构建数据分析工程师能力模型阿里云盘下载

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{8}--第8章总结与展望-尾曲 134.1MB

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[8.4]--8-4学习完这个课程以后怎样继续深入数据分析的学习？.mp4 32.8MB

[8.3]--8-3选择合适的意向领域及成长路线.mp4 31.9MB

[8.2]--8-2数据分析工程师面试问题方向讲解.mp4 49.4MB

[8.1]--8-1整章课程回顾.mp4 19.8MB

README.txt 2KB

{7}--第7章APP活跃用户预测（模型）项目实战-主歌二 647.4MB

[7.9]--7-9构建模型差异性进行融合.mp4 113.8MB

[7.8]--7-8使用树模型三剑客.mp4 101.2MB

[7.7]--7-7选择有价值的特征.mp4 70.8MB

[7.6]--7-6构建描述拍客的特征.mp4 73.5MB

[7.5]--7-5构建描述用户的特征.mp4 97.5MB

[7.4]--7-4滑窗法扩充训练集数据.mp4 106.0MB

[7.3]--7-3用户行为数据分析和可视化.mp4 55.8MB

[7.2]--7-2数据获取和数据预处理.mp4.mp4 22.9MB

[7.1]--7-1实战案例准备工作.mp4 5.8MB

{6}--第6章数据挖掘模型应用-主歌一 355.4MB

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[6.5]--6-5进行模型高阶实践.mp4 69.9MB

[6.4]--6-4如何选择合适的模型？.mp4 69.4MB

[6.3]--6-3特征工程的重要性.mp4 66.8MB

[6.2]--6-2数据探索性分析（EDA）.mp4 23.9MB

[6.1]--6-1问题理解与评估指标.mp4 125.3MB

README.txt 2KB

{5}--第5章京东电商用户行为分析（非模型）项目实战-副歌 792.9MB

[5.9]--5-9使用RFM模型进行用户价值分析及应对方式（二）.mp4 57.5MB

[5.8]--5-8使用RFM模型进行用户价值分析及应对方式（一）.mp4 71.2MB

[5.7]--5-7从商品相关性中挖掘可用信息.mp4 98.0MB

[5.6]--5-6用户消费习惯分析及应对方式.mp4 129.7MB

[5.5]--5-5使用AARRR漏斗模型拆解用户行为.mp4 114.9MB

[5.4]--5-4用户行为路径分析应用.mp4 76.1MB

[5.3]--5-3掌握流量和转化指标.mp4 80.5MB

[5.2]--5-2数据获取和数据预处理.mp4 128.3MB

[5.1]--5-1如何提出分析问题？.mp4 36.7MB

{4}--第4章数据分析算法应用-间奏二 700.5MB

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[4.9]--4-9超强拟合能力的神经网络.mp4 58.5MB

[4.8]--4-8经典模型支持向量积.mp4 42.7MB

[4.7]--4-7关联规则分析应用.mp4 48.3MB

[4.6]--4-6红楼梦文本聚类实战--使用kmeans.mp4 116.6MB

[4.5]--4-5kmeans无监督聚类的强大.mp4 69.3MB

[4.4]--4-4信用卡客户贷款违约预测实战--使用决策树（二）.mp4 67.9MB

[4.2]--4-2从决策树到GBDT的优化（二）.mp4 91.7MB

[4.1]--4-1从决策树到GBDT的优化（一）.mp4 72.9MB

[4.11]--4-11预测服装厂员工生产效率--神经网络（二）.mp4 53.9MB

[4.10]--4-10预测服装厂员工生产效率--神经网络（一）.mp4 78.8MB

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{3}--第3章数据分析思维拓展-间奏一 618.3MB

[3.9]--3-9如何使用AARRR模型对用户进行分层？.mp4 50.2MB

[3.7]--3-7多个变量间的相关性分析与应用场景.mp4 28.9MB

[3.5]--3-5多维度拆解分析思路与应用场景.mp4 38.0MB

[3.4]--3-4逻辑树分析思路与应用场景.mp4 46.2MB

[3.3]--3-3实战：淘宝电商商品销量数据分析.mp4 135.9MB

[3.2]--3-2时间序列分析思路与应用场景.mp4 73.0MB

[3.1]--3-1对比分析和分类分析思路与应用场景.mp4 58.5MB

[3.13]--3-13推荐系统中的用户画像.mp4 28.8MB

[3.12]--3-12抖音、QQ浏览器、百度APP的用户画像差异.mp4 21.2MB

[3.11]--3-11用户画像：如何真正了解用户需求？.mp4 78.3MB

[3.10]--3-10RFM模型实现精细化用户运营.mp4 59.2MB

{2}--第2章数据分析必备技能-开始 415.7MB

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[2.8]--2-8实战：杭州市地铁流量时间序列数据处理（一）.mp4 103.4MB

[2.7]--2-7高效处理带有时间序列数据（二）.mp4 85.6MB

[2.6]--2-6高效处理带有时间序列数据（一）.mp4 93.1MB

[2.5]--2-5数据探索工具-Pandas.mp4 88.9MB

[2.4]--2-4快速处理数据不二选择-NumPy.mp4 44.8MB