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数据分析全栈工程师(第5期+8期+13期),廖雪峰大数据分析课程(视频+课件105G) 百度云盘下载下载资源
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数据分析全栈工程师(第5期+8期+13期),廖雪峰大数据分析课程(视频+课件105G)
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2020-9-22更新大数据分析第五期

2022-3-5更新大数据分析第13期,本次更新共分为11个阶段,文件大小算计36.68G,点击检查详细课程目录。

为什么要学习大数据分析?
01.作业范畴宽广浪潮席卷全球,所以不用担忧学习之后的作业问题;
02.大数据分析人才稀缺岗位缺口极大,数据分析为新式作业;
03.作业寿命长薪资规格高。
课程文件目录:V-2281:大数据分析(第五期) [22.7G]

课程文件目录:V-1793:数据分析全栈工程师第八期[46.6G]
课程文件目录:V-3595:开课吧数据分析13期 [36.68G]<div class="file-tree" text-align:justify;"="" style="overflow-wrap: break-word; font-family: "sans serif", tahoma, verdana, helvetica; white-space: normal; color: rgb(102, 102, 102); border: 1px solid rgb(234, 234, 234); background-color: rgb(251, 251, 251); margin: 0px; padding: 11px 15px 10px; font-size: 14px;">

第01章Excel基础[2.18G]

Excel[29.36M]

第二节[19.78M]

Excel常用公式(1).xlsx[106.03K]

第二节数据透视及金融案例分析.pdf[3.19M]

第二节数据透视及金融案例分析.xlsx[16.49M]

第一节[9.58M]

文本数据[0.76K]

Tab.txt[0.60K]

固定宽度.txt[0.16K]

Excel第一章资料预备.xlsx[51.85K]

第一章资料预备:数据的收集与处理.pdf[9.53M]

第1节excel知识回想[1.00G]

第1节excel知识回想.mp4[1.00G]

第2节Excel案例分析[1.14G]

第2节Excel案例分析.mp4[1.14G]

第02章Python基础[3.04G]

第1节mac下设备anaconda[778.10M]

Anaconda3-2019.03-MacOSX-x86_64.zip[637.37M]

Mac设备anaconda.pdf[2.37M]

第1节mac下设备anaconda.mp4[138.36M]

第2节Windows下设备anaconda[508.74M]

Anaconda3-2019.07-Windows-x86_64[485.84M]

Anaconda3-2019.07-Windows-x86_64.exe[485.84M]

win系统设备anaconda.pdf[931.23K]

第2节Windows下设备anaconda.mp4[21.99M]

第3节Python基础入门[783.23M]

Python基础入门-课件.pdf[793.21K]

Python先导课知识点.png[51.96K]

第3节Python基础入门.mp4[782.41M]

第4节Python进阶[736.76M]

Python进阶-课件.pdf[735.28K]

第4节Python进阶.mp4[736.05M]

第5节Python案例[306.64M]

Python案例-课件.pdf[1.13M]

第5节Python案例.mp4[305.51M]

第03章预备课[2.81G]

第1节Excel常规操作[777.67M]

excel常规操作[82.53K]

excel的常规操作-答案.xlsx[43.86K]

excel的常规操作-作业课上习题.xlsx[38.67K]

Excel的常规操作课件.pdf[4.80M]

第1节Excel常规操作.mp4[772.73M]

作业提交方法.docx[68.80K]

第2节Excel公式与函数[742.20M]

Excel函数由浅入深课件[2.44M]

Excel函数.xmind[283.32K]

Excel函数由浅入深.pdf[2.16M]

Excel函数由浅入深作业以及答案[80.75K]

excel函数由浅入深-答案.xlsx[44.27K]

excel函数由浅入深.xlsx[36.48K]

第2节Excel公式与函数.mp4[739.69M]

第3节Excel数据透视表操作[788.27M]

数据透视表数据[219.51K]

数据透视表数据.xlsx[57.10K]

数据透视表数据效果.xlsx[162.42K]

第3节Excel数据透视表操作.mp4[787.01M]

数据透视表课件.pdf[1.05M]

第4节Excel知识点答疑[86.83M]

Excel基础知识.xmind[328.42K]

第4节Excel知识点答疑.mp4[86.51M]

第5节Excel电商案例分析[203.51M]

电商课件[2.97M]

电商数据表.xlsx[449.84K]

电商数据表(分析效果).xlsx[1.57M]

电商数据分析.pdf[984.68K]

电商作业及答案[1.01M]

电商答案.pdf[805.50K]

电商作业题.pdf[226.83K]

第5节Excel电商案例分析.mp4[199.53M]

第6节Excel用户案例分析[150.91M]

课件与数据源[3.62M]

案例分析-短租作业.pdf[3.31M]

房东偏好调研表.xlsx[81.10K]

房东用户概略表.xlsx[86.18K]

房客偏好调研表.xlsx[64.50K]

房客用户概略表.xlsx[42.66K]

房客租借行为表.xlsx[37.82K]

效果表.xlsx[10.91K]

第6节Excel用户案例分析.mp4[147.28M]

作业说明.docx[11.20K]

第7节Excell案例答疑[128.83M]

Excell案例答疑[208.08K]

案例收拾2.xmind[175.67K]

答疑2.xlsx[32.41K]

第7节Excell案例答疑.mp4[128.63M]

第04章开学典礼之认知数据分析[3.34G]

第1节开学典礼之认知数据分析[3.34G]

第1节开学典礼之认知数据分析.mp4[3.34G]

第05章Python[7.71G]

第01节打开Python大门&Python基础语法[497.48M]

01_Python简介与环境设备.pdf[1.35M]

20200527-打开Python大门和Python基础语法.pdf[886.62K]

第1节打开Python大门&Python基础语法.mp4[495.24M]

上课代码.ipynb[18.20K]

第02节Python数据容器[507.46M]

20200529-Python数据容器.pdf[761.94K]

python02数据容器.ipynb[16.35K]

第2节Python数据容器.mp4[506.70M]

第03节python函数与失常处理[537.41M]

04python函数与失常处理.pdf[884.36K]

Python03函数与失常处理.ipynb[25.33K]

第3节python函数与失常处理.mp4[536.52M]

第04节python面向对象与模块[210.70M]

20200603python面向对象与模块.pdf[4.45M]

python面向对象.ipynb[13.63K]

第4节python面向对象与模块.mp4[206.24M]

第05节python文件操作与pdf处理[227.66M]

20200605-python文件操作与pdf处理-课后资料[7.63M]

datafile[7.62M]

.ipynb_checkpoints[21.95K]

Python05文件读写与pdf教案-checkpoint.ipynb[21.95K]

txtpdf[6.95M]

newfiles[3.19M]

all_pdf.pdf[3.19M]

oldfiles[3.22M]

first.docx[14.83K]

first.pdf[88.45K]

Pandas,你还记得好基友bokeh吗.pdf[490.93K]

全网首发!matplotlib画太极图.pdf[2.64M]

myGBK.txt[0.08K]

myUTF.txt[0.05K]

test.txt[0.02K]

water.pdf[549.18K]

pdf_table.xlsx[5.39K]

res.pdf[651.01K]

python文件读写与pdf.ipynb[12.94K]

20200605-python文件操作与pdf处理.pdf[586.56K]

第5节python文件操作与pdf处理.mp4[219.45M]

第06节python操作excel[228.25M]

20200608-python操作excel-课后资料[3.63M]

项目KOL裂变图片[2.01M]

.ipynb_checkpoints[722.08K]

KOL海报裂变-checkpoint.ipynb[0.07K]

project-checkpoint.ipynb[0.07K]

概括代码-checkpoint.ipynb[721.94K]

code[37.90K]

a.jpg[13.35K]

b.jpg[15.97K]

c.jpg[8.58K]

images[17.24K]

touxiangA.jpg[5.25K]

touxiangB.jpg[5.95K]

touxiangC.jpg[6.05K]

newTextBackImages[197.56K]

new_A.png[65.89K]

new_B.png[65.81K]

new_C.png[65.85K]

newTextIconBackImages[174.94K]

iwm_new_A.png[57.90K]

iwm_new_B.png[58.43K]

iwm_new_C.png[58.62K]

res[164.75K]

iwm_iwm_new_A.png[51.58K]

iwm_iwm_new_B.png[55.64K]

iwm_iwm_new_C.png[57.53K]

background.jpg[15.50K]

info.xlsx[8.59K]

概括代码.ipynb[721.96K]

lALPGp4a6n7isxXNC3LNBoM_1667_2930.png[207.25K]

python06操作excel.ipynb[11.23K]

案例.xlsx[1.40M]

读写.xlsx[5.31K]

20200608-Python作业(处理excel).pdf[163.81K]

第6节python操作excel.mp4[224.46M]

第07节Python操作word及邮件发送[233.72M]

20200610-Python操作Word与邮箱-课后资料[58.50K]

Python07操作word与邮件发送.ipynb[18.42K]

test.html[0.90K]

模板.docx[12.18K]

姓名.xls[27.00K]

20200610-python作业(处理word和发送邮件).pdf[200.61K]

第7节Python操作word及邮件发送.mp4[233.47M]

第08节Python可视化Matplotlib[265.76M]

20200612-Python可视化Matplotlib-课后资料[747.59K]

python08Matplotlib.ipynb[657.58K]

Python作业.png[90.01K]

20200612-Python可视化Matplotlib.pdf[1.32M]

第8节Python可视化Matplotlib.mp4[263.71M]

第09节科学核算库NumPy[425.81M]

20200615-科学核算库NumPy.pdf[952.68K]

Python09科学核算库NumPy.ipynb[39.07K]

第9节科学核算库NumPy.mp4[424.84M]

第10节科学核算库Pandas上[381.03M]

20200617-Pandas课后资料.ipynb[51.58K]

Pandas.pdf[769.46K]

第10节科学核算库Pandas上.mp4[380.23M]

第11节科学核算库Pandas下[328.67M]

20200619-Pandas下课后资料[1.51M]

11Pandas下.ipynb[86.37K]

movie_metadata.csv[1.43M]

第11节科学核算库Pandas下.mp4[327.16M]

第12节Python案例-电影数据分析[438.65M]

20200622-Python案例-电影数据分析[1.97M]

20200622-movie_metadata.csv[1.44M]

20200622-案例电影数据分析.pdf[548.88K]

20200622-课后资料[1.30M]

Matplotlib.xmind[385.59K]

matplotlib作业.ipynb[51.96K]

NumPy.xmind[129.88K]

Pandas.xmind[157.83K]

Python12案例电影数据分析.ipynb[609.16K]

第12节Python案例-电影数据分析.mp4[435.37M]

第13节电商出售数据分析[573.51M]

20200629-Python案例-电商出售数据分析[12.21M]

dataset.csv[11.39M]

电商出售数据分析.pdf[841.86K]

Python13电商案例数据分析.ipynb[218.77K]

第13节电商出售数据分析.mp4[561.09M]

第14节电商途径用户画像分析[2.97G]

20200701-Python案例—依据电商数据的用户画像分析[2.14G]

Data_Action_201602.csv[497.70M]

Data_Action_201603.csv[1.10G]

Data_Action_201604.csv.folderdownload.crdownload[572.79M]

依据电商途径用户画像分析.pdf[481.51K]

20200701-课后资料[103.16K]

1B04234E-D762-422a-AEC9-7215D8607DB5.png[22.73K]

Python14案例用户画像高潜用户.ipynb[80.43K]

数据更新[575.75M]

Data_Action_201604.csv[572.79M]

User_table.csv[2.96M]

第14节电商途径用户画像分析.mp4[272.61M]

第06章mysql基础[3.01G]

第1节mac下设备MySQL[336.63M]

Mac环境下设备MySQL.pdf[5.43M]

mysql-5.7.17-macos10.12-x86_64.dmg[331.20M]

第2节Windows下设备MySQL[593.25M]

mysql-installer-community-5.7.27.0.msi[424.61M]

Windows10系统下,完全删除卸载MySQL——如果设备出错,需求卸载运用该课件.pdf[264.07K]

win系统下设备MySQL.pdf[2.07M]

第2节Windows下设备MySQL.mp4[166.31M]

第3节mac与Windows下设备navicat[3.10M]

Mac版Navicat设备教程.pdf[2.75M]

Windows版别Navicat设备教程.pdf[358.41K]

第4节MySQL数据库(一)[516.44M]

20200703-MySQL一Navicat及SQL基础[2.04M]

1_MySQL一Navicat及SQL基础.pdf[2.03M]

employee.xlsx[11.99K]

20200703-课后资料.sql[2.47K]

第4节MySQL数据库(一).mp4[514.40M]

第5节MySQL数据库(二)[586.94M]

20200706-MySQL(二)[804.15K]

2_MySQL二凌乱查询.pdf[787.01K]

department.xlsx[2.46K]

employee.xlsx[3.16K]

employee_new.xlsx[11.52K]

20200706-课后资料[202.46K]

4764d547fabaa13517917b697fd0e2e.jpg[195.95K]

8.0查询.sql[0.46K]

凌乱查询.sql[6.05K]

第5节MySQL数据库(二).mp4[585.96M]

第6节MySQL数据库(三)[458.81M]

sql面试题[164.79K]

微信图片_20190906164512.jpg[38.34K]

微信图片_20190906164535.jpg[52.24K]

微信图片_20190906164547.jpg[74.21K]

20200708-MySQL(三).pdf[525.29K]

20200708-课后资料.sql[2.57K]

sql面试题.zip[125.53K]

第6节MySQL数据库(三).mp4[458.01M]

第7节MySQL案例[590.43M]

20200710-课后资料[2.35M]

mysql案例555.sql[3.97K]

mysql案例888.sql[0.57K]

PyMySQL.ipynb[2.35M]

MySQL案例数据[1.03M]

spm_area.xlsx[22.46K]

spm_order.xlsx[981.78K]

spm_product.xlsx[52.93K]

20200710-课后资料.zip[463.06K]

MySQL案例.pdf[582.70K]

MySQL案例数据.zip[1.01M]

第7节MySQL案例.mp4[585.02M]

第07章数据分析之hive学习[25.16G]

第1节先导资料[18.47G]

mac[5.43G]

node100.vmwarevm[4.64G]

node100.vmx.lck[0.50K]

M52086.lck[0.50K]

node100.nvram[8.48K]

node100.plist[0.63K]

node100.vmsd[0.00K]

node100.vmx[2.71K]

node100.vmxf[0.26K]

quicklook-cache.png[0.00K]

startMenu.plist[0.96K]

vmware.log[260.34K]

虚拟磁盘-cl1.vmdk[0.77K]

虚拟磁盘-cl1-s001.vmdk[935.13M]

虚拟磁盘-cl1-s002.vmdk[781.44M]

虚拟磁盘-cl1-s003.vmdk[1.23G]

虚拟磁盘-cl1-s004.vmdk[850.88M]

虚拟磁盘-cl1-s005.vmdk[926.06M]

虚拟磁盘-cl1-s006.vmdk[64.00K]

设备参看视频[240.98M]

1.mac上设备vmware.mp4[240.98M]

mac-vm破解码.txt[0.04K]

mac设备虚拟机教程v1.0.pdf[14.67M]

Termius.dmg[73.21M]

VMwareFusionPro_11.1.0_WaitsUn.com.dmg[483.17M]

运用说明.txt[0.14K]

node100[12.07G]

node100.nvram[8.48K]

node100.vmsd[0.00K]

node100.vmx[2.53K]

node100.vmxf[0.26K]

node100-cl2.vmdk[1.02K]

node100-cl2-s001.vmdk[2.51G]

node100-cl2-s002.vmdk[512.00K]

node100-cl2-s003.vmdk[30.50M]

node100-cl2-s004.vmdk[2.10G]

node100-cl2-s005.vmdk[512.00K]

node100-cl2-s006.vmdk[574.50M]

node100-cl2-s007.vmdk[3.40G]

node100-cl2-s008.vmdk[512.00K]

node100-cl2-s009.vmdk[754.13M]

node100-cl2-s010.vmdk[512.00K]

node100-cl2-s011.vmdk[512.00K]

node100-cl2-s012.vmdk[1.59G]

node100-cl2-s013.vmdk[1.14G]

vmware.log[201.50K]

vmware-0.log[163.91K]

windows[992.16M]

1.Vmware15设备(win版).mp4[255.78M]

2.虚拟机镜像的运用.mp4[126.06M]

vm15设备笔记.txt[1.47K]

vmware15序列号.txt[0.34K]

VMware-workstation-full-15.5.0-14665864.exe[541.05M]

Xftp-6.0.0140p.exe[28.67M]

Xshell-6.0.0146p.exe[40.60M]

第2节数据分析Hive实验VNC版[1.54M]

云途径实验手册(v2.0).pdf[1.54M]

第3节Hadoop原理与概念[941.76M]

1.Hadoop原理与概念.pdf[1.42M]

第3节Hadoop原理与概念.mp4[940.34M]

第4节HiveSQL中心技能1-常用函数[667.10M]

assets[568.30K]

图片1.jpg[84.28K]

图片2.jpg[66.07K]

图片3.jpg[63.78K]

图片4.jpg[82.95K]

图片5.jpg[138.16K]

图片6.jpg[133.06K]

2.HiveSQL中心技能1-常用函数.pdf[980.83K]

SQL规范.zip[539.59K]

阿里SQL代码编码原则与规范.md[4.71K]

第3节HiveSQL中心技能1-常用函数.mp4[665.05M]

第5节HiveSQL中心技能2-表连接[741.40M]

3.HiveSQL中心技能2-表连接.pdf[1.07M]

Hive编程攻略.pdf[26.31M]

第5节HiveSQL中心技能2-表连接.mp4[714.02M]

第6节HiveSQL中心技能3-窗口函数[861.08M]

4.HiveSQL中心技能3-窗口函数.pdf[1.46M]

第6节HiveSQL中心技能3-窗口函数.mp4[859.62M]

第7节HiveSQL常用优化技巧[842.69M]

7.22课后资料[1.45M]

阿里手册泰山版2020.4.22.pdf[1.44M]

课后资料.txt[5.50K]

5.HiveSQL常用优化技巧.pdf[896.15K]

第7节HiveSQL常用优化技巧.mp4[840.37M]

第8节Hive概括案例实战[1.52G]

20200724-课后资料[97.88M]

mysql-ref-manual-5.7-en.pdf[39.27M]

mysql-ref-manual-8.0-en.pdf[47.00M]

阿里工程师的自我修养.pdf[11.46M]

大数据分析v2.0.xmind[154.12K]

0、前语.txt[0.18K]

1、MySQL5.7的设备.txt[1.52K]

2、预备好虚拟机.txt[1.17K]

3、完全分布式集群的树立.txt[4.87K]

4、集群基准测验与运用.txt[1.13K]

6.大数据分析概括案例.pdf[1.32M]

all.sql[5.63K]

apache-hive-3.1.1-bin.tar.gz[267.93M]

hadoop-2.7.3.tar.gz[204.17M]

hive-site.xml[0.90K]

jdk-8u181-linux-x64.tar.gz[177.05M]

mysql-connector-java-5.1.41-bin.jar[969.54K]

第8节Hive概括案例实战.mp4[808.33M]

数据文件.zip[252.88K]

第9节完全分布式集群树立[1.20G]

第9节完全分布式集群树立1.mp4[36.73M]

第9节完全分布式集群树立2.mp4[88.52M]

第9节完全分布式集群树立3.mp4[96.83M]

第9节完全分布式集群树立4.mp4[223.82M]

第9节完全分布式集群树立5.mp4[129.71M]

第9节完全分布式集群树立6.mp4[401.33M]

第9节完全分布式集群树立7.mp4[97.75M]

第9节完全分布式集群树立8.mp4[158.91M]

第2节数据分析Hive实验VNC版.zip[1.51M]

第08章数据可视化[2.63G]

第1节Excel常用图形可视化[910.77M]

20200726-excel常用图形可视化说明.pdf[2.25M]

excel可视化.xlsx[452.28K]

第1节Excel常用图形可视化.mp4[908.08M]

第2节tableau常用可视化图形说明[267.69M]

数据[3.52M]

tableau公式.docx[125.32K]

超市数据.xlsx[2.94M]

可视化数据_tableau.xlsx[11.03K]

世界指标.xlsx[457.35K]

第2节tableau常用可视化图形说明.mp4[257.35M]

第二讲tableau常用图形可视化说明.pdf[3.33M]

数据.zip[3.49M]

第3节Excel高级可视化说明[399.25M]

第3节Excel高级可视化说明(1).mp4[213.32M]

第3节Excel高级可视化说明(2).mp4[182.50M]

第三讲excel凌乱可视化图形说明.pdf[3.37M]

第三讲课后练习数据.xlsx[13.69K]

公式推导.jpg[44.41K]

第4节tableau高级可视化说明(上)[384.41M]

第4节tableau高级可视化说明(上)(1).mp4[215.47M]

第4节tableau高级可视化说明(上)(2).mp4[166.60M]

第四讲tableau高级图形可视化说明(上).pdf[2.34M]

第5节tableau高级图形可视化说明(下)[728.54M]

tableau文件[16.50M]

参看资料[24.41K]

.DS_Store[6.00K]

Geospatial-CurvedFlightPaths.twbx[18.41K]

课后作业参看[5.62M]

.DS_Store[6.00K]

tableau全球GDP排名动态图.twbx[114.46K]

地图可视化-北京新年发往各省人口分布.twbx[1.24M]

地图可视化-北京新年发往各省人口分布_v2018.1.twb[108.59K]

动态条形图完结方法.pdf[1.12M]

出售额与同比增加组合图.twbx[2.99M]

出售额与同比增加组合图_v2018.3.twb[50.58K]

.DS_Store[10.00K]

tableau可视化.twb[1.95M]

tableau可视化_v2019.4.twbx[4.45M]

tableau可视化_v2020.1.twbx[4.45M]

tableau文件.zip[14.87M]

第5节tableau高级图形可视化说明(下).mp4[692.12M]

第五讲tableau高级图形可视化说明(下).pdf[5.05M]

第09章作业案例分析[1.14G]

第1节分析前预备知识[178.08M]

第1节分析前预备知识(1).mp4[102.62M]

第1节分析前预备知识(2).mp4[72.62M]

第一节——分析前的预备知识.pdf[2.84M]

第2节DAU-无关宏旨的位置[147.01M]

第2节DAU-无关宏旨的位置.mp4[139.19M]

第二节——DAU的无关宏旨位置.pdf[7.81M]

第3节怎样进行用户分层?[133.00M]

第3节怎样进行用户分层.mp4[129.57M]

第三节——怎样进行用户分层.pdf[3.43M]

第4节行研怎样进行竞对分析?[139.05M]

第4节行研怎样进行竞对分析.mp4[131.58M]

第四节——行研是怎样进行竞对分析的.pdf[7.47M]

第5节互联网的下半场-TOB分析[129.90M]

作业案例分析结课陈说[15.19M]

作业案例分析结课陈说[15.19M]

数据源[1.82M]

数据源1[1.20M]

电商订单数据分析.xlsx[1.20M]

数据源2[637.23K]

疫情分析陈说[637.23K]

.ipynb_checkpoints[296.35K]

疫情分析陈说-checkpoint.ipynb[296.35K]

COV-19(1).xlsx[44.11K]

说明.txt[0.42K]

疫情分析陈说.ipynb[296.35K]

资料[13.37M]

京东&美团:能吃、能玩、爱扎堆—世界杯消费陈说.pdf[3.58M]

京东:2017我国大闸蟹商场消费陈说.pdf[6.84M]

拼多多分析陈说.pdf[2.34M]

新手怎样做简略的数据分析.pdf[467.84K]

怎样写好一份数据分析陈说.pdf[145.33K]

说明.txt[0.46K]

第5节互联网的下半场-TOB分析.mp4[114.09M]

第五节——互联网的下半场—TOB分析.pdf[642.83K]

第6节怎样做好大促的复盘[145.50M]

第6节怎样做好大促的复盘(1).mp4[65.26M]

第6节怎样做好大促的复盘(2).mp4[58.82M]

第六节——怎样做好大促的复盘.pdf[21.42M]

第7节常用异动分析方法[122.89M]

第7节常用异动分析方法.mp4[122.11M]

第七节——常用异动分析方法.pdf[797.34K]

第8节撰写分析陈说的要害技巧[172.01M]

第8节撰写分析陈说的要害技巧.mp4[154.30M]

第八节——撰写分析陈说的要害技巧.pdf[16.71M]

电商生意数据分析陈说.pdf[1.00M]

第10章数据方法论[620.90M]

第01节描述性计算分析[0.00K]

第02节揣度计算分析—参数估计[0.00K]

第03节揣度计算分析——假设检验[277.02M]

第3节揣度计算分析——假设检验.mp4[276.33M]

揣度计算分析——假设检验.pdf[708.09K]

第04节常用假设检验(一)[343.88M]

常用假设检验(一).pdf[1.15M]

第4节常用假设检验(一).mp4[342.73M]

第05节常用假设检验(二)[0.00K]

第06节线性回归[0.00K]

第07节AQI分析与猜想(一)[0.00K]

第08节时间序列(一)[0.00K]

第09节时间序列(二)[0.00K]

第10节啤酒销量时序分析[0.00K]

第11节AQI分析与猜想(二)[0.00K]

第12节逻辑回归[0.00K]

第13节KNN[0.00K]

第14节朴素贝叶斯[0.00K]

第15节决策树[0.00K]

第16节分类模型点评[0.00K]

第17节Kmeans[0.00K]

第18节新闻分类(上)[0.00K]

第19节新闻分类(下)[0.00K]

第11章作业教导[537.38M]

第1节分析师作业与项目介绍[400.71M]

课后资料[244.46K]

作业教导之一.ipynb[28.16K]

用户首单表.xlsx[83.62K]

用户整体分层.xlsx[132.68K]

第1节分析师作业与项目介绍.mp4[390.27M]

作业教导1.pdf[10.20M]

第2节数据分析师入行教导[136.67M]

第2节数据分析师入行教导.mp4[124.08M]

作业教导2.pdf[12.59M]


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