资源内容

九天菜菜-数据分析实战

课程内容

1_01-数据分析思维是什么.mp4

2_02-拥有数据分析的具体表现.mp4

3_03-如何培养自己的数据思维.mp4

4_04-数字、数据、数据分析.mp4

5_05-数据分析在企业中的地位.mp4

6_06-数据分析师的日常工作.mp4

7_07-数据分析的价值及必备能力.mp4

8_08-Excel2016的安装教程.mp4

9_09-Tableau安装教程.mp4

10_10-MySQL的安装教程.mp4

11_11-

的安装教程.mp4

12_12-数据分析师为什么需要Excel.mp4

13_13-重新认识Excel.mp4

14_14.1-Excel的基本操作_01.mp4

15_14.2-Excel的基本操作_02.mp4

16_14.3-Excel的基本操作_03.mp4

17_15.1-Excel的数据处理_01.mp4

18_15.2-Excel的数据处理_02.mp4

19_16-Excel的基本公式.mp4

20_17.1-Excel的常用函数_01.mp4

21_17.2-Excel的常用函数_02.mp4

22_17.3-Excel的常用函数_03.mp4

23_17.4-Excel的常用函数_04.mp4

24_18-查找引用函数VLOOKUP-OFFSET-MATCH-INDEX.mp4

25_19.1-Excel可视化_饼图&折线图.mp4

26_19.2-Excel可视化_条形图&散点图.mp4

27_19.3-Excel可视化_气泡图&雷达图&组合图.mp4

28_19.4-Excel可视化_对称比较图&瀑布图.mp4

29_19.5-Excel可视化_漏斗图&增维分析&动态图表.mp4

30_19.6-Excel可视化_商业图表.mp4

31_20-数据透视表.mp4

32_21实操使用Excel制作数据分析监控日报.mp4

33_22.1-案例使用Excel进行零售分析_01.mp4

34_22.2-案例使用Excel进行零售分析_02.mp4

35_22.3-案例使用Excel进行零售分析_03.mp4

36_23.1案例使用Excel搭建RFM模型_01.mp4

37_23.2案例使用Excel搭建RFM模型_02.mp4

38_24-Tableau简介&工作区介绍.mp4

39_25-Tableau简单图形绘制.mp4

40_26-Tableau仪表板、故事的创建.mp4

41_27.1案例进行靠谱投资01_投资概况.mp4

42_27.2案例进行靠谱投资02_投资风向及回报分析.mp4

43_27.3案例进行靠谱投资03_评估投资回报&探索投资模式.mp4

44_28.1案例优秀电影的制作01.mp4

45_28.2案例优秀电影的制作02.mp4

46_28.3案例优秀电影的制作03.mp4

47_29.1案例畅想世界旅行_01.mp4

48_29.2案例畅想世界旅行_02.mp4

49_30-数据库简介.mp4

50_31-MySQL基础知识数据类型.mp4

51_32-MySQL基础知识约束条件.mp4

52_33-MySQL的数据写入手工建表.mp4

53_34-MySQL的数据导入批量导入数据.mp4

54_35.1-MySQL的数据查询功能_01.mp4

55_35.2-MySQL的数据查询功能_02.mp4

56_35.3-MySQL的数据查询功能_03.mp4

57_36-基于CASE-WHEN的常用查询.mp4

58_37-几种常见的嵌套查询（子查询）.mp4

59_38-开窗函数.mp4

60_39-单表查询练习彩票数据核对.mp4

61_40-复杂的多表查询.mp4

62_41-多表查询练习电商数据查询.mp4

63_42-数据库的增删改操作.mp4

64_43加餐1高效查询方法.mp4

65_44加餐2SQL进阶之路.mp4

66_SQL带刷1-基础语法回顾和总结.mp4

67_SQL带刷2-力扣7大题型精讲（上）.mp4

68_SQL带刷3-力扣7大题型精讲（下）.mp4

69_SQL带刷4-力扣进阶SQL查询精讲（上）.mp4

70_SQL带刷5-力扣进阶SQL查询精讲（下）.mp4

71_45-

基础语法.mp4

72_46-Python常用数据类型.mp4

73_47-Python复合数据类型列表、元组、字典、集合.mp4

74_48-Python中的控制流语句.mp4

75_49-Python中的函数.mp4

76_50-异常与错误.mp4

77_51-数据分析基础包Numpy.mp4

78_52-Pandas读取外部数据的基本方法.mp4

79_53-数据清洗数据探索及数据处理.mp4

80_54-数据清洗文本数据的常用处理方法.mp4

81_55-Python中的可视化图形绘制方法.mp4

82_56案例1欧洲人口结构探索性分析.mp4

83_57案例2熟食电商高价值用户挖掘.mp4

84_58.1案例3QQ群聊天记录描述性分析.mp4

85_58.2案例3QQ群聊天内容词云图.mp4

86_PART1-数据分析师为什么要懂算法.mp4

87_PART2-初识机器学习算法库Scikit-Learn.mp4

88_PART3.1-sklearn建模流程及KNN算法原理.mp4

89_PART3.2-使用sklearn实现KNN算法建模.mp4

90_PART3.3-KNN算法调优选取最优的K值.mp4

91_PART3.4-KNN中距离的相关讨论常用距离衡量方式、数据归一化.mp4

92_PART3.5-数据处理的先后顺序及KNN算法优缺点.mp4

93_PART4.1-无监督聚类算法及其应用场景.mp4

94_PART4.2-Kmeans基本原理与sklearn实现.mp4

95_PART4.3-KMeans聚类算法重要参数详解.mp4

96_PART4.4-聚类算法的评估指标簇内平方和&轮廓系数.mp4

97_PART4.5-对比RFM分组效果与聚类效果.mp4

98_PART4.6-使用极坐标图绘制不同分组的分布情况.mp4

99_PART4.7-使用python对原数据集进行清洗并建模.mp4

100_PART4.8-聚类算法在实际应用的注意事项.mp4

101_PART4.9-使用聚类算法进行图像压缩_代码讲解.mp4

102_PART4.10-使用聚类算法进行异常检测_代码讲解.mp4

103_PART5.1-决策树是如何工作的.mp4

104_PART5.2-CART分类树的建模流程.mp4

105_PART5.3-使用sklearn实现决策树建模.mp4

106_PART5.4-CART分类树的参数详解.mp4

107_PART5.5-实例泰坦尼克号幸存者的预测.mp4

108_PART6.1-学习曲线&交叉验证.mp4

109_PART6.2-sklearn中的网格搜索.mp4

110_PART7.1-线性回归及其基本原理.mp4

111_PART7.2-多元线性回归的实现及回归类模型评估指标.mp4

112_PART7.3-实例使用线性回归预测鲍鱼年龄.mp4

113_PART7.4-线性回归改进算法岭回归.mp4

114_PART7.5-线性回归改进算法LASSO.mp4

115_PART7.6-非线性问题线性模型在非线性数据上的表现.mp4

116_PART7.7-非线性问题多项式回归.mp4

117_PART8.1-名为“回归”的分类器逻辑回归.mp4

118_PART8.2-逻辑回归在实际中的应用场景&优势.mp4

119_PART8.3-sklearn中的逻辑回归重要参数详解.mp4

120_PART8.4-使用sklearn实现逻辑回归.mp4

121_PART8.5-二分类中的样本不均衡问题.mp4

122_PART8.6-混淆矩阵及其衍生指标.mp4

123_PART8.7-ROC曲线&AUC面积.mp4

124_PART8.8-利用ROC曲线找出最佳阈值.mp4

125_PART8.9-案例1使用逻辑回归完成社交网络广告推荐的预测.mp4

126_PART8.10.1案例2数据概览及预处理.mp4

127_PART8.10.2案例2标签探索离职员工状况概览.mp4

128_PART8.10.3案例2特征探索员工满意度与离职之间的关系.mp4

129_PART8.10.4案例2特征探索最新考核评估&参与项目数.mp4

130_PART8.10.5案例2特征探索平均月工作时长&工作年限&工作事故.mp4

131_PART8.10.6案例2特征探索岗位&薪资水平.mp4

132_PART8.10.7案例2特征工程&建模&模型调优.mp4

133_PART9.1-集成学习主要研究领域及简单集成技术.mp4

134_PART9.2-Bagging-VS-Boosting.mp4

135_PART10.1-随机森林原理及sklearn实现.mp4

136_PART10.2-弱评估器结构相关参数.mp4

137_PART10.3-随机性相关参数及属性详解.mp4

138_PART10.4-使用随机森林完成员工离职预测及调优.mp4

139_PART11.1-Boosting算法的基本要素和基本流程.mp4

140_PART11.2-梯度提升树的基本原理.mp4

141_PART11.3-GBDT分类和回归的sklearn快速实现.mp4

142_PART11.4-弱评估器数量相关参数及对模型的影响.mp4

143_PART11.5-迭代过程相关参数学习率&初始值参数.mp4

144_PART11.6-GBDT的损失函数.mp4

145_PART11.7-模型复杂度和不纯度衡量指标相关参数.mp4

146_PART11.8-提前停止机制及相关参数.mp4

147_PART11.9-GBDT的袋外数据.mp4

148_PART11.10-GBDT的超参数优化.mp4

149_PART12.1-学习XGBoost的四个层次.mp4

150_PART12.2-XGBoost的安装与卸载.mp4

151_PART12.3-XGBoost分类和回归的sklearn实现.mp4

152_PART12.4-XGBoost重要参数详解迭代过程相关参数.mp4

153_PART12.5-XGBoost的弱评估器.mp4

154_PART12.6-弱学习器的分枝&剪枝&随机性.mp4

155_PART12.7-XGBoost性能相关参数及超参数优化.mp4

156_PART13-机器学习算法的模型选择问题.mp4

157_业务模型01-业务分析模型概览.mp4

158_业务模型02-初学者如何学习业务分析方法.mp4

159_业务模型3.1-对比分析法.mp4

160_业务模型3.2-多维度拆解.mp4

161_业务模型3.3-漏斗分析法.mp4

162_业务模型3.4-公式拆解法.mp4

163_业务模型3.5-矩阵分析法.mp4

164_业务模型04-数据涨跌异动如何处理？.mp4

165_业务模型5.1-用户行为序列分析.mp4

166_业务模型5.2-用户行为路径分析.mp4

167_业务模型5.3-用户行为分析常用工具.mp4

168_业务模型5.4-用户留存分析.mp4

169_业务模型5.5-同期群分析.mp4

170_业务模型5.6实操使用python完成同期群分析.mp4

171_业务模型5.7.1-用户画像的两种概念.mp4

172_业务模型5.7.2-为什么要分析用户画像.mp4

173_业务模型5.7.3-不同行业的用户画像应用.mp4

174_业务模型5.7.4-用户画像体系搭建流程.mp4

175_业务模型6.1.1-什么是RFM模型.mp4

176_业务模型6.1.2-如何应用RFM模型.mp4

177_业务模型6.1.3-实操RFM模型的实操项目.mp4

178_业务模型6.2.1-AARRR模型.mp4

179_业务模型6.2.2-使用AARRR模型实现用户增长（以网易云音乐为例）.mp4

180_AB测试01-AB测试的起源.mp4

181_AB测试02-AB测试的基本定义.mp4

182_AB测试03-AB测试在互联网巨头公司中的发展历程.mp4

183_AB测试04-为什么互联网热衷于AB测试.mp4

184_AB测试05-AB测试的实际应用场景.mp4

185_AB测试06-字节跳动是如何应用AB测试的.mp4

186_AB测试07补充AA测试.mp4

187_AB测试08补充多变量测试.mp4

188_AB测试09-AB测试基本流程明确实验改动点、观测指标&计算样本量.mp4

189_AB测试10-AB测试基本流程流量的分割.mp4

190_AB测试11-AB测试的基本流程计算实验周期&灰度测试&结果评估.mp4

191_AB测试12-AB测试的基本原理假设检验.mp4

192_AB测试13.1-AB测试面试常见角度.mp4

193_AB测试13.2.1面试题请描述一下什么是AB-test.mp4

194_AB测试13.2.2面试题AB测试的核心原理是什么？.mp4

195_AB测试13.2.3面试题AB测试有哪些应用场景？.mp4

196_AB测试13.2.4面试题有没有接触过AB-test，请说说你对AB测试的理解滴.mp4

197_AB测试13.2.5面试题你怎么理解AB测试中的第一、二类错误？你觉得哪个更严重.mp4

198_AB测试13.3.1面试题为什么要做AB测试？有什么科学依据？.mp4

199_AB测试13.3.2面试题AB测试成本很高，每个调整都需要做AB测试么.mp4

200_AB测试13.4.1面试题AB测试的主要流程是什么？.mp4

201_AB测试13.4.2面试题选择AB实验的样本时，需要注意什么滴滴.mp4

202_AB测试13.4.3面试题简要介绍AB测试，并给出样本量计算公式拼多多、携程.mp4

203_AB测试13.4.4面试题AB测试的实验周期如何选择？需要考虑哪些因素？过长或过短.mp4

204_AB测试13.4.5面试题如何进行合理的流量分割？.mp4

205_AB测试13.4.6面试题如何验证你的改进办法有效果？如何确定此功能上线收益？快.mp4

206_AB测试13.4.7面试题请分析下AB测试的结果统计显著不等于实际显著，你怎么看？.mp4

207_AB测试13.4.8面试题若在AB测试中发现实验组核心指标明显优于对照组，那么这个.mp4

208_AB测试13.5-场景类面试题示例如何设计和分析一个AB测试来决定某项新功能是否上.mp4

209_AB测试14.1-AB测试的完整业务流程.mp4

210_AB测试14.2-AB测试的五大核心模块.mp4

211_AB测试14.3-业界流行的AB测试架构实现方案.mp4

212_AB测试15.1-应用实战背景&AB测试流程.mp4

213_AB测试15.2-应用实战设计AB-test实验.mp4

214_AB测试15.3-应用实战数据分析&假设检验的Python实现.mp4

215_游戏氪金Ch-0-前言数据概况与案例导读.mp4

216_游戏氪金Ch-1-游戏行业概览与游戏岗位招聘概况.mp4

217_游戏氪金Ch-2-从流量到用户到变现手游的运营流程.mp4

218_游戏氪金Ch-3-甜蜜陷阱你是如何一步步走向氪金的？.mp4

219_游戏氪金Ch-4-数据技术辅助游戏运营的6大典型场景.mp4

220_游戏氪金Ch-5.1-游戏数据的初步探索.mp4

221_游戏氪金Ch-5.2-标签探索游戏的经营状况与关键经营指标.mp4

222_游戏氪金Ch-5.3-特征探索(1)在线时长用户流失状况监测.mp4

223_游戏氪金Ch-5.3-特征探索(2)偏度游戏对新手玩家的友好程度.mp4

224_游戏氪金Ch-5.3-特征探索(3)游戏平衡性氪金与战斗优势.mp4

225_游戏氪金Ch-5.3-特征探索(4)左偏带来长尾谁是异常玩家？.mp4

226_游戏氪金Ch-6.1-数据预处理注册时间与氪金状况的关联.mp4

227_游戏氪金Ch-6.2-模型选择，benchmark的建立.mp4

228_游戏氪金Ch-6.3-特征工程(1)-根据业务模式新增特征.mp4

229_游戏氪金Ch-6.3-特征工程(2)-达成建模所需的统计假设.mp4

230_游戏氪金Ch-6.4-模型融合(1)-分类算法解决数据的偏态问题.mp4

231_游戏氪金Ch-6.4-模型融合(2)-GBDT回归的预测与调优.mp4

232_异常检测Ch-0-数据概况与案例导读.mp4

233_异常检测Ch-1-电商的核心价值更高的交易效率.mp4

234_异常检测Ch-2-辨析电商交易模式开放平台vs价值链整合.mp4

235_异常检测Ch-3-淘宝vs京东迥然不同的盈利模式.mp4

236_异常检测Ch-4-异常订单检测商家的帮手，平台的抓手.mp4

237_异常检测Ch-5.1-数据预处理(1)基本特征探索与缺失值处理.mp4

238_异常检测Ch-5.2-数据预处理(2)重复值与异常值处理.mp4

239_异常检测Ch-6.1-特征工程(1)-建立benchmark，分割训练集与测试集.mp4

240_异常检测Ch-6.2-特征工程(2)-基于时间与城市构建编码函数与特征衍生函数.mp4

241_异常检测Ch-6.3-特征工程(3)-简单变量的处理，连续型变量的处理方法.mp4

242_异常检测Ch-6.4-特征工程(4)-复杂离散型变量的特征衍生与编码.mp4

243_异常检测Ch-7.1-建模与调参(1)-验证特征工程效果，解决样本不均衡问题.mp4

244_异常检测Ch-7.2-建模与调参(2)-树的数量、学习率、控制过拟合.mp4

245_异常检测Ch-7.3-建模与调参(3)-基于软投票的模型融合.mp4

246_广告投放Ch-1.1-广告&营销的本质.mp4

247_广告投放Ch-1.2-4P营销理论产品.mp4

248_广告投放Ch-1.3-4P营销理论价格.mp4

249_广告投放Ch-1.4-4P营销理论渠道与推广.mp4

250_广告投放Ch-1.5-互联网公司如何靠流量致富？.mp4

251_广告投放Ch-1.6-以抖音为例聊聊互联网企业的变现之路.mp4

252_广告投放Ch-2.1-广告投放的目的、渠道、形式及计费方式.mp4

253_广告投放Ch-2.2-如何衡量广告效果及优化广告策略.mp4

254_广告投放Ch-3.1-在线教育发展历程.mp4

255_广告投放Ch-3.2-在线教育已死？No，加时赛已开启.mp4

256_广告投放Ch-3.3-行业洗牌数据从业者机会何在？.mp4

257_广告投放Ch-3.4-流量为王在线教育的财富密码.mp4

258_广告投放Ch-3.5-在线教育的广告投放流程.mp4

259_广告投放Ch-3.6-在线教育广告投放案例分享（K12领域）.mp4

260_广告投放Ch-4.1-数据指标体系的重要性及判断标准.mp4

261_广告投放Ch-4.2-搭建指标体系的起点理解业务.mp4

262_广告投放Ch-4.3-搭建指标体系定目标&理流程.mp4

263_广告投放Ch-4.4-搭建指标体系选指标&搭体系.mp4

264_广告投放Ch-5.1-案例基本背景及数据情况.mp4

265_广告投放Ch-5.2-选学互联网巨头们的数据库演变之路.mp4

266_广告投放Ch-5.3-选学创建python与数据库之间的连接.mp4

267_广告投放Ch-5.4选学将python中的DF数据导入数据库.mp4

268_广告投放Ch-5.5选学使用pandas完成数据库数据的读取和更新.mp4

269_广告投放Ch-5.6-数据分布情况及特征相关性分析.mp4

270_广告投放Ch-6.1-特征探索各渠道流量基本情况.mp4

271_广告投放Ch-6.2-特征探索渠道流量Top20分析.mp4

272_广告投放Ch-6.3-特征探索渠道质量Top20分析.mp4

273_广告投放Ch-6.4-特征探索投放总时间越长引流效果越好？.mp4

274_广告投放Ch-6.5-特征探索不同投放时间下，渠道的流量和质量表现.mp4

275_广告投放Ch-6.6-特征探索用户注册行为分析.mp4

276_广告投放Ch-6.7-特征探索用户停留时间分析.mp4

277_广告投放Ch-6.8-特征探索用户搜索行为分析.mp4

278_广告投放Ch-6.9-特征探索用户访问深度分析.mp4

279_广告投放Ch-6.10-特征探索广告卖点分析.mp4

280_广告投放Ch-6.11-特征探索广告物料分析.mp4

281_广告投放Ch-6.12-特征探索广告预算分析.mp4

282_广告投放Ch-6.13-特征探索总结.mp4

283_广告投放Ch-7.1-特征工程数据预处理&编码&数据归一化.mp4

284_广告投放Ch-7.2-聚类分析在实际工作中的应用.mp4

285_广告投放Ch-7.3-建模分析使用Kmeans聚类完成渠道分组.mp4

286_广告投放Ch-7.4-分组结果的可视化展示.mp4

287_广告投放Ch-7.5-业务应用建模结果对业务的指导意义.mp4

288_用户流失Part-1.1-业务背景与Kaggle平台使用方法介绍.mp4

289_用户流失Part-1.2-数据字段解释与数据质量检验.mp4

290_用户流失Part-1.3-字段类型转化与缺失值填补.mp4

291_用户流失Part-1.4-异常值检测.mp4

292_用户流失Part-1.5-相关性分析.mp4

293_用户流失Part-1.6-数据探索性分析与可视化呈现.mp4

294_用户流失Part-2.1-数据重编码OrdinalEncoder过程-.mp4

295_用户流失Part-2.2-数据重编码OneHotEncoder过程.mp4

296_用户流失Part-2.3-转化器流水线ColumnTransformer过程.mp4

297_用户流失Part-2.4-特征变换数据标准化与归一化.mp4

298_用户流失Part-2.5-连续变量分箱等宽、等频与聚类分箱.mp4

299_用户流失Part-2.6-连续变量分箱目标编码与有监督分箱.mp4

300_用户流失Part-2.7-逻辑回归机器学习流构建与训练.mp4

301_用户流失Part-2.8-逻辑回归机器学习流超参数搜索调优.mp4

302_用户流失Part-2.9-自定义sklearn评估器网格搜索.mp4

303_用户流失Part-2.10-逻辑回归模型解释与特征系数解读.mp4

304_用户流失Part-2.11-决策树模型训练与优化.mp4

305_用户流失Part-2.12-决策树模型解释与结果解读.mp4

306_数分报告01-了解数据分析报告.mp4

307_数分报告02-数据分析报告类型——日常分析报告.mp4

308_数分报告03-数据分析报告类型——专题型分析报告.mp4

309_数分报告04-数据分析报告类型——综合性分析报告.mp4

310_数分报告05-数分报告元素——整体架构.mp4

311_数分报告06-数分报告元素——标题.mp4

312_数分报告07-数分报告元素——目录.mp4

313_数分报告08-数分报告元素——分析背景&目的&思路.mp4

314_数分报告09-数分报告元素——报告正文部分.mp4

315_数分报告10-数分报告元素——结论与建议&附录.mp4

316_数分报告11-数据分析报告制作流程.mp4

317_数分报告12-数据分析竞赛信息加餐.mp4

318_数分报告13-从0到1制作数据分析报告.mp4