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[财务理财] 商业数据分析特训班视频教程带课件56章全[Wan门大学]

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好吃点 发表于 2020-3-10 19:54:38 | 显示全部楼层 |阅读模式
课程名称:
商业数据分析特训班视频教程带课件56章全[Wan门大学
课程介绍:
商业数据分析特训班视频教程带课件56章全[Wan门大学
课程大小
27G


课程目录:
商业数据分析特训班视频教程带课件56章全[Wan门大学
├─ 视频
│    ├─ 01讲 商业数据分析综述(上)
│    │    ├─ 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
│    ├─ 02讲 商业数据分析综述(下)
│    │    ├─ 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
│    ├─ 03Excel Basic(上)
│    │    ├─ 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
│    ├─ 04Excel Basic(下)
│    │    ├─ 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
│    ├─ 05Excel分类汇总、公式与函数
│    │    ├─ 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
│    ├─ 06Excel—VLOOKUP
│    │    ├─ 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vlookupHlookup.mp4
│    │    ├─ 6.7Match&Index.mp4
│    │    ├─ 6.8返回多列.mp4
│    │    └─ 6.9认识数组、记录多匹配.mp4
│    ├─ 07讲 商务智能
│    │    ├─ 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
│    ├─ 08Python基础(上)
│    │    ├─ 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.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
│    ├─ 09Python基础(中)
│    │    ├─ 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(1).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
│    ├─ 10Python基础(下)
│    │    ├─ 10.10Zip.mp4
│    │    ├─ 10.11MutableImmutable.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
│    ├─ 11Python进阶和面向对象
│    │    ├─ 11.10Advanced Python(三).mp4
│    │    ├─ 11.11Advanced Python(四).mp4
│    │    ├─ 11.1ModulesPackagesand Programs(一).mp4
│    │    ├─ 11.2ModulesPackagesand 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讲 网络数据获取
│    │    ├─ 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
│    │    ├─ 12.5HTMLCSSBrowser(一).mp4
│    │    ├─ 12.6HTMLCSSBrowser(二).mp4
│    │    ├─ 12.7Crawl—BOSS直聘(一).mp4
│    │    ├─ 12.8Crawl—BOSS直聘(二).mp4
│    │    └─ 12.9Crawl—BOSS直聘(三).mp4
│    ├─ 13讲 概率论基本概念
│    │    ├─ 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讲 随机变量及其分布(上)
│    │    ├─ 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讲 随机变量及其分布(下)
│    │    ├─ 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讲 随机变量的数字特征
│    │    ├─ 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讲 多维随机变量
│    │    ├─ 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讲 数理统计及SPSS应用
│    │    ├─ 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
│    ├─ 19Python NumPyPandas
│    │    ├─ 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 objectReindex.mp4
│    │    ├─ 19.16Drop DataSlice Data.mp4
│    │    ├─ 19.17Data AlignmentRank 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 GridNumPy where function.mp4
│    ├─ 20Matplotlib, Seaborn
│    │    ├─ 20.10Data-ink ratio举例(一).mp4
│    │    ├─ 20.11Data-ink ratio举例(二).mp4
│    │    ├─ 20.12SeabornRegression plot.mp4
│    │    ├─ 20.13Bar plotFacetGrid.mp4
│    │    ├─ 20.14Pair PlotJoint PlotLine 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
│    ├─ 21Excel数据透视表
│    │    ├─ 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讲 数据可视化
│    │    ├─ 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讲 数据仪表盘Excel Dashboard
│    │    ├─ 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讲 商业流程综述Business Process Overview
│    │    ├─ 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
│    ├─ 25Marketing Analytics
│    │    ├─ 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
│    │    ├─ 25.14ContributionOptimization.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 ModelAnalytics Cycle.mp4
│    ├─ 26讲 市场推广分析Marketing Analytics
│    │    ├─ 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
│    ├─ 27Best Practice in Data Processing
│    │    ├─ 27.10Missing DataTransformation.mp4
│    │    ├─ 27.11Web Data Preparation.mp4
│    │    ├─ 27.12Data CleaningAirbnb Listings(一).mp4
│    │    ├─ 27.13Data CleaningAirbnb Listings(二).mp4
│    │    ├─ 27.14Data CleaningAirbnb Listings(三).mp4
│    │    ├─ 27.1数据处理方法引入.mp4
│    │    ├─ 27.2Data SourceExcel.mp4
│    │    ├─ 27.3Data SourceDelimited formatFixed length.mp4
│    │    ├─ 27.4Data FileWeb Data.mp4
│    │    ├─ 27.5Data SourceRDBMS.mp4
│    │    ├─ 27.6Data Types(一).mp4
│    │    ├─ 27.7Data Types(二).mp4
│    │    ├─ 27.8Missing DataData Quality Issues.mp4
│    │    └─ 27.9Data PreparationData Cleansing.mp4
│    ├─ 28Machine Learning
│    │    ├─ 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
│    ├─ 29Linear Regression
│    │    ├─ 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 1sklearn package.mp4
│    │    ├─ 29.17Method 2statsmodels 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
│    ├─ 30Logistic Regression
│    │    ├─ 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讲 分类算法&聚类算法
│    │    ├─ 31.10ModelingEvaluation.mp4
│    │    ├─ 31.11答疑与Similarity Measure.mp4
│    │    ├─ 31.12层次聚类、K均值聚类与DBSCAN.mp4
│    │    ├─ 31.13Kmeans.mp4
│    │    ├─ 31.14Kmeans对数据分析的敏感度及圆形分布的数据.mp4
│    │    ├─ 31.1个人简介及课程引入.mp4
│    │    ├─ 31.2分类算法与聚类算法.mp4
│    │    ├─ 31.3决策树及其优点.mp4
│    │    ├─ 31.4决策树的属性划分、流程及缺点.mp4
│    │    ├─ 31.5随机森林及其优点、答疑.mp4
│    │    ├─ 31.6Decision Tree-Titianic Sample.mp4
│    │    ├─ 31.7Data preprocessing.mp4
│    │    ├─ 31.8Data Exploration(一).mp4
│    │    └─ 31.9Data Exploration(二).mp4
│    ├─ 32讲 顾客体验Customer Experience
│    │    ├─ 32.10NPS及提高NPS动机.mp4
│    │    ├─ 32.11NPS种类.mp4
│    │    ├─ 32.12如何分析NPS.mp4
│    │    ├─ 32.13如何应用NPS结果及Case分享.mp4
│    │    ├─ 32.14如何提高调查回复率.mp4
│    │    ├─ 32.1以顾客为中心的目的.mp4
│    │    ├─ 32.2顾客体验可以成为差异性因素(一).mp4
│    │    ├─ 32.3顾客体验可以成为差异性因素(二).mp4
│    │    ├─ 32.4什么是顾客体验及顾客周期.mp4
│    │    ├─ 32.5提高顾客体验的步骤.mp4
│    │    ├─ 32.6用户体验地图、顾客愿望与需求及顾客接触点.mp4
│    │    ├─ 32.7用户体验地图及顾客心声.mp4
│    │    ├─ 32.8CX管理常用指标.mp4
│    │    └─ 32.9如何测量顾客体验—NPS.mp4
│    ├─ 33讲 定价Pricing
│    │    ├─ 33.10Case介绍.mp4
│    │    ├─ 33.11价格和数量之间的关系.mp4
│    │    ├─ 33.12估计成本(一).mp4
│    │    ├─ 33.13估计成本(二).mp4
│    │    ├─ 33.14估计成本(三).mp4
│    │    ├─ 33.1定价的定义.mp4
│    │    ├─ 33.2定价的战略目标.mp4
│    │    ├─ 33.3估算需求.mp4
│    │    ├─ 33.4估算成本.mp4
│    │    ├─ 33.5了解市场竞争.mp4
│    │    ├─ 33.6选择定价策略(一).mp4
│    │    ├─ 33.7选择定价策略(二).mp4
│    │    ├─ 33.8收支平衡分析、成功的定价策略.mp4
│    │    └─ 33.9其他常用的定价策略.mp4
│    ├─ 34SPSS与问卷数据分析
│    │    ├─ 34.10变量级数据整理个案等级排序.mp4
│    │    ├─ 34.11文件级数据整理(一).mp4
│    │    ├─ 34.12文件级数据整理(二).mp4
│    │    ├─ 34.13描述统计.mp4
│    │    ├─ 34.14如何用SPSS分析出数据报告.mp4
│    │    ├─ 34.15练习.mp4
│    │    ├─ 34.1SPSS简单介绍及基本过程.mp4
│    │    ├─ 34.2SPSS运行方式和窗口类型.mp4
│    │    ├─ 34.3SPSS获取数据的方式.mp4
│    │    ├─ 34.4变量的测量尺度及属性.mp4
│    │    ├─ 34.5变量类型及输入调查问卷.mp4
│    │    ├─ 34.6数据录入、文件导出.mp4
│    │    ├─ 34.7变量级数据整理—compute&automatic recode.mp4
│    │    ├─ 34.8变量级数据整理—recode.mp4
│    │    └─ 34.9变量级数据整理可视化箱.mp4
│    ├─ 35讲 市场研究的基础知识
│    │    ├─ 35.10定量研究:CLTCATI.mp4
│    │    ├─ 35.11定量研究:邮寄调查和在线调查.mp4
│    │    ├─ 35.12定量研究的执行流程.mp4
│    │    ├─ 35.13问卷设计流程及案例讲解.mp4
│    │    ├─ 35.14两种定性调查方式对比及定性研究核心目标.mp4
│    │    ├─ 35.15定性研究要解决的问题.mp4
│    │    ├─ 35.16定性研究执行流程、大纲设计原则及课后作业.mp4
│    │    ├─ 35.1市场研究的定义与角色.mp4
│    │    ├─ 35.2市场研究在营销中的价值.mp4
│    │    ├─ 35.3市场研究的使用者.mp4
│    │    ├─ 35.4市场研究的内容及公司构成.mp4
│    │    ├─ 35.5市场研究的主要项目类型及方案核心内容.mp4
│    │    ├─ 35.6市场调查的基本流程.mp4
│    │    ├─ 35.7了解需求及两个案例.mp4
│    │    ├─ 35.8市场研究的两种调查方式.mp4
│    │    └─ 35.9定量研究:入户访问与街头拦截.mp4
│    ├─ 36讲 市场研究的营销应用
│    │    ├─ 36.10品牌满足消费者不同诉求及量化品牌形象因素.mp4
│    │    ├─ 36.11品牌沟通及创造长期品牌建设效果.mp4
│    │    ├─ 36.12广告测试的市场研究体系及具体评估指标.mp4
│    │    ├─ 36.13广告评估的关键指标、诊断模型及投放效果评估.mp4
│    │    ├─ 36.14广告知晓、信息传递、品牌态度及行为影响.mp4
│    │    ├─ 36.15诊断广告投放问题及媒体投放评估.mp4
│    │    ├─ 36.1市场研究的方向及内容.mp4
│    │    ├─ 36.2案例引入、了解市场与观察痛点.mp4
│    │    ├─ 36.3全面评估需求程度与描述市场机会.mp4
│    │    ├─ 36.4从机会到洞察.mp4
│    │    ├─ 36.5消费者洞察及需求挖掘.mp4
│    │    ├─ 36.6获取洞察、产生工作坊及输出洞察.mp4
│    │    ├─ 36.7产生创意的工作坊及产品创意到产品概念.mp4
│    │    ├─ 36.8概念优化、筛选指标及测试结果对比.mp4
│    │    └─ 36.9品牌力的作用及衡量品牌力的指标.mp4
│    ├─ 37讲 客户关系与数据分析(上)
│    │    ├─ 37.10数据的筛选和分析.mp4
│    │    ├─ 37.11如何进行数据可视化.mp4
│    │    ├─ 37.12制作RFM评分标准模型.mp4
│    │    ├─ 37.13RFM打分.mp4
│    │    ├─ 37.14如何进行客户分类.mp4
│    │    ├─ 37.1概述及客户关系管理介绍.mp4
│    │    ├─ 37.2客户关系与CRM数据.mp4
│    │    ├─ 37.3CRMRFM模型.mp4
│    │    ├─ 37.4RFM模型8个分类.mp4
│    │    ├─ 37.5方法与问题.mp4
│    │    ├─ 37.6模型的使用.mp4
│    │    ├─ 37.7使用与扩展.mp4
│    │    ├─ 37.8RFM应用:零售案例介绍.mp4
│    │    └─ 37.9引用数据和数据表示.mp4
│    ├─ 38讲 客户关系与数据分析(下)
│    │    ├─ 38.10答疑:肘部原理.mp4
│    │    ├─ 38.11考虑更多的feature(一).mp4
│    │    ├─ 38.12考虑更多的feature(二).mp4
│    │    ├─ 38.13交叉销售,消费升级、降级,阶段分析.mp4
│    │    ├─ 38.14答疑:学习建议及用户画像简述.mp4
│    │    ├─ 38.1基于统计模型来分类RFM指标.mp4
│    │    ├─ 38.2K-means.mp4
│    │    ├─ 38.3Silhouette analysis on K-Means clustering.mp4
│    │    ├─ 38.4图像中不同簇的讲解分析.mp4
│    │    ├─ 38.5不同簇和中心点数据分析.mp4
│    │    ├─ 38.6对比RFMScore分类.mp4
│    │    ├─ 38.7Decision Tree on RFM.mp4
│    │    ├─ 38.8Decision Tree Classifier.mp4
│    │    └─ 38.9Decision TreeLogistics Regression的区别.mp4
│    ├─ 39讲 新业务开发及销售运营管理
│    │    ├─ 39.10名单分组分配、转化及销售运营管理.mp4
│    │    ├─ 39.11销售预测类型及方法(一).mp4
│    │    ├─ 39.12销售预测类型及方法(二).mp4
│    │    ├─ 39.1书籍推荐.mp4
│    │    ├─ 39.2BD与潜在顾客.mp4
│    │    ├─ 39.3需求与潜在顾客、目标顾客画像.mp4
│    │    ├─ 39.4收集目标顾客信息渠道及确定数据来源.mp4
│    │    ├─ 39.5收集数据、集客营销、内容营销及指标.mp4
│    │    ├─ 39.6Case 1Web Scraping using Power BI(一).mp4
│    │    ├─ 39.7Case 1Web Scraping using Power BI(二).mp4
│    │    ├─ 39.8Case 2Lead Scoring(一).mp4
│    │    └─ 39.9Case 2Lead Scoring(二).mp4
│    ├─ 40Growth Hacking
│    │    ├─ 40.10Growth Hacking Tactics(一).mp4
│    │    ├─ 40.11LOPAAirbnb.mp4
│    │    ├─ 40.12Growth Hacking Tactics(二).mp4
│    │    ├─ 40.13Content marketing to grow your business.mp4
│    │    ├─ 40.14Growth Technology(一).mp4
│    │    ├─ 40.15Growth Technology(二).mp4
│    │    ├─ 40.16Growth Hacking Case Study.mp4
│    │    ├─ 40.1课程引入与Hotmail.mp4
│    │    ├─ 40.2Growth Hacking的四个步骤与含义.mp4
│    │    ├─ 40.3Marketing FunnelGrowth Hacking Focus.mp4
│    │    ├─ 40.4Metrics.mp4
│    │    ├─ 40.5KPI介绍(一).mp4
│    │    ├─ 40.6KPI介绍(二).mp4
│    │    ├─ 40.7应关注的有效渠道与目标用户.mp4
│    │    ├─ 40.8Free&Paid Marketing Channels.mp4
│    │    └─ 40.9Product Features.mp4
│    ├─ 41MySQL(上)
│    │    ├─ 41.10创建表单.mp4
│    │    ├─ 41.11案例讲解(一).mp4
│    │    ├─ 41.12案例讲解(二).mp4
│    │    ├─ 41.13案例讲解(三).mp4
│    │    ├─ 41.14案例讲解(四).mp4
│    │    ├─ 41.15Products aggreation(一).mp4
│    │    ├─ 41.16Products aggreation(二).mp4
│    │    ├─ 41.1MySQL下载及安装.mp4
│    │    ├─ 41.2MySQL几个原则及覆盖范围.mp4
│    │    ├─ 41.3数据文件、分析流程及存储格式.mp4
│    │    ├─ 41.4数据库应用场景及存储、访问问题.mp4
│    │    ├─ 41.5数据库的特点及关系型数据库.mp4
│    │    ├─ 41.6数据表单.mp4
│    │    ├─ 41.7怎么使用数据库及SQL.mp4
│    │    ├─ 41.8KFC订单及语句介绍.mp4
│    │    └─ 41.9SchemaCreate database.mp4
│    ├─ 42MySQL(下)
│    │    ├─ 42.10举例:HR subquery(一).mp4
│    │    ├─ 42.11举例:HR subquery(二).mp4
│    │    ├─ 42.12举例:HR subquery(三).mp4
│    │    ├─ 42.13窗函数(一).mp4
│    │    ├─ 42.14窗函数(二).mp4
│    │    ├─ 42.15窗函数(三).mp4
│    │    ├─ 42.16窗函数及课程总结.mp4
│    │    ├─ 42.1课程回顾.mp4
│    │    ├─ 42.2Aggregate Functions、约束及多张表.mp4
│    │    ├─ 42.3创建表单的代码实现.mp4
│    │    ├─ 42.4JOINConcat.mp4
│    │    ├─ 42.5JOIN:员工信息及部门编码.mp4
│    │    ├─ 42.6多张表单JOIN:查询员工信息.mp4
│    │    ├─ 42.7基于工资分类工资等级.mp4
│    │    ├─ 42.8Write a query.mp4
│    │    └─ 42.9OnUsing.mp4
│    ├─ 43NoSQL databasePower BI
│    │    ├─ 43.10大数据的分析.mp4
│    │    ├─ 43.11云计算与大数据(一).mp4
│    │    ├─ 43.12云计算与大数据(二).mp4
│    │    ├─ 43.13SQL over Big Data.mp4
│    │    ├─ 43.14案例分析.mp4
│    │    ├─ 43.15Power BI 案例分析(一).mp4
│    │    ├─ 43.16Power BI 案例分析(二).mp4
│    │    ├─ 43.17Power BI 简单介绍.mp4
│    │    ├─ 43.18Power BI 案例分析(三).mp4
│    │    ├─ 43.1课程回顾.mp4
│    │    ├─ 43.2Common table expression(一).mp4
│    │    ├─ 43.3Common table expression(二).mp4
│    │    ├─ 43.4Common table expression(三).mp4
│    │    ├─ 43.5递归(一).mp4
│    │    ├─ 43.6递归(二).mp4
│    │    ├─ 43.7递归(三).mp4
│    │    ├─ 43.8大数据背景引入.mp4
│    │    └─ 43.9大数据的特点与业务起源.mp4
│    ├─ 44E-commerce(上)
│    │    ├─ 44.10描述productsordersorder_product table.mp4
│    │    ├─ 44.11data exploring analytics & insite.mp4
│    │    ├─ 44.12描述产品订单.mp4
│    │    ├─ 44.13产品再订购.mp4
│    │    ├─ 44.14产品中的相关性(一).mp4
│    │    ├─ 44.15产品中的相关性(二).mp4
│    │    ├─ 44.1List of Contents.mp4
│    │    ├─ 44.2Questions.mp4
│    │    ├─ 44.3什么是Ecommerce(电子商务)及发展历史.mp4
│    │    ├─ 44.4电子商务的法律条文及类型.mp4
│    │    ├─ 44.5如何使用及运作电子商务.mp4
│    │    ├─ 44.6供应链管理、网站及市场战略.mp4
│    │    ├─ 44.7设计用户体验地图.mp4
│    │    ├─ 44.8Marketing TacticsSQL实现.mp4
│    │    ├─ 44.9描述department tables.mp4
│    │    └─ 45.10Data Analytics Ecommerce.mp4
│    ├─ 45E-Commerce(下)
│    │    ├─ 45.11Important Metrics & KPIs(一).mp4
│    │    ├─ 45.12Important Metrics & KPIs(二).mp4
│    │    ├─ 45.13Digital Marketing Analytics Full Cycle.mp4
│    │    ├─ 45.14Build Customer Profile.mp4
│    │    ├─ 45.15Business Analytics举例回顾.mp4
│    │    ├─ 45.1课程回顾与dropshipping.mp4
│    │    ├─ 45.2Dropshipping Model.mp4
│    │    ├─ 45.3Dropshipping business.mp4
│    │    ├─ 45.4Ecommerce Technology.mp4
│    │    ├─ 45.5Ecommerce Site SEO(一).mp4
│    │    ├─ 45.6Ecommerce Site SEO(二).mp4
│    │    ├─ 45.7Ecommerce Site SEO(三).mp4
│    │    ├─ 45.8CRM客户关系管理.mp4
│    │    └─ 45.9Benefits of Ecommerce CRM.mp4
│    ├─ 46Gaming Analytics(上)
│    │    ├─ 46.10游戏产业变现方式.mp4
│    │    ├─ 46.11Gaming Demo Case 1(一).mp4
│    │    ├─ 46.12Gaming Demo Case 1(二).mp4
│    │    ├─ 46.13Gaming Demo Case 1(三).mp4
│    │    ├─ 46.1Introduction to Gaming Industry(一).mp4
│    │    ├─ 46.2Introduction to Gaming Industry(二).mp4
│    │    ├─ 46.3游戏客户市场相关数据.mp4
│    │    ├─ 46.4按游戏过程的市场划分(一).mp4
│    │    ├─ 46.5按游戏过程的市场划分(二).mp4
│    │    ├─ 46.6Game Release Operation cycle(一).mp4
│    │    ├─ 46.7Game Release Operation cycle(二).mp4
│    │    ├─ 46.8游戏产业与其他产业区别及其特点(一).mp4
│    │    └─ 46.9游戏产业与其他产业区别及其特点(二).mp4
│    ├─ 47Gaming Analytics(下)
│    │    ├─ 47.10Referral Coupon Analytics及模拟面试问题.mp4
│    │    ├─ 47.11Experience-MetricsUnderstand Chum.mp4
│    │    ├─ 47.12Game ExperienceFunnelCohort Analysis.mp4
│    │    ├─ 47.13Job&Career in Gaming Industry.mp4
│    │    ├─ 47.14Gaming Demo Case 1(一).mp4
│    │    ├─ 47.15Gaming Demo Case 1(二).mp4
│    │    ├─ 47.1课程回顾.mp4
│    │    ├─ 47.2DS-BA work by Function Areas(一).mp4
│    │    ├─ 47.3DS-BA work by Function Areas(二).mp4
│    │    ├─ 47.4DS-BA work by Function Areas(三).mp4
│    │    ├─ 47.5DS-BA work by Period(一).mp4
│    │    ├─ 47.6DS-BA work by Period(二).mp4
│    │    ├─ 47.7Common FrameworkGrowth-Metrics.mp4
│    │    ├─ 47.8Growth-Metrics.mp4
│    │    └─ 47.9Growth-Ads Optimization.mp4
│    ├─ 48讲 食品感官评定及感觉现象概述
│    │    ├─ 48.10感觉的基本规律(二).mp4
│    │    ├─ 48.11感觉的认知与表达.mp4
│    │    ├─ 48.12总结.mp4
│    │    ├─ 48.1食品感官科学现状及大纲.mp4
│    │    ├─ 48.2食品感官理论的背景.mp4
│    │    ├─ 48.3理化分析的辅助(一).mp4
│    │    ├─ 48.4理化分析的辅助(二).mp4
│    │    ├─ 48.5感觉的定义和分类(一).mp4
│    │    ├─ 48.6感觉的定义和分类(二).mp4
│    │    ├─ 48.7联觉现象.mp4
│    │    ├─ 48.8感觉的阈值及基本规律.mp4
│    │    └─ 48.9感觉的基本规律(一).mp4
│    ├─ 49讲 感官感觉基本类型(上)
│    │    ├─ 49.10嗅觉的生理特点.mp4
│    │    ├─ 49.11嗅觉生理涉及的概念.mp4
│    │    ├─ 49.12嗅觉的心理特点(一).mp4
│    │    ├─ 49.13嗅觉的心理特点(二).mp4
│    │    ├─ 49.1视觉的生理特点(一).mp4
│    │    ├─ 49.2视觉的生理特点(二).mp4
│    │    ├─ 49.3视觉的生理特点(三).mp4
│    │    ├─ 49.4视觉的心理特点(一).mp4
│    │    ├─ 49.5视觉的心理特点(二).mp4
│    │    ├─ 49.6食品的视觉特性.mp4
│    │    ├─ 49.7听觉的生理特点(一).mp4
│    │    ├─ 49.8听觉的生理特点(二).mp4
│    │    └─ 49.9听觉的心理特点.mp4
│    ├─ 50讲 感官感觉基本类型(下)
│    │    ├─ 50.1味觉的生理特点(一).mp4
│    │    ├─ 50.2味觉的生理特点(二).mp4
│    │    ├─ 50.3基本味(一).mp4
│    │    ├─ 50.4基本味(二).mp4
│    │    ├─ 50.5影响味觉的因素.mp4
│    │    ├─ 50.6味觉的心理特点.mp4
│    │    ├─ 50.7触觉的生理特点(一).mp4
│    │    ├─ 50.8触觉的生理特点(二).mp4
│    │    └─ 50.9触觉的心理特点.mp4
│    ├─ 51讲 食品感官评定条件
│    │    ├─ 51.1食品感官及鉴评人员类型(一).mp4
│    │    ├─ 51.2食品感官及鉴评人员类型(二).mp4
│    │    ├─ 51.3食品感官及鉴评人员类型(三).mp4
│    │    ├─ 51.4感官鉴评人员的筛选.mp4
│    │    ├─ 51.5感官鉴评人员的训练.mp4
│    │    ├─ 51.6食品感官鉴评室设置及试验区环境条件.mp4
│    │    ├─ 51.7样本制备的要求.mp4
│    │    └─ 51.8影响样本制备和呈送的外部因素及食品感官鉴评的组织和管理.mp4
│    ├─ 52讲 食品感官评定常规统计方法
│    │    ├─ 52.10Friedman检定法、Page法及方差分析法(二).mp4
│    │    ├─ 52.11分类试验法.mp4
│    │    ├─ 52.12描述分析法:简单描述法与定量描述法.mp4
│    │    ├─ 52.1差异识别法概述.mp4
│    │    ├─ 52.2两点试验法.mp4
│    │    ├─ 52.3-二点试验法.mp4
│    │    ├─ 52.4“A”A”试验法.mp4
│    │    ├─ 52.5五中取二试验法.mp4
│    │    ├─ 52.6选择试验法.mp4
│    │    ├─ 52.7差异标度法:顺位试验法.mp4
│    │    ├─ 52.8顺位试验法与Kramer检定法.mp4
│    │    └─ 52.9Friedman检定法、Page法及方差分析法(一).mp4
│    ├─ 53AB Testing(上)
│    │    ├─ 53.10应该如何选择指标.mp4
│    │    ├─ 53.11Experiment DesignQuiz.mp4
│    │    ├─ 53.12Quiz解答.mp4
│    │    ├─ 53.13确定样本数量.mp4
│    │    ├─ 53.14Quiz(二).mp4
│    │    ├─ 53.15如何确定A-B Testing运行周期.mp4
│    │    ├─ 53.16确定目标群体.mp4
│    │    ├─ 53.1什么是A-B Testing.mp4
│    │    ├─ 53.2A-B Testing案例.mp4
│    │    ├─ 53.3A-B Testing应用与局限.mp4
│    │    ├─ 53.4Quiz(一).mp4
│    │    ├─ 53.5A-B TestingMultivariate TestingA-A Testing.mp4
│    │    ├─ 53.6伯努利分布、零假设与显著性.mp4
│    │    ├─ 53.7A-B Testing流程.mp4
│    │    ├─ 53.8回顾商业漏斗模型.mp4
│    │    └─ 53.9常见的互联网分析指标.mp4
│    ├─ 54AB Testing(下)
│    │    ├─ 54.10Create Variation(二).mp4
│    │    ├─ 54.11Create Variation(三).mp4
│    │    ├─ 54.12Run Experiment.mp4
│    │    ├─ 54.13Sample Size Sanity Check.mp4
│    │    ├─ 54.14Quiz 1A-B Testing Calculator.mp4
│    │    ├─ 54.15Quiz 2.mp4
│    │    ├─ 54.16Sanity Check.mp4
│    │    ├─ 54.17Master A-B Testing Interviews.mp4
│    │    ├─ 54.1课程回顾及如何分配目标人群.mp4
│    │    ├─ 54.2实验运行.mp4
│    │    ├─ 54.3分析实验结果.mp4
│    │    ├─ 54.4Case studyDA-SHU-JU.com.mp4
│    │    ├─ 54.5Review Business Funnel.mp4
│    │    ├─ 54.6Review Business FunnelDefine Metrics.mp4
│    │    ├─ 54.7Design Experiment(一).mp4
│    │    ├─ 54.8Design Experiment(二).mp4
│    │    └─ 54.9Create Variation(一).mp4
│    ├─ 55Capstone(上)
│    │    ├─ 55.10从订单角度分析数据.mp4
│    │    ├─ 55.11从产品与用户角度分析数据.mp4
│    │    ├─ 55.12基于产品的数据探索(一).mp4
│    │    ├─ 55.13基于产品的数据探索(二).mp4
│    │    ├─ 55.14基于用户的数据探索(一).mp4
│    │    ├─ 55.15基于用户的数据探索(二).mp4
│    │    ├─ 55.1课程总回顾商业数据分析流程.mp4
│    │    ├─ 55.2课程总回顾所需技能、类型方法及工具.mp4
│    │    ├─ 55.3零售大作业:时尚电商.mp4
│    │    ├─ 55.4零售机器模式与cohort分析.mp4
│    │    ├─ 55.5数据导入与数据脱敏介绍.mp4
│    │    ├─ 55.6查看并了解数据信息.mp4
│    │    ├─ 55.7SPUSKU概念解释.mp4
│    │    ├─ 55.8分析订单及支付流程.mp4
│    │    └─ 55.9多角度分析数据.mp4
│    └─ 56Capstone(下)
│           ├─ 56.10评分矩阵、数据收集与答疑:留存.mp4
│           ├─ 56.11推荐介绍:基于距离.mp4
│           ├─ 56.12推荐系统与Co-Current Matrix.mp4
│           ├─ 56.13聚类推荐KNN、协同过滤与关联分析.mp4
│           ├─ 56.14Apriori algorithm.mp4
│           ├─ 56.15课程答疑与图书推荐.mp4
│           ├─ 56.16推荐网站:kaggle.mp4
│           ├─ 56.1基于顾客的数据探索.mp4
│           ├─ 56.2PlaceWeb TrafficDAU与数据埋点.mp4
│           ├─ 56.3LTVCACCLV.mp4
│           ├─ 56.4如何计算lifetime value及用户留存.mp4
│           ├─ 56.5Cohort Analysis、群体分析或分组分析(一).mp4
│           ├─ 56.6Cohort Analysis、群体分析或分组分析(二).mp4
│           ├─ 56.7Cohort Analysis、群体分析或分组分析(三).mp4
│           ├─ 56.8Product PerformanceRFM.mp4
│           └─ 56.9推荐系统、场景与协同过滤.mp4
└─ 课件
       └─ 课件.rar
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