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• file:Python编程基础-课件和脚本.exe
• file:课时 20 分布形态的描述.mp4
• file:课时 27 （拓展学习）假设检验例题.mp4
• file:课时 17 统计学的基本概念.mp4
• file:课时 39 可视化图表_1.1.mp4
• file:课时 41 撰写业务分析报告.mp4
• file:课时 10 常用函数（选修，考试不涉及）.mp4
• file:课时 14 表结构数据使用（1）.mp4
• file:课时 8 大数据立法安全隐私.mp4
• file:课时 34 指标的应用与设计3.mp4
• file:课时 36 业务模型-用户模型.mp4
• file:课时 4 1.4 数据分析常用方法.mp4
• file:课时 1 张溪梦：从洞察到增长—数据分析的未来.mp4
• file:课时 94 6.1.1&6.1.2 启动程序阶段和业务事件还原工具.mp4
• file:课时 97 6.2.2根本原因分析.mp4
• file:课时 99 6.3.1业务优化框架和运筹优化.mp4
• file:课时 100 6.3.5&6.3.6 知识库与策略库和基于业务流程的优化.mp4
• file:课时 95 6.1.3 业务流程图及习题.mp4
• file:课时 13 1.1.3 用户标签与用户画像的关系.mp4
• file:课时 15 1.1.5总结和例题讲解.mp4
• file:课时 18 1.3.1 用Python做用户画像的基础知识-1(1).mp4
• file:课时 58 4.3.1 两样本t检验.mp4
• file:课时 64 4.4.2线性回归的参数估计.mp4
• file:课时 55 4.2.3 假设检验的基本步骤和配对样本T检验.mp4
• file:课时 84 5.4.3-4k-means聚类-1.mp4
• file:课时 79 5.3.1-5.3.4逻辑回归-1.mp4
• file:课时 81 5.3.6逻辑回归-3试题讲解mp4.mp4
• file:课时 82 5.4.1 聚类方法的基本逻辑.mp4
• file:课时 70 5.1.3主成分分析的计算步骤.mp4
• file:课时 109 2Python基础数据类型与表达式.mp4
• file:课时 119 5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp4
• file:课时 105 数据挖掘的技术与方法1.mp4
• file:课时 115 1背景介绍.mp4
• file:课时 114 7使用pandas读写数据.mp4
• file:课时 126 模板1预习课程3：逻辑回归变量筛选、编码.mp4
• file:课时 118 4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp4
• file:课时 127 案例 个人贷款信用风险评级全流程.mp4
• file:课时 121 7建立预测模型-3有交互项的线性模型和预测.mp4
• file:课时 23 2.1.2 概率抽样方法-2.mp4
• file:课时 41 2.4.6 连续变量分布形态转换和标准化.mp4
• file:课时 34 2.3.3 制图原理-3Python作图.mp4
• file:课时 26 2.2.1市场调研流程和目标设定.mp4
• file:课时 37 2.4.2 错误和离群值数据识别与处理.mp4
• file:课时 7 2.4 预警类指标2.4 预警类指标.mp4
• file:课时 9 2.6 运营指标体系设计(Excel示例).mp4
• file:课时3 CDA LEVEL 2 内容概述.mp4
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• folder:04、第4章 描述性统计分析
• folder:07、第7章 业务分析报告与数据可视化报表
• folder:02、第2章 数据结构
• folder:01、第1章 数据分析概述与职业操守
• folder:00、导读 数据分析前导通识课
• folder:前言：level2课程导读
• folder:第6章 数字化工作方法与应用
• folder:第1章：用户标签体系与用户画像
• folder:第3章：数据模型管理
• folder:第7章 选修：python数据分析基础
• folder:2节：前导选修课：数据分析指标体系
• folder:1节：数据分析基础与二级总结介绍