商业数据分析特训班 万门大学
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├──课程资料
| ├──第1-2讲 商业数据分析综述.zip 22.18M
| ├──第10讲 数据仪表盘Excel Dashboard.zip 6.48M
| ├──第11讲 趣识计算机与编程（上）.zip 9.30M
| ├──第12讲 趣识计算机与编程（下）.zip 17.03M
| ├──第13讲 Python编程里的“量”.zip 34.84M
| ├──第14讲 Python的逻辑与循环.zip 16.71M
| ├──第15讲 列表.zip 1.88M
| ├──第16讲 元组和字典.zip 2.59M
| ├──第17讲 Python的函数和方法（上）.zip 5.47M
| ├──第18讲 Python的函数和方法（中）.zip 700.31kb
| ├──第19讲 Python的函数和方法（下）.zip 827.35kb
| ├──第20讲 超级Pycharm的使用和配置.zip 9.51M
| ├──第21讲 懂Python库 用Python库.zip 3.68M
| ├──第22讲 我与爬虫有个约会.zip 4.79M
| ├──第23讲 从零开始准备爬虫环境.zip 8.46M
| ├──第24讲 前端基础速成.zip 10.71M
| ├──第25讲 用requests获取数据.zip 26.71M
| ├──第26-28讲 数据预处理之数据筛选.zip 7.82M
| ├──第29-30讲 数据保存.zip 7.65M
| ├──第3-4讲 Excel Basic.zip 19.87M
| ├──第31-33讲：概率论基本概念_随机变量及其分布（上+下）.zip 16.47M
| ├──第34-35讲：随机变量的数字特征_多维随机变量.zip 8.51M
| ├──第36讲 数理统计及SPSS应用.zip 4.67M
| ├──第37讲 数据分析工具Numpy，Pandas.zip 110.23kb
| ├──第38讲 Python数据可视化 .zip 12.77M
| ├──第39讲 数据处理方法.zip 14.70M
| ├──第40讲 商业流程综述Business Process Overview.zip 6.20M
| ├──第41讲 市场分析方法.zip 62.97M
| ├──第42讲 市场推广分析.zip 7.28M
| ├──第43讲 机器学习基础（sklearn）.zip 2.85M
| ├──第44讲 线性回归.zip 3.02M
| ├──第45讲 逻辑回归.zip 3.65M
| ├──第46讲 分类、聚类算法.zip 9.57M
| ├──第47讲 顾客体验要素分析.zip 4.85M
| ├──第48讲 如何给产品定价.zip 617.55kb
| ├──第49讲 SPSS与问卷分析.zip 2.73M
| ├──第50讲 市场研究的基础知识.zip 585.81kb
| ├──第51讲 市场营销的研究应用.zip 1.73M
| ├──第52讲 客户关系与数据分析（上）.zip 24.39M
| ├──第53讲 客户关系与数据分析（下）.zip 30.21M
| ├──第54讲 新业务开发及销售运营管理.zip 5.19M
| ├──第55讲 增长黑客.zip 182.36M
| ├──第56讲 MySQL（上）.zip 17.57M
| ├──第57讲 MySQL（下）.zip 13.26M
| ├──第58讲 大数据应用和Power BI.zip 72.10M
| ├──第59讲 游戏数据分析（上）.zip 14.69M
| ├──第5讲 Excel分类汇总、公式与函数.zip 1.24M
| ├──第60讲 游戏数据分析（下）.zip 15.20M
| ├──第61讲 A_B 测试（上）.zip 20.59M
| ├──第62讲 A_B 测试（下）.zip 20.59M
| ├──第63讲 电商数据分析（上） (1).zip 25.52M
| ├──第63讲 电商数据分析（上）.zip 25.52M
| ├──第64讲 电商数据分析（下）.zip 55.79M
| ├──第65讲 综合实战：时尚电商分析（上）.zip 40.60M
| ├──第66讲 综合实战：时尚电商分析（下）.zip 60.06M
| ├──第6讲 Vlookup.zip 259.03kb
| ├──第7讲 商务智能.zip 2.43M
| ├──第8讲 Excel数据透视表.zip 798.32kb
| └──第9讲 数据可视化.zip 1.15M
├──1.10数据粒度（四）.mp4 81.73M
├──1.11答疑（二）.mp4 56.19M
├──1.12答疑（三）.mp4 47.34M
├──1.13答疑（四）.mp4 99.12M
├──1.1商业数据分析引入.mp4 59.71M
├──1.2什么是商业数据分析？.mp4 38.28M
├──1.3所需技能.mp4 115.40M
├──1.4基本分析流程及供应链各个环节.mp4 60.74M
├──1.5商业理解.mp4 61.83M
├──1.6答疑（一）.mp4 46.83M
├──1.7数据粒度（一）.mp4 71.89M
├──1.8数据粒度（二）.mp4 36.35M
├──1.9数据粒度（三）.mp4 79.59M
├──10.10创建Dashboard（一）.mp4 65.42M
├──10.11创建Dashboard（二）.mp4 129.66M
├──10.12创建Dashboard（三）.mp4 66.45M
├──10.13课程内容回顾（一）.mp4 51.14M
├──10.14课程内容回顾（二）.mp4 51.39M
├──10.1课前回顾.mp4 41.83M
├──10.2mini图和时间轴.mp4 51.19M
├──10.3数据仪表盘示例及创建仪表盘的步骤.mp4 27.27M
├──10.4创建仪表盘的注意事项与演示.mp4 33.04M
├──10.5创建数据仪表盘：观察整理数据.mp4 142.58M
├──10.6建立数据透视表和图表（一）.mp4 53.06M
├──10.7建立数据透视表和图表（二）.mp4 62.98M
├──10.8建立数据透视表和图表（三）.mp4 92.65M
├──10.9建立数据透视表和图表（四）.mp4 97.36M
├──11.1科普时间：软件、硬件、操作系统.mp4 71.33M
├──11.2用正确的姿势与计算机对话.mp4 117.97M
├──11.3Python用三个案例秀肌肉.mp4 111.63M
├──12.1工欲善其事必先利其器：IDE安装.mp4 139.68M
├──12.2工欲善其事必先利其器：IDE使用.mp4 168.78M
├──12.3收下这些干货，马上开始写代码！.mp4 218.42M
├──12.4轻松实现百度网盘的提取码.mp4 114.62M
├──13.10实操演示：“一比高下”.mp4 158.49M
├──13.1变量之“门当户对”.mp4 46.32M
├──13.2变量实操演示干货（一）.mp4 160.92M
├──13.3变量实操演示干货（二）.mp4 49.01M
├──13.4变量之“百变星君”.mp4 24.83M
├──13.5实操演示：数据类型转换.mp4 107.31M
├──13.6实操演示：变量的多则运算.mp4 79.22M
├──13.7实操演示：字符串拼接.mp4 23.94M
├──13.8占位符和数学函数拓展篇.mp4 42.70M
├──13.9变量之“一比高下”.mp4 39.25M
├──14.1程序世界中的指挥官：if和else.mp4 31.48M
├──14.2实操演示：if和else.mp4 132.56M
├──14.3重复就是力量：for和while.mp4 41.83M
├──14.4实操演示：for和while.mp4 115.35M
├──14.5盗梦空间：循环的嵌套.mp4 75.47M
├──15.1VIP名单的藏身处：列表（一）.mp4 38.09M
├──15.2VIP名单的藏身处：列表（二）.mp4 97.02M
├──15.3实操演示：列表基本操作.mp4 119.65M
├──15.4实操演示：玩转列表的技巧.mp4 190.08M
├──16.1一个执着的数据类型：元组.mp4 38.05M
├──16.2实操演示：元组基本操作和技巧.mp4 124.67M
├──16.3名花有主：字典（一）.mp4 26.73M
├──16.4名花有主：字典（二）.mp4 56.79M
├──16.5实操演示：字典的基本操作.mp4 81.41M
├──16.6实操演示：玩转字典的技巧.mp4 107.31M
├──17.1化零为整之函数、方法.mp4 33.89M
├──17.2函数、方法的参数（一）.mp4 97.38M
├──17.3函数、方法的参数（二）.mp4 44.87M
├──17.4函数的其他要点.mp4 14.92M
├──17.5拓展：可变对象和不可变对象的操作.mp4 58.45M
├──17.6实操演示：函数以及参数的使用.mp4 164.17M
├──17.7实操演示：多种函数参数混合搭配使用.mp4 89.52M
├──17.8实操演示：函数的其他要点和可变、不可变对象.mp4 109.06M
├──18.1函数的最小作战单元：匿名函数lambda.mp4 15.94M
├──18.2匿名函数的几个使用方式.mp4 58.73M
├──18.3lambda的“起飞”四兄弟.mp4 93.37M
├──18.4实操演示：匿名函数lambda.mp4 210.27M
├──18.5实操演示：lambda的“起飞”四兄弟.mp4 56.52M
├──19.1变身马甲：函数装饰器（一）.mp4 28.39M
├──19.2变身马甲：函数装饰器（二）.mp4 77.11M
├──19.3实操演示：函数装饰器（一）.mp4 64.48M
├──19.4实操演示：函数装饰器（二）.mp4 112.08M
├──2.1数据质量与形式.mp4 133.39M
├──2.2数据隐性.mp4 87.68M
├──2.3案例分析.mp4 84.79M
├──2.4不同类型的分析.mp4 64.49M
├──2.5数据可视化.mp4 124.55M
├──2.6典型数据驱动开发团队的人员.mp4 75.27M
├──2.7答疑.mp4 32.51M
├──20.1Windows下Pycharm的下载、安装和配置.mp4 125.83M
├──20.2Mac下Pycharm的下载、安装和配置.mp4 25.38M
├──20.3Pycharm的使用要点.mp4 32.43M
├──20.4Pycharm实践和Debug模式.mp4 102.32M
├──21.1站在巨人的肩膀上：Python库、包和模块（一）.mp4 32.90M
├──21.2站在巨人的肩膀上：Python库、包和模块（二）.mp4 74.50M
├──21.3介绍几款知名的Python包.mp4 27.22M
├──21.4实操演示：Python库、包和模块（一）.mp4 116.83M
├──21.5实操演示：Python库、包和模块（二）.mp4 117.90M
├──22.1什么是爬虫.mp4 12.07M
├──22.2爬虫的数据延伸.mp4 10.61M
├──22.3合理使用爬虫.mp4 5.72M
├──22.4爬虫的分类.mp4 5.33M
├──22.5爬虫的业务场景.mp4 9.28M
├──22.6关于反爬的说明.mp4 11.35M
├──22.7爬虫的基本原理.mp4 15.77M
├──23.1Python解释器的安装.mp4 17.32M
├──23.2IDE工具Pycharm的安装.mp4 14.64M
├──23.3PIP包管理工具的使用.mp4 11.81M
├──23.4修改PIP源为国内地址.mp4 26.86M
├──24.1前端的构成和基本原理.mp4 86.05M
├──24.2前端三剑客Html、CSS、JavaScript（一）.mp4 69.08M
├──24.3前端三剑客Html、CSS、JavaScript（二）.mp4 65.63M
├──24.4前端三剑客Html、CSS、JavaScript（三）.mp4 49.23M
├──24.5浏览器（Chrome）的使用.mp4 46.73M
├──24.6实操演示：基于Django框架演示前端代码.mp4 147.41M
├──25.10实操演示：百度图片爬取下载.mp4 94.76M
├──25.1网络请求：GET和POST.mp4 48.91M
├──25.2构建一个爬虫的步骤.mp4 82.74M
├──25.3关于cookie和session.mp4 69.91M
├──25.4POST登录爬虫构建.mp4 17.24M
├──25.5实操演示：浏览器功能和参数的说明.mp4 58.13M
├──25.6实操演示：百度搜索内容爬取.mp4 184.32M
├──25.7实操演示：头条新闻爬取.mp4 99.39M
├──25.8实操演示：百度翻译和搜狗翻译爬取.mp4 91.18M
├──25.9实操演示：先登录再爬取.mp4 135.74M
├──26.1数据的筛选方式.mp4 69.61M
├──26.2数据提取之页面分析.mp4 17.86M
├──26.3数据正则提取.mp4 90.50M
├──26.4数据bs4-lxml提取.mp4 147.70M
├──26.5数据xpath提取.mp4 113.35M
├──27.1实操演示：数据正则提取.mp4 50.35M
├──27.2实操演示：数据bs4-lxml提取.mp4 109.10M
├──27.3实操演示：数据xpath提取.mp4 93.89M
├──27.4爬虫实战：互联网数据资讯（一）.mp4 120.16M
├──27.5爬虫实战：互联网数据资讯（二）.mp4 134.06M
├──28.1爬虫实战：中国证监会公告（一）.mp4 139.56M
├──28.2爬虫实战：中国证监会公告（二）.mp4 54.37M
├──28.3爬虫实战：中国证监会公告（三）.mp4 129.98M
├──28.4爬虫实战：中国证监会公告（四）.mp4 62.91M
├──28.5爬虫实战：电影网站爬取.mp4 186.13M
├──29.1数据的保存方式.mp4 75.36M
├──29.2数据库存取.mp4 145.39M
├──29.3Excel文档存取.mp4 34.26M
├──29.4TXT文档存取.mp4 11.27M
├──29.5附件的保存-下载.mp4 20.36M
├──29.6案例实践：隧道打法.mp4 27.04M
├──29.7案例实践解析.mp4 109.08M
├──29.8爬取网页分析.mp4 79.35M
├──3.10查找和替换（一）.mp4 99.89M
├──3.11查找和替换（二）.mp4 102.07M
├──3.2Excel基本操作（一）.mp4 69.56M
├──3.4Excel基本操作（三）.mp4 79.96M
├──3.5行列及区域（一）.mp4 113.54M
├──3.6行列及区域（二）.mp4 123.30M
├──3.7数据及数据类型（一）.mp4 99.75M
├──3.9数据及数据类型（三）.mp4 130.58M
├──30.1实操演示：TXT文档存取数据.mp4 48.22M
├──30.2实操演示：Excel文档存取数据.mp4 50.43M
├──30.3实操演示：数据库存取数据.mp4 138.21M
├──30.4爬虫实战：爬取房产网站（一）.mp4 123.05M
├──30.5爬虫实战：爬取房产网站（二）.mp4 181.06M
├──30.6爬虫实战：爬取房产网站（三）.mp4 161.83M
├──30.7爬虫实战：爬取房产网站（四）.mp4 131.17M
├──31.1课程简述及小测试.mp4 72.71M
├──31.2自然科学vs数学.mp4 52.56M
├──31.3随机试验.mp4 54.05M
├──31.4古典概型（一）.mp4 35.87M
├──31.5古典概型（二）.mp4 110.47M
├──31.6条件概率.mp4 82.14M
├──31.7贝叶斯公式（一）.mp4 80.16M
├──31.8贝叶斯公式（二）.mp4 79.86M
├──31.9独立性.mp4 86.87M
├──32.1随机变量.mp4 71.44M
├──32.20-1分布和伯努利实验（一）.mp4 47.74M
├──32.3伯努利实验例题讲解（一）.mp4 108.91M
├──32.4伯努利实验例题讲解（二）.mp4 54.13M
├──32.5随机变量分布函数（一）.mp4 92.57M
├──32.6随机变量分布函数（二）.mp4 80.34M
├──32.7随机变量分布函数（三）.mp4 74.38M
├──32.8随机变量分布函数（四）.mp4 35.07M
├──32.9随机变量分布函数（五）.mp4 92.97M
├──33.10正态分布例题讲解（三）.mp4 34.51M
├──33.1分布函数例题及贝叶斯公式回顾.mp4 72.43M
├──33.2贝叶斯公式例题（一）.mp4 62.64M
├──33.3贝叶斯公式例题（二）.mp4 98.11M
├──33.4贝叶斯定理思想归纳.mp4 57.31M
├──33.5贝叶斯定理应用总结及分布函数.mp4 36.53M
├──33.6正态分布例题讲解（一）.mp4 83.45M
├──33.7正态分布例题讲解（二）.mp4 34.25M
├──33.8离散型分布函数.mp4 19.19M
├──33.9连续型分布函数.mp4 51.17M
├──34.1离散型分布函数的数学期望.mp4 41.16M
├──34.2连续型分布函数的数学期望.mp4 30.54M
├──34.3例题讲解（一）.mp4 75.53M
├──34.4例题讲解（二）.mp4 59.80M
├──34.5例题讲解（三）.mp4 57.08M
├──34.6正态分布的标准差定义.mp4 46.86M
├──34.7数学期望及例题讲解.mp4 60.27M
├──34.8方差及例题讲解.mp4 53.66M
├──35.1二维随机变量（一）.mp4 84.03M
├──35.2二维随机变量（二）.mp4 78.32M
├──35.3二维随机变量（三）.mp4 76.11M
├──35.4N维随机变量（一）.mp4 28.74M
├──35.5N维随机变量（二）.mp4 59.51M
├──35.6中心极限定理（一）.mp4 54.85M
├──35.7中心极限定理（二）.mp4 84.00M
├──35.8随机样本与箱线图.mp4 53.01M
├──35.9SPSS数据分析.mp4 123.23M
├──36.10单因素方差分析（二）.mp4 93.07M
├──36.11两因素方差分析.mp4 123.41M
├──36.12卡方检验（一）.mp4 143.09M
├──36.13卡方检验（二）.mp4 91.06M
├──36.14卡方检验（三）.mp4 51.45M
├──36.15简单线性回归（一）.mp4 85.33M
├──36.16简单线性回归（二）.mp4 85.38M
├──36.1T检验理论推导和前提.mp4 40.00M
├──36.2单样本t检验（一）.mp4 88.03M
├──36.3单样本t检验（二）.mp4 117.25M
├──36.4独立样本t检验（一）.mp4 66.49M
├──36.5独立样本t检验（二）.mp4 79.59M
├──36.6配对样本t检验（一）.mp4 61.66M
├──36.7配对样本t检验（二）.mp4 58.93M
├──36.8方差分析.mp4 50.06M
├──36.9单因素方差分析（一）.mp4 114.79M
├──37.10统计、排序和存储array.mp4 98.44M
├──37.11Pandas简单介绍和Series.mp4 75.65M
├──37.12Series.mp4 104.05M
├──37.13DataFrame.mp4 64.69M
├──37.14Titanic example.mp4 100.67M
├──37.15Index object、Reindex.mp4 37.41M
├──37.16Drop Data、Slice Data.mp4 64.43M
├──37.17Data Alignment、Rank and Sort.mp4 54.32M
├──37.1NumPy简单介绍.mp4 134.01M
├──37.2创建矩阵（一）.mp4 99.66M
├──37.3创建矩阵（二）.mp4 54.13M
├──37.4算术操作和矩阵计算.mp4 66.10M
├──37.5Several Useful Operations.mp4 63.52M
├──37.6一维矩阵.mp4 104.37M
├──37.7多维矩阵（一）.mp4 86.61M
├──37.8多维矩阵（二）.mp4 124.91M
├──37.9Generate Grid、NumPy where function.mp4 63.50M
├──38.10Data-ink ratio举例（一）.mp4 100.55M
├──38.11Data-ink ratio举例（二）.mp4 134.25M
├──38.12Seaborn：Regression plot.mp4 81.06M
├──38.13Bar plot、FacetGrid.mp4 118.93M
├──38.14Pair Plot、Joint Plot与Line Plot.mp4 57.87M
├──38.15Plotly（一）.mp4 81.43M
├──38.16Plotly（二）.mp4 96.23M
├──38.1数据可视化引入（一）.mp4 128.26M
├──38.2数据可视化引入（二）.mp4 82.24M
├──38.3什么是Data Visualization.mp4 105.97M
├──38.4Matplotlib简单介绍.mp4 30.74M
├──38.5Data-ink ratio.mp4 53.44M
├──38.6一次性画图和重复性画图的关系.mp4 72.57M
├──38.7Matplotlib及其元素.mp4 79.76M
├──38.8Mode.mp4 66.65M
├──38.9Basic elements及画图介绍.mp4 94.56M
├──39.10Missing Data与Transformation.mp4 28.24M
├──39.11Web Data Preparation.mp4 22.04M
├──39.12Data Cleaning：Airbnb Listings（一）.mp4 91.89M
├──39.13Data Cleaning：Airbnb Listings（二）.mp4 71.86M
├──39.14Data Cleaning：Airbnb Listings（三）.mp4 83.86M
├──39.1数据处理方法引入.mp4 17.36M
├──39.2Data Source：Excel.mp4 26.62M
├──39.3Data Source：Delimited format与Fixed length.mp4 109.55M
├──39.4Data File与Web Data.mp4 25.92M
├──39.5Data Source：RDBMS.mp4 67.00M
├──39.6Data Types（一）.mp4 35.14M
├──39.7Data Types（二）.mp4 22.82M
├──39.8Missing Data与Data Quality Issues.mp4 34.20M
├──39.9Data Preparation与Data Cleansing.mp4 25.42M
├──4.1答疑回顾.mp4 75.29M
├──4.2排序.mp4 115.53M
├──4.3排序插入.mp4 67.61M
├──4.4筛选（一）.mp4 99.30M
├──4.5筛选（二）.mp4 57.68M
├──4.6答疑.mp4 59.05M
├──40.10金融数据分析与人力资源数据分析.mp4 34.26M
├──40.11医疗健康数据分析.mp4 25.97M
├──40.12供应链数据分析与体育数据分析.mp4 28.80M
├──40.13互联网数据分析.mp4 17.27M
├──40.14数据清理—数据分析前必不可少的步骤.mp4 23.25M
├──40.15Case 1：数据质量控制（一）.mp4 40.11M
├──40.16Case 1：数据质量控制（二）.mp4 24.23M
├──40.17数据分析流程及分类.mp4 21.84M
├──40.18描述性、预测性、指导性数据分析.mp4 17.87M
├──40.19Case 2：如何使用数据解答商业问题.mp4 48.59M
├──40.1商业数据分析的驱动力.mp4 28.90M
├──40.20答疑及大数据简述.mp4 14.37M
├──40.2什么是商业数据分析（一）.mp4 27.41M
├──40.3什么是商业数据分析（二）.mp4 15.11M
├──40.4不同部门的应用场景及流程综述.mp4 25.87M
├──40.5市场推广数据分析（一）.mp4 18.17M
├──40.6市场推广数据分析（二）.mp4 16.79M
├──40.7新业务开发.mp4 20.09M
├──40.8销售管理和其他应用场景.mp4 33.66M
├──40.9不同行业的应用场景及答疑.mp4 10.90M
├──41.10Marketing Analytics Landscape及答疑.mp4 26.37M
├──41.11Marketing Mix Model.mp4 28.15M
├──41.12MMM模型例题分析.mp4 29.82M
├──41.13市场反应度、线性模型及指数模型.mp4 20.98M
├──41.14Contribution与Optimization.mp4 29.25M
├──41.15Digital Marketing.mp4 25.08M
├──41.16Attribution及举例.mp4 27.11M
├──41.17Linear Attribution及两⼤模型⽐较分析.mp4 16.29M
├──41.1市场漏斗模型Marketing Funnel（一）.mp4 33.09M
├──41.2市场漏斗模型Marketing Funnel（二）.mp4 32.58M
├──41.3Samples.mp4 13.57M
├──41.4Marketing vs Marketing Analytics（一）.mp4 15.38M
├──41.5Marketing vs Marketing Analytics（二）.mp4 48.29M
├──41.6Marketing Analytics（一）.mp4 29.70M
├──41.7Marketing Analytics（二）.mp4 35.11M
├──41.8Segmentation及举例.mp4 44.02M
├──41.9Acquisition Model与Analytics Cycle.mp4 20.17M
├──42.1ROI—投资回报率.mp4 31.62M
├──42.2MER—推广成本营收⽐.mp4 15.30M
├──42.3CAC—顾客获取成本及其他重要指标.mp4 29.52M
├──42.4STP框架.mp4 17.51M
├──42.5STP举例：地毯纤维.mp4 14.41M
├──42.6市场细分需要收集的数据.mp4 32.09M
├──42.7市场细分的主要步骤及聚类分析举例.mp4 14.18M
├──42.8Case Study：应当选择⼏个细分市场？.mp4 38.97M
├──42.9目标市场、市场定位及行业前瞻.mp4 26.29M
├──43.10Feature Extraction（一）.mp4 49.81M
├──43.11Feature Extraction（二）.mp4 38.54M
├──43.12答疑：Sklearn安装.mp4 28.35M
├──43.13Feature selection.mp4 20.44M
├──43.14Learning algorithm（一）.mp4 44.52M
├──43.15Learning algorithm（二）.mp4 42.41M
├──43.16Extreme Example.mp4 47.08M
├──43.17Model evaluation&selection及回顾.mp4 63.04M
├──43.1Sklearn介绍.mp4 73.40M
├──43.2什么是机器学习.mp4 34.32M
├──43.3General Learning Models-Supervised（一）.mp4 27.72M
├──43.4General Learning Models-Supervised（二）.mp4 17.32M
├──43.5General Learning Models-Unsupervised.mp4 9.88M
├──43.6Part1.Feature Extraction.mp4 18.28M
├──43.7Part2.Learning Algorithms.mp4 16.59M
├──43.8Sklearn安装.mp4 36.27M
├──43.9Dataset.mp4 74.09M
├──44.10模型的诊断（二）.mp4 24.29M
├──44.11线性回归分析步骤.mp4 19.37M
├──44.12Python实例：利用数据点建立模型.mp4 21.03M
├──44.13如何求线性方程斜率与截距.mp4 20.22M
├──44.14如何评价模型的好坏.mp4 13.01M
├──44.15Linear Regression on Boston housing dataset.mp4 40.03M
├──44.16Method 1：sklearn package.mp4 35.67M
├──44.17Method 2：statsmodels package.mp4 43.57M
├──44.1课程引入.mp4 14.77M
├──44.2什么是模型？.mp4 12.46M
├──44.3什么是回归分析及其分类.mp4 18.19M
├──44.4什么是线性回归？.mp4 22.54M
├──44.5自变量与因变量.mp4 17.48M
├──44.6线性回归模型及所需满足的条件.mp4 18.24M
├──44.7线性回归前提假设.mp4 33.21M
├──44.8残差Residual及系数的估计.mp4 24.36M
├──44.9模型的诊断（一）.mp4 28.48M
├──45.10过拟合vs欠拟合与交叉验证.mp4 33.50M
├──45.11逻辑回归分析流程.mp4 10.72M
├──45.12数据导入.mp4 23.76M
├──45.13Data Exploratory.mp4 40.38M
├──45.14Create dummy variables & Feature Selection.mp4 36.48M
├──45.15Implementing the model & Logistic Regression Model Fitting.mp4 27.59M
├──45.16Cross Validation & Confusion Matrix.mp4 53.01M
├──45.1课程引入.mp4 15.76M
├──45.2监督式vs非监督式机器学习.mp4 38.40M
├──45.3分类vs聚类.mp4 32.98M
├──45.4分类算法vs回归分析.mp4 8.51M
├──45.5为什么线性模型不适用？.mp4 16.82M
├──45.6逻辑回归的前提假设.mp4 18.87M
├──45.7逻辑回归的公式及问题.mp4 21.12M
├──45.8混淆矩阵与ROC曲线.mp4 31.06M
├──45.9模型永远都不是完美的.mp4 11.61M
├──46.10Modeling与Evaluation.mp4 47.20M
├──46.11答疑与Similarity Measure.mp4 32.87M
├──46.12层次聚类、K均值聚类与DBSCAN.mp4 36.82M
├──46.13Kmeans.mp4 38.95M
├──46.14Kmeans对数据分析的敏感度及圆形分布的数据.mp4 71.75M
├──46.1个人简介及课程引入.mp4 13.89M
├──46.2分类算法与聚类算法.mp4 28.83M
├──46.3决策树及其优点.mp4 21.83M
├──46.4决策树的属性划分、流程及缺点.mp4 27.40M
├──46.5随机森林及其优点、答疑.mp4 14.29M
├──46.6Decision Tree-Titianic Sample.mp4 21.81M
├──46.7Data preprocessing.mp4 38.92M
├──46.8Data Exploration（一）.mp4 41.53M
├──46.9Data Exploration（二）.mp4 17.76M
├──47.10NPS及提高NPS动机.mp4 20.27M
├──47.11NPS种类.mp4 55.82M
├──47.12如何分析NPS.mp4 30.92M
├──47.13如何应用NPS结果及Case分享.mp4 31.29M
├──47.14如何提高调查回复率.mp4 12.71M
├──47.1以顾客为中心的目的.mp4 29.27M
├──47.2顾客体验可以成为差异性因素（一）.mp4 22.88M
├──47.3顾客体验可以成为差异性因素（二）.mp4 24.09M
├──47.4什么是顾客体验及顾客周期.mp4 20.45M
├──47.5提高顾客体验的步骤.mp4 28.00M
├──47.6用户体验地图、顾客愿望与需求及顾客接触点.mp4 24.37M
├──47.7用户体验地图及顾客心声.mp4 14.17M
├──47.8CX管理常用指标.mp4 22.10M
├──47.9如何测量顾客体验—NPS.mp4 14.46M
├──48.10Case：Comptitive pricing.mp4 37.43M
├──48.11价格和数量之间的关系.mp4 52.42M
├──48.12估计成本（一）.mp4 40.70M
├──48.13估计成本（二）.mp4 33.20M
├──48.14估计成本（三）.mp4 69.07M
├──48.1定价的定义.mp4 21.66M
├──48.2定价的战略目标.mp4 18.03M
├──48.3估算需求.mp4 24.48M
├──48.4估算成本.mp4 17.88M
├──48.5了解市场竞争.mp4 10.89M
├──48.6选择定价策略（一）.mp4 24.99M
├──48.7选择定价策略（二）.mp4 12.89M
├──48.8收支平衡分析、成功的定价策略.mp4 14.72M
├──48.9其他常用的定价策略.mp4 17.17M
├──49.10变量级数据整理—个案等级排序.mp4 95.21M
├──49.11文件级数据整理（一）.mp4 94.07M
├──49.12文件级数据整理（二）.mp4 49.40M
├──49.13描述统计.mp4 58.70M
├──49.14如何用SPSS分析出数据报告.mp4 102.05M
├──49.15练习.mp4 63.10M
├──49.1SPSS简单介绍及基本过程.mp4 24.77M
├──49.2SPSS运行方式和窗口类型.mp4 63.21M
├──49.3SPSS获取数据的方式.mp4 53.26M
├──49.4变量的测量尺度及属性.mp4 74.83M
├──49.5变量类型及输入调查问卷.mp4 88.59M
├──49.6数据录入、文件导出.mp4 113.49M
├──49.7变量级数据整理—compute&automatic recode.mp4 100.87M
├──49.8变量级数据整理—recode.mp4 74.80M
├──49.9变量级数据整理—可视化箱.mp4 78.94M
├──5.10报名统计.mp4 59.45M
├──5.11SUMIF.mp4 70.94M
├──5.12SUMIF练习.mp4 61.36M
├──5.1分类汇总（一）.mp4 132.92M
├──5.2分类汇总（二）.mp4 70.42M
├──5.3公式与函数（一）.mp4 111.25M
├──5.4公式与函数（二）.mp4 54.84M
├──5.5公式与函数（三）.mp4 106.17M
├──5.6逻辑判断IF（一）.mp4 128.16M
├──5.7逻辑判断IF（二）.mp4 120.75M
├──5.8COUNTIF.mp4 107.93M
├──5.9重复.mp4 84.49M
├──50.10定量研究：CLT和CATI.mp4 33.21M
├──50.11定量研究：邮寄调查和在线调查.mp4 33.63M
├──50.12定量研究的执行流程.mp4 15.43M
├──50.13问卷设计流程及案例讲解.mp4 18.89M
├──50.14两种定性调查方式对比及定性研究核心目标.mp4 47.00M
├──50.15定性研究要解决的问题.mp4 48.18M
├──50.16定性研究执行流程、大纲设计原则及课后作业.mp4 15.28M
├──50.1市场研究的定义与角色.mp4 23.26M
├──50.2市场研究在营销中的价值.mp4 15.26M
├──50.3市场研究的使用者.mp4 18.94M
├──50.4市场研究的内容及公司构成.mp4 28.78M
├──50.5市场研究的主要项目类型及方案核心内容.mp4 19.89M
├──50.6市场调查的基本流程.mp4 20.77M
├──50.7了解需求及两个案例.mp4 32.77M
├──50.8市场研究的两种调查方式.mp4 17.10M
├──50.9定量研究：入户访问与街头拦截.mp4 30.88M
├──51.10品牌满足消费者不同诉求及量化品牌形象因素.mp4 21.51M
├──51.11品牌沟通及创造长期品牌建设效果.mp4 16.08M
├──51.12广告测试的市场研究体系及具体评估指标.mp4 14.75M
├──51.13广告评估的关键指标、诊断模型及投放效果评估.mp4 26.88M
├──51.14广告知晓、信息传递、品牌态度及行为影响.mp4 18.45M
├──51.15诊断广告投放问题及媒体投放评估.mp4 20.25M
├──51.1市场研究的方向及内容.mp4 18.90M
├──51.2案例引入、了解市场与观察痛点.mp4 26.55M
├──51.3全面评估需求程度与描述市场机会.mp4 16.83M
├──51.4从机会到洞察.mp4 17.43M
├──51.5消费者洞察及需求挖掘.mp4 29.88M
├──51.6获取洞察、产生工作坊及输出洞察.mp4 35.84M
├──51.7产生创意的工作坊及产品创意到产品概念.mp4 35.79M
├──51.8概念优化、筛选指标及测试结果对比.mp4 36.95M
├──51.9品牌力的作用及衡量品牌力的指标.mp4 22.40M
├──52.10数据的筛选和分析.mp4 58.23M
├──52.11如何进行数据可视化.mp4 50.89M
├──52.12制作RFM评分标准模型.mp4 58.21M
├──52.13RFM打分.mp4 35.10M
├──52.14如何进行客户分类.mp4 25.21M
├──52.1概述及客户关系管理介绍.mp4 27.90M
├──52.2客户关系与CRM数据.mp4 28.45M
├──52.3CRM与RFM模型.mp4 23.05M
├──52.4RFM模型8个分类.mp4 22.04M
├──52.5方法与问题.mp4 16.84M
├──52.6模型的使用.mp4 25.76M
├──52.7使用与扩展.mp4 12.43M
├──52.8RFM应用：零售案例介绍.mp4 18.88M
├──52.9引用数据和数据表示.mp4 41.85M
├──53.10答疑：肘部原理.mp4 51.19M
├──53.11考虑更多的feature（一）.mp4 31.10M
├──53.12考虑更多的feature（二）.mp4 22.36M
├──53.13交叉销售，消费升级、降级，阶段分析.mp4 17.33M
├──53.14答疑：学习建议及用户画像简述.mp4 20.46M
├──53.1基于统计模型来分类RFM指标.mp4 39.33M
├──53.2K-means.mp4 50.40M
├──53.3Silhouette analysis on K-Means clustering.mp4 41.33M
├──53.4图像中不同簇的讲解分析.mp4 18.79M
├──53.5不同簇和中心点数据分析.mp4 23.33M
├──53.6对比RFMScore分类.mp4 22.07M
├──53.7Decision Tree on RFM.mp4 43.86M
├──53.8Decision Tree Classifier.mp4 43.26M
├──53.9Decision Tree与Logistics Regression的区别.mp4 34.81M
├──54.10名单分组分配、转化及销售运营管理.mp4 16.08M
├──54.11销售预测类型及方法（一）.mp4 21.24M
├──54.12销售预测类型及方法（二）.mp4 20.39M
├──54.1书籍推荐.mp4 37.08M
├──54.2BD与潜在顾客.mp4 32.00M
├──54.3需求与潜在顾客、目标顾客画像.mp4 30.32M
├──54.4收集目标顾客信息渠道及确定数据来源.mp4 25.47M
├──54.5收集数据、集客营销、内容营销及指标.mp4 25.74M
├──54.6Case 1：Web Scraping using Power BI（一）.mp4 43.04M
├──54.7Case 1：Web Scraping using Power BI（二）.mp4 47.90M
├──54.8Case 2：Lead Scoring（一）.mp4 74.01M
├──54.9Case 2：Lead Scoring（二）.mp4 78.29M
├──55.10Growth Hacking Tactics（一）.mp4 122.43M
├──55.11LOPA与Airbnb.mp4 35.95M
├──55.12Growth Hacking Tactics（二）.mp4 109.55M
├──55.13Content marketing to grow your business.mp4 25.45M
├──55.14Growth Technology（一）.mp4 84.18M
├──55.15Growth Technology（二）.mp4 76.23M
├──55.16Growth Hacking Case Study.mp4 79.41M
├──55.1课程引入与Hotmail.mp4 114.92M
├──55.2Growth Hacking的四个步骤与含义.mp4 65.66M
├──55.3Marketing Funnel与Growth Hacking Focus.mp4 67.00M
├──55.4Metrics.mp4 51.51M
├──55.5KPI介绍（一）.mp4 97.88M
├──55.6KPI介绍（二）.mp4 105.09M
├──55.7应关注的有效渠道与目标用户.mp4 38.14M
├──55.8Free&Paid Marketing Channels.mp4 68.19M
├──55.9Product Features.mp4 36.07M
├──56.10创建表单.mp4 51.89M
├──56.11案例讲解（一）.mp4 41.10M
├──56.12案例讲解（二）.mp4 46.18M
├──56.13案例讲解（三）.mp4 61.71M
├──56.14案例讲解（四）.mp4 36.94M
├──56.15Products aggreation（一）.mp4 48.16M
├──56.16Products aggreation（二）.mp4 45.24M
├──56.1MySQL下载及安装.mp4 46.00M
├──56.2MySQL几个原则及覆盖范围.mp4 17.78M
├──56.3数据文件、分析流程及存储格式.mp4 24.38M
├──56.4数据库应用场景及存储、访问问题.mp4 19.52M
├──56.5数据库的特点及关系型数据库.mp4 27.15M
├──56.6数据表单.mp4 41.95M
├──56.7怎么使用数据库及SQL.mp4 27.84M
├──56.8KFC订单及语句介绍.mp4 39.91M
├──56.9Schema与Create database.mp4 34.11M
├──57.10举例：HR subquery（一）.mp4 75.49M
├──57.11举例：HR subquery（二）.mp4 51.78M
├──57.12举例：HR subquery（三）.mp4 34.31M
├──57.13窗函数（一）.mp4 69.79M
├──57.14窗函数（二）.mp4 74.76M
├──57.15窗函数（三）.mp4 73.45M
├──57.16窗函数及课程总结.mp4 65.50M
├──57.1课程回顾.mp4 44.10M
├──57.2Aggregate Functions、约束及多张表.mp4 22.99M
├──57.3创建表单的代码实现.mp4 71.52M
├──57.4JOIN与Concat.mp4 37.55M
├──57.5JOIN：员工信息及部门编码.mp4 45.04M
├──57.6多张表单JOIN：查询员工信息.mp4 39.37M
├──57.7基于工资分类工资等级.mp4 53.38M
├──57.8Write a query.mp4 30.84M
├──57.9On与Using.mp4 39.46M
├──58.10大数据的分析.mp4 49.15M
├──58.11云计算与大数据（一）.mp4 42.07M
├──58.12云计算与大数据（二）.mp4 25.06M
├──58.13SQL over Big Data.mp4 10.77M
├──58.14案例分析.mp4 54.26M
├──58.15Power BI 简单介绍.mp4 18.81M
├──58.16Power BI 案例分析（一）.mp4 36.13M
├──58.17Power BI 案例分析（二）.mp4 47.83M
├──58.18Power BI 案例分析（三）.mp4 31.29M
├──58.1课程回顾.mp4 70.54M
├──58.2Common table expression（一）.mp4 70.20M
├──58.3Common table expression（二）.mp4 35.85M
├──58.4Common table expression（三）.mp4 22.38M
├──58.5递归（一）.mp4 68.96M
├──58.6递归（二）.mp4 44.83M
├──58.7递归（三）.mp4 69.04M
├──58.8大数据背景引入.mp4 26.03M
├──58.9大数据的特点与业务起源.mp4 54.30M
├──59.10游戏产业变现方式.mp4 63.22M
├──59.11Gaming Demo Case 1（一）.mp4 113.66M
├──59.12Gaming Demo Case 1（二）.mp4 99.26M
├──59.13Gaming Demo Case 1（三）.mp4 112.38M
├──59.1Introduction to Gaming Industry（一）.mp4 71.65M
├──59.2Introduction to Gaming Industry（二）.mp4 45.45M
├──59.3游戏客户市场相关数据.mp4 38.95M
├──59.4按游戏过程的市场划分（一）.mp4 77.18M
├──59.5按游戏过程的市场划分（二）.mp4 73.54M
├──59.6Game Release Operation cycle（一）.mp4 53.19M
├──59.7Game Release Operation cycle（二）.mp4 49.97M
├──59.8游戏产业与其他产业区别及其特点（一）.mp4 59.96M
├──59.9游戏产业与其他产业区别及其特点（二）.mp4 41.45M
├──6.1VLOOKUP.mp4 98.64M
├──6.2菜单、Join Two Tables.mp4 54.46M
├──6.3记录多匹配、跨表.mp4 70.72M
├──6.4跨表、跨文件薄.mp4 81.44M
├──6.5示例：王者荣耀、打标签.mp4 69.43M
├──6.6文本vlookup、Hlookup.mp4 102.17M
├──6.7Match&Index.mp4 56.01M
├──6.8返回多列.mp4 104.48M
├──6.9认识数组、记录多匹配.mp4 134.81M
├──60.10Referral Coupon Analytics及模拟面试问题.mp4 24.85M
├──60.11Experience-Metrics及Understand Chum.mp4 45.46M
├──60.12Game Experience及Funnel、Cohort Analysis.mp4 89.40M
├──60.13Job&Career in Gaming Industry.mp4 25.10M
├──60.14Gaming Demo Case 1（一）.mp4 125.76M
├──60.15Gaming Demo Case 1（二）.mp4 133.39M
├──60.1课程回顾.mp4 36.55M
├──60.2DS-BA work by Function Areas（一）.mp4 65.38M
├──60.3DS-BA work by Function Areas（二）.mp4 70.67M
├──60.4DS-BA work by Function Areas（三）.mp4 34.07M
├──60.5DS-BA work by Period（一）.mp4 34.55M
├──60.6DS-BA work by Period（二）.mp4 27.21M
├──60.7Common Framework与Growth-Metrics.mp4 53.35M
├──60.8Growth-Metrics.mp4 47.71M
├──60.9Growth-Ads Optimization.mp4 50.20M
├──61.10应该如何选择指标.mp4 98.80M
├──61.11Experiment Design与Quiz.mp4 42.15M
├──61.12Quiz解答.mp4 80.13M
├──61.13确定样本数量.mp4 104.95M
├──61.14Quiz（二）.mp4 35.87M
├──61.15如何确定A-B Testing运行周期.mp4 105.09M
├──61.16确定目标群体.mp4 29.30M
├──61.1什么是A-B Testing.mp4 68.40M
├──61.2A-B Testing案例.mp4 52.09M
├──61.3A-B Testing应用与局限.mp4 31.01M
├──61.4Quiz（一）.mp4 47.92M
├──61.5A-B Testing、Multivariate Testing与A-A Testing.mp4 35.46M
├──61.6伯努利分布、零假设与显著性.mp4 37.98M
├──61.7A-B Testing流程.mp4 82.39M
├──61.8回顾商业漏斗模型.mp4 23.05M
├──61.9常见的互联网分析指标.mp4 56.03M
├──62.10Create Variation（二）.mp4 85.08M
├──62.11Create Variation（三）.mp4 89.78M
├──62.12Run Experiment.mp4 37.40M
├──62.13Sample Size Sanity Check.mp4 74.46M
├──62.14Quiz 1：A-B Testing Calculator.mp4 122.96M
├──62.15Quiz 2.mp4 12.18M
├──62.16Sanity Check.mp4 61.81M
├──62.17Master A-B Testing Interviews.mp4 49.81M
├──62.1课程回顾及如何分配目标人群.mp4 67.45M
├──62.2实验运行.mp4 33.90M
├──62.3分析实验结果.mp4 51.84M
├──62.4Case study：DA-SHU-JU.com.mp4 42.34M
├──62.5Review Business Funnel.mp4 76.86M
├──62.6Review Business Funnel及Define Metrics.mp4 117.48M
├──62.7Design Experiment（一）.mp4 66.43M
├──62.8Design Experiment（二）.mp4 88.57M
├──62.9Create Variation（一）.mp4 68.76M
├──63.10描述products、orders、order_product table.mp4 23.66M
├──63.11data exploring analytics & insite.mp4 56.02M
├──63.12描述产品—订单.mp4 64.83M
├──63.13产品再订购.mp4 56.99M
├──63.14产品中的相关性（一）.mp4 53.53M
├──63.15产品中的相关性（二）.mp4 36.59M
├──63.1List of Contents.mp4 11.68M
├──63.2Questions.mp4 23.31M
├──63.3什么是Ecommerce（电子商务）及发展历史.mp4 38.38M
├──63.4电子商务的法律条文及类型.mp4 23.64M
├──63.5如何使用及运作电子商务.mp4 12.28M
├──63.6供应链管理、网站及市场战略.mp4 17.36M
├──63.7设计用户体验地图.mp4 46.36M
├──63.8Marketing Tactics及SQL实现.mp4 35.61M
├──63.9描述department tables.mp4 58.34M
├──64.10Data Analytics Ecommerce.mp4 6.52M
├──64.11Important Metrics & KPIs（一）.mp4 27.93M
├──64.12Important Metrics & KPIs（二）.mp4 34.39M
├──64.13Digital Marketing Analytics Full Cycle.mp4 34.90M
├──64.14Build Customer Profile.mp4 15.50M
├──64.15Business Analytics举例回顾.mp4 29.37M
├──64.1课程回顾与dropshipping.mp4 29.43M
├──64.2Dropshipping Model.mp4 20.44M
├──64.3Dropshipping business.mp4 27.45M
├──64.4Ecommerce Technology.mp4 18.78M
├──64.5Ecommerce Site SEO（一）.mp4 26.25M
├──64.6Ecommerce Site SEO（二）.mp4 23.74M
├──64.7Ecommerce Site SEO（三）.mp4 34.62M
├──64.8CRM客户关系管理.mp4 21.77M
├──64.9Benefits of Ecommerce CRM.mp4 22.84M
├──65.10从订单角度分析数据.mp4 58.37M
├──65.11从产品与用户角度分析数据.mp4 125.22M
├──65.12基于产品的数据探索（一）.mp4 122.50M
├──65.13基于产品的数据探索（二）.mp4 120.41M
├──65.14基于用户的数据探索（一）.mp4 82.67M
├──65.15基于用户的数据探索（二）.mp4 79.73M
├──65.1课程总回顾—商业数据分析流程.mp4 95.25M
├──65.2课程总回顾—所需技能、类型方法及工具.mp4 113.82M
├──65.3零售“大作业”：时尚电商.mp4 89.18M
├──65.4零售机器模式与cohort分析.mp4 58.09M
├──65.5数据导入与数据脱敏介绍.mp4 80.58M
├──65.6查看并了解数据信息.mp4 69.81M
├──65.7SPU与SKU概念解释.mp4 54.74M
├──65.8分析订单及支付流程.mp4 134.28M
├──65.9多角度分析数据.mp4 126.18M
├──66.10评分矩阵、数据收集与答疑：留存.mp4 86.10M
├──66.11推荐介绍：基于距离.mp4 62.40M
├──66.12推荐系统与Co-Current Matrix.mp4 113.59M
├──66.13聚类推荐KNN、协同过滤与关联分析.mp4 66.52M
├──66.14Apriori algorithm.mp4 124.64M
├──66.15课程答疑与图书推荐.mp4 82.12M
├──66.16推荐网站：kaggle.mp4 63.47M
├──66.1基于顾客的数据探索.mp4 93.97M
├──66.2Place，Web Traffic，DAU与数据埋点.mp4 129.15M
├──66.3LTV，CAC及CLV.mp4 128.82M
├──66.4如何计算lifetime value及用户留存.mp4 54.27M
├──66.5Cohort Analysis、群体分析或分组分析（一）.mp4 64.99M
├──66.6Cohort Analysis、群体分析或分组分析（二）.mp4 138.27M
├──66.7Cohort Analysis、群体分析或分组分析（三）.mp4 94.01M
├──66.8Product Performance与RFM.mp4 110.04M
├──66.9推荐系统、场景与协同过滤.mp4 92.76M
├──7.1商业智能含义（一）.mp4 35.16M
├──7.2商业智能含义（二）.mp4 119.95M
├──7.3数据仓库系统.mp4 134.81M
├──7.4常见BI.mp4 47.59M
├──7.5Power BI（一）.mp4 105.29M
├──7.6Power BI（二）.mp4 121.07M
├──7.7答疑.mp4 113.28M
├──8.10切片器连接多个数据透视表.mp4 60.51M
├──8.11分组.mp4 82.01M
├──8.12设置数值计算方式与自定义计算项.mp4 69.80M
├──8.13例题练习.mp4 41.22M
├──8.1数据透视表课程引入.mp4 34.77M
├──8.2观察数据及创建数据透视表.mp4 61.22M
├──8.3透视表简单练习.mp4 32.72M
├──8.4如何设置数据透视表的格式、风格.mp4 151.61M
├──8.5报表布局、分类汇总、总计.mp4 92.97M
├──8.6排序与筛选（一）.mp4 54.04M
├──8.7排序与筛选（二）.mp4 22.61M
├──8.8刷新、更改数据源.mp4 49.01M
├──8.9切片器操作及简单练习.mp4 39.41M
├──9.10饼状图答疑.mp4 10.99M
├──9.11练习（一）.mp4 180.04M
├──9.12练习（二）.mp4 126.89M
├──9.13练习（三）.mp4 36.22M
├──9.14练习（四）.mp4 48.23M
├──9.15练习（五）.mp4 64.18M
├──9.1课前回顾.mp4 22.98M
├──9.2柱状图（一）.mp4 35.84M
├──9.3柱状图（二）.mp4 42.79M
├──9.4柱状图（三）.mp4 29.05M
├──9.5柱状图（四）.mp4 32.21M
├──9.6饼状图、线状图.mp4 60.44M
├──9.7图表结合.mp4 23.36M
├──9.8数据透视图（一）.mp4 40.10M
└──9.9数据透视图（二）.mp4 33.09M
链接: https://pan.baidu.com/s/1ySCs2BtUpXgjwTKabUMtVA 提取码: vu94
├──课程资料
| ├──第1-2讲 商业数据分析综述.zip 22.18M
| ├──第10讲 数据仪表盘Excel Dashboard.zip 6.48M
| ├──第11讲 趣识计算机与编程（上）.zip 9.30M
| ├──第12讲 趣识计算机与编程（下）.zip 17.03M
| ├──第13讲 Python编程里的“量”.zip 34.84M
| ├──第14讲 Python的逻辑与循环.zip 16.71M
| ├──第15讲 列表.zip 1.88M
| ├──第16讲 元组和字典.zip 2.59M
| ├──第17讲 Python的函数和方法（上）.zip 5.47M
| ├──第18讲 Python的函数和方法（中）.zip 700.31kb
| ├──第19讲 Python的函数和方法（下）.zip 827.35kb
| ├──第20讲 超级Pycharm的使用和配置.zip 9.51M
| ├──第21讲 懂Python库 用Python库.zip 3.68M
| ├──第22讲 我与爬虫有个约会.zip 4.79M
| ├──第23讲 从零开始准备爬虫环境.zip 8.46M
| ├──第24讲 前端基础速成.zip 10.71M
| ├──第25讲 用requests获取数据.zip 26.71M
| ├──第26-28讲 数据预处理之数据筛选.zip 7.82M
| ├──第29-30讲 数据保存.zip 7.65M
| ├──第3-4讲 Excel Basic.zip 19.87M
| ├──第31-33讲：概率论基本概念_随机变量及其分布（上+下）.zip 16.47M
| ├──第34-35讲：随机变量的数字特征_多维随机变量.zip 8.51M
| ├──第36讲 数理统计及SPSS应用.zip 4.67M
| ├──第37讲 数据分析工具Numpy，Pandas.zip 110.23kb
| ├──第38讲 Python数据可视化 .zip 12.77M
| ├──第39讲 数据处理方法.zip 14.70M
| ├──第40讲 商业流程综述Business Process Overview.zip 6.20M
| ├──第41讲 市场分析方法.zip 62.97M
| ├──第42讲 市场推广分析.zip 7.28M
| ├──第43讲 机器学习基础（sklearn）.zip 2.85M
| ├──第44讲 线性回归.zip 3.02M
| ├──第45讲 逻辑回归.zip 3.65M
| ├──第46讲 分类、聚类算法.zip 9.57M
| ├──第47讲 顾客体验要素分析.zip 4.85M
| ├──第48讲 如何给产品定价.zip 617.55kb
| ├──第49讲 SPSS与问卷分析.zip 2.73M
| ├──第50讲 市场研究的基础知识.zip 585.81kb
| ├──第51讲 市场营销的研究应用.zip 1.73M
| ├──第52讲 客户关系与数据分析（上）.zip 24.39M
| ├──第53讲 客户关系与数据分析（下）.zip 30.21M
| ├──第54讲 新业务开发及销售运营管理.zip 5.19M
| ├──第55讲 增长黑客.zip 182.36M
| ├──第56讲 MySQL（上）.zip 17.57M
| ├──第57讲 MySQL（下）.zip 13.26M
| ├──第58讲 大数据应用和Power BI.zip 72.10M
| ├──第59讲 游戏数据分析（上）.zip 14.69M
| ├──第5讲 Excel分类汇总、公式与函数.zip 1.24M
| ├──第60讲 游戏数据分析（下）.zip 15.20M
| ├──第61讲 A_B 测试（上）.zip 20.59M
| ├──第62讲 A_B 测试（下）.zip 20.59M
| ├──第63讲 电商数据分析（上） (1).zip 25.52M
| ├──第63讲 电商数据分析（上）.zip 25.52M
| ├──第64讲 电商数据分析（下）.zip 55.79M
| ├──第65讲 综合实战：时尚电商分析（上）.zip 40.60M
| ├──第66讲 综合实战：时尚电商分析（下）.zip 60.06M
| ├──第6讲 Vlookup.zip 259.03kb
| ├──第7讲 商务智能.zip 2.43M
| ├──第8讲 Excel数据透视表.zip 798.32kb
| └──第9讲 数据可视化.zip 1.15M
├──1.10数据粒度（四）.mp4 81.73M
├──1.11答疑（二）.mp4 56.19M
├──1.12答疑（三）.mp4 47.34M
├──1.13答疑（四）.mp4 99.12M
├──1.1商业数据分析引入.mp4 59.71M
├──1.2什么是商业数据分析？.mp4 38.28M
├──1.3所需技能.mp4 115.40M
├──1.4基本分析流程及供应链各个环节.mp4 60.74M
├──1.5商业理解.mp4 61.83M
├──1.6答疑（一）.mp4 46.83M
├──1.7数据粒度（一）.mp4 71.89M
├──1.8数据粒度（二）.mp4 36.35M
├──1.9数据粒度（三）.mp4 79.59M
├──10.10创建Dashboard（一）.mp4 65.42M
├──10.11创建Dashboard（二）.mp4 129.66M
├──10.12创建Dashboard（三）.mp4 66.45M
├──10.13课程内容回顾（一）.mp4 51.14M
├──10.14课程内容回顾（二）.mp4 51.39M
├──10.1课前回顾.mp4 41.83M
├──10.2mini图和时间轴.mp4 51.19M
├──10.3数据仪表盘示例及创建仪表盘的步骤.mp4 27.27M
├──10.4创建仪表盘的注意事项与演示.mp4 33.04M
├──10.5创建数据仪表盘：观察整理数据.mp4 142.58M
├──10.6建立数据透视表和图表（一）.mp4 53.06M
├──10.7建立数据透视表和图表（二）.mp4 62.98M
├──10.8建立数据透视表和图表（三）.mp4 92.65M
├──10.9建立数据透视表和图表（四）.mp4 97.36M
├──11.1科普时间：软件、硬件、操作系统.mp4 71.33M
├──11.2用正确的姿势与计算机对话.mp4 117.97M
├──11.3Python用三个案例秀肌肉.mp4 111.63M
├──12.1工欲善其事必先利其器：IDE安装.mp4 139.68M
├──12.2工欲善其事必先利其器：IDE使用.mp4 168.78M
├──12.3收下这些干货，马上开始写代码！.mp4 218.42M
├──12.4轻松实现百度网盘的提取码.mp4 114.62M
├──13.10实操演示：“一比高下”.mp4 158.49M
├──13.1变量之“门当户对”.mp4 46.32M
├──13.2变量实操演示干货（一）.mp4 160.92M
├──13.3变量实操演示干货（二）.mp4 49.01M
├──13.4变量之“百变星君”.mp4 24.83M
├──13.5实操演示：数据类型转换.mp4 107.31M
├──13.6实操演示：变量的多则运算.mp4 79.22M
├──13.7实操演示：字符串拼接.mp4 23.94M
├──13.8占位符和数学函数拓展篇.mp4 42.70M
├──13.9变量之“一比高下”.mp4 39.25M
├──14.1程序世界中的指挥官：if和else.mp4 31.48M
├──14.2实操演示：if和else.mp4 132.56M
├──14.3重复就是力量：for和while.mp4 41.83M
├──14.4实操演示：for和while.mp4 115.35M
├──14.5盗梦空间：循环的嵌套.mp4 75.47M
├──15.1VIP名单的藏身处：列表（一）.mp4 38.09M
├──15.2VIP名单的藏身处：列表（二）.mp4 97.02M
├──15.3实操演示：列表基本操作.mp4 119.65M
├──15.4实操演示：玩转列表的技巧.mp4 190.08M
├──16.1一个执着的数据类型：元组.mp4 38.05M
├──16.2实操演示：元组基本操作和技巧.mp4 124.67M
├──16.3名花有主：字典（一）.mp4 26.73M
├──16.4名花有主：字典（二）.mp4 56.79M
├──16.5实操演示：字典的基本操作.mp4 81.41M
├──16.6实操演示：玩转字典的技巧.mp4 107.31M
├──17.1化零为整之函数、方法.mp4 33.89M
├──17.2函数、方法的参数（一）.mp4 97.38M
├──17.3函数、方法的参数（二）.mp4 44.87M
├──17.4函数的其他要点.mp4 14.92M
├──17.5拓展：可变对象和不可变对象的操作.mp4 58.45M
├──17.6实操演示：函数以及参数的使用.mp4 164.17M
├──17.7实操演示：多种函数参数混合搭配使用.mp4 89.52M
├──17.8实操演示：函数的其他要点和可变、不可变对象.mp4 109.06M
├──18.1函数的最小作战单元：匿名函数lambda.mp4 15.94M
├──18.2匿名函数的几个使用方式.mp4 58.73M
├──18.3lambda的“起飞”四兄弟.mp4 93.37M
├──18.4实操演示：匿名函数lambda.mp4 210.27M
├──18.5实操演示：lambda的“起飞”四兄弟.mp4 56.52M
├──19.1变身马甲：函数装饰器（一）.mp4 28.39M
├──19.2变身马甲：函数装饰器（二）.mp4 77.11M
├──19.3实操演示：函数装饰器（一）.mp4 64.48M
├──19.4实操演示：函数装饰器（二）.mp4 112.08M
├──2.1数据质量与形式.mp4 133.39M
├──2.2数据隐性.mp4 87.68M
├──2.3案例分析.mp4 84.79M
├──2.4不同类型的分析.mp4 64.49M
├──2.5数据可视化.mp4 124.55M
├──2.6典型数据驱动开发团队的人员.mp4 75.27M
├──2.7答疑.mp4 32.51M
├──20.1Windows下Pycharm的下载、安装和配置.mp4 125.83M
├──20.2Mac下Pycharm的下载、安装和配置.mp4 25.38M
├──20.3Pycharm的使用要点.mp4 32.43M
├──20.4Pycharm实践和Debug模式.mp4 102.32M
├──21.1站在巨人的肩膀上：Python库、包和模块（一）.mp4 32.90M
├──21.2站在巨人的肩膀上：Python库、包和模块（二）.mp4 74.50M
├──21.3介绍几款知名的Python包.mp4 27.22M
├──21.4实操演示：Python库、包和模块（一）.mp4 116.83M
├──21.5实操演示：Python库、包和模块（二）.mp4 117.90M
├──22.1什么是爬虫.mp4 12.07M
├──22.2爬虫的数据延伸.mp4 10.61M
├──22.3合理使用爬虫.mp4 5.72M
├──22.4爬虫的分类.mp4 5.33M
├──22.5爬虫的业务场景.mp4 9.28M
├──22.6关于反爬的说明.mp4 11.35M
├──22.7爬虫的基本原理.mp4 15.77M
├──23.1Python解释器的安装.mp4 17.32M
├──23.2IDE工具Pycharm的安装.mp4 14.64M
├──23.3PIP包管理工具的使用.mp4 11.81M
├──23.4修改PIP源为国内地址.mp4 26.86M
├──24.1前端的构成和基本原理.mp4 86.05M
├──24.2前端三剑客Html、CSS、JavaScript（一）.mp4 69.08M
├──24.3前端三剑客Html、CSS、JavaScript（二）.mp4 65.63M
├──24.4前端三剑客Html、CSS、JavaScript（三）.mp4 49.23M
├──24.5浏览器（Chrome）的使用.mp4 46.73M
├──24.6实操演示：基于Django框架演示前端代码.mp4 147.41M
├──25.10实操演示：百度图片爬取下载.mp4 94.76M
├──25.1网络请求：GET和POST.mp4 48.91M
├──25.2构建一个爬虫的步骤.mp4 82.74M
├──25.3关于cookie和session.mp4 69.91M
├──25.4POST登录爬虫构建.mp4 17.24M
├──25.5实操演示：浏览器功能和参数的说明.mp4 58.13M
├──25.6实操演示：百度搜索内容爬取.mp4 184.32M
├──25.7实操演示：头条新闻爬取.mp4 99.39M
├──25.8实操演示：百度翻译和搜狗翻译爬取.mp4 91.18M
├──25.9实操演示：先登录再爬取.mp4 135.74M
├──26.1数据的筛选方式.mp4 69.61M
├──26.2数据提取之页面分析.mp4 17.86M
├──26.3数据正则提取.mp4 90.50M
├──26.4数据bs4-lxml提取.mp4 147.70M
├──26.5数据xpath提取.mp4 113.35M
├──27.1实操演示：数据正则提取.mp4 50.35M
├──27.2实操演示：数据bs4-lxml提取.mp4 109.10M
├──27.3实操演示：数据xpath提取.mp4 93.89M
├──27.4爬虫实战：互联网数据资讯（一）.mp4 120.16M
├──27.5爬虫实战：互联网数据资讯（二）.mp4 134.06M
├──28.1爬虫实战：中国证监会公告（一）.mp4 139.56M
├──28.2爬虫实战：中国证监会公告（二）.mp4 54.37M
├──28.3爬虫实战：中国证监会公告（三）.mp4 129.98M
├──28.4爬虫实战：中国证监会公告（四）.mp4 62.91M
├──28.5爬虫实战：电影网站爬取.mp4 186.13M
├──29.1数据的保存方式.mp4 75.36M
├──29.2数据库存取.mp4 145.39M
├──29.3Excel文档存取.mp4 34.26M
├──29.4TXT文档存取.mp4 11.27M
├──29.5附件的保存-下载.mp4 20.36M
├──29.6案例实践：隧道打法.mp4 27.04M
├──29.7案例实践解析.mp4 109.08M
├──29.8爬取网页分析.mp4 79.35M
├──3.10查找和替换（一）.mp4 99.89M
├──3.11查找和替换（二）.mp4 102.07M
├──3.2Excel基本操作（一）.mp4 69.56M
├──3.4Excel基本操作（三）.mp4 79.96M
├──3.5行列及区域（一）.mp4 113.54M
├──3.6行列及区域（二）.mp4 123.30M
├──3.7数据及数据类型（一）.mp4 99.75M
├──3.9数据及数据类型（三）.mp4 130.58M
├──30.1实操演示：TXT文档存取数据.mp4 48.22M
├──30.2实操演示：Excel文档存取数据.mp4 50.43M
├──30.3实操演示：数据库存取数据.mp4 138.21M
├──30.4爬虫实战：爬取房产网站（一）.mp4 123.05M
├──30.5爬虫实战：爬取房产网站（二）.mp4 181.06M
├──30.6爬虫实战：爬取房产网站（三）.mp4 161.83M
├──30.7爬虫实战：爬取房产网站（四）.mp4 131.17M
├──31.1课程简述及小测试.mp4 72.71M
├──31.2自然科学vs数学.mp4 52.56M
├──31.3随机试验.mp4 54.05M
├──31.4古典概型（一）.mp4 35.87M
├──31.5古典概型（二）.mp4 110.47M
├──31.6条件概率.mp4 82.14M
├──31.7贝叶斯公式（一）.mp4 80.16M
├──31.8贝叶斯公式（二）.mp4 79.86M
├──31.9独立性.mp4 86.87M
├──32.1随机变量.mp4 71.44M
├──32.20-1分布和伯努利实验（一）.mp4 47.74M
├──32.3伯努利实验例题讲解（一）.mp4 108.91M
├──32.4伯努利实验例题讲解（二）.mp4 54.13M
├──32.5随机变量分布函数（一）.mp4 92.57M
├──32.6随机变量分布函数（二）.mp4 80.34M
├──32.7随机变量分布函数（三）.mp4 74.38M
├──32.8随机变量分布函数（四）.mp4 35.07M
├──32.9随机变量分布函数（五）.mp4 92.97M
├──33.10正态分布例题讲解（三）.mp4 34.51M
├──33.1分布函数例题及贝叶斯公式回顾.mp4 72.43M
├──33.2贝叶斯公式例题（一）.mp4 62.64M
├──33.3贝叶斯公式例题（二）.mp4 98.11M
├──33.4贝叶斯定理思想归纳.mp4 57.31M
├──33.5贝叶斯定理应用总结及分布函数.mp4 36.53M
├──33.6正态分布例题讲解（一）.mp4 83.45M
├──33.7正态分布例题讲解（二）.mp4 34.25M
├──33.8离散型分布函数.mp4 19.19M
├──33.9连续型分布函数.mp4 51.17M
├──34.1离散型分布函数的数学期望.mp4 41.16M
├──34.2连续型分布函数的数学期望.mp4 30.54M
├──34.3例题讲解（一）.mp4 75.53M
├──34.4例题讲解（二）.mp4 59.80M
├──34.5例题讲解（三）.mp4 57.08M
├──34.6正态分布的标准差定义.mp4 46.86M
├──34.7数学期望及例题讲解.mp4 60.27M
├──34.8方差及例题讲解.mp4 53.66M
├──35.1二维随机变量（一）.mp4 84.03M
├──35.2二维随机变量（二）.mp4 78.32M
├──35.3二维随机变量（三）.mp4 76.11M
├──35.4N维随机变量（一）.mp4 28.74M
├──35.5N维随机变量（二）.mp4 59.51M
├──35.6中心极限定理（一）.mp4 54.85M
├──35.7中心极限定理（二）.mp4 84.00M
├──35.8随机样本与箱线图.mp4 53.01M
├──35.9SPSS数据分析.mp4 123.23M
├──36.10单因素方差分析（二）.mp4 93.07M
├──36.11两因素方差分析.mp4 123.41M
├──36.12卡方检验（一）.mp4 143.09M
├──36.13卡方检验（二）.mp4 91.06M
├──36.14卡方检验（三）.mp4 51.45M
├──36.15简单线性回归（一）.mp4 85.33M
├──36.16简单线性回归（二）.mp4 85.38M
├──36.1T检验理论推导和前提.mp4 40.00M
├──36.2单样本t检验（一）.mp4 88.03M
├──36.3单样本t检验（二）.mp4 117.25M
├──36.4独立样本t检验（一）.mp4 66.49M
├──36.5独立样本t检验（二）.mp4 79.59M
├──36.6配对样本t检验（一）.mp4 61.66M
├──36.7配对样本t检验（二）.mp4 58.93M
├──36.8方差分析.mp4 50.06M
├──36.9单因素方差分析（一）.mp4 114.79M
├──37.10统计、排序和存储array.mp4 98.44M
├──37.11Pandas简单介绍和Series.mp4 75.65M
├──37.12Series.mp4 104.05M
├──37.13DataFrame.mp4 64.69M
├──37.14Titanic example.mp4 100.67M
├──37.15Index object、Reindex.mp4 37.41M
├──37.16Drop Data、Slice Data.mp4 64.43M
├──37.17Data Alignment、Rank and Sort.mp4 54.32M
├──37.1NumPy简单介绍.mp4 134.01M
├──37.2创建矩阵（一）.mp4 99.66M
├──37.3创建矩阵（二）.mp4 54.13M
├──37.4算术操作和矩阵计算.mp4 66.10M
├──37.5Several Useful Operations.mp4 63.52M
├──37.6一维矩阵.mp4 104.37M
├──37.7多维矩阵（一）.mp4 86.61M
├──37.8多维矩阵（二）.mp4 124.91M
├──37.9Generate Grid、NumPy where function.mp4 63.50M
├──38.10Data-ink ratio举例（一）.mp4 100.55M
├──38.11Data-ink ratio举例（二）.mp4 134.25M
├──38.12Seaborn：Regression plot.mp4 81.06M
├──38.13Bar plot、FacetGrid.mp4 118.93M
├──38.14Pair Plot、Joint Plot与Line Plot.mp4 57.87M
├──38.15Plotly（一）.mp4 81.43M
├──38.16Plotly（二）.mp4 96.23M
├──38.1数据可视化引入（一）.mp4 128.26M
├──38.2数据可视化引入（二）.mp4 82.24M
├──38.3什么是Data Visualization.mp4 105.97M
├──38.4Matplotlib简单介绍.mp4 30.74M
├──38.5Data-ink ratio.mp4 53.44M
├──38.6一次性画图和重复性画图的关系.mp4 72.57M
├──38.7Matplotlib及其元素.mp4 79.76M
├──38.8Mode.mp4 66.65M
├──38.9Basic elements及画图介绍.mp4 94.56M
├──39.10Missing Data与Transformation.mp4 28.24M
├──39.11Web Data Preparation.mp4 22.04M
├──39.12Data Cleaning：Airbnb Listings（一）.mp4 91.89M
├──39.13Data Cleaning：Airbnb Listings（二）.mp4 71.86M
├──39.14Data Cleaning：Airbnb Listings（三）.mp4 83.86M
├──39.1数据处理方法引入.mp4 17.36M
├──39.2Data Source：Excel.mp4 26.62M
├──39.3Data Source：Delimited format与Fixed length.mp4 109.55M
├──39.4Data File与Web Data.mp4 25.92M
├──39.5Data Source：RDBMS.mp4 67.00M
├──39.6Data Types（一）.mp4 35.14M
├──39.7Data Types（二）.mp4 22.82M
├──39.8Missing Data与Data Quality Issues.mp4 34.20M
├──39.9Data Preparation与Data Cleansing.mp4 25.42M
├──4.1答疑回顾.mp4 75.29M
├──4.2排序.mp4 115.53M
├──4.3排序插入.mp4 67.61M
├──4.4筛选（一）.mp4 99.30M
├──4.5筛选（二）.mp4 57.68M
├──4.6答疑.mp4 59.05M
├──40.10金融数据分析与人力资源数据分析.mp4 34.26M
├──40.11医疗健康数据分析.mp4 25.97M
├──40.12供应链数据分析与体育数据分析.mp4 28.80M
├──40.13互联网数据分析.mp4 17.27M
├──40.14数据清理—数据分析前必不可少的步骤.mp4 23.25M
├──40.15Case 1：数据质量控制（一）.mp4 40.11M
├──40.16Case 1：数据质量控制（二）.mp4 24.23M
├──40.17数据分析流程及分类.mp4 21.84M
├──40.18描述性、预测性、指导性数据分析.mp4 17.87M
├──40.19Case 2：如何使用数据解答商业问题.mp4 48.59M
├──40.1商业数据分析的驱动力.mp4 28.90M
├──40.20答疑及大数据简述.mp4 14.37M
├──40.2什么是商业数据分析（一）.mp4 27.41M
├──40.3什么是商业数据分析（二）.mp4 15.11M
├──40.4不同部门的应用场景及流程综述.mp4 25.87M
├──40.5市场推广数据分析（一）.mp4 18.17M
├──40.6市场推广数据分析（二）.mp4 16.79M
├──40.7新业务开发.mp4 20.09M
├──40.8销售管理和其他应用场景.mp4 33.66M
├──40.9不同行业的应用场景及答疑.mp4 10.90M
├──41.10Marketing Analytics Landscape及答疑.mp4 26.37M
├──41.11Marketing Mix Model.mp4 28.15M
├──41.12MMM模型例题分析.mp4 29.82M
├──41.13市场反应度、线性模型及指数模型.mp4 20.98M
├──41.14Contribution与Optimization.mp4 29.25M
├──41.15Digital Marketing.mp4 25.08M
├──41.16Attribution及举例.mp4 27.11M
├──41.17Linear Attribution及两⼤模型⽐较分析.mp4 16.29M
├──41.1市场漏斗模型Marketing Funnel（一）.mp4 33.09M
├──41.2市场漏斗模型Marketing Funnel（二）.mp4 32.58M
├──41.3Samples.mp4 13.57M
├──41.4Marketing vs Marketing Analytics（一）.mp4 15.38M
├──41.5Marketing vs Marketing Analytics（二）.mp4 48.29M
├──41.6Marketing Analytics（一）.mp4 29.70M
├──41.7Marketing Analytics（二）.mp4 35.11M
├──41.8Segmentation及举例.mp4 44.02M
├──41.9Acquisition Model与Analytics Cycle.mp4 20.17M
├──42.1ROI—投资回报率.mp4 31.62M
├──42.2MER—推广成本营收⽐.mp4 15.30M
├──42.3CAC—顾客获取成本及其他重要指标.mp4 29.52M
├──42.4STP框架.mp4 17.51M
├──42.5STP举例：地毯纤维.mp4 14.41M
├──42.6市场细分需要收集的数据.mp4 32.09M
├──42.7市场细分的主要步骤及聚类分析举例.mp4 14.18M
├──42.8Case Study：应当选择⼏个细分市场？.mp4 38.97M
├──42.9目标市场、市场定位及行业前瞻.mp4 26.29M
├──43.10Feature Extraction（一）.mp4 49.81M
├──43.11Feature Extraction（二）.mp4 38.54M
├──43.12答疑：Sklearn安装.mp4 28.35M
├──43.13Feature selection.mp4 20.44M
├──43.14Learning algorithm（一）.mp4 44.52M
├──43.15Learning algorithm（二）.mp4 42.41M
├──43.16Extreme Example.mp4 47.08M
├──43.17Model evaluation&selection及回顾.mp4 63.04M
├──43.1Sklearn介绍.mp4 73.40M
├──43.2什么是机器学习.mp4 34.32M
├──43.3General Learning Models-Supervised（一）.mp4 27.72M
├──43.4General Learning Models-Supervised（二）.mp4 17.32M
├──43.5General Learning Models-Unsupervised.mp4 9.88M
├──43.6Part1.Feature Extraction.mp4 18.28M
├──43.7Part2.Learning Algorithms.mp4 16.59M
├──43.8Sklearn安装.mp4 36.27M
├──43.9Dataset.mp4 74.09M
├──44.10模型的诊断（二）.mp4 24.29M
├──44.11线性回归分析步骤.mp4 19.37M
├──44.12Python实例：利用数据点建立模型.mp4 21.03M
├──44.13如何求线性方程斜率与截距.mp4 20.22M
├──44.14如何评价模型的好坏.mp4 13.01M
├──44.15Linear Regression on Boston housing dataset.mp4 40.03M
├──44.16Method 1：sklearn package.mp4 35.67M
├──44.17Method 2：statsmodels package.mp4 43.57M
├──44.1课程引入.mp4 14.77M
├──44.2什么是模型？.mp4 12.46M
├──44.3什么是回归分析及其分类.mp4 18.19M
├──44.4什么是线性回归？.mp4 22.54M
├──44.5自变量与因变量.mp4 17.48M
├──44.6线性回归模型及所需满足的条件.mp4 18.24M
├──44.7线性回归前提假设.mp4 33.21M
├──44.8残差Residual及系数的估计.mp4 24.36M
├──44.9模型的诊断（一）.mp4 28.48M
├──45.10过拟合vs欠拟合与交叉验证.mp4 33.50M
├──45.11逻辑回归分析流程.mp4 10.72M
├──45.12数据导入.mp4 23.76M
├──45.13Data Exploratory.mp4 40.38M
├──45.14Create dummy variables & Feature Selection.mp4 36.48M
├──45.15Implementing the model & Logistic Regression Model Fitting.mp4 27.59M
├──45.16Cross Validation & Confusion Matrix.mp4 53.01M
├──45.1课程引入.mp4 15.76M
├──45.2监督式vs非监督式机器学习.mp4 38.40M
├──45.3分类vs聚类.mp4 32.98M
├──45.4分类算法vs回归分析.mp4 8.51M
├──45.5为什么线性模型不适用？.mp4 16.82M
├──45.6逻辑回归的前提假设.mp4 18.87M
├──45.7逻辑回归的公式及问题.mp4 21.12M
├──45.8混淆矩阵与ROC曲线.mp4 31.06M
├──45.9模型永远都不是完美的.mp4 11.61M
├──46.10Modeling与Evaluation.mp4 47.20M
├──46.11答疑与Similarity Measure.mp4 32.87M
├──46.12层次聚类、K均值聚类与DBSCAN.mp4 36.82M
├──46.13Kmeans.mp4 38.95M
├──46.14Kmeans对数据分析的敏感度及圆形分布的数据.mp4 71.75M
├──46.1个人简介及课程引入.mp4 13.89M
├──46.2分类算法与聚类算法.mp4 28.83M
├──46.3决策树及其优点.mp4 21.83M
├──46.4决策树的属性划分、流程及缺点.mp4 27.40M
├──46.5随机森林及其优点、答疑.mp4 14.29M
├──46.6Decision Tree-Titianic Sample.mp4 21.81M
├──46.7Data preprocessing.mp4 38.92M
├──46.8Data Exploration（一）.mp4 41.53M
├──46.9Data Exploration（二）.mp4 17.76M
├──47.10NPS及提高NPS动机.mp4 20.27M
├──47.11NPS种类.mp4 55.82M
├──47.12如何分析NPS.mp4 30.92M
├──47.13如何应用NPS结果及Case分享.mp4 31.29M
├──47.14如何提高调查回复率.mp4 12.71M
├──47.1以顾客为中心的目的.mp4 29.27M
├──47.2顾客体验可以成为差异性因素（一）.mp4 22.88M
├──47.3顾客体验可以成为差异性因素（二）.mp4 24.09M
├──47.4什么是顾客体验及顾客周期.mp4 20.45M
├──47.5提高顾客体验的步骤.mp4 28.00M
├──47.6用户体验地图、顾客愿望与需求及顾客接触点.mp4 24.37M
├──47.7用户体验地图及顾客心声.mp4 14.17M
├──47.8CX管理常用指标.mp4 22.10M
├──47.9如何测量顾客体验—NPS.mp4 14.46M
├──48.10Case：Comptitive pricing.mp4 37.43M
├──48.11价格和数量之间的关系.mp4 52.42M
├──48.12估计成本（一）.mp4 40.70M
├──48.13估计成本（二）.mp4 33.20M
├──48.14估计成本（三）.mp4 69.07M
├──48.1定价的定义.mp4 21.66M
├──48.2定价的战略目标.mp4 18.03M
├──48.3估算需求.mp4 24.48M
├──48.4估算成本.mp4 17.88M
├──48.5了解市场竞争.mp4 10.89M
├──48.6选择定价策略（一）.mp4 24.99M
├──48.7选择定价策略（二）.mp4 12.89M
├──48.8收支平衡分析、成功的定价策略.mp4 14.72M
├──48.9其他常用的定价策略.mp4 17.17M
├──49.10变量级数据整理—个案等级排序.mp4 95.21M
├──49.11文件级数据整理（一）.mp4 94.07M
├──49.12文件级数据整理（二）.mp4 49.40M
├──49.13描述统计.mp4 58.70M
├──49.14如何用SPSS分析出数据报告.mp4 102.05M
├──49.15练习.mp4 63.10M
├──49.1SPSS简单介绍及基本过程.mp4 24.77M
├──49.2SPSS运行方式和窗口类型.mp4 63.21M
├──49.3SPSS获取数据的方式.mp4 53.26M
├──49.4变量的测量尺度及属性.mp4 74.83M
├──49.5变量类型及输入调查问卷.mp4 88.59M
├──49.6数据录入、文件导出.mp4 113.49M
├──49.7变量级数据整理—compute&automatic recode.mp4 100.87M
├──49.8变量级数据整理—recode.mp4 74.80M
├──49.9变量级数据整理—可视化箱.mp4 78.94M
├──5.10报名统计.mp4 59.45M
├──5.11SUMIF.mp4 70.94M
├──5.12SUMIF练习.mp4 61.36M
├──5.1分类汇总（一）.mp4 132.92M
├──5.2分类汇总（二）.mp4 70.42M
├──5.3公式与函数（一）.mp4 111.25M
├──5.4公式与函数（二）.mp4 54.84M
├──5.5公式与函数（三）.mp4 106.17M
├──5.6逻辑判断IF（一）.mp4 128.16M
├──5.7逻辑判断IF（二）.mp4 120.75M
├──5.8COUNTIF.mp4 107.93M
├──5.9重复.mp4 84.49M
├──50.10定量研究：CLT和CATI.mp4 33.21M
├──50.11定量研究：邮寄调查和在线调查.mp4 33.63M
├──50.12定量研究的执行流程.mp4 15.43M
├──50.13问卷设计流程及案例讲解.mp4 18.89M
├──50.14两种定性调查方式对比及定性研究核心目标.mp4 47.00M
├──50.15定性研究要解决的问题.mp4 48.18M
├──50.16定性研究执行流程、大纲设计原则及课后作业.mp4 15.28M
├──50.1市场研究的定义与角色.mp4 23.26M
├──50.2市场研究在营销中的价值.mp4 15.26M
├──50.3市场研究的使用者.mp4 18.94M
├──50.4市场研究的内容及公司构成.mp4 28.78M
├──50.5市场研究的主要项目类型及方案核心内容.mp4 19.89M
├──50.6市场调查的基本流程.mp4 20.77M
├──50.7了解需求及两个案例.mp4 32.77M
├──50.8市场研究的两种调查方式.mp4 17.10M
├──50.9定量研究：入户访问与街头拦截.mp4 30.88M
├──51.10品牌满足消费者不同诉求及量化品牌形象因素.mp4 21.51M
├──51.11品牌沟通及创造长期品牌建设效果.mp4 16.08M
├──51.12广告测试的市场研究体系及具体评估指标.mp4 14.75M
├──51.13广告评估的关键指标、诊断模型及投放效果评估.mp4 26.88M
├──51.14广告知晓、信息传递、品牌态度及行为影响.mp4 18.45M
├──51.15诊断广告投放问题及媒体投放评估.mp4 20.25M
├──51.1市场研究的方向及内容.mp4 18.90M
├──51.2案例引入、了解市场与观察痛点.mp4 26.55M
├──51.3全面评估需求程度与描述市场机会.mp4 16.83M
├──51.4从机会到洞察.mp4 17.43M
├──51.5消费者洞察及需求挖掘.mp4 29.88M
├──51.6获取洞察、产生工作坊及输出洞察.mp4 35.84M
├──51.7产生创意的工作坊及产品创意到产品概念.mp4 35.79M
├──51.8概念优化、筛选指标及测试结果对比.mp4 36.95M
├──51.9品牌力的作用及衡量品牌力的指标.mp4 22.40M
├──52.10数据的筛选和分析.mp4 58.23M
├──52.11如何进行数据可视化.mp4 50.89M
├──52.12制作RFM评分标准模型.mp4 58.21M
├──52.13RFM打分.mp4 35.10M
├──52.14如何进行客户分类.mp4 25.21M
├──52.1概述及客户关系管理介绍.mp4 27.90M
├──52.2客户关系与CRM数据.mp4 28.45M
├──52.3CRM与RFM模型.mp4 23.05M
├──52.4RFM模型8个分类.mp4 22.04M
├──52.5方法与问题.mp4 16.84M
├──52.6模型的使用.mp4 25.76M
├──52.7使用与扩展.mp4 12.43M
├──52.8RFM应用：零售案例介绍.mp4 18.88M
├──52.9引用数据和数据表示.mp4 41.85M
├──53.10答疑：肘部原理.mp4 51.19M
├──53.11考虑更多的feature（一）.mp4 31.10M
├──53.12考虑更多的feature（二）.mp4 22.36M
├──53.13交叉销售，消费升级、降级，阶段分析.mp4 17.33M
├──53.14答疑：学习建议及用户画像简述.mp4 20.46M
├──53.1基于统计模型来分类RFM指标.mp4 39.33M
├──53.2K-means.mp4 50.40M
├──53.3Silhouette analysis on K-Means clustering.mp4 41.33M
├──53.4图像中不同簇的讲解分析.mp4 18.79M
├──53.5不同簇和中心点数据分析.mp4 23.33M
├──53.6对比RFMScore分类.mp4 22.07M
├──53.7Decision Tree on RFM.mp4 43.86M
├──53.8Decision Tree Classifier.mp4 43.26M
├──53.9Decision Tree与Logistics Regression的区别.mp4 34.81M
├──54.10名单分组分配、转化及销售运营管理.mp4 16.08M
├──54.11销售预测类型及方法（一）.mp4 21.24M
├──54.12销售预测类型及方法（二）.mp4 20.39M
├──54.1书籍推荐.mp4 37.08M
├──54.2BD与潜在顾客.mp4 32.00M
├──54.3需求与潜在顾客、目标顾客画像.mp4 30.32M
├──54.4收集目标顾客信息渠道及确定数据来源.mp4 25.47M
├──54.5收集数据、集客营销、内容营销及指标.mp4 25.74M
├──54.6Case 1：Web Scraping using Power BI（一）.mp4 43.04M
├──54.7Case 1：Web Scraping using Power BI（二）.mp4 47.90M
├──54.8Case 2：Lead Scoring（一）.mp4 74.01M
├──54.9Case 2：Lead Scoring（二）.mp4 78.29M
├──55.10Growth Hacking Tactics（一）.mp4 122.43M
├──55.11LOPA与Airbnb.mp4 35.95M
├──55.12Growth Hacking Tactics（二）.mp4 109.55M
├──55.13Content marketing to grow your business.mp4 25.45M
├──55.14Growth Technology（一）.mp4 84.18M
├──55.15Growth Technology（二）.mp4 76.23M
├──55.16Growth Hacking Case Study.mp4 79.41M
├──55.1课程引入与Hotmail.mp4 114.92M
├──55.2Growth Hacking的四个步骤与含义.mp4 65.66M
├──55.3Marketing Funnel与Growth Hacking Focus.mp4 67.00M
├──55.4Metrics.mp4 51.51M
├──55.5KPI介绍（一）.mp4 97.88M
├──55.6KPI介绍（二）.mp4 105.09M
├──55.7应关注的有效渠道与目标用户.mp4 38.14M
├──55.8Free&Paid Marketing Channels.mp4 68.19M
├──55.9Product Features.mp4 36.07M
├──56.10创建表单.mp4 51.89M
├──56.11案例讲解（一）.mp4 41.10M
├──56.12案例讲解（二）.mp4 46.18M
├──56.13案例讲解（三）.mp4 61.71M
├──56.14案例讲解（四）.mp4 36.94M
├──56.15Products aggreation（一）.mp4 48.16M
├──56.16Products aggreation（二）.mp4 45.24M
├──56.1MySQL下载及安装.mp4 46.00M
├──56.2MySQL几个原则及覆盖范围.mp4 17.78M
├──56.3数据文件、分析流程及存储格式.mp4 24.38M
├──56.4数据库应用场景及存储、访问问题.mp4 19.52M
├──56.5数据库的特点及关系型数据库.mp4 27.15M
├──56.6数据表单.mp4 41.95M
├──56.7怎么使用数据库及SQL.mp4 27.84M
├──56.8KFC订单及语句介绍.mp4 39.91M
├──56.9Schema与Create database.mp4 34.11M
├──57.10举例：HR subquery（一）.mp4 75.49M
├──57.11举例：HR subquery（二）.mp4 51.78M
├──57.12举例：HR subquery（三）.mp4 34.31M
├──57.13窗函数（一）.mp4 69.79M
├──57.14窗函数（二）.mp4 74.76M
├──57.15窗函数（三）.mp4 73.45M
├──57.16窗函数及课程总结.mp4 65.50M
├──57.1课程回顾.mp4 44.10M
├──57.2Aggregate Functions、约束及多张表.mp4 22.99M
├──57.3创建表单的代码实现.mp4 71.52M
├──57.4JOIN与Concat.mp4 37.55M
├──57.5JOIN：员工信息及部门编码.mp4 45.04M
├──57.6多张表单JOIN：查询员工信息.mp4 39.37M
├──57.7基于工资分类工资等级.mp4 53.38M
├──57.8Write a query.mp4 30.84M
├──57.9On与Using.mp4 39.46M
├──58.10大数据的分析.mp4 49.15M
├──58.11云计算与大数据（一）.mp4 42.07M
├──58.12云计算与大数据（二）.mp4 25.06M
├──58.13SQL over Big Data.mp4 10.77M
├──58.14案例分析.mp4 54.26M
├──58.15Power BI 简单介绍.mp4 18.81M
├──58.16Power BI 案例分析（一）.mp4 36.13M
├──58.17Power BI 案例分析（二）.mp4 47.83M
├──58.18Power BI 案例分析（三）.mp4 31.29M
├──58.1课程回顾.mp4 70.54M
├──58.2Common table expression（一）.mp4 70.20M
├──58.3Common table expression（二）.mp4 35.85M
├──58.4Common table expression（三）.mp4 22.38M
├──58.5递归（一）.mp4 68.96M
├──58.6递归（二）.mp4 44.83M
├──58.7递归（三）.mp4 69.04M
├──58.8大数据背景引入.mp4 26.03M
├──58.9大数据的特点与业务起源.mp4 54.30M
├──59.10游戏产业变现方式.mp4 63.22M
├──59.11Gaming Demo Case 1（一）.mp4 113.66M
├──59.12Gaming Demo Case 1（二）.mp4 99.26M
├──59.13Gaming Demo Case 1（三）.mp4 112.38M
├──59.1Introduction to Gaming Industry（一）.mp4 71.65M
├──59.2Introduction to Gaming Industry（二）.mp4 45.45M
├──59.3游戏客户市场相关数据.mp4 38.95M
├──59.4按游戏过程的市场划分（一）.mp4 77.18M
├──59.5按游戏过程的市场划分（二）.mp4 73.54M
├──59.6Game Release Operation cycle（一）.mp4 53.19M
├──59.7Game Release Operation cycle（二）.mp4 49.97M
├──59.8游戏产业与其他产业区别及其特点（一）.mp4 59.96M
├──59.9游戏产业与其他产业区别及其特点（二）.mp4 41.45M
├──6.1VLOOKUP.mp4 98.64M
├──6.2菜单、Join Two Tables.mp4 54.46M
├──6.3记录多匹配、跨表.mp4 70.72M
├──6.4跨表、跨文件薄.mp4 81.44M
├──6.5示例：王者荣耀、打标签.mp4 69.43M
├──6.6文本vlookup、Hlookup.mp4 102.17M
├──6.7Match&Index.mp4 56.01M
├──6.8返回多列.mp4 104.48M
├──6.9认识数组、记录多匹配.mp4 134.81M
├──60.10Referral Coupon Analytics及模拟面试问题.mp4 24.85M
├──60.11Experience-Metrics及Understand Chum.mp4 45.46M
├──60.12Game Experience及Funnel、Cohort Analysis.mp4 89.40M
├──60.13Job&Career in Gaming Industry.mp4 25.10M
├──60.14Gaming Demo Case 1（一）.mp4 125.76M
├──60.15Gaming Demo Case 1（二）.mp4 133.39M
├──60.1课程回顾.mp4 36.55M
├──60.2DS-BA work by Function Areas（一）.mp4 65.38M
├──60.3DS-BA work by Function Areas（二）.mp4 70.67M
├──60.4DS-BA work by Function Areas（三）.mp4 34.07M
├──60.5DS-BA work by Period（一）.mp4 34.55M
├──60.6DS-BA work by Period（二）.mp4 27.21M
├──60.7Common Framework与Growth-Metrics.mp4 53.35M
├──60.8Growth-Metrics.mp4 47.71M
├──60.9Growth-Ads Optimization.mp4 50.20M
├──61.10应该如何选择指标.mp4 98.80M
├──61.11Experiment Design与Quiz.mp4 42.15M
├──61.12Quiz解答.mp4 80.13M
├──61.13确定样本数量.mp4 104.95M
├──61.14Quiz（二）.mp4 35.87M
├──61.15如何确定A-B Testing运行周期.mp4 105.09M
├──61.16确定目标群体.mp4 29.30M
├──61.1什么是A-B Testing.mp4 68.40M
├──61.2A-B Testing案例.mp4 52.09M
├──61.3A-B Testing应用与局限.mp4 31.01M
├──61.4Quiz（一）.mp4 47.92M
├──61.5A-B Testing、Multivariate Testing与A-A Testing.mp4 35.46M
├──61.6伯努利分布、零假设与显著性.mp4 37.98M
├──61.7A-B Testing流程.mp4 82.39M
├──61.8回顾商业漏斗模型.mp4 23.05M
├──61.9常见的互联网分析指标.mp4 56.03M
├──62.10Create Variation（二）.mp4 85.08M
├──62.11Create Variation（三）.mp4 89.78M
├──62.12Run Experiment.mp4 37.40M
├──62.13Sample Size Sanity Check.mp4 74.46M
├──62.14Quiz 1：A-B Testing Calculator.mp4 122.96M
├──62.15Quiz 2.mp4 12.18M
├──62.16Sanity Check.mp4 61.81M
├──62.17Master A-B Testing Interviews.mp4 49.81M
├──62.1课程回顾及如何分配目标人群.mp4 67.45M
├──62.2实验运行.mp4 33.90M
├──62.3分析实验结果.mp4 51.84M
├──62.4Case study：DA-SHU-JU.com.mp4 42.34M
├──62.5Review Business Funnel.mp4 76.86M
├──62.6Review Business Funnel及Define Metrics.mp4 117.48M
├──62.7Design Experiment（一）.mp4 66.43M
├──62.8Design Experiment（二）.mp4 88.57M
├──62.9Create Variation（一）.mp4 68.76M
├──63.10描述products、orders、order_product table.mp4 23.66M
├──63.11data exploring analytics & insite.mp4 56.02M
├──63.12描述产品—订单.mp4 64.83M
├──63.13产品再订购.mp4 56.99M
├──63.14产品中的相关性（一）.mp4 53.53M
├──63.15产品中的相关性（二）.mp4 36.59M
├──63.1List of Contents.mp4 11.68M
├──63.2Questions.mp4 23.31M
├──63.3什么是Ecommerce（电子商务）及发展历史.mp4 38.38M
├──63.4电子商务的法律条文及类型.mp4 23.64M
├──63.5如何使用及运作电子商务.mp4 12.28M
├──63.6供应链管理、网站及市场战略.mp4 17.36M
├──63.7设计用户体验地图.mp4 46.36M
├──63.8Marketing Tactics及SQL实现.mp4 35.61M
├──63.9描述department tables.mp4 58.34M
├──64.10Data Analytics Ecommerce.mp4 6.52M
├──64.11Important Metrics & KPIs（一）.mp4 27.93M
├──64.12Important Metrics & KPIs（二）.mp4 34.39M
├──64.13Digital Marketing Analytics Full Cycle.mp4 34.90M
├──64.14Build Customer Profile.mp4 15.50M
├──64.15Business Analytics举例回顾.mp4 29.37M
├──64.1课程回顾与dropshipping.mp4 29.43M
├──64.2Dropshipping Model.mp4 20.44M
├──64.3Dropshipping business.mp4 27.45M
├──64.4Ecommerce Technology.mp4 18.78M
├──64.5Ecommerce Site SEO（一）.mp4 26.25M
├──64.6Ecommerce Site SEO（二）.mp4 23.74M
├──64.7Ecommerce Site SEO（三）.mp4 34.62M
├──64.8CRM客户关系管理.mp4 21.77M
├──64.9Benefits of Ecommerce CRM.mp4 22.84M
├──65.10从订单角度分析数据.mp4 58.37M
├──65.11从产品与用户角度分析数据.mp4 125.22M
├──65.12基于产品的数据探索（一）.mp4 122.50M
├──65.13基于产品的数据探索（二）.mp4 120.41M
├──65.14基于用户的数据探索（一）.mp4 82.67M
├──65.15基于用户的数据探索（二）.mp4 79.73M
├──65.1课程总回顾—商业数据分析流程.mp4 95.25M
├──65.2课程总回顾—所需技能、类型方法及工具.mp4 113.82M
├──65.3零售“大作业”：时尚电商.mp4 89.18M
├──65.4零售机器模式与cohort分析.mp4 58.09M
├──65.5数据导入与数据脱敏介绍.mp4 80.58M
├──65.6查看并了解数据信息.mp4 69.81M
├──65.7SPU与SKU概念解释.mp4 54.74M
├──65.8分析订单及支付流程.mp4 134.28M
├──65.9多角度分析数据.mp4 126.18M
├──66.10评分矩阵、数据收集与答疑：留存.mp4 86.10M
├──66.11推荐介绍：基于距离.mp4 62.40M
├──66.12推荐系统与Co-Current Matrix.mp4 113.59M
├──66.13聚类推荐KNN、协同过滤与关联分析.mp4 66.52M
├──66.14Apriori algorithm.mp4 124.64M
├──66.15课程答疑与图书推荐.mp4 82.12M
├──66.16推荐网站：kaggle.mp4 63.47M
├──66.1基于顾客的数据探索.mp4 93.97M
├──66.2Place，Web Traffic，DAU与数据埋点.mp4 129.15M
├──66.3LTV，CAC及CLV.mp4 128.82M
├──66.4如何计算lifetime value及用户留存.mp4 54.27M
├──66.5Cohort Analysis、群体分析或分组分析（一）.mp4 64.99M
├──66.6Cohort Analysis、群体分析或分组分析（二）.mp4 138.27M
├──66.7Cohort Analysis、群体分析或分组分析（三）.mp4 94.01M
├──66.8Product Performance与RFM.mp4 110.04M
├──66.9推荐系统、场景与协同过滤.mp4 92.76M
├──7.1商业智能含义（一）.mp4 35.16M
├──7.2商业智能含义（二）.mp4 119.95M
├──7.3数据仓库系统.mp4 134.81M
├──7.4常见BI.mp4 47.59M
├──7.5Power BI（一）.mp4 105.29M
├──7.6Power BI（二）.mp4 121.07M
├──7.7答疑.mp4 113.28M
├──8.10切片器连接多个数据透视表.mp4 60.51M
├──8.11分组.mp4 82.01M
├──8.12设置数值计算方式与自定义计算项.mp4 69.80M
├──8.13例题练习.mp4 41.22M
├──8.1数据透视表课程引入.mp4 34.77M
├──8.2观察数据及创建数据透视表.mp4 61.22M
├──8.3透视表简单练习.mp4 32.72M
├──8.4如何设置数据透视表的格式、风格.mp4 151.61M
├──8.5报表布局、分类汇总、总计.mp4 92.97M
├──8.6排序与筛选（一）.mp4 54.04M
├──8.7排序与筛选（二）.mp4 22.61M
├──8.8刷新、更改数据源.mp4 49.01M
├──8.9切片器操作及简单练习.mp4 39.41M
├──9.10饼状图答疑.mp4 10.99M
├──9.11练习（一）.mp4 180.04M
├──9.12练习（二）.mp4 126.89M
├──9.13练习（三）.mp4 36.22M
├──9.14练习（四）.mp4 48.23M
├──9.15练习（五）.mp4 64.18M
├──9.1课前回顾.mp4 22.98M
├──9.2柱状图（一）.mp4 35.84M
├──9.3柱状图（二）.mp4 42.79M
├──9.4柱状图（三）.mp4 29.05M
├──9.5柱状图（四）.mp4 32.21M
├──9.6饼状图、线状图.mp4 60.44M
├──9.7图表结合.mp4 23.36M
├──9.8数据透视图（一）.mp4 40.10M
└──9.9数据透视图（二）.mp4 33.09M
说明：文件格式：mp4 /flv 百度网盘可直接看
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