400+视频课程-企业级终极数据分析与BI商业智能实战教程 大数据分析必备研习课程
确实是非常强悍的以一套企业级、商业数据分析、商业智能的大课程,课程的分集目录更是达到了400多集,需要大家花费相当的精力和时间来进行研习。大IT时代下的,想要获取大量甚至海量数据都显得相对容易,但如果数据没有进行精细的处理,价值必将大打折扣或者毫无价值。换个角度来看,倘若处理数据需要耗费巨大的人力物力和财力,那么数据分析的商业价值就没有任何优势了。这就这套课程为大数据和数据分析人员带来的价值,快速、高效率、智能化、高利用的处理海量数据。
===============课程目录===============
(1)\\课件;目录中文件数:41个
├─0220.zip
├─0221.zip
├─0222.zip
├─0223-分类与聚类.zip
├─0224.zip
├─0225.zip
├─0226—SPSS与问卷数据分析.zip
├─0227—市场调查的基础知识V1.pdf
├─0301-CRM & RFM.zip
├─0302-CRM & RFM .zip
├─0303-BA I BD and Sales Chn.pdf
├─0304-GrowthHacking-V3.pdf
├─0305-MySQL 1.zip
├─0306-代码及数据.zip
├─0307-大数据与Power BI.zip
├─0309-E-Commerce-V4.pdf
├─0310-E-Commerce-2-V4.pdf
├─0312-Gaming Analytics.zip
├─0314-Gaming Analytics.zip
├─0316-感官分析.zip
├─0317-感官分析.zip
├─0319+0320-AB Testing.zip
├─0323-Capstone.zip
├─0324-Capstone.zip
├─1-3讲 商业数据分析综述及Excel Basic.zip
├─12讲 网络数据获取.zip
├─13-15讲 概率论基本概念;随机变量及其分布(上+下).zip
├─16-17讲 随机变量的数字特征;多维随机变量.zip
├─18讲 数理统计及SPSS应用.zip
├─19讲 Python Numpy,Pandas.zip
├─20讲 Matplotlib, Seaborn .zip
├─21讲 Excel数据透视表.zip
├─22讲 数据可视化.zip
├─23讲 数据仪表盘Excel Dashboard.zip
├─24讲 商业流程综述Business Process Overview.zip
├─25讲 Marketing Analytics.zip
├─26讲 市场推广分析Marketing Analytics.zip
├─27讲 Best practice in data processing.zip
├─4-7讲 Excel Basic;分类汇总、函数与公式;Vlookup;商务智能.zip
├─8-11讲 Python基础上+中+下及进阶和面向对象.zip
(2)\\课程;目录中文件数:420个
├─1.10数据粒度(四).mp4
├─1.11答疑(二).mp4
├─1.12答疑(三).mp4
├─1.13答疑(四).mp4
├─1.1商业数据分析引入.mp4
├─1.2什么是商业数据分析?.mp4
├─1.3所需技能.mp4
├─1.4基本分析流程及供应链各个环节.mp4
├─1.5商业理解.mp4
├─1.6答疑(一).mp4
├─1.7数据粒度(一).mp4
├─1.8数据粒度(二).mp4
├─1.9数据粒度(三).mp4
├─10.10Zip.mp4
├─10.11Mutable,Immutable.mp4
├─10.12Traversal Sequence Data Structure.mp4
├─10.13函数进阶(一).mp4
├─10.14函数进阶(二).mp4
├─10.15函数也可以传递、Lambda.mp4
├─10.16修饰.mp4
├─10.17List Comprehensions(一).mp4
├─10.18List Comprehensions(二).mp4
├─10.1答疑—strip的功能.mp4
├─10.2List(一).mp4
├─10.3List(二).mp4
├─10.4List(三).mp4
├─10.5Tuple.mp4
├─10.6Dictionary(一).mp4
├─10.7答疑回顾.mp4
├─10.8Dictionary(二).mp4
├─10.9Set.mp4
├─11.10Advanced Python(三).mp4
├─11.11Advanced Python(四).mp4
├─11.1Modules,Packages,and Programs(一).mp4
├─11.2Modules,Packages,and Programs(二).mp4
├─11.3Python Standard Library.mp4
├─11.4Python System(一).mp4
├─11.5Python System(二).mp4
├─11.6Python System(三).mp4
├─11.7Python System(四).mp4
├─11.8Advanced Python(一).mp4
├─11.9Advanced Python(二).mp4
├─12.10Crawl—BOSS直聘(四).mp4
├─12.11Crawl—BOSS直聘(五).mp4
├─12.12Crawl—BOSS直聘(六).mp4
├─12.13作业:英雄列表整合(一).mp4
├─12.14作业:英雄列表整合(二).mp4
├─12.15作业:英雄列表整合(三).mp4
├─12.1计算机网络基础.mp4
├─12.2网站.mp4
├─12.3示例分析.mp4
├─12.4知识回顾及预习.mp4
├─12.5HTML,CSS,Browser(一).mp4
├─12.6HTML,CSS,Browser(二).mp4
├─12.7Crawl—BOSS直聘(一).mp4
├─12.8Crawl—BOSS直聘(二).mp4
├─12.9Crawl—BOSS直聘(三).mp4
├─13.1课程简述及小测试.mp4
├─13.2自然科学vs数学.mp4
├─13.3随机试验.mp4
├─13.4古典概型(一).mp4
├─13.5古典概型(二).mp4
├─13.6条件概率.mp4
├─13.7贝叶斯公式(一).mp4
├─13.8贝叶斯公式(二).mp4
├─13.9独立性.mp4
├─14.1随机变量.mp4
├─14.20-1分布和伯努利实验(一).mp4
├─14.3伯努利实验例题讲解(一).mp4
├─14.4伯努利实验例题讲解(二).mp4
├─14.5随机变量分布函数(一).mp4
├─14.6随机变量分布函数(二).mp4
├─14.7随机变量分布函数(三).mp4
├─14.8随机变量分布函数(四).mp4
├─14.9随机变量分布函数(五).mp4
├─15.10正态分布例题讲解(三).mp4
├─15.1分布函数例题及贝叶斯公式回顾.mp4
├─15.2贝叶斯公式例题(一).mp4
├─15.3贝叶斯公式例题(二).mp4
├─15.4贝叶斯定理思想归纳.mp4
├─15.5贝叶斯定理应用总结及分布函数.mp4
├─15.6正态分布例题讲解(一).mp4
├─15.7正态分布例题讲解(二).mp4
├─15.8离散型分布函数.mp4
├─15.9连续型分布函数.mp4
├─16.1离散型分布函数的数学期望.mp4
├─16.2连续型分布函数的数学期望.mp4
├─16.3例题讲解(一).mp4
├─16.4例题讲解(二).mp4
├─16.5例题讲解(三).mp4
├─16.6正态分布的标准差定义.mp4
├─16.7数学期望及例题讲解.mp4
├─16.8方差及例题讲解.mp4
├─17.1二维随机变量(一).mp4
├─17.2二维随机变量(二).mp4
├─17.3二维随机变量(三).mp4
├─17.4N维随机变量(一).mp4
├─17.5N维随机变量(二).mp4
├─17.6中心极限定理(一).mp4
├─17.7中心极限定理(二).mp4
├─17.8随机样本与箱线图.mp4
├─17.9SPSS数据分析.mp4
├─18.10单因素方差分析(二).mp4
├─18.11两因素方差分析.mp4
├─18.12卡方检验(一).mp4
├─18.13卡方检验(二).mp4
├─18.14卡方检验(三).mp4
├─18.15简单线性回归(一).mp4
├─18.16简单线性回归(二).mp4
├─18.1T检验理论推导和前提.mp4
├─18.2单样本t检验(一).mp4
目录太长,中间省略了几百集目录
├─31.8CRM & RFM -0302.mp4
├─31.9新业务开发及销售运营管理-0303.mp4
├─4.1答疑回顾.mp4
├─4.2排序.mp4
├─4.3排序插入.mp4
├─4.4筛选(一).mp4
├─4.5筛选(二).mp4
├─4.6答疑.mp4
├─5.10报名统计.mp4
├─5.11SUMIF.mp4
├─5.12SUMIF练习.mp4
├─5.1分类汇总(一).mp4
├─5.2分类汇总(二).mp4
├─5.3公式与函数(一).mp4
├─5.4公式与函数(二).mp4
├─5.5公式与函数(三).mp4
├─5.6逻辑判断IF(一).mp4
├─5.7逻辑判断IF(二).mp4
├─5.8COUNTIF.mp4
├─5.9重复.mp4
├─6.1VLOOKUP.mp4
├─6.2菜单、Join Two Tables.mp4
├─6.3记录多匹配、跨表.mp4
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