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• file:课时 10 常用函数（选修，考试不涉及）.mp4
• file:课时 13 表结构数据获取.mp4
• file:课时 2 1.2 数据分析的商业应用.mp4
• file:课时 31 数据驱动型业务管理方法.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 39 可视化图表_1.1.mp4
• file:课时 30 2.透视分析后半部分.mp4
• file:课时 7 职业道德行为准则.mp4
• file:课时 8 大数据立法安全隐私.mp4
• file:课时 27 （拓展学习）假设检验例题.mp4
• file:课时 21 二项分布和正态分布（1）.mp4
• file:课时 19 1.3.2 用户画像在诊断阶段中的应用.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 16 1.2.1用户标签的制作方法.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 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 99 6.3.1业务优化框架和运筹优化.mp4
• file:课时 95 6.1.3 业务流程图及习题.mp4
• file:课时 104 数据科学的基本概念2.mp4
• file:课时 120 6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp4
• file:课时 108 1Python介绍.mp4
• file:课时 116 2描述性分析-1对被解释变量进行描述.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 127 案例 个人贷款信用风险评级全流程.mp4
• file:课时 114 7使用pandas读写数据.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 58 4.3.1 两样本t检验.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 26 2.2.1市场调研流程和目标设定.mp4
• file:课时 22 2.1.2 概率抽样方法-1.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 33 2.3.3 制图原理_2SPSS作图.mp4
• file:课时 36 2.4.1 数据预处理基本步骤.mp4
• file:课时 46 3.3 数据仓库体系和ETL.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 84 5.4.3-4k-means聚类-1.mp4
• file:课时 75 5.2.1-3线性回归-1.mp4
• file:课时 88 5.5.1 宏观业务指标预测框架.mp4
• file:课时 81 5.3.6逻辑回归-3试题讲解mp4.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:02、第2章 数据结构
• folder:00、导读 数据分析前导通识课
• folder:07、第7章 业务分析报告与数据可视化报表
• folder:01、第1章 数据分析概述与职业操守
• folder:04、第4章 描述性统计分析
• folder:第1章：用户标签体系与用户画像
• folder:第6章 数字化工作方法与应用
• folder:第7章 选修：python数据分析基础
• folder:第2章：数据采集与处理
• folder:前言：level2课程导读
• 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