万门大学 商业数据分析特训班 视频教程 附代码课件资料

冰点也疯狂

课程目录：
9 z2 J( d# D# ]* E9 _2 T5 `7 c00 课件及资料
/ w7 e* {: O; H: c1 a" y2 ~2、课程：商业数据分析综述（下）.1、数据质量与形式.mp4
2、课程：商业数据分析综述（下）.2、数据隐性.mp4
2、课程：商业数据分析综述（下）.3、案例分析.mp4
2、课程：商业数据分析综述（下）.4、不同类型的分析.mp4
1 G$ f* _2 \# G) N2 V2、课程：商业数据分析综述（下）.5、数据可视化.mp4
/ j7 C! ~/ y1 E/ q% z6 p2、课程：商业数据分析综述（下）.6、典型数据驱动开发团队的人员.mp4
2、课程：商业数据分析综述（下）.7、答疑.mp4
7、课程：商务智能.1、商务智能含义（一）.mp4
1 t# K, j  |. v* A% ]; e7、课程：商务智能.2、商务智能含义（二）.mp4
$ V: a1 V  q" ~  I% g- f+ r7、课程：商务智能.3、数据仓库系统.mp4
3 m* t, o+ ~/ ~4 e" k0 C6 z7、课程：商务智能.4、常见BI.mp4
- i5 C2 C$ C4 K3 J( A7 }2 j. M7、课程：商务智能.5、Power BI（一）.mp4
7、课程：商务智能.6、Power BI（二）.mp4
7、课程：商务智能.7、答疑.mp4
10、课程：Python基础（下）.1、答疑—strip的功能.mp4
10、课程：Python基础（下）.2、List（一）.mp4
  v9 a  R. g. z0 D1 N- E10、课程：Python基础（下）.3、List（二）.mp4
10、课程：Python基础（下）.4、List（三）.mp4
6 M. `) T5 S5 ?. m10、课程：Python基础（下）.5、Tuple.mp4
, U8 y3 \4 Z* W' W8 a3 Q1 @10、课程：Python基础（下）.6、Dictionary（一）.mp4
10、课程：Python基础（下）.7、答疑回顾.mp4
% V$ J% j! J& U6 d% q- y10、课程：Python基础（下）.8、Dictionary（二）.mp4
# `' m+ _8 V+ v" i10、课程：Python基础（下）.9、Set.mp4
$ g7 Q) T1 z4 t* B10、课程：Python基础（下）.10、Zip.mp4
10、课程：Python基础（下）.11、Mutable，Immutable.mp4
' {: {5 t! s9 n  N- G10、课程：Python基础（下）.12、Traversal Sequence Data Structure.mp4
, t9 S" T. t/ t10、课程：Python基础（下）.13、函数进阶（一）.mp4
10、课程：Python基础（下）.14、函数进阶（二）.mp4
10、课程：Python基础（下）.15、函数也可以传递、Lambda.mp4
! j4 l" x* g1 ^5 k* C, ]10、课程：Python基础（下）.16、修饰.mp4
2 z2 F% A5 |" b, U' }9 M10、课程：Python基础（下）.17、List Comprehensions（一）.mp4
7 {! S6 }( `  p! _+ W9 ^! k* w10、课程：Python基础（下）.18、List Comprehensions（二）.mp4
  H2 f: z" l8 t  }; C11、课程：Python进阶和面向对象.1、Modules，Packages，and Programs（一）.mp4
11、课程：Python进阶和面向对象.2、Modules，Packages，and Programs（二）.mp4
11、课程：Python进阶和面向对象.3、Python Standard Library.mp4
8 I! W& U/ Y# A. |2 B11、课程：Python进阶和面向对象.4、Python System（一）.mp4
11、课程：Python进阶和面向对象.5、Python System（二）.mp4
11、课程：Python进阶和面向对象.6、Python System（三）.mp4
8 N6 T0 m: e0 X9 j11、课程：Python进阶和面向对象.7、Python System（四）.mp4
9 W; G( e9 o: [9 p. r3 X5 l11、课程：Python进阶和面向对象.8、Advanced Python（一）.mp4
11、课程：Python进阶和面向对象.9、Advanced Python（二）.mp4
11、课程：Python进阶和面向对象.10、Advanced Python（三）.mp4
# R; W) Y6 v+ z2 \! n11、课程：Python进阶和面向对象.11、Advanced Python（四）.mp4
12、课程：网络数据获取.1、计算机网络基础.mp4
" H- j2 H8 Z$ g0 }" E  |, `12、课程：网络数据获取.2、网站.mp4
12、课程：网络数据获取.3、示例分析.mp4
12、课程：网络数据获取.4、知识回顾及预习.mp4
12、课程：网络数据获取.5、HTML，CSS，Browser（一）.mp4
12、课程：网络数据获取.6、HTML，CSS，Browser（二）.mp4
% s: y" R% I3 d! T9 L8 |12、课程：网络数据获取.7、Crawl—BOSS直聘（一）.mp4
% V" r, G" y0 s12、课程：网络数据获取.8、Crawl—BOSS直聘（二）.mp4
12、课程：网络数据获取.9、Crawl—BOSS直聘（三）.mp4
7 {( u: Z. s5 O$ @1 l12、课程：网络数据获取.10、Crawl—BOSS直聘（四）.mp4
12、课程：网络数据获取.11、Crawl—BOSS直聘（五）.mp4
0 \! t0 @9 C! y) I: j12、课程：网络数据获取.12、Crawl—BOSS直聘（六）.mp4
12、课程：网络数据获取.13、作业：英雄列表整合（一）.mp4
12、课程：网络数据获取.14、作业：英雄列表整合（二）.mp4
12、课程：网络数据获取.15、作业：英雄列表整合（三）.mp4
! e. H4 f$ n. w. O13、课程：概率论基本概念.1、课程简述及小测试.mp4
13、课程：概率论基本概念.2、自然科学vs数学.mp4
13、课程：概率论基本概念.3、随机试验.mp4
8 j4 h4 a# o6 ~4 Q13、课程：概率论基本概念.4、古典概型（一）.mp4
- t8 ^$ f+ i# S' H13、课程：概率论基本概念.5、古典概型（二）.mp4
$ A- W* U1 p; S0 p# e2 r13、课程：概率论基本概念.6、条件概率.mp4
, _5 w# Q' `0 G' L( x! M13、课程：概率论基本概念.7、贝叶斯公式（一）.mp4
. x$ `# G. a  M) o- B/ k/ [9 R$ W9 D13、课程：概率论基本概念.8、贝叶斯公式（二）.mp4
7 f, v) B3 g; {: M13、课程：概率论基本概念.9、独立性.mp4
1 ?/ J/ s) e* |- \14、课程：随机变量及其分布（上）.1、随机变量.mp4
14、课程：随机变量及其分布（上）.2、0-1分布和伯努利实验（一）.mp4
: a$ i+ P4 R, F/ x14、课程：随机变量及其分布（上）.3、伯努利实验例题讲解（一）.mp4
14、课程：随机变量及其分布（上）.4、伯努利实验例题讲解（二）.mp4
14、课程：随机变量及其分布（上）.5、随机变量分布函数（一）.mp4
/ i$ L; p5 ?# P; f5 I  A14、课程：随机变量及其分布（上）.6、随机变量分布函数（二）.mp4
* P4 g+ z: ^; u$ w; B2 X14、课程：随机变量及其分布（上）.7、随机变量分布函数（三）.mp4
14、课程：随机变量及其分布（上）.8、随机变量分布函数（四）.mp4
" P8 r# E5 q! H, }- R  D14、课程：随机变量及其分布（上）.9、随机变量分布函数（五）.mp4
15、课程：随机变量及其分布（下）.1、分布函数例题及贝叶斯公式回顾.mp4
15、课程：随机变量及其分布（下）.2、贝叶斯公式例题（一）.mp4
2 N6 ~: R! g4 [0 Z15、课程：随机变量及其分布（下）.3、贝叶斯公式例题（二）.mp4
15、课程：随机变量及其分布（下）.4、贝叶斯定理思想归纳.mp4
15、课程：随机变量及其分布（下）.5、贝叶斯定理应用总结及分布函数.mp4
15、课程：随机变量及其分布（下）.6、正态分布例题讲解（一）.mp4
15、课程：随机变量及其分布（下）.7、正态分布例题讲解（二）.mp4
15、课程：随机变量及其分布（下）.8、离散型分布函数.mp4
15、课程：随机变量及其分布（下）.9、连续型分布函数.mp4
15、课程：随机变量及其分布（下）.10、正态分布例题讲解（三）.mp4
16、课程：随机变量的数字特征.1、离散型分布函数的数学期望.mp4
16、课程：随机变量的数字特征.2、连续型分布函数的数学期望.mp4
16、课程：随机变量的数字特征.3、例题讲解（一）.mp4
16、课程：随机变量的数字特征.4、例题讲解（二）.mp4
16、课程：随机变量的数字特征.5、例题讲解（三）.mp4
% ~  ?5 K/ r5 `2 r2 ~8 x16、课程：随机变量的数字特征.6、正态分布的标准差定义.mp4
16、课程：随机变量的数字特征.7、数学期望及例题讲解.mp4
16、课程：随机变量的数字特征.8、方差及例题讲解.mp4
17、课程：多维随机变量.1、二维随机变量（一）.mp4
; l$ h% A! D, b8 C% ~  c- {1 v17、课程：多维随机变量.2、二维随机变量（二）.mp4
17、课程：多维随机变量.3、二维随机变量（三）.mp4
  B% F" P  X1 O6 z3 A17、课程：多维随机变量.4、N维随机变量（一）.mp4
17、课程：多维随机变量.5、N维随机变量（二）.mp4
) A$ z% R" O) u17、课程：多维随机变量.6、中心极限定理（一）.mp4
8 R" y: e7 O9 l6 X17、课程：多维随机变量.7、中心极限定理（二）.mp4
; w/ Y+ X2 {2 y2 `17、课程：多维随机变量.8、随机样本与箱线图.mp4
17、课程：多维随机变量.9、SPSS数据分析.mp4
) V+ B' m  w4 O3 w2 i1 Y18、课程：数理统计及SPSS应用.1、T检验理论推导和前提.mp4
7 V/ B  a! ?; s3 A18、课程：数理统计及SPSS应用.2、单样本t检验（一）.mp4
18、课程：数理统计及SPSS应用.3、单样本t检验（二）.mp4
18、课程：数理统计及SPSS应用.4、独立样本t检验（一）.mp4
18、课程：数理统计及SPSS应用.5、独立样本t检验（二）.mp4
18、课程：数理统计及SPSS应用.6、配对样本t检验（一）.mp4
18、课程：数理统计及SPSS应用.7、配对样本t检验（二）.mp4
, L2 a0 K( N, N2 N( k18、课程：数理统计及SPSS应用.8、方差分析.mp4
18、课程：数理统计及SPSS应用.9、单因素方差分析（一）.mp4
7 h; _& i- M. Q% c: p18、课程：数理统计及SPSS应用.10、单因素方差分析（二）.mp4
18、课程：数理统计及SPSS应用.11、两因素方差分析.mp4
3 m9 S0 U/ c$ m6 u2 u18、课程：数理统计及SPSS应用.12、卡方检验（一）.mp4
18、课程：数理统计及SPSS应用.13、卡方检验（二）.mp4
6 Z5 C  Z; h8 M9 r18、课程：数理统计及SPSS应用.14、卡方检验（三）.mp4
18、课程：数理统计及SPSS应用.15、简单线性回归（一）.mp4
( M) f$ e5 o' M2 l% Z0 i18、课程：数理统计及SPSS应用.16、简单线性回归（二）.mp4
19、课程：Python NumPy，Pandas.1、NumPy简单介绍.mp4
  X0 H! L6 t" ]' g" E; D19、课程：Python NumPy，Pandas.2、创建矩阵（一）.mp4
19、课程：Python NumPy，Pandas.3、创建矩阵（二）.mp4
19、课程：Python NumPy，Pandas.4、算术操作和矩阵计算.mp4
19、课程：Python NumPy，Pandas.5、Several Useful Operations.mp4
19、课程：Python NumPy，Pandas.6、一维矩阵.mp4
0 r6 A$ f' S- Z8 b9 D2 u19、课程：Python NumPy，Pandas.7、多维矩阵（一）.mp4
19、课程：Python NumPy，Pandas.8、多维矩阵（二）.mp4
19、课程：Python NumPy，Pandas.9、Generate Grid、NumPy where function.mp4
2 D: `9 V" W9 k; ]0 s19、课程：Python NumPy，Pandas.10、统计、排序和存储array.mp4
19、课程：Python NumPy，Pandas.11、Pandas简单介绍和Series.mp4
" l9 m# z; P! v+ x19、课程：Python NumPy，Pandas.12、Series.mp4
19、课程：Python NumPy，Pandas.13、DataFrame.mp4
# W) Y9 x5 l$ W+ |& ~19、课程：Python NumPy，Pandas.14、Titanic example.mp4
* k7 c* N! ^. M7 G' t19、课程：Python NumPy，Pandas.15、Index object、Reindex.mp4
! Q6 Y5 ^' f0 j: K19、课程：Python NumPy，Pandas.16、Drop Data、Slice Data.mp4
% g- P, \: J' r8 T5 f19、课程：Python NumPy，Pandas.17、Data Alignment、Rank and Sort.mp4
0 N, q6 v& T+ K- v+ C) M7 W20、课程：最新回放.1、Matplotlib，Seaborn-0211.mp4
. N  Z$ B5 c8 E20、课程：最新回放.2、Excel数据透视表-0213.mp4
, U, U3 r2 Z: q% V+ u7 b+ z- H  E20、课程：最新回放.3、数据可视化-0214.mp4
. `* f9 s1 _6 R( J20、课程：最新回放.4、数据仪表盘-0215.mp4
. h! m6 n2 i$ F3 f5 r20、课程：最新回放.5、Overview of Business Process -0216.mp4
20、课程：最新回放.6、Marketing Analytics， Marketing Mix Model-0217.mp4
- \, m+ `! I8 b20、课程：最新回放.7、Marketing Analytics – Segmentation， Targeting， Positioning -0218.mp4
& q' I3 b, y0 j2 M$ i20、课程：最新回放.8、Best practice in data processing-0219.mp4
, Q, L6 m# y$ }! Q( Q20、课程：最新回放.9、MachineLearning-0220.mp4
20、课程：最新回放.10、Linear Regression-0221.mp4
20、课程：最新回放.11、Logistic Regression-0222.mp4
& ]* R: {# c: v9 Y20、课程：最新回放.12、Classification & Clustering Classification vs. Clustering-0223.mp4
20、课程：最新回放.13、顾客体验Customer Experience-0224.mp4
& j8 `" b$ O: T3 d" @; W+ }20、课程：最新回放.14、定价Pricing-0225.mp4
2 a1 [, l/ d) Z( H8 U* I' }! M20、课程：最新回放.15、SPSS与问卷分析-0226.mp4
20、课程：最新回放.16、市场研究的基础知识-0227.mp4
20、课程：最新回放.17、市场营销的研究应用-0228.mp4
20、课程：最新回放.18、CRM & RFM- 0301.mp4
4 b- B) u+ W! @/ x, c4 _$ _20、课程：最新回放.19、CRM & RFM -0302.mp4
20、课程：最新回放.20、新业务开发及销售运营管理-0303.mp4
22.21 Growth hacking-0304.mp4
22.22 Growth hacking-0304.mp4
& S( \6 D' ~/ b9 U# L" o22.23 MySQL 1 -0305.mp4
2 {; [% b/ d6 R+ `22.24 MySQL 1-0305.mp4
22.25 MySQL2 -0306.mp4
22.26 NoSQL Database in Big Data.mp4
$ Y" ?! q% \, S9 _22.27 Power BI-0307.mp4
+ U% j" e8 ^+ x, w% m# L22.28 E-Commerce-0309.mp4
' j) R- n9 a2 {) l( G* ?' @22.29 E-Commerce-0310.mp4
22.30 Gaming Analytics-0312.mp4
" _$ P  X7 c0 U6 ^4 P$ w: ]22.31 Gaming Analytics-0314.mp4
3 Y7 d: V% J( l; d7 H22.32 感官分析1-0316.mp4
. u% i. N2 O: W0 `2 _, @22.33 感官分析2-0316.mp4
22.34 感官分析3-0317.mp4
22.35 感官分析4-0317.mp4
  A! e3 ~5 V8 D1 O, I22.36 A-B Testing-0319.mp4
  N  x' g( o" i22.37 A-B Testing-0320.mp4
22.38 Capstone-0323.mp4
22.39 Capstone-0324.mp4

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