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【D133】Python训练营商业数据分析视频教程 |
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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 百度网盘下载地址：
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