type（三）.mp491.6MB
- 📄 9、课程：Python基础（中）.6、While Loop.mp4114.5MB
- 📄 17、课程：多维随机变量.1、二维随机变量（一）.mp484.0MB
- 📄 18、课程：数理统计及SPSS应用.11、两因素方差分析.mp4123.4MB
- 📄 12、课程：网络数据获取.11、Crawl—BOSS直聘（五）.mp4103.7MB
- 📄 12、课程：网络数据获取.2、网站.mp476.1MB
- 📄 18、课程：数理统计及SPSS应用.14、卡方检验（三）.mp451.4MB
- 📄 10、课程：Python基础（下）.17、List Comprehensions（一）.mp4127.3MB
- 📄 20、课程：最新回放.3、数据可视化-0214.mp4404.0MB
- 📄 14、课程：随机变量及其分布（上）.5、随机变量分布函数（一）.mp492.6MB
- 📄 20、课程：最新回放.15、SPSS与问卷分析-0226.mp4492.7MB
- 📄 20、课程：最新回放.4、数据仪表盘-0215.mp4464.5MB
- 📄 17、课程：多维随机变量.8、随机样本与箱线图.mp453.0MB
- 📄 4、课程：Excel Basic（下）.5、筛选（二）.mp457.7MB
- 📄 5、课程：Excel分类汇总、公式与函数.4、公式与函数（二）.mp454.8MB
- 📄 20、课程：最新回放.6、Marketing Analytics， Marketing Mix Model-0217.mp4300.4MB
- 📄 2、课程：商业数据分析综述（下）.4、不同类型的分析.mp464.5MB
- 📄 20、课程：最新回放.8、Best practice in data processing-0219.mp4368.2MB
- 📄 13、课程：概率论基本概念.2、自然科学vs数学.mp452.6MB
- 📄 8、课程：Python基础（上）.4、Python简单介绍.mp4102.3MB
- 📄 12、课程：网络数据获取.13、作业：英雄列表整合（一）.mp492.8MB
- 📄 19、课程：Python NumPy，Pandas.16、Drop Data、Slice Data.mp464.4MB
- 📄 12、课程：网络数据获取.3、示例分析.mp4119.8MB
- 📄 15、课程：随机变量及其分布（下）.4、贝叶斯定理思想归纳.mp457.3MB
- 📄 13、课程：概率论基本概念.5、古典概型（二）.mp4110.5MB
- 📄 18、课程：数理统计及SPSS应用.16、简单线性回归（二）.mp485.4MB
- 📄 16、课程：随机变量的数字特征.4、例题讲解（二）.mp459.8MB
- 📄 6、课程：Excel—VLOOKUP.8、返回多列.mp4104.5MB
- 📄 12、课程：网络数据获取.8、Crawl—BOSS直聘（二）.mp4120.3MB
- 📄 8、课程：Python基础（上）.6、工具安装及环境配置（二）.mp471.6MB
- 📄 9、课程：Python基础（中）.14、Quiz—Code Structure（一）.mp449.5MB
- 📄 20、课程：最新回放.20、新业务开发及销售运营管理-0303.mp4294.1MB
- 📄 15、课程：随机变量及其分布（下）.3、贝叶斯公式例题（二）.mp498.1MB
- 📄 22.28 E-Commerce-0309.mp4360.2MB
- 📄 17、课程：多维随机变量.7、中心极限定理（二）.mp484.0MB
- 📄 14、课程：随机变量及其分布（上）.3、伯努利实验例题讲解（一）.mp4108.9MB
- 📄 19、课程：Python NumPy，Pandas.13、DataFrame.mp464.7MB
- 📄 22.37 A-B Testing-0320.mp4368.9MB
- 📄 11、课程：Python进阶和面向对象.9、Advanced Python（二）.mp4106.2MB
- 📄 6、课程：Excel—VLOOKUP.6、文本vlookup、Hlookup.mp4102.2MB
- 📄 20、课程：最新回放.17、市场营销的研究应用-0228.mp4258.3MB
- 📄 18、课程：数理统计及SPSS应用.12、卡方检验（一）.mp4143.1MB
- 📄 17、课程：多维随机变量.3、二维随机变量（三）.mp476.1MB
- 📄 22.36 A-B Testing-0319.mp4343.9MB
- 📄 13、课程：概率论基本概念.4、古典概型（一）.mp435.9MB
- 📄 10、课程：Python基础（下）.10、Zip.mp479.7MB
- 📄 11、课程：Python进阶和面向对象.1、Modules，Packages，and Programs（一）.mp497.0MB
- 📄 17、课程：多维随机变量.2、二维随机变量（二）.mp478.3MB
- 📄 8、课程：Python基础（上）.15、Python for basic data type（六）.mp455.6MB
- 📄 17、课程：多维随机变量.6、中心极限定理（一）.mp454.8MB
- 📄 2、课程：商业数据分析综述（下）.5、数据可视化.mp4124.5MB
- 📄 11、课程：Python进阶和面向对象.8、Advanced Python（一）.mp4127.8MB
- 📄 5、课程：Excel分类汇总、公式与函数.11、SUMIF.mp470.9MB
- 📄 2、课程：商业数据分析综述（下）.1、数据质量与形式.mp4133.4MB
- 📄 11、课程：Python进阶和面向对象.7、Python System（四）.mp447.3MB
- 📄 6、课程：Excel—VLOOKUP.2、菜单、Join Two Tables.mp454.5MB
- 📄 22.24 MySQL 1-0305.mp4110.9MB
- 📄 9、课程：Python基础（中）.12、Way to Function（一）.mp4116.6MB
- 📄 15、课程：随机变量及其分布（下）.7、正态分布例题讲解（二）.mp434.2MB
- 📄 6、课程：Excel—VLOOKUP.4、跨表、跨文件薄.mp481.4MB
- 📄 20、课程：最新回放.14、定价Pricing-0225.mp4268.4MB
- 📄 15、课程：随机变量及其分布（下）.10、正态分布例题讲解（三）.mp434.5MB
- 📄 16、课程：随机变量的数字特征.6、正态分布的标准差定义.mp446.9MB
- 📄 11、课程：Python进阶和面向对象.5、Python System（二）.mp493.4MB
- 📄 18、课程：数理统计及SPSS应用.3、单样本t检验（二）.mp4117.3MB
- 📄 19、课程：Python NumPy，Pandas.8、多维矩阵（二）.mp4124.9MB
- 📄 11、课程：Python进阶和面向对象.11、Advanced Python（四）.mp4121.5MB
- 📄 9、课程：Python基础（中）.18、Python basic data structure（三）.mp487.3MB
- 📄 15、课程：随机变量及其分布（下）.5、贝叶斯定理应用总结及分布函数.mp436.5MB
- 📄 2、课程：商业数据分析综述（下）.6、典型数据驱动开发团队的人员.mp475.3MB
- 📄 16、课程：随机变量的数字特征.7、数学期望及例题讲解.mp460.3MB
- 📄 14、课程：随机变量及其分布（上）.8、随机变量分布函数（四）.mp435.1MB
- 📄 2、课程：商业数据分析综述（下）.3、案例分析.mp484.8MB
- 📄 10、课程：Python基础（下）.4、List（三）.mp470.6MB
- 📄 4、课程：Excel Basic（下）.2、排序.mp4115.5MB
- 📄 3、课程：Excel Basic（上）.12、答疑.mp495.4MB
- 📄 11、课程：Python进阶和面向对象.4、Python System（一）.mp472.8MB
- 📄 9、课程：Python基础（中）.10、王者荣耀case function（三）.mp4120.0MB
- 📄 19、课程：Python NumPy，Pandas.1、NumPy简单介绍.mp4134.0MB
- 📄 9、课程：Python基础（中）.3、Python for basic data type（二）.mp4108.5MB
- 📄 22.25 MySQL2 -0306.mp4523.9MB
- 📄 5、课程：Excel分类汇总、公式与函数.6、逻辑判断IF（一）.mp4128.2MB
- 📄 12、课程：网络数据获取.4、知识回顾及预习.mp452.3MB
- 📄 19、课程：Python NumPy，Pandas.5、Several Useful Operations.mp463.5MB
- 📄 5、课程：Excel分类汇总、公式与函数.1、分类汇总（一）.mp4132.9MB
- 📄 9、课程：Python基础（中）.16、Python basic data structure（一）.mp4109.9MB
- 📄 9、课程：Python基础（中）.1、答疑.mp455.1MB
- 📄 7、课程：商务智能.2、商务智能含义（二）.mp4120.0MB
- 📄 19、课程：Python NumPy，Pandas.14、Titanic example.mp4100.7MB
- 📄 10、课程：Python基础（下）.5、Tuple.mp4129.8MB
- 📄 9、课程：Python基础（中）.15、Quiz—Code Structure（二）.mp4112.3MB
- 📄 10、课程：Python基础（下）.3、List（二）.mp4120.6MB
- 📄 22.32 感官分析1-0316.mp4293.3MB
- 📄 17、课程：多维随机变量.4、N维随机变量（一）.mp428.7MB
- 📄 3、课程：Excel Basic（上）.5、行列及区域（一）.mp4113.5MB
- 📄 9、课程：Python基础（中）.4、Quiz—字符串.mp455.1MB
- 📄 22.21 Growth hacking-0304.mp4283.7MB
- 📄 18、课程：数理统计及SPSS应用.4、独立样本t检验（一）.mp466.5MB
- 📄 6、课程：Excel—VLOOKUP.7、Match&Index.mp456.0MB
- 📄 16、课程：随机变量的数字特征.5、例题讲解（三）.mp457.1MB
- 📄 15、课程：随机变量及其分布（下）.2、贝叶斯公式例题（一）.mp462.6MB
- 📄 10、课程：Python基础（下）.13、函数进阶（一）.mp498.7MB
- 📄 9、课程：Python基础（中）.7、For Loop.mp490.1MB
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📁 第01章：深入浅出商业数据分析入门 0 项
📁 第02章：分析师的必备武器库-EXCEL 0 项
📁 第03章：探索商业规律前奏-数据加工处理 0 项
📁 第04章：挖掘商业秘密-多维数据透视分析 0 项
📁 第05章：发现商业之美-数据可视化分析 0 项
📁 第06章：将知识凝练为系统-BI综合实战 0 项
📁 第07章：分析师的第一道面试题-SQL入门 0 项
📁 第08章：要什么就能得到什么-数据表操作 0 项
📁 第09章：最有效的数据整合-SQL查询及连接 0 项
📁 第10章：用数据探索商业之美-SQL实战案例 0 项
📁 第11章：EXCEL+SQL综合实战案例 0 项
- 📄 必须看.txt294
📁 【网易云课堂】掌握高效数据可视化技法（完结） 9 项
📁 【课件资料】数据可视化 0 项
📁 第01章：存储与管理：数据库PostgreSQL 0 项
📁 第02章：数据辅助决策：商业智能 0 项
📁 第03章：交互图表：Echarts数据渲染技术 0 项
📁 第04章：图表到设计：数据可视化理论增强 0 项
📁 第05章：专题一：地理空间三维可视化技术 0 项
📁 第06章：专题二：层次关系网络数据可视化 0 项
📁 第07章：网易有数：商业智能行业应用案例 0 项
📁 第08章：网易实战：电商营销活动数据复盘 0 项
📁 【网易云课堂】转录组数据分析 27 项
📁 01、转录组基础 0 项
📁 02、Windows下转录组分析软件的安装 0 项
📁 03、Linux下的软件安装和一键配置转录组运行环境 0 项
📁 04、转录组Salmon分析流程讲解 0 项
📁 05、DESeq2差异基因分析理论和操作 0 项
📁 06、GO、KEGG富集分析理论和可视化讲解 0 项
📁 07、利用Cytoscape-clueGO进行富集分析 0 项
📁 08、GSEA富集分析理论和可视化案例讲解 0 项
📁 09、二代和三代高通量测序原理 0 项
📁 10、转录组STAR比对分析流程讲解 0 项
📁 11、转录组STAR比对分析实战与IGV可视化、比对评估、饱和性检测 0 项
📁 12、STAR定量结果差异基因分析和与Salmon结果比较 0 项
📁 13、WGCNA理论分析和注意事项、案例解读 0 项
📁 14、WGCNA共表达实战 0 项
📁 15、转录组组装和可变剪接分析理论和实战 0 项
📁 16、无参转录组分析理论 0 项
📁 17、单细胞转录组概念 0 项
📁 18、单细胞转录组实战 0 项
📁 19、PCA、TSNE、单细胞理论和操作 0 项
📁 20、常用转录组资源数据库简介 0 项
📁 21、常见图形解读 0 项
📁 22、AdobeIllustrator修图和拼图 0 项
📁 23、Linux基础（一）晚间额外课 0 项
📁 24、Linux基础（二）晚间额外课 0 项
📁 25、Excel便捷操作 0 项
📁 26、发表文章相关知识 0 项
📁 27、两周后的答疑 0 项
📁 【燕十八】【第096期】SQL数据分析全套资料 4 项
📁 SQL For Wall Street 0 项
📁 SQL必备书籍 0 项
📁 SQL编程入门经典源代码 0 项
📁 SQL全套视频教程（18G） 0 项
📁 【职问】数据分析技能课（完结） 91 项
📁 00 课件 0 项
- 📄 2-2(1)-5_为创建的表格插入数据.mp4105.9MB
- 📄 2-8-2_静态网页信息爬取-04.mp4152.9MB
- 📄 2-1-1_数据分析必备的统计学知识.mp442.4MB
- 📄 试听课-出行软件用户登录频率实战案例.mp4201.7MB
- 📄 2-7-2_零售、咨询、金融等公司常用的BI工具Tableau.mp4243.1MB
- 📄 2-2(1)-2_关系型数据库核心概念介绍.mp420.6MB
- 📄 课件下载.doc12KB
- 📄 2-4-3 金融资产分析——以股票为例.mp4158.0MB
- 📄 2-2(1)-1_数据库介绍.mp422.1MB
- 📄 2-6_数据分析基本功之Python数据分析实战-02.mp4153.8MB
- 📄 2-5-1（1）_Python简介及Python环境介绍.mp4115.6MB
- 📄 3-6_利用人工智能技术构建游戏领域模型的案例-02.mp4132.6MB
- 📄 2-5-1（5）_Python编程入门-05Python函数.mp4189.3MB
- 📄 2-3-1_SQL实战01.mp4179.6MB
- 📄 2-5-1（7）_Python编程入门-07模块与包.mp4153.3MB
- 📄 2-5-1（4）_Python编程入门-04条件控制与循环.mp4148.0MB
- 📄 3-4_预测新浪微博未知舆论正负面情况的案例-02.mp4144.4MB
- 📄 2-2(2)-2 SQL内置方程.mp488.4MB
- 📄 4-2_百度财报数据分析.mp4193.3MB
- 📄 3-7-2_图像识别案例.mp4154.7MB
- 📄 3-1-3 _进阶机器学习模型.mp4165.3MB
- 📄 4-3_商业分析师怎么做.mp4225.3MB
- 📄 2-7-1_数据可视化先导课.mp4109.1MB
- 📄 3-4_预测新浪微博未知舆论正负面情况的案例-03.mp4338.4MB
- 📄 3-7-1_自己动手实现神经网络-01.mp4168.7MB
- 📄 2-6_数据分析基本功之Python数据分析实战-01.mp4216.1MB
- 📄 2-5-2（3）_Python基础-03科学计算工具Matplotlib.mp4249.5MB
- 📄 3-1-1 _基础统计模型之线性回归-01.mp4148.9MB
- 📄 3-5_金融行业防欺诈的模型构建案例-02.mp4177.6MB
- 📄 2-8-1_爬虫初体验.mp4253.2MB
- 📄 2-4-5_Excel插件使用.mp4162.9MB
- 📄 1-3_各领域数据分析面面观-金融.mp423.9MB
- 📄 3-3_ 快消行业的人群精细化运营案例-04.mp4151.2MB
- 📄 2-2(1)-7_基本SQL查询语句.mp4101.5MB
- 📄 2-2(2)-3 SQL通配符.mp436.2MB
- 📄 2-8-5 Scrapy-01.mp4293.7MB
- 📄 3-2_出行软件用户登录频率案例-04.mp472.2MB
- 📄 3-2_出行软件用户登录频率案例-01.mp4126.0MB
- 📄 2-2(2)-4 Union和Join表格.mp4159.0MB
- 📄 2-5-1（2）_Python编程入门-02变量与运算符.mp4193.5MB
- 📄 1-4_各领域数据分析面面观-咨询.mp457.9MB
- 📄 2-2(2)-6 嵌套语句.mp4286.5MB
- 📄 2-5-1（3）_Python编程入门-03基本数据类型.mp4291.4MB
- 📄 2-2(1)-4_创建、调整以及删除表格.mp4109.1MB
- 📄 2-5-1（6）_Python编程入门-06数据读写.mp4145.9MB
- 📄 2-5-1（0）_Python简介及Python环境介绍.mp4115.6MB
- 📄 2-2(2)-5 CASE条件语句.mp4123.6MB
- 📄 1-2_各领域数据分析面面观-互联网.mp418.3MB
- 📄 3-6_利用人工智能技术构建游戏领域模型的案例-01.mp4183.1MB
- 📄 3-2_出行软件用户登录频率案例-03.mp479.8MB
- 📄 3-6_利用人工智能技术构建游戏领域模型的案例-04.mp455.0MB
- 📄 3-2_出行软件用户登录频率案例-02.mp473.5MB
- 📄 2-8-2_静态网页信息爬取-01.mp4285.6MB
- 📄 3-4_预测新浪微博未知舆论正负面情况的案例-01.mp4299.8MB
- 📄 2-5-1（8）_Python编程入门-08实例讲解.mp4119.0MB
- 📄 2-7-3_互联网公司常用工具AntV.mp4198.6MB
- 📄 2-5-2（2）_Python基础-02科学计算工具Pandas.mp4417.3MB
- 📄 2-2(2)-7 ER实体关联图.mp417.9MB
- 📄 2-5-2（1）_Python基础-01科学计算工具Numpy.mp4291.7MB
- 📄 2-8-4_反反爬策略.mp4330.8MB
- 📄 3-5_金融行业防欺诈的模型构建案例-01.mp4181.4MB
- 📄 2-3-3_SQL实战03.mp4123.4MB
- 📄 2-8-2_静态网页信息爬取-03.mp4159.9MB
- 📄 2-3-3_SQL实战04.mp4173.0MB
- 📄 3-1-2 _基础统计模型之逻辑回归.mp4173.4MB
- 📄 3-7-1_自己动手实现神经网络-03.mp4120.3MB
- 📄 3-3_ 快消行业的人群精细化运营案例-03.mp4145.6MB
- 📄 3-7-1_自己动手实现神经网络-02.mp4161.6MB
- 📄 2-5-2（4）_Python基础-04Python与SQL的联动.mp4251.8MB
- 📄 1-1_带你揭开数据分析的面纱.mp420.2MB
- 📄 3-1-1 _基础统计模型之线性回归-02.mp4118.6MB
- 📄 2-2(2)-1多关联数据表创建.mp4195.1MB
- 📄 2-4-1_Wind基础功能.mp490.9MB
- 📄 2-2(1)-3_SQL概念及搭建开发环境.mp4112.0MB
- 📄 2-8-3_动态网页信息爬取.mp4314.4MB
- 📄 2-8-5 Scrapy-02.mp4190.2MB
- 📄 3-3_ 快消行业的人群精细化运营案例-02.mp4150.9MB
- 📄 3-3_ 快消行业的人群精细化运营案例-01.mp4128.9MB
- 📄 2-3-2_SQL实战02.mp4105.1MB
- 📄 2-2(1)-6_更新和删除表格里的数据.mp450.8MB
- 📄 4-1_感知数据背后的信息.mp4127.7MB
- 📄 2-4-2_宏观经济与行业研究.mp4139.4MB
- 📄 2-4-4_公司研究——以比亚迪为例.mp4193.9MB
- 📄 2-8-2_静态网页信息爬取-05.mp4116.5MB
- 📄 2-8-2_静态网页信息爬取-02.mp4172.4MB
- 📄 3-6_利用人工智能技术构建游戏领域模型的案例-03.mp4193.4MB
- 📄 2-1-2_Excel透视表、常用函数的使用及运用场景.mp4278.6MB
- 📄 2-1-3_描述性统计及分析任务.mp419.7MB
- 📄 2-6_数据分析基本功之Python数据分析实战-03.mp4145.0MB
- 📄 3-5_金融行业防欺诈的模型构建案例-03.mp4179.6MB
📁 【CDA数据分析师】CDA数据分析就业班29期 11 项
📁 五、R语言-fix 0 项
- 📄 十、推荐系统.rar956.8MB
- 📄 二、MySQL.rar2.3GB
- 📄 六、中期交流.rar4KB
- 📄 四、SPSS.rar1.7GB
- 📄 一、EXCEL.rar2.7GB
- 📄 八、就业指导.rar1.2GB
- 📄 九、课件.rar335.3MB
- 📄 七、Python.rar4.3GB
- 📄 五、R语言.rar9.8GB
- 📄 三、统计基础.rar1.9GB
📁 【CDA数据分析师】R数据分析和挖掘 112 项
📁 课件 0 项
- 📄 133-主成分分析和因子分析方法介绍.mp4153.5MB
- 📄 154-ADABOOST.mp4107.9MB
- 📄 163-贝叶斯建模.mp4153.1MB
- 📄 140-关联规则的评估.mp499.0MB
- 📄 105.常见的数据清洗.mp4147.5MB
- 📄 201-随机森林.mp4100.6MB
- 📄 127.逐步回归的介绍.mp466.2MB
- 📄 151-决策树总结.mp4143.1MB
- 📄 116-线性回归背景介绍及数据理解.mp4201.4MB
- 📄 167-单节感知器.mp4120.8MB
- 📄 103.循环函数.mp496.5MB
- 📄 195-模型预测_预测评估_建模流程.mp4101.2MB
- 📄 119-偏相关系数及相关系数.mp4117.3MB
- 📄 118-相关性系数矩阵.mp4167.3MB
- 📄 152-Boosting.mp4107.7MB
- 📄 131-筛选变量.mp4178.5MB
- 📄 132-建模与评估.mp4131.9MB
- 📄 112-区间估计&假设检验.mp4150.7MB
- 📄 129-Logists回归大致介绍.mp4121.2MB
- 📄 160-条件概率.mp4148.5MB
- 📄 107.描述探索性数据分析.mp4155.5MB
- 📄 189-R语言实现关联规则.mp4131.4MB
- 📄 176-聚类分析建模流程.mp4140.6MB
- 📄 135-主成分分析具体剖析.mp4154.0MB
- 📄 110-基本绘图函数.mp4169.6MB
- 📄 143-聚类分析基本概念及距离计算.mp4155.6MB
- 📄 123-异常值处理.mp4135.9MB
- 📄 194-平稳时间时序模型R实现_非平稳时序模型.mp4102.3MB
- 📄 120-两样本T检验.mp498.7MB
- 📄 146—聚类分析总结.mp4106.3MB
- 📄 164-模型评估.mp463.1MB
- 📄 091-R语言的大致介绍.mp4155.0MB
- 📄 166-人工神经网络模型.mp4112.9MB
- 📄 177-聚类分析案例应用.mp4179.4MB
- 📄 099-创建随机数&日期.mp4185.2MB
- 📄 165-神经元模型.mp4115.5MB
- 📄 172-信用评分公式细节.mp483.6MB
- 📄 171-CRM和信用评分卡.mp4180.2MB
- 📄 155-随机森林实施.mp489.1MB
- 📄 093-列表、矩阵和数组.mp4159.1MB
- 📄 184.3-13-2数值型变量的处理.mp448.7MB
- 📄 191-R实现协同过滤算法.mp4144.3MB
- 📄 111-基本统计量&中心极限定理.mp4127.3MB
- 📄 092-R语言的常用运算.mp488.4MB
- 📄 128-多元线性回归代码展示及结果解释.mp4159.2MB
- 📄 113-T检验.mp4176.8MB
- 📄 159-SVM的R建模.mp4199.6MB
- 📄 174-客户分群.mp4135.4MB
- 📄 117.R软件中的相关性.mp467.2MB
- 📄 094-因子和DateFrame.mp495.7MB
- 📄 199-R语言实现决策树.mp4156.4MB
- 📄 104.Apple和Split函数.mp4105.6MB
- 📄 106.使用SQL汇总.mp4146.1MB
- 📄 161-贝叶斯公式.mp494.7MB
- 📄 153.BOOTstrap&bagging.mp4152.0MB
- 📄 169-数据挖掘方法和建模流程.mp483.0MB
- 📄 095-数据读取函数.mp4130.3MB
- 📄 186-模型评估及可视化.mp4110.0MB
- 📄 130-变量处理.mp4126.0MB
- 📄 145-R实施聚类分析.mp490.3MB
- 📄 168-BP神经网络.mp4181.7MB
- 📄 096-快速读取函数.mp498.0MB
- 📄 180-R语言进行数据预分析.mp4108.2MB
- 📄 158-非线性SVM.mp4127.2MB
- 📄 141-数据挖掘简介.mp4141.2MB
- 📄 150-决策树R实施.mp471.3MB
- 📄 193-平稳时间序列模型.mp4121.5MB
- 📄 162-贝叶斯分类.mp4126.2MB
- 📄 122-残差的介绍.mp4189.8MB
- 📄 182-R语言进行模型评估.mp4117.1MB
- 📄 134-主成分和因子分析在R中的实现.mp4142.7MB
- 📄 200-决策树进阶应用.mp4103.3MB
- 📄 156-SVM引言.mp4105.2MB
- 📄 157-线性SVM.mp4107.4MB
- 📄 101.控制结构.mp4185.1MB
- 📄 188-Apriori和FpGrowth.mp4215.8MB
- 📄 149-ID3算法.mp4165.4MB
- 📄 142-数据挖掘算法分类.mp4105.4MB
- 📄 098-向量化运算.mp4132.5MB
- 📄 125-建模评估.mp4102.5MB
- 📄 144-聚类的几个算法.mp4129.5MB
- 📄 124-建模与预测.mp4142.4MB
- 📄 126-图形解释.mp4157.1MB
- 📄 102.自编函数.mp4155.5MB
- 📄 185-缺失值、异常值处理及变量筛选.mp4216.2MB
- 📄 121-回归模型的实现及讲解.mp4141.9MB
- 📄 190-协同过滤算法.mp4178.4MB
- 📄 147.分类算法简介.mp4180.2MB
- 📄 136-关联规则的基本介绍.mp4140.3MB
- 📄 181-R语言进行变量筛选.mp4231.9MB
- 📄 196-建模流程和补充.mp4176.4MB
- 📄 198-决策树原理介绍.mp4146.8MB
- 📄 179-线性回归建模流程.mp4168.5MB
- 📄 197-决策树基本介绍.mp4127.6MB
- 📄 183-案例分析流程.mp4198.5MB
- 📄 109-绘图系统介绍.mp4109.6MB
- 📄 100-字符处理.mp4139.0MB
- 📄 138-关联规则数据处理.mp4180.7MB
- 📄 148-决策树基本介绍.mp4111.3MB
- 📄 170-电影票房预测.mp4119.0MB
- 📄 173-评分卡代码讲解.mp4129.2MB
- 📄 187-关联规则.mp4138.5MB
- 📄 139-关联规则可视化.mp4173.2MB
- 📄 114-方差分析.mp487.2MB
- 📄 137-Apriori算法原理介绍.mp4116.9MB
- 📄 192-时间序列简介_白噪声.mp497.8MB
- 📄 175-层次聚类和K-means聚类.mp4131.5MB
- 📄 097-读取练习.mp4180.2MB
- 📄 115.相关性检验.mp4110.8MB
- 📄 108.图形绘制.mp4104.0MB
- 📄 178-R代码实现客户分群.mp4116.1MB
📁 【VIP】【千锋Python】数据分析入门教程（热门推荐）（65集） 10 项
📁 千锋python高级教程：1、Ipython与Numpy（9集） 0 项
📁 千锋python高级教程：2、DataFrame与Series（8集） 0 项
📁 千锋python高级教程：3、pandas数据处理一（9集） 0 项
📁 千锋python高级教程：4、pandas数据处理二与案例分析（9集） 0 项
📁 千锋python高级教程：5、pandas绘图函数与scipy（10集） 0 项
📁 千锋python高级教程：6、matplotlib一（10集） 0 项
📁 千锋python高级教程：7、matplotlib二与城市气候案例分析（10集） 0 项
📁 数据分析-导图 0 项
📁 Python高级——学习笔记 0 项
- 📄 千锋视频网盘链接-20190122.xlsx28KB
📁 【VIP】艾奇学院《Excel在数据分析中的应用》2019 80 项
- 📄 2.4.3 剔除关键词词根.mp4112.5MB
- 📄 5.2.10 PowerBI 动态指标TopN的切换.mp4114.0MB
- 📄 2.1.4 VLOOKUP函数-必会函数.mp425.7MB
- 📄 3.2.1 URL标记跟踪的真相.mp4109.3MB
- 📄 2.4.2 用PowerQuery高效拓展关键词前后缀.mp4183.2MB
- 📄 5.2.9 PowerBI 自然语言问与答.mp461.9MB
- 📄 4.2.5 用PowerPivot透视表快速挖掘分析咨询数据.mp4368.6MB
- 📄 6.1.4 Excel模型转移到PowerBI模型的方法.mp4132.7MB
- 📄 5.1.1 Power BI 注册及简单介绍.mp4155.8MB
- 📄 4.2.2 咨询数据清洗整理 - 手动处理篇.mp4385.0MB
- 📄 2.2.2 数据透视表原始数据要求.mp4146.2MB
- 📄 4.4.3 揭秘数据建模中时间表的神秘面纱.mp4130.8MB
- 📄 2.2.3 数据透视表的简单介绍.mp4347.5MB
- 📄 1.3 Excel分析基础：相对绝对引用.mp4124.5MB
- 📄 4.4.12 如何快速建立KPI指标.mp447.2MB
- 📄 4.3.2 如何使用【三表思维】快速完成时段分析.mp487.0MB
- 📄 3.2.3 使用VBA自定义模块对URL跟踪进行编码解码.mp4397.7MB
- 📄 2.1.3 零件函数-常用函数.mp4277.0MB
- 📄 2.4.6 使用Sumifs函数练习YTD，MTD.mp4240.0MB
- 📄 2.2.7 Excel数据透视表字段分组.mp4150.9MB
- 📄 2.2.6 Excel交互利器 - 切片器.mp4342.6MB
- 📄 4.3.1 Excel数据多表关联的常用方法.mp4104.1MB
- 📄 4.4.8 PowerPivot常用的聚合函数.mp4105.1MB
- 📄 4.2.1 如何快速分析咨询数据中SEM价值简介.mp4423.0MB
- 📄 1.4 Excel分析实用技能：数据查找与替换.mp4148.9MB
- 📄 2.1.1 日期函数-数据分析必学.mp4323.0MB
- 📄 1.2 Excel 常用快捷键设置及操作.mp4170.3MB
- 📄 3.1.2 关键词关键词精细化管理套路.mp4105.7MB
- 📄 5.1.2 Power BI 软件域名绑定及账号批量注册.mp489.3MB
- 📄 5.2.4 PowerBI 地图可视化的效果.mp4133.8MB
- 📄 5.2.1 可视化图表的选择.mp4100.5MB
- 📄 5.2.7 PowerBI 发布到在线版.mp481.2MB
- 📄 2.2.4 数据透视表计算字段.mp4290.1MB
- 📄 4.4.9 Calculate函数的使用介绍.mp4165.4MB
- 📄 4.1.3 竞价数据分析的思路拓展.mp4190.9MB
- 📄 2.4.5 关键词URL生成练习及常用函数的基本应用.mp4411.8MB
- 📄 4.3.3 如何完善签约报表快速关联前、后端数据.mp4189.7MB
- 📄 4.2.3 咨询数据清洗整理 - 透视表及PowerQuery篇.mp4622.3MB
- 📄 4.1.2 竞价数据分析常用的4种方法.mp4353.4MB
- 📄 5.2.2 自定义图标库如何导入到Power BI.mp4118.5MB
- 📄 2.3.6 PowerQuery多表合并之超级VLOOKUP用法.mp4137.7MB
- 📄 2.1.2 逻辑函数-数据分析必学.mp4260.4MB
- 📄 5.2.8 PowerBI 快速见解功能.mp432.9MB
- 📄 2.1.8 LOOKUP函数-Excel函数番外篇.mp4271.4MB
- 📄 4.4.1 数据建模的简单思维.mp4157.3MB
- 📄 2.3.4 PowerQuery数据源整理-多维数据转一维.mp468.5MB
- 📄 2.2.5 数据透视表值显示方式介绍.mp4251.3MB
- 📄 4.4.2 地域建模分析详解.mp4296.5MB
- 📄 2.3.5 PowerQuery去重汇总大法 - 分组依据的使用.mp477.4MB
- 📄 2.4.7 创意模板制作.mp4350.2MB
- 📄 4.4.5 PowerPivot快速链接数据源的方法.mp4109.7MB
- 📄 2.4.4 函数实战-快速将通配符里关键词替换为单元关键词.mp4325.9MB
- 📄 3.2.4 竞价通配符URL的使用详解.mp4186.9MB
- 📄 1.1 Excel 数据分析课程介绍.mp4361.9MB
- 📄 2.1.7 COUNTIFS函数的另外一种用法.mp492.5MB
- 📄 3.2.2 快速通过PowerQuery完成URL跟踪标记的方法.mp4459.1MB
- 📄 4.4.11 时间智能函数篇之【同比环比】函数.mp4198.4MB
- 📄 4.4.10 时间智能函数篇之【累计至今】函数.mp4135.8MB
- 📄 2.3.2 PowerQuery简单数据处理及追加合并功能.mp4242.9MB
- 📄 2.4.1 三种方法提取关键词计划单元参数.mp4359.3MB
- 📄 6.1.2 PowerPivot关系建立及度量值书写.mp4281.1MB
- 📄 4.4.6 PowerPivot 上下文数据处理介绍.mp486.6MB
- 📄 6.1.3 使用透视表展示数据模型.mp4132.2MB
- 📄 5.2.3 PowerBI 散点图及气泡图制作.mp4201.5MB
- 📄 2.1.5 SUMIFS函数-必会函数.mp416.6MB
- 📄 3.1.1 关键词类聚分析的维度介绍.mp456.9MB
- 📄 6.1.1 关键词建模分析实战篇-PowerPivot数据处理导入.mp4174.8MB
- 📄 4.1.1 竞价数据分析常用指标介绍.mp4445.5MB
- 📄 2.3.1 PowerQuery合并搜索词报告案例详解.mp4208.1MB
- 📄 5.2.6 PowerBI 编辑交互设计.mp474.7MB
- 📄 2.2.8 数据透视表及切片器设计.mp4410.4MB
- 📄 4.2.4 咨询数据清洗整理 - PowerQuery 完善篇.mp4458.8MB
- 📄 5.2.5 PowerBI 重点指标展现.mp489.7MB
- 📄 3.1.3 关键词精细化管理套路实操演示.mp4175.2MB
- 📄 4.4.7 PowerPivot关系函数使用方法.mp4101.9MB
- 📄 4.4.4 如何用PowerPivot轻松处理千万级别的大数据.mp4124.7MB
- 📄 2.3.3 PowerQuery批量合并Excel文件详解.mp4168.3MB
- 📄 2.1.6 COUNTIFS函数-必会函数.mp4202.9MB
- 📄 2.2.1 套用表格-数据透视表.mp4208.7MB
- 📄 2.3.7 如何用 PowerQuery 快速处理【非常规】数据合并.mp4269.0MB
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