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Python课程-A+学位 数据分析和案例课程

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发表于 2020-2-22 17:19:22 | 显示全部楼层 |阅读模式
课程目录:% c- _' p! V" a+ ^$ [& z! ?
1.客户购买行为分析
! X7 g4 z- Q2 c+ i3 E9 [1-业务背景与客户需求.mp4
& j( s$ |# E7 \( U8 g2-当前及历史销售情况分析.mp4
& Q$ X% @9 {+ J3 x+ o3-客户复购与回购分析.mp42 r& p8 m- f- H8 M( [# G
4-不同产品和客户画像分析.mp4
9 T1 K2 ]' J0 _; j7 Q& A5-客户画像迁移与桑基图.mp47 c8 y4 p) y; ]! ~5 K* M
数值型变量profiling.mp4! W" N' Q$ W/ X, w' E. S/ G

0 r; t- A5 p$ P0 P2.客户转化分析
( \6 l5 L" L/ x7 k: o) N客户转化分析.mp4& r& z+ L1 F& {9 Z7 |$ ~

( ^( _) B' k5 H; A4 t
% u* e1 ]: i$ I1 n2 W  K! H* d. ^
3.营销活动效果分析
9 P" y! o0 Q" V5 W3 s& E8 Y) F( B+ d3.1 营销活动效果分析-案例背景介绍以及Test可比性验证.mp4) F9 w- C. r/ k; C# ?
3.2 营销活动效果分析之总体效果分析以及Creative Test的结果分析.mp4
2 u% C% F) Q& E/ v( w
/ n$ T: A" u1 L4.logistic 回归模型帮助选取最佳营销活动人群
: b) y9 e7 e- Z5 A( a' d; j9 [% H1_传统营销精准营销逻辑回归简介.mp48 c% ?2 k, [. l. _9 O! V
2_通用建模流介绍.mp4% f, W7 y2 Q/ q
3_logistic 建模1.mp4
0 a$ ^+ H) S+ t* F4 c1 x9 z4_logistic 建模2.mp4
4 t- ]: z5 T7 W" A3 J  _5_模型应用.mp43 m5 \. y1 c- h

" X2 U3 r, [7 W+ X' {  i
. g, E6 v3 h* H) |! p5 {1 S( f6 H
Python视频课程数据挖掘; N8 P5 g' P" M3 S# G4 F- \
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