内容介绍：
模块0：课程导入
   
  01欢迎来到课程学习
        01欢迎来到课程学习.pdf
        
  02课程安排
        02课程安排.pdf
        
  03课程学习须知
         03学习系统使用视频07292_batch.mp4
         03课程学习须知.pdf
        
模块1 ：python-ANACONDA 安装与数据导入
   
  04课前准备：python-anaconda安装教程（Win）
        04录屏教程.mp4
        04课前准备：python-anaconda安装教程（Win）.pdf
        04配图.pdf
      
  05课前准备：python-anaconda安装教程（Mac）
        05录屏软件.mp4
        05课前准备：python-anaconda安装教程（Mac）.pdf
        05配图.pdf
        
  06第1课：jupyter notebook使用
        06本小节课程视频.mp4
        06补充：Markdown使用.mp4
        06 jupyter notebook 使用.rar
        06第1课：jupyter notebook使用.pdf
      
  07第2课：python数据导入教程
          07视频1.mp4
          07视频2.mp4
          07视频3.mp4
          07第2课：python数据导入教程.pdf
         
模块2：PYTHON基础知识学习
  
  08第3课：Python数据类型&运算符&输入输出
        08视频1.mp4
        08视频2.mp4
        08视频3.mp4
        08视频4.mp4
        08Python基本数据结构&运算符&输入输出.rar
        08第3课：Python数据类型&运算符&输入输出.pdf
        08配图.pdf
      
  09练一练
        09练一练.pdf
        
  10第4课：列表&元组&字典
        10视频1.mp4
        10视频2.mp4
        10视频3.mp4
        10python元组.docx
        10python列表.docx
        10python字典.docx
        10列表，字典，元组.zip
        10第4课：列表&元组&字典.pdf
        
  11练一练
        11练一练.pdf
     
  12第5课：集合&函数
        12视频1.mp4
        12视频2.mp4
        12第5课：集合&函数.pdf
        12配图.pdf
        12集合，函数.rar
        
  13练一练
          13练一练.pdf
         
模块3 ：数据概述与数据可视化
   
  14 资料Pandas与Matplotlib学习数据
        14house-prices.csv
        14house_data.csv
        14house_price_regression.xlsx
        14Pandas与Matplotlib学习数据.pdf
        14UnitMaster.txt
        
  15第6课：Pandas学习之数据导入与清洗
        15视频.mp4
        15house-data.csv
        15pandas案例.rar
        15第6课：Pandas学习之数据导入与清洗.pdf
        
  16第7课：Matplotlib学习之数据可视化
        16视频1.mp4
        16视频2.mp4
        16视频3.mp4
        16视频4.mp4
        16视频5.mp4
        16视频6.mp4
        16-01matplotlib数据可视化基础.rar
        16-02house_data_20190804_162754.xlsx
        16-03cars.csv
        16-03matplotlib数据可视化案例.rar
        16-04iris.csv  
        16-05matplotlib数据可视化--散点图.rar
        16-06titanic_train.csv
        16-07matplotlib数据可视化--箱线图.rar
        16-08user_analysis.xlsx
        16-09matplotlib数据可视化--折线图.rar
        16-10house_data.xlsx
        16-11matplotlib数据可视化--直方图.rar
        16第7课：Matplotlib学习之数据可视化.pdf
     
  17第8课：App Store评分数据案例讲解
        17视频.mp4
        17 1 Python 数据概述与可视化.pdf
        17 w1_applestore.csv
        17 w1_参考代码.zip
        17第8课：App Store评分数据案例讲解.pdf
        
  18第9课：App Store业务数据概况分析
        18视频.mp4
        18第9课：App Store业务数据概况分析.pdf
     
  19第10课：App 价格单变量分析
        19视频.mp4
        19第10课：App 价格单变量分析.pdf
        
  20第11课：App Store 业务数据可视化
        20视频.mp4
        20配图.pdf
      
  21第12课：App Store 数据分析的业务解读
        21视频.mp4
        21配图.pdf
        
  22第13课：App Store评分数据案例结论小结
        22视频.mp4
        22第13课：App Store评分数据案例结论小结.pdf
      
  23Week1作业：优衣库销售数据分析
          23 L2W1-优衣库数据.csv
          23Week1作业：优衣库销售数据分析.pdf
         
模块4：数据概述与数据模型
   
  24第14课：L1课程回顾-回归模型基础
        24视频.mp4
        24第14课：L1课程回顾-回归模型基础.pdf
        
  25第15课：使用Sklearn对宝洁销售额预测分析
        25视频1.mp4
        25视频2.mp4
        25视频3.mp4
        25salary.csv
        25sklearn案例.rar
        25第15课：使用Sklearn对宝洁销售额预测分析.pdf
        
  26第16课：宝洁业务数据概况分析
        26视频.mp4
        26 w2_store_rev.csv
        26 w2_参考代码.rar
        26第16课：宝洁业务数据概况分析.pdf
        
  27第17课：宝洁event单变量分析与转置
        27视频.mp4
        27第17课：宝洁event单变量分析与转置.pdf
        
  28第18课：宝洁变量相关性分析
        28视频.mp4
        28第18课：宝洁变量相关性分析.pdf
        
  29第19课：宝洁业务回归模型
        29视频1.mp4
        29视频2.mp4
        29视频3.mp4
        29视频4.mp4
        29第19课：宝洁业务回归模型.pdf
        
  30第20课：宝洁回归模型结果与业务解读
        30视频.mp4
        30第20课：宝洁回归模型结果与业务解读.pdf
      
  31Week2作业：小红书销售额预测
          31 l2_week2.csv
          31Week2作业：小红书销售额预测.pdf
         
模块5：逻辑回归与客户流转预测
   
  32.第21课：L1课程回顾-分类模型基础
        第21课：L1课程回顾-分类模型基础.mp4
        第21课：L1课程回顾-分类模型基础.pdf
        
  33.第22课：逻辑回归预测恶性肿瘤案例
        titanic_train.csv
        第22课：逻辑回归预测恶性肿瘤案例.mp4
        第22课：逻辑回归预测恶性肿瘤案例.pdf
        逻辑回归预测良恶性乳腺癌肿瘤.rar
      
  34.第23课：使用分类模型预测AT&T客户流转
        23.01.mp4
        23.02.mp4
        w3_逻辑回归_参考代码.rar
        w4_churn.csv
        第23课：使用分类模型预测AT&T客户流转.pdf
        
  35.第24课：AT&T业务数据概况分析
        24.01.mp4
        第24课：AT&T业务数据概况分析.pdf
        
  36.第25课：AT&T流失变量分析
        25.01.mp4
        第25课：AT&T流失变量分析.pdf
        
  37.第26课：AT&T变量相关性分析
        26.01.mp4
        第26课：AT&T变量相关性分析.pdf
        
  38.第27课：AT&T逻辑回归模型与优化
        27.01.mp4
        27.02.mp4
        27.03.mp4
        第27课：AT&T逻辑回归模型与优化.pdf
        
  39.第28课：案例小结：逻辑回归模型系数解读
        28.01.mp4
        第28课：案例小结：逻辑回归模型系数解读.pdf
        
  40.Week3作业：顾客使用天猫优惠劵预测
          defintion.xlsx
          L2_Week3.csv
          Week3作业：顾客使用天猫优惠劵预测.pdf
         
模块6：聚类分析与客户分群
   
  41.第29课：L1课程回顾-聚类模型基础
        29.01.mp4
        29.02.mp4
        第29课：L1课程回顾-聚类模型基础.pdf
        
  42.第30课：非监督聚类分析介绍
        30.02.mp4
        第30课：非监督聚类分析介绍.pdf
        
  43.第31课：Kmeans聚类分析基础
        31.01.mp4
        iris & customers 数据.zip
        iris & customers 聚类参考代码.zip
        第31课：Kmeans聚类分析基础.pdf
        
  44.第32课：案例(1)：年龄与收入数据分群
        32.01.mp4
        ageinc参考代码.rar
        w3_ageinc.csv
        第32课：案例(1)：年龄与收入数据分群.pdf
        
  45.第33课：案例(2)：Airbnb数据环境下的客户分层
        33.01.mp4
        airbnb参考代码.rar
        w3_airbnb.csv
        第33课：案例(2)：Airbnb数据环境下的客户分层.pdf
     
  46.第34课：Airbnb业务数据概况分析
        34.01.mp4
        第34课：Airbnb业务数据概况分析.pdf
        
  47.第35课：Airbnb业务数据单变量分析
        第35课：Airbnb业务数据单变量分析.mp4
        第35课：Airbnb业务数据单变量分析.pdf
      
  48.第36课：Airbnb聚类分析模型与优化
        36.01.mp4
        36.02.mp4
        第36课：Airbnb聚类分析模型与优化.pdf
        
  49.第37课：Airbnb聚类分群业务解读
        37.01.mp4
        第37课：Airbnb聚类分群业务解读.pdf
      
  50.Week4作业：mobike用户分群
          Definition.xlsx
          mobike.csv
          Week4作业：mobike用户分群.pdf
         
模块7：爬虫
      
    51.第38课：爬虫预备1-学习HTML语言
          38.01.mp4
          38.02.mp4
          38.03.mp4
          38.04.mp4
          38.05.mp4
          第38课：爬虫预备1-学习HTML语言.pdf
         
    52.第39课：爬虫预备2.1-学习爬虫原理与步骤
          39.01.mp4
          39.02.mp4
          Web-Scraper_v0.3.7.rar
          第39课：爬虫预备2.1-学习爬虫原理与步骤.pdf
         
    53.第40课：爬虫预备2.2-爬虫主要库
          40.01.mp4
          第40课：爬虫预备2.2-爬虫主要库.pdf
         
    54.第41课：爬虫实操-用Web Scraper 插件爬取网页
          41.01.mp4
          41.02.mp4
          41.03.mp4
          41.04.mp4
          第41课：爬虫实操-用Web Scraper 插件爬取网页.pdf
      
    55.第42课：爬虫数据分析案例-美团美食榜单
          42.01.mp4
          42.02.mp4
          42.03.mp4
          meituan.csv
          第42课：爬虫数据分析案例-美团美食榜单.pdf
          美团分析.rar
         
    56.Week5作业：爬取知乎
            Week5作业：爬取知乎.pdf

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