T心-10周成为数据分析师6期系列课
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腾讯10周成为数据分析师 ├19-数据可视化Pyecharts-【项目】广告效果聚类分析.mp4 ├13-数据分析模型应用-【实战】用户价值聚类分析.mp4 ├16-常见互联网业务数据分析报告制作与用户分层模型-RFM模型实战.mp4 ├08-数据分析实战项目(一)电商平台订单报表分析-互联网电商平台数据分析思路.mp4 ├05-数据的科学运算-Pandas数据类型进阶.mp4 ├02-数据分析导论-数据分析工具简介.mp4 ├19-数据可视化Pyecharts-教学.mp4 ├17-数据库技术进阶之复杂查询-MySQL的数据筛选与分组运算.mp4 ├02-数据分析导论-数据分析师的基本概要.mp4 ├09-使用正则进行数据的复杂筛选-正则入门及元字符的应用.mp4 ├14-数据分析实战(四):亚马逊Kindle电子书的数字化商业分析-商业分析与传统的行业研究.mp4 ├18-产品关联分析与商品画像体系实战-产品定位分析波士顿矩阵.mp4 ├16-常见互联网业务数据分析报告制作与用户分层模型-互联网产品指标体系构建.mp4 ├03-使用Python进行Excel数据处理-【项目】员工薪水探索性分析.mp4 ├10-数据分析项目实战(二):用户画像体系-电商运营的用户画像体系构建.mp4 ├08-数据分析项目实战(一)电商平台订单报表分析-订单数据的分析思路.mp4 ├12-数据分析项目实战(三)以数据为导向的运营体系搭建-运营体系数据化构建.mp4 ├03-使用Python进行Excel数据处理-Jupyter Notebook安装使用和Pandas基础.mp4 ├10-数据分析项目实战(二):用户画像体系-互联网电商平台入驻商数据分析思路.mp4 ├07-数据可视化-【项目】股票数据可视化分析实战.mp4 ├01周-开班典礼-预习课程安排.mp4 ├05-数据的科学运算-Numpy的常用运算方法.mp4 ├11-强化自动化办公-多层文件夹、多类型文件处理.mp4 ├12-数据分析项目实战(三)以数据为导向的运营体系搭建-电商广告业务简介与传统分析链路数据分析.mp4 ├04-如何像数据分析师一样思考-互联网营销活动分析的基本模型(统计学基础).mp4 ├07-数据可视化-Matplotlib基本图形绘制.mp4 ├14-数据分析实战(四):亚马逊Kindle电子书的数字化商业分析-【项目】亚马逊Kindle书籍多渠道商业分析.mp4 ├01周-开班典礼-课程整体介绍.mp4 ├06-不做只懂技术不懂业务的工具人-为什么数据分析师不能只懂技术.mp4 ├15-初识MySQL数据库.mp4 ├11-强化自动化办公-【项目】-基于用户行为的用户价值分析.mp4 ├09-使用正则进行数据的复杂筛选-反义代码与限定符、分组匹配、贪婪与非贪婪.mp4 ├13-数据分析模型应用-聚类分析算法.mp4 ├18-产品关联分析与商品画像体系实战-搭建商品画像体系.mp4 ├17-数据库技术进阶之复杂查询-【项目】会员体系消费行为分析.mp4 ├材料 │ ├3数据分析导论 │ │ ├第一周:数据分析导论-叶老师.pdf │ ├14数据分析模型应用 │ ├8数据分析项目实战(一):电商平台订单报表分析 │ │ ├2月9日订单汇总.xlsx │ │ ├第四周:数据分析项目实战(一):电商平台订单报表分析.pdf │ │ ├b站订单 │ │ │ ├b站订单 │ │ │ │ ├bilibili2月8日订单.xlsx │ │ │ │ ├bilibili2月9日订单.xlsx │ ├12数据分析项目实战(三):以数据分析为导向的运营体系搭建 │ │ ├第六周表格及文件 │ │ │ ├日周月销量权重对比.xlsx │ │ │ ├象限分析法示例.xlsx │ │ │ ├广告分析误区示例.xlsx │ │ │ ├rank.exe │ │ │ ├rank.xls │ │ │ ├销售量一般计量法.xlsx │ │ │ ├仿真型仓储备货分析.xls │ │ │ ├销量波动和趋势分析.xlsx │ │ ├第六周:数据分析项目实战(三):以数据分析为导向的运营体系搭建.pdf │ ├19数据可视化PyEcharts │ ├13数据分析项目实战(三):以数据分析为导向的运营体系搭建 │ │ ├第六周:数据分析项目实战(三):以数据分析为导向的运营体系搭建.pdf │ ├9使用正则进行数据的复杂筛选 │ │ ├使用正则进行数据的复杂筛选 │ │ │ ├正则表达式.ipynb │ │ │ ├评论词云图.png │ ├17数据库技术进阶之复杂查询 │ ├6数据的科学运算 │ ├8数据可视化 │ ├7不做只懂技术不懂业务的“工具人” │ ├11数据分析项目实战(二):用户画像体系 │ ├9数据分析项目实战(一):电商平台订单报表分析 │ ├6不做只懂技术不懂业务的“工具人” │ │ ├第三周:不做只懂技术不懂业务的“工具人”.pdf │ │ ├长尾分布(1).xlsx │ ├18常见互联网业务的数据分析报告的制作及用户分层模型 │ ├13数据分析模型应用 │ │ ├__MACOSX │ │ ├第六周:数据分析模型.pdf │ │ ├数据分析与人工智能.ipynb │ ├10数据分析项目实战(二):用户画像体系 │ │ ├第五周:数据分析项目实战(二):用户画像体系.pdf │ │ ├亚马逊入驻商订单报表.xlsx │ │ ├数据分析项目实战(二):用户画像体系 │ │ │ ├第五周:数据分析项目实战(二):用户画像体系.pdf │ │ │ ├亚马逊入驻商订单报表.xlsx │ │ │ ├市场占有率.xlsx │ │ ├市场占有率.xlsx │ ├5数据的科学运算 │ │ ├第二周技术课代码及数据文件 │ │ │ ├第二次 Python科学运算.ipynb │ │ │ ├共享单车数据.ipynb │ │ │ ├__MACOSX │ │ │ ├旅游数据清洗.ipynb │ │ │ ├旅游数据清洗作业.ipynb │ │ │ ├data_excel.xlsx │ ├2数据分析导论 │ │ ├第一周:数据分析导论-叶老师.pdf │ ├12强化自动化办公 │ │ ├每小时PV.png │ │ ├按时段观察成交量.png │ │ ├data │ │ │ ├study │ │ │ │ ├学习进度.txt │ │ │ │ ├学习激励 │ │ │ │ │ ├激励1.txt │ │ │ │ │ ├激励2.txt │ │ │ ├学习目标.txt │ │ │ ├公司资料 │ │ │ │ ├公司花名册.xlsx │ │ ├自动化办公.ipynb │ │ ├评论词云图2.png │ │ ├日PV.png │ │ ├按日期观察成交量.png │ │ ├评论词云图.png │ │ ├project_data │ │ │ ├part2_data │ │ │ ├part1_data │ │ ├日UV.png │ │ ├每小时UV.png │ ├11强化自动化办公 │ │ ├每小时PV.png │ │ ├按时段观察成交量.png │ │ ├data │ │ │ ├study │ │ │ │ ├学习进度.txt │ │ │ │ ├学习激励 │ │ │ │ │ ├激励1.txt │ │ │ │ │ ├激励2.txt │ │ │ ├学习目标.txt │ │ │ ├公司资料 │ │ │ │ ├公司花名册.xlsx │ │ ├自动化办公.ipynb │ │ ├评论词云图2.png │ │ ├日PV.png │ │ ├按日期观察成交量.png │ │ ├评论词云图.png │ │ ├project_data │ │ │ ├part2_data │ │ │ ├part1_data │ │ ├日UV.png │ │ ├每小时UV.png │ ├15初识MySQL数据库 │ ├7数据可视化 │ │ ├第三周代码及数据 │ │ │ ├长尾分布.xlsx │ │ │ ├直方图.xlsx │ │ │ ├Matplotlib基本图形绘制.ipynb │ │ │ ├__MACOSX │ │ │ ├用户信息可视化.ipynb │ │ │ ├折线图的副本.xlsx │ │ │ ├折线图.xlsx │ │ │ ├气泡图.xlsx │ ├10使用正则进行数据的复杂筛选 │ ├3使用Python进行Excel数据处理 │ │ ├pandas资料 │ │ │ ├pandas资料 │ │ │ │ ├员工薪水探索性分析作业.ipynb │ │ │ │ ├数据分析测试题.xlsx │ │ │ │ ├Pandas操作Excel.ipynb │ ├5如何像数据分析师一样思考 │ ├4使用Python进行Excel数据处理 │ ├16数据分析项目实战(四):亚马逊Kindle电子书的数据化商业分析 │ ├20产品关联分析与商品画像体系实战 │ │ ├叶老师第九周 │ │ │ ├数据预处理(数据转换)代码.txt │ │ │ ├商品画像.xlsx │ │ │ ├第九周:产品关联分析与商品画像体系实战.pdf │ │ │ ├模型构建及分析代码.txt │ ├4如何像数据分析师一样思考 │ │ ├长尾分布.xlsx │ │ ├直方图.xlsx │ │ ├数值分析.xlsx │ │ ├预测性分析(线性回归).xlsx │ │ ├第二周:如何像数据分析师一样思考.pdf │ │ ├折线图.xlsx │ │ ├仿真型仓储备货分析.xls │ │ ├气泡图.xlsx │ │ ├诊断性分析 关联分析.xlsx ├06-不做只懂技术不懂业务的工具人-【项目】bilibili站内CPC广告优化.mp4 ├04-如何像数据分析师一样思考-数据可视化的基本原则.mp4
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