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99.3.4.0Numpy数组元素个数与所占内存(Av235901142,P99).mp4 13.1MB

98.3.3.2数组扁平化(Av235901142,P98).mp4 16.8MB

97.3.3.1数组元素迭代器(Av235901142,P97).mp4 11.3MB

96.3.3.0修改数组形状(Av235901142,P96).mp4 29.1MB

95.3.2数组形状查询(Av235901142,P95).mp4 27.4MB

94.3.1数据维度与检测(Av235901142,P94).mp4 27.0MB

93.2.3修改数据类型(Av235901142,P93).mp4 10.6MB

92.2.2设置以及查询数据类型(Av235901142,P92).mp4 25.7MB

91.2.1.2结构化数据类型(Av235901142,P91).mp4 18.5MB

90.2.1.1数据类型(Av235901142,P90).mp4 10.4MB

89.2.1.0数据类型(Av235901142,P89).mp4 23.3MB

88.1.3特殊函数(Av235901142,P88).mp4 14.8MB

87.1.2数组跟列表的区别(Av235901142,P87).mp4 18.6MB

86.1.1.2创建数组的几种方式(Av235901142,P86).mp4 13.3MB

85.1.1.1创建数组的几种方式(Av235901142,P85).mp4 14.9MB

84.1.0.Numpy库的基本介绍与安装(Av235901142,P84).mp4 17.0MB

83.49python的for循环(Av235901142,P83).mp4 11.4MB

82.48-2python的条件语句(Av235901142,P82).mp4 21.6MB

81.48-1python的条件语句if(Av235901142,P81).mp4 20.8MB

80.47判断某两个对象是否相同is&isnot(Av235901142,P80).mp4 16.9MB

79.46成员检测in¬ in(Av235901142,P79).mp4 12.1MB

78.45字典的操作方法update函数(Av235901142,P78).mp4 5.7MB

77.44字典的操作方法popitem&setdefault(Av235901142,P77).mp4 11.5MB

76.43字典的操作方法fromkeys&pop(Av235901142,P76).mp4 15.7MB

75.42字典的操作方法clear©(Av235901142,P75).mp4 7.2MB

200.36.36.9-回流用户，活跃用户分析.mp4 56.0MB

199.35.35.8-新用户-活跃用户占比分析.mp4 69.4MB

198.34.34.7-用户回购率和回购人数分析.mp4 66.2MB

197.33.33.6-用户复购率和复购人数分析.mp4 50.8MB

196.32.32.5-用户5次以内购买门票占比分析.mp4 39.0MB

195.31.31.4-用户2次购买门票-2.mp4 48.2MB

194.30.30.3-用户购买量和金额分析-merge函数.mp4 58.0MB

193.29.29.2-每天每月销量分析.mp4 61.1MB

192.28.28.1-背景介绍.mp4 16.0MB

191.27.27.15-项目总结.mp4 15.7MB

190.26.26.14-用户回购率分析.mp4 65.0MB

189.25.25.13-用户复购率分析.mp4 44.2MB

188.24.24.12-用户生命周期分析.mp4 55.6MB

187.23.23.11-用户购买周期分析).mp4 38.5MB

186.22.22.10-用户分层-新用户，活跃用户，回流用户的流失分析2.mp4 94.3MB

185.21.21.9-用户分层-新用户，活跃用户，回流用户的流失分析1.mp4 33.3MB

184.20.20.8-用户分层-RFM模型分析并可视化.mp4 71.6MB

183.19.19.7-用户分层-透视表与构建RFM模型.mp4 51.1MB

182.18.18.6-用户消费行为-首购和最后一次购买分析.mp4 29.8MB

181.17.17.5-用户个体消费分析-消费金额分布与贡献率.mp4 75.1MB

180.16.16.4-用户个体消费分析-消费金额与次数描述统计.mp4 41.5MB

179.15.15.3-数据预处理,用户整体消费分析(按月.mp4 82.7MB

178.14.14.2-导入数据,初步分析数据.mp4 36.1MB

177.13.13.1-项目介绍，需求分析.mp4 16.3MB

176.12.12.7-数据分析-商品质量分析,项目总结.mp4 52.0MB

175.11.11.6-数据分析-销售区域潜力分析.mp4 40.2MB

174.10.10.5-数据分析-货品配送服务分析.mp4 47.9MB

173.9.9.4-预处理-月份列的数据规整.mp4 12.1MB

172.8.8.3-预处理-异常值处理和偏态分布.mp4 16.6MB

171.7.7.2-预处理-重复值、缺失值、格式调整.mp4 74.8MB

170.6.6.1-需求分析.mp4 22.4MB

169.5.5.5-项目总结.mp4 17.6MB

168.4.4.4-日期与时间维度进行点菜量分析.mp4 46.4MB

167.3.3.3-订单消费维度分析并可视化.mp4 81.7MB

166.2.2.2-最受欢迎的菜并可视化分析.mp4 45.8MB