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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:
9 ]+ e* r$ q6 U: A4 E1.客户购买行为分析2 u' X4 J& @& L, @& ?3 H
1-业务背景与客户需求.mp49 X  q; D: X+ p/ P& A& R5 e) {
2-当前及历史销售情况分析.mp42 `8 h5 Q. }2 B, a. F
3-客户复购与回购分析.mp4
! P7 X5 N: t7 |& J2 x  P4-不同产品和客户画像分析.mp4) O) T( E, ~4 s" s4 y" A
5-客户画像迁移与桑基图.mp47 X7 O# o1 |8 Z5 l+ F
数值型变量profiling.mp44 V( g, X  E4 f" [' d% x# j

3 M1 |! b4 ^  S( o2.客户转化分析
! N, s: x& p$ h/ m% x1 B客户转化分析.mp47 Q4 T* e7 J7 B* @

/ h, n) ?+ w. P

; B2 H# M- H' H" q& C; ^4 P3.营销活动效果分析
3 v4 V1 B! C* Q6 C5 k3.1 营销活动效果分析-案例背景介绍以及Test可比性验证.mp4
8 N7 C* j: T9 B/ N8 M' c( S$ q2 [9 ^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
1 G  ~- I5 [! w' G( t2 r
0 }4 y% @7 s7 |% z* I0 o4.logistic 回归模型帮助选取最佳营销活动人群
9 \5 x( s) ]% B9 ]1_传统营销精准营销逻辑回归简介.mp48 k% G: N7 }% X& d8 G% }
2_通用建模流介绍.mp4
0 y# x/ b- m% c8 C* g+ ?3_logistic 建模1.mp4
0 f0 u$ u9 F0 c4_logistic 建模2.mp4
7 F* ~: y# I# Z) A- L5_模型应用.mp4
' h0 I, ~$ H' U+ a8 N
0 p5 H7 Z0 D& l
5 }6 ?) F& D5 n3 S- T, K
Python视频课程数据挖掘
  d2 I  Z- H" S8 P
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