目录
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
27.12Data Cleaning：Airbnb Listings（一）.mp4
27.13Data Cleaning：Airbnb Listings（二）.mp4
27.14Data Cleaning：Airbnb Listings（三）.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
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
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
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
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
3.10查找和替换（一）.mp4
3.11查找和替换（二）.mp4
3.12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
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
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
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
31.1Classification & Clustering Classification vs. Clustering-0223.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
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.mp4
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
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
5.10报名统计.mp4
5.11SUMIF.mp4
5.12SUMIF练习.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
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
8.10Python 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
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
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
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.mp4
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
课件
0220.zip
0221.zip
0222.zip
0223-分类与聚类.zip
0224.zip
0225.zip
0226—SPSS与问卷数据分析.zip
0227—市场调查的基础知识V1.pdf
0301-CRM & RFM.zip
0302-CRM & RFM .zip
0303-BA I BD and Sales Chn.pdf
0304-GrowthHacking-V3.pdf
0305-MySQL 1.zip
0306-代码及数据.zip
0307-大数据与Power BI.zip
0309-E-Commerce-V4.pdf
0310-E-Commerce-2-V4.pdf
0312-Gaming Analytics.zip
0314-Gaming Analytics.zip
0316-感官分析.zip
0317-感官分析.zip
0319+0320-AB Testing.zip
0323-Capstone.zip
0324-Capstone.zip
1-3讲 商业数据分析综述及Excel Basic.zip
12讲 网络数据获取.zip
13-15讲 概率论基本概念；随机变量及其分布（上+下）.zip
16-17讲 随机变量的数字特征；多维随机变量.zip
18讲 数理统计及SPSS应用.zip
19讲 Python Numpy，Pandas.zip
20讲 Matplotlib, Seaborn .zip
21讲 Excel数据透视表.zip
22讲 数据可视化.zip
23讲 数据仪表盘Excel Dashboard.zip
24讲 商业流程综述Business Process Overview.zip
25讲 Marketing Analytics.zip
26讲 市场推广分析Marketing Analytics.zip
27讲 Best practice in data processing.zip
4-7讲 Excel Basic；分类汇总、函数与公式；Vlookup；商务智能.zip
8-11讲 Python基础上+中+下及进阶和面向对象.zip
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