P6数据分析保薪班1期
2 A/ G9 i& n6 p, B├──赠课-商业数据分析实战
% Z/ d& C* }% k# d9 b# q; O| ├──Excel 商业数据分析实战 2[2022-05-17]_ev .mp4 358.82M
j" x' p8 h: h5 F. ?- j2 U% b| ├──Excel 商业数据分析实战 3[2022-05-17]_ev .mp4 339.59M
# U* l" ?3 j+ }8 A8 r| ├──Excel 商业数据分析实战 4[2022-05-17]_ev .mp4 419.07M( ~/ y5 I% j+ E( k# C2 w7 B3 a
| └──Excel 商业数据分析实战1[2022-05-17]_ev .mp4 392.89M/ h1 T: o/ c8 m% A
├──赠课-数据挖掘课程
. Y5 I% v. {+ p2 u8 ]| ├──Decision Tree(决策树)算法[2022-05-17]_ev .mp4 320.64M& r. R- I! M+ t6 g- ~% U
| ├──Gradient Boosting Decison Tree(梯度提升决策树)[2022-05-17]_ev .mp4 217.35M# G5 A9 s/ n* }5 c2 [4 J7 L
| ├──K-Means算法[2022-05-17]_ev .mp4 228.24M4 a0 x% H+ N W; B+ e+ ?
| ├──P6数据分析师开班典礼[2022-01-08]_ev .mp4 88.78kb
7 O) R+ |0 n8 a7 p; u1 k| ├──Random Forest(随机森林)算法[2022-05-17]_ev .mp4 345.88M( ~9 g& ^ m Q F- _- n
| ├──Xgb模型实现高潜用户购买画像[2022-05-17]_ev .mp4 326.70M2 d2 b; j3 P% Q' i8 ]
| ├──高级课题：支持向量机算法-SVM[2022-05-17]_ev .mp4 240.57M
; }& w# x* P( F9 z| ├──回归分析之Logistic回归算法[2022-05-17]_ev .mp4 261.00M
1 f. B$ q# Y& X| ├──回归分析之线性回归算法[2022-05-17]_ev .mp4 321.87M
+ C7 S$ ^! B2 n# G4 V% J) N( |1 J* W| └──极端梯度提升树-XGBoost[2022-05-17]_ev .mp4 252.48M3 ~7 w5 ?8 \" [
├──赠课-项目实战 2 [' K( U" z0 [/ X
| ├──建筑能源得分Python数据分析报告[2022-05-17]_ev .mp4 558.56M
/ E1 I! p/ H% @1 j$ x! z| ├──金融行业风控分析之Python技术如何分析评分卡流程[2022-05-17]_ev .mp4 396.83M' X4 U: D1 S$ `; k) U& f5 C3 E' i
| ├──企业资源管理RXSS项目(二)[2022-05-17]_ev .mp4 400.52M
+ c* \ H& F' F1 P- _# b4 B/ u| ├──企业资源管理RXSS项目[2022-05-17]_ev .mp4 320.25M. e1 d3 @6 p& x: _
| └──天猫双十一Python美妆数据分析攻略[2022-05-17]_ev .mp4 418.71M
9 a0 j* W6 a8 x/ W: G+ w9 d! L: |9 }├──《P6数据分析师1期》01-数据分析概述[2022-03-31]_ev .mp4 314.58M. J0 ~, `2 D8 c5 `8 v6 v
├──《P6数据分析师1期》02-Excel数据分析必备技能[2022-03-31]_ev .mp4 499.86M
6 |- D3 I, p4 s5 \7 K9 o }" n├──《P6数据分析师1期》03-商业智能分析方法[2022-03-31]_ev .mp4 304.03M
8 B, Z k Y) \6 c# o) V4 ]├──《P6数据分析师1期》04-Excel电商数据分析实战[2022-03-31]_ev .mp4 473.50M* z& @- g A3 L6 J+ p; R
├──《P6数据分析师1期》05-MySQL必备技能[2022-03-31]_ev .mp4 339.32M
4 s1 {, l6 J6 z: F/ Y# G7 q3 D├──《P6数据分析师1期》06-MySQL函数及常用查询[2022-03-31]_ev .mp4 333.75M& w8 e4 `! e7 r! \8 [
├──《P6数据分析师1期》07-sql 练习[2022-03-31]_ev .mp4 299.40M
* N- M1 s5 V" S. F( a; i! B) V├──《P6数据分析师1期》08-sql分析实战[2022-03-31]_ev .mp4 468.43M
# B1 e) p2 C; V% g├──《P6数据分析师1期》09-Tableau商业智能可视化入门[2022-03-31]_ev .mp4 345.71M
3 ]+ d; e; z) {* z├──《P6数据分析师1期》10-Tableau功能讲解[2022-03-31]_ev .mp4 456.49M% {- B! H# z. d* l, a( c" m* z
├──《P6数据分析师1期》11-Tableau视图创建（一）[2022-03-31]_ev .mp4 503.02M
1 ]) d" c1 H& v3 @* r├──《P6数据分析师1期》12-Tableau视图创建（二）[2022-03-31]_ev .mp4 465.45M: |! a6 S# M2 C$ A) G4 G8 ~
├──《P6数据分析师1期》13-PowerBI 数据分析可视化1[2022-03-31]_ev .mp4 302.82M, D' N; n0 }) c" C2 v
├──《P6数据分析师1期》14-Power BI 数据分析可视化2[2022-03-31]_ev .mp4 490.71M$ Y7 E4 a4 a D1 i7 @# `
├──《P6数据分析师1期》15-Power BI 数据分析可视化3[2022-03-31]_ev .mp4 368.70M
4 Z( Q( X4 D; N) s, h├──《P6数据分析师1期》16-Power BI 数据分析可视化4[2022-03-31]_ev .mp4 431.02M
9 S; n$ w4 m, p' t) {. e6 K├──《P6数据分析师1期》17-Power BI 数据分析可视化5[2022-03-31]_ev .mp4 265.22M
8 g1 I+ R. N& k) _- a1 e) g├──《P6数据分析师1期》18-Python数据分析编程1[2022-03-31]_ev .mp4 387.19M# _, L2 {3 i. |
├──《P6数据分析师1期》19-Python数据分析编程2[2022-03-31]_ev .mp4 361.80M
- f+ o' P, b' D├──《P6数据分析师1期》20-Python数据分析编程3[2022-03-31]_ev .mp4 348.88M1 |8 g- M9 v, c* i( f8 @5 h- g
├──《P6数据分析师1期》21-Python数据分析编程4[2022-04-06]_ev .mp4 374.59M
( k" N1 d8 p' Y2 r8 N├──《P6数据分析师1期》22-Python数据分析编程5[2022-04-08]_ev .mp4 350.68M" B+ l6 c$ W1 x; O; E: a
├──《P6数据分析师1期》23-Python数据分析编程6[2022-04-12]_ev .mp4 385.56M
: p+ F v3 Z" N+ k3 ]" ?8 w: x├──《P6数据分析师1期》24-Python数据分析编程7[2022-04-13]_ev .mp4 394.63M
) T. u4 e _1 R1 J2 m, I9 @* N$ R& J: s├──《P6数据分析师1期》25-Python数据分析8[2022-04-18]_ev .mp4 411.38M. u. s$ C6 [2 \1 ^* }" f+ S/ d
├──《P6数据分析师1期》26-Python数据分析9[2022-04-19]_ev .mp4 432.62M L- n, U! W0 n7 e ?' X
├──《P6数据分析师1期》27-统计学基础-描述统计学[2022-04-27]_ev .mp4 350.38M2 E5 x ]/ y; Z' }+ p M
├──《P6数据分析师1期》28-统计学基础-中心极限定理[2022-05-05]_ev .mp4 315.59M
5 M7 @4 ?. B' N6 C0 t+ C├──《P6数据分析师1期》29-统计学基础-假设检验和相关性分析[2022-05-10]_ev .mp4 339.18M
) z2 j$ b6 K/ h M├──《P6数据分析师1期》30-统计学基础-抽样[2022-05-12]_ev .mp4 319.87M k1 j2 N& s7 T7 I" O% g
├──《P6数据分析师1期》31-电商案例文本挖掘[2022-05-17]_ev .mp4 503.19M
& H6 `; R& b8 z& D. }) ^8 _├──《P6数据分析师1期》32-银行个人客户偏好分析[2022-05-18]_ev .mp4 429.47M e; t- l* S- ^5 T. r- N+ g
├──《P6数据分析师1期》33-信用评分卡实现全流程（一）[2022-05-23]_ev .mp4 398.88M. X0 B9 g( q4 S1 t' I& f# R
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