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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:
& Y3 L& w9 l6 Z' ]% @9 E1.客户购买行为分析: f. k. ]( F* M, c8 l& ^  V
1-业务背景与客户需求.mp4
2 I* H4 ^2 K8 P8 [8 C- b2-当前及历史销售情况分析.mp4
1 ]+ A, X/ H9 f# j0 h7 j  U4 S4 I3-客户复购与回购分析.mp4: y4 H9 D* w; \% J
4-不同产品和客户画像分析.mp4  s8 |) E- r, Z) F( L/ T, P
5-客户画像迁移与桑基图.mp4
! p: a4 a! _  G3 M: D( R; R  J数值型变量profiling.mp4
3 a1 g. f- o' A, _% ]$ b) {; {- x1 ?+ G
2.客户转化分析
- i7 p! c; ^! e. S客户转化分析.mp4
; R2 ~; _* T; L% R8 b) c
: q+ }8 S& ]5 G1 K' O

  g* r, H) U- q1 S3.营销活动效果分析4 N( \3 e, h: v% [+ Z) F  @& W
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
4 D; @+ p* R. S( P3.2 营销活动效果分析之总体效果分析以及Creative Test的结果分析.mp49 |4 s* Q/ r3 C9 R) F/ z/ ]9 @
3 a9 D2 K+ D% h( |
4.logistic 回归模型帮助选取最佳营销活动人群8 n" T: d. d* t/ W
1_传统营销精准营销逻辑回归简介.mp41 A, Z6 c$ F* N* x- H" Q* G8 q
2_通用建模流介绍.mp4/ k, D# S& O, A+ y
3_logistic 建模1.mp4
; F5 A3 R5 q, }" _( l4_logistic 建模2.mp4
1 q1 f( J/ O3 H  p5_模型应用.mp4
+ m  L* ^$ R8 |
* @. d4 Y: b2 N2 }" E1 \: H1 G
8 B4 v7 E4 t4 P  m) m
Python视频课程数据挖掘
! b3 J/ U9 J( B- I2 u# l
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