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课程大纲：& s4 s* F, V H; A% C* Y M6 |& b
navicat破解/ W8 X4 {- J* c) s: o' Z4 D' Y# ]3 R
进阶班笔记
6 v- b/ h+ c! l; ]/ x' j. P" R小灶商业数据分析Python训练营（Level2）1期4 ?& b. M6 m x# ]& H# l
小灶商业数据分析训练营（基础班）1期) k" Z" I8 `. L& w5 ^" |
小灶助教工作日志& g1 ~3 N' s( b3 R6 g! r1 C
$ b* N8 P1 Z4 }) U' u% [课程目录：
/ p8 I7 K; Z- onavicat破解7 M. ^4 [- I6 j) \7 p+ t+ m/ }1 c
进阶班笔记
! w) P- j; N8 c. ?0 [【笔记】第一周：Python基础与可视化.pdf2 h2 x) E; w6 @8 K% Q
【笔记】第二周：回归分析Python+Excel.pdf( {8 w+ i2 i* k4 p g% T$ ]
【笔记】第三周：聚类分析.pdf" J# G& `( n- w* {
【笔记】第四周：分类模型.pdf: A2 S+ l8 j9 t. B3 W8 a
【笔记】第五周：python爬虫.pdf/ ?" X* }% s" |% C) H1 V
/ L1 x' R+ `: r! T2 }# V4 I& [. [3 Y, ?7 T& w1 [! U+ b
小灶商业数据分析Python训练营（Level2）1期
% U2 B8 h: T9 f2 F( m2 Q01 第一周：Python基础与可视化
, J1 h9 k9 i/ x1.4数据可视化0712_batch.mp4; `, J, [# c- o5 \0 P3 q: Z
anaconda安装mac0709_batch.mp4
k+ R/ p O# H7 D: zanaconda安装win系统0709_batch.mp4
1 U: `- J, u! i% M. bjupyter notebook使用0709_batch.mp4' s2 ]& I6 |# X4 {8 u: ~
markdown记笔记_batch.mp45 o. N" w: m) U6 ]2 f
matplotlib数据可视化基础0711_batch.mp44 e4 f3 \0 y& ^; ?6 {
pandas案例0709_batch.mp4
' V3 B* t) ^7 y3 ~# e3 ppandas常见数据导入0709_batch.mp42 E4 A( p, N6 ^) p0 P0 R
pandas文件导入的绝对和相对路径0712_batch.mp47 E4 A# z8 I$ J$ S3 o2 R5 H
python列表.docx
7 E+ }% j) j7 P; JPython数据结构0709_batch.mp4
! R: V! t% T+ J- L% X3 T& }# Tpython元组.docx' W9 Y* T* B/ f
python字典.docx7 b) }4 t6 n/ O
标识符三个合成_batch.mp4
3 y, }# D0 ~1 M9 m代码与数据
! [% d2 M2 x( ^' t. b0 I* l0 r第一周：Python基础与可视化.docx
0 u% A: R" P5 E2 A第一周：Python基础与可视化.pdf4 G" K" T# A1 t W
第一周作业：优衣库销售数据分析.pdf
) e! ^' K6 F8 z, M# {函数0709_batch.mp4
; W( r* V/ a! v7 Q* u% [& G G集合0709_batch.mp4" X& C4 U7 K; ~5 i' @
绝对路径示范_batch.mp4
/ u- [( }5 u1 u列表0709_batch.mp4
; U& f& ^3 _3 j; k; Z8 Q散点图0715_batch.mp4
/ s$ _, L* O! i输入输出0709_batch.mp4
3 T' ?0 E: u$ v" \5 J数据分析21.1711_batch.mp4
: H& k4 l' f+ k# C4 U/ ]数据分析21.1712_batch.mp49 J% W" l! ?1 k
数据分析21.279G_batch.mp4
! q% z r8 H+ @) W% j# _- V L/ K6 O条形图0715_batch.mp41 a, N5 j) D. p- J9 X
箱线图0715_batch.mp4
1 ?6 H+ R p, p; |9 V8 w* n. Y元组0709_batch.mp4& _2 x4 ~, X: Q8 ^9 |
运算符0711_batch.mp4# L$ ]& F( S& a. y1 e
折线图0715_batch.mp4; w# W, ]. }. a7 G& Z( X/ Q
正式课1.3 价格单变量分析_batch.mp4+ z6 M1 z4 \$ A V6 p! \" _& e$ P4 Z
正式课1.6 App Store评分数据案例结论小结_batch.mp4
. R* D9 C; ?" h5 y9 u7 P直方图0715_batch.mp4$ q: f1 e. K/ {) z! W
字典0709_batch.mp4
! c1 I9 Z4 h/ R7 J. u( P- `, g4 Q. J+ ?* s7 D1 o
02 第二周：回归分析Python+Excel
7 N$ G7 H% b$ E9 D/ L1 {4 }0 z2.0回归模型基础0722_batch.mp46 }5 D, M$ ^) Y# S, |( h
2.11分析模型的核心包-Sklearn0719_batch.mp4. s# l" w+ x' z8 Q+ n+ S
2.12案例：宝洁销售额预测分析0719_batch.mp4# y! d2 O: n9 D/ ?& C9 J
2.13 sklearn回归分析与实战案例0722_batch.mp4
- E4 o/ A3 K3 k. N2.2业务数据概况分析0719_batch.mp4
% m/ W" |( \+ l. R/ w0 D2.3单变量分析0719_batch.mp4+ G* `3 k$ @5 L2 w
2.4 类别相关性分析0719_batch.mp4
' Z7 x( u7 ^" K Z$ b* h6 A2.5 1建模0719_batch.mp4
- ~( I. @, w3 L, p; ~- b; \5 v2.5 2缺失值处理0719_batch.mp4
& i% C+ t' v$ g* ~: H7 D2.5 3对模型的评估和优化模型0723_batch.mp4
& O* h- Q- v8 O3 E2.5 4课程小结0723_batch.mp4
/ b" K1 k0 a W" j4 e' Y2.6宝洁回归模型结果与业务解读0719_batch.mp4
a: ^ I) k0 _7 p第二周：回归分析Python+Excel.docx1 ?+ Q% A" K* z% y, C" g `- h& t
第二周：回归分析Python+Excel.pdf+ u, U/ o4 v5 N% C
第二周作业：小红书销售额预测.pdf, p1 o; W! n4 g. [; [
课程与作业数据
; E0 M6 h& ^5 R6 u* W; i/ w& y; y/ ^% J
03 第三周：聚类分析3 y+ [' p1 n( Y8 O7 p, D7 [( [
3.0分类模型基础回顾07302_batch.mp4
- h% G$ B. L p6 B" |3.1案例ATT客户流转预测0730_batch.mp4- h' H5 Q7 o. V/ m' P. p- x# |; r
3.1分类模型基础0730_batch.mp4
, Z# C4 D3 H: ?9 l. @+ H6 d7 h; e9 N% j8 R9 k单变量分析730_batch.mp4! I( H3 `' D$ t: G" f* l" T
第三周：聚类分析.docx9 ?" f Q4 C. U8 h9 G% O
第三周：聚类分析.pdf4 d1 @4 p6 k: N7 |$ @* z1 a: R% `
第三周作业：顾客使用天猫优惠券预测.pdf
0 a. G0 \/ N( f: y {( j课程与作业数据 S) e8 @, Y6 A
逻辑回归0802_batch.mp4
! U# \' k, r6 D1 W& X数据分析l2案例小结3.80729_batch.mp45 n v' t0 v+ W) J
数据分析l2测试集与训练集3.50729_batch.mp4
& ~( A( o) ?( y( V" G2 a# ~3 Z3 c数据分析l2建模设定x和y变量3.60729_batch.mp4. E$ f0 }+ y( D& c! _
数据分析l2模型评估与优化3.70730_batch.mp42 b( m5 y( | c
相关性分析730_batch.mp4
3 ^7 c' @! p6 ?, [! E业务数据概况分析_batch.mp42 }- q4 x7 }9 F6 H" j. E
6 ^% }! F5 B4 ?5 D& ^$ d! o6 |! o" x' L04 第四周：分类模型
( V. N+ D; d" @: q" W4.1非监督聚类分析介绍0808_batch.mp4
5 B% E6 J& I3 }5 k/ f( w4.1数据分析应用场景介绍0808_batch.mp4
1 r3 b ?" k2 ^4 t4.2应用聚类分析年龄与收入数据0808_batch.mp4
. }( X$ B, S+ p8 `1 Y6 h' h1 |4.3Airbnb数据环境下的客户分层0808_batch.mp4" {$ ^1 B- y/ V" i& i
4.4Airbnb业务数据单变量分析0808_batch.mp4
8 H$ c* [3 q8 t! k: r- n1 t9 P6 W) I4.4Airbnb业务数据概况分析0808_batch.mp4
. }3 M% J: n( g/ x: L5 M- |" R4.5聚类分析Airbnb聚类分析模型业务解读0808_batch.mp4
7 p* }4 [6 `- c8 R4.5聚类分析建模0808_batch.mp4
3 m+ t v0 {+ W2 [; y6 @+ w5 C) T! k4.5聚类分析评估与优化0808_batch.mp4; T8 |+ {9 M, Q. h' \
40聚类模型基础0808_batch.mp4; L$ n4 M( |4 P, R
kmeans聚类0808_batch.mp4
) d, u4 F- C( O6 o" X- O! Z. h, ^* M第四周：分类模型.docx
( O; d' W- k' L( U第四周作业：mobike用户分群.pdf; y* r& L! k t5 ^
课程与作业数据
; t/ r2 m: K( Z8 s# p
4 f, P+ ~$ x8 a, O& p05 第五周：Python爬虫
) V+ s9 Y1 G. G2 ^# ?5.02webscraper插件爬取网页0815_batch.mp4" t5 |4 b- W1 p* U/ Z$ u: K" H1 O
5.0网页的基本结构HTML是什么0815_batch.mp4
& k( C- m4 Q& e' f% O/ t5.0网页的基本结构实例讲解0815_batch.mp4
; [ P ~8 q7 V5.0网页数据存储方式0815_batch.mp4$ X' c. v8 `, H! j- G/ X% Y
5.0制作一个简单的HTML页面0815_batch.mp4
4 b1 _: s! X( l% t5.1爬虫原理和步骤0815_batch.mp44 D$ G- R% L/ ]0 g
5.2HTML语言解释0819_batch.mp46 S; B1 U! \, _) I8 c6 P7 ^
5web scraper 2跨页网站的爬取0819_batch.mp4
. b+ l z+ c4 R- N, n* _$ N5webscraper3跨页网站的爬取0815_batch.mp4
, r: {5 a9 i9 f( P5美团爬虫案例 数据分析20815_batch.mp4
, u9 Z- T( W1 k- i5美团爬虫案例数据分析1_batch.mp4
+ ]' J9 j) E- |6 L3 L" [7 q5美团数据分析框架0815_batch.mp4( m, A' j9 S. K+ i: S6 r+ q2 p6 i& F
web scraper1——单个网页的爬取819_batch.mp4
( T% C: e- J! b t6 X第五周：python爬虫.docx% `$ p7 ~; n7 _! |# `
第五周：python爬虫.pdf
, k4 A" e9 P9 H6 B% q; W) N& r第五周作业
1 {/ q5 _" ], g4 ^课程与作业数据9 W6 b6 ?) k' w2 ?; C, x" p5 O
数据分析5爬虫主要库819_batch.mp45 |* @+ @' a- }. u# \* W& B
8 ~/ p. g! ^4 y) M# g! H- t0 L06 项目作业全整理
: x4 n( n! g# q7 _( W z# l; Z% H( A代码源文件# t% Y! t' e" N* c. F
第二周作业：小红书销售额预测.pdf2 D/ ^! ?& r, t% J0 Z
第三周作业：顾客使用天猫优惠劵预测.pdf
" `- j% R$ G% v: W- A! f' I0 n第四周作业：mobike用户分群.pdf
7 T+ D% F# E. y6 Y4 K$ S第五周作业：爬取B站.pdf
2 S0 _2 u9 j2 m3 ]" F第五周作业：爬取知乎.pdf4 `7 f o2 |$ Q& G
第一周作业：优衣库销售数据分析.docx
" D, f' Y" Y/ o: e! b第一周作业：优衣库销售数据分析.pdf" Q$ O, W# S% K
数据分析L2简历模板.pdf0 j2 k% F1 u" o7 W! F2 x
作业数据
' l H2 r. H% S/ F% l
5 P& Q) S( M2 s5 a+ s优衣库数据讲解_Jimmy_20190826.flv/ e1 m- L, R- n$ G4 [; g' N
2 H/ M; s* o2 m( z小灶商业数据分析训练营（基础班）1期6 }4 u0 k* x$ O k0 R) ?
01 第一周：商业数据分析入门
0 y9 R! F; Q4 A4 H7 Q# m; u4 G( ]1.0总结1_batch.mp4' W8 u6 Y8 A; N0 F
1.1什么是数据分析1_batch.mp48 G" `6 w3 C$ L" Z
1.2数据分析工作流程1_batch.mp4, v: f. [- c" n7 v5 Y* o/ h
1.3界定分析问题1_batch.mp4
5 p' o' c& r6 d( K) G1.4数据收集与评估1_batch.mp4
' J" N2 d$ l) K, [) B) t6 T7 P; w1.5数据清洗与整理1_batch.mp41 L Y2 l; r( z) L% w$ K- E0 ~
1-6数据探索与可视化419_batch.mp4
+ @9 Q6 ~) z! U+ b$ Q; ]: J1-7 数据分析模型4.19new_batch.mp42 E$ i% z2 W6 K, N/ G
1-8 数据分析案例：移动通信商的客户分群415_batch.mp4
! O2 N* u3 B8 k1-9数据分析案例：零售信用卡获客预测415_batch.mp4
9 C" t& E) g% @; c( A% k. Q; {4 Y: D第一周：商业数据分析入门.pdf
( x3 F) [- q9 a! X" P/ U5 f8 V/ g第一周作业：制定数据分析项目计划 .pdf
& k$ I0 X% n5 J5 J4 F5 I; J; ?8 p: y" @% o3 R2 U5 _
02 第二周：SQL语言入门/ P6 V" n) m' p& T5 i- B6 r9 F K. w
2.1 SQL语言入门0507_batch.mp4( i/ V! Y* J- \4 V
2.2用SQL认识和理解数据0508_batch.mp4
/ a) {# o9 h( w% {! ]7 M9 C2.3用SQL筛选数据0507_batch.mp4# Z5 i# C( J$ I+ W/ c" d0 @7 K
2.4用SQL回答业务问题0510_batch.mp4
( P* k O3 N1 V# r" t& H! V! W* j2.5 用SQL聚合数据_batch.mp4
4 ?2 n. K: T0 ?6 I2.6 SQL进阶案例0510_batch.mp4, |' {" C# Y2 e" ]
2.7 写SQL到写好SQL0510_batch.mp4" O$ V7 z7 m8 f- `$ T& F* F" L
第二周：SQL语言入门.pdf
' I! t+ e* b' e3 H. m- T第二周作业：用SQL回答索尼的业务问题
) |$ ?& e, l" L' w+ I+ `2 f作业和课堂实例数据
7 L1 t+ H$ F) d: W5 G$ T1 Q0 j" d) \6 E; V& x& S' J0 ]
03 第三周：数据可视化入门5 A7 H- s4 c; v
3.1用Tableau实现基本可视化0516_batch.mp4$ c X5 t, h6 v8 k J
3.2业务问题和数据准备0515_batch.mp4* k& N, Y5 T6 a1 U1 w
3.31柱状图条形图饼图折线图的应用0516_batch.mp42 f& M7 _: \# Z2 c' M6 T$ q% r
3.32柱状图条形图饼图折线图的应用0515_batch.mp4$ g& @* Q8 ?; j2 a
3.4散点图气泡图树状图的应用0515_batch.mp4
! ]( ]$ E4 Q/ A3.5 将工作表整合成仪表板0515_batch.mp4$ h" ]& n2 i5 z/ a4 q- f3 y
3.6 用Tableau制作互动仪表盘0510_batch.mp4
, L6 L1 X) A4 J! w第三周：数据可视化入门.pdf
8 T# k, j4 j* |8 X" }第三周作业：Airbnb客户数据可视化
% N" d% g: D7 Q7 ^作业和课堂实例数据
$ K1 s D/ P+ w9 K) P
# ]7 u+ n+ M# o6 O/ W' p04 第四周：数据分析模型与商业决策
1 N8 ~+ P1 B: ?2 \8 W" K0 `4.1描述数据的统计学工具5242_batch.mp4# l4 w. t0 ~# u! A0 C
4.2 概率与概率分布05242_batch.mp4
; v) J1 F7 D0 X/ U8 p3 z4.3估计和假设验证05242_batch.mp4
- @7 c3 U7 K9 B7 A4.4聚类分析方法190524_batch.mp4# b) {* A% `& d; w# B
4.5回归分析方法190524_batch.mp4% E6 d- j/ o$ x9 x6 l+ T1 {
4.6分类分析方法190524_batch.mp4
. P+ O/ Y0 |( C9 W, N) y1 U4.7 组间差异分析方法5242_batch.mp46 d$ T2 [- }" q4 l
第四周：数据分析模型与商业决策.pdf6 @9 k T E4 R( {
第四周作业：京东消费者分析 .pdf% E1 n5 g7 {+ M- U; y' e9 q$ D
作业和课堂实例数据- L$ l B$ v1 `; c" M. g
! a A/ U' s5 d/ {6 o: D/ j答疑/ [* F( j- p: {* _8 R& X4 v
MySQL录屏教程.pdf
Y# Y$ H i1 ?7 v# l# cSQL相关 .pdf4 C+ v9 P/ _) R% i
SQL相关问题导引.png& R' T4 X% x) P/ D
week1-优秀作品展示.docx
; o- w) N* {$ V6 S+ fweek2-优秀作品展示.docx
1 ~$ `5 ^5 x0 o. |9 {7 G1 aweek3-优秀作品展示.pdf
+ y& Y4 O8 _" }7 g Zweek4-_优秀作品展示.pdf2 K9 O' ?1 F0 e8 {5 s
商业数据分析week1-导师直播答疑.pdf6 J' N0 K7 I( Q
数据分析一期直播答疑.pdf
( t( X# v; J9 u营销转型数据.pptx
6 {* p) i1 g# F3 g% r" m V优秀作业展示及简历编写指南.pdf3 c0 o6 v/ B2 B4 w1 _ N
作业答疑
/ y$ e. [3 t& x2 m
4 _4 |+ Y3 C: e! \. g9 N辅助学习资料
]2 o; L; P( M7 u3 B' l9 l# F) b三四周作业录屏及作业思路, G% a/ V0 F( o$ m7 @+ n
Airbnb数据可视化G_batch.mp4" M) j( ]3 b; e7 K3 v3 l1 t
京东消费者分析G_batch.mp4
6 {( F' f) C; g0 f& b3 X商业数据分析作业思路.pdf
5 L+ g7 v3 G5 C) T, K0 [2 f3 {! `数据分析一期开营实录.pdf
9 x8 k# a7 q) n' F3 X: B: B小灶商业数据分析训练营学员学习手册.pdf
# \% q' d! q4 K作业思路作业展示及简历编写.pdf* W, u" b# b( O
作业思路作业展示及简历编写.zip- w/ _. ^: ~+ g+ v% z
小灶助教工作日志
& ?* C2 j! d2 l5 Q
3 h4 J* d: ]$ `+ h8 P3 I* I& o3 J. e( l" K
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置顶卡
沉默卡
喧嚣卡
变色卡
千斤顶
显身卡
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