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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:: |( {" t/ C0 Q* _' N4 S+ O2 R
1.客户购买行为分析; q& U# X0 s0 S
1-业务背景与客户需求.mp40 f6 \0 u0 S& I
2-当前及历史销售情况分析.mp4& M! T) q6 t' i3 R% Y8 v
3-客户复购与回购分析.mp4
( N- i# Z! b# |( W4-不同产品和客户画像分析.mp4
! j; r3 q; |: F9 P$ U7 a# y! W' i# y5-客户画像迁移与桑基图.mp4
. o& p) `8 w+ j. N! K数值型变量profiling.mp4
7 o% S7 M4 R0 l; R9 F# I
& U2 O( f, D" ?" p7 D' f. D7 Z6 ]2.客户转化分析
2 `8 `6 {9 M- r! W# [& y客户转化分析.mp40 B/ j" C% j6 X
! C% D* x& i/ b1 D5 h0 {" ]

' H+ D0 ?4 x8 W* j3.营销活动效果分析
- Q" q  p* p+ W6 S+ y3 G8 ?3.1 营销活动效果分析-案例背景介绍以及Test可比性验证.mp4: G' A( P3 @) z, P* b' p- G6 X* A
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
0 x" l0 ^: m. |0 q# v
$ s4 ~; e# T4 Z4.logistic 回归模型帮助选取最佳营销活动人群4 ^/ k% C! Q2 C9 r7 D0 b% r
1_传统营销精准营销逻辑回归简介.mp4: }9 K9 v# L" j  g+ ?- {
2_通用建模流介绍.mp4
* G! i5 v2 l* b3_logistic 建模1.mp4! l+ V/ C! p; S
4_logistic 建模2.mp4, n9 d: B8 I8 E, u: O% o9 J
5_模型应用.mp4( e) `1 P8 [$ D5 k" G1 {

- t+ o  j9 d# S9 n" a% u9 A
; Y$ O. M# `6 w% }( |7 |6 E
Python视频课程数据挖掘
" S5 J7 b% k* O! m3 S/ g9 n
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