九天菜菜【训练营6期】数据分析实-百度云网盘资源分享
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九天菜菜【训练营6期】数据分析实
| | ├──1.01 数据分析思维是什么.mp4 209.40M
| | ├──10.010.10 MySQL8.0 的安装教程_视频.mp4 705.60M
| | ├──100.100.PART5.3 使用sklearn实现决策树建模.mp4 105.22M
| | ├──101.101.PART5.4 CART分类树的参数详解.mp4 395.85M
| | ├──102.102.PART5.5 实例：泰坦尼克号幸存者的预测.mp4 249.32M
| | ├──103.103.PART6.1 学习曲线&交叉验证.mp4 272.54M
| | ├──104.104.PART6.2 sklearn中的网格搜索.mp4 231.46M
| | ├──105.105.PART7.1 线性回归及其基本原理.mp4 273.50M
| | ├──106.106.PART7.2 多元线性回归的实现及回归类模型评估指标.mp4 293.66M
| | ├──107.107.PART7.3 实例：使用线性回归预测鲍鱼年龄.mp4 120.19M
| | ├──108.108.PART7.4 线性回归改进算法：岭回归.mp4 147.69M
| | ├──109.109.PART7.5 线性回归改进算法：LASSO.mp4 138.22M
| | ├──11.011.11 Python的安装教程_视频.mp4 451.97M
| | ├──110.110.PART7.6 非线性问题：线性模型在非线性数据上的表现.mp4 204.86M
| | ├──111.111.PART7.7 非线性问题：多项式回归.mp4 230.18M
| | ├──112.112.PART8.1 名为“回归”的分类器：逻辑回归.mp4 219.52M
| | ├──113.113.PART8.2 逻辑回归在实际中的应用场景&优势.mp4 215.68M
| | ├──114.114.PART8.3 sklearn中的逻辑回归重要参数详解.mp4 309.78M
| | ├──115.115.PART8.4 使用sklearn实现逻辑回归.mp4 246.21M
| | ├──116.116.PART8.5 二分类中的样本不均衡问题.mp4 173.30M
| | ├──117.117.PART8.6 混淆矩阵及其衍生指标.mp4 294.22M
| | ├──118.118.PART8.7 ROC曲线&AUC面积.mp4 415.66M
| | ├──119.119.PART8.8 利用ROC曲线找出最佳阈值.mp4 110.03M
| | ├──12.012.12 数据分析师为什么需要Excel.mp4 705.83M
| | ├──120.120.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 556.80M
| | ├──121.121.PART8.10.1【案例2】数据概览及预处理.mp4 153.65M
| | ├──122.122.PART8.10.2【案例2】标签探索：离职员工状况概览.mp4 76.69M
| | ├──123.123.PART8.10.3【案例2】特征探索：员工满意度与离职之间的关系.mp4 161.04M
| | ├──124.124.PART8.10.4【案例2】特征探索：最新考核评估&参与项目数.mp4 227.22M
| | ├──125.125.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 188.95M
| | ├──126.126.PART8.10.6【案例2】特征探索：岗位&薪资水平.mp4 149.78M
| | ├──127.127.PART8.10.7【案例2】特征工程&建模&模型调优.mp4 138.66M
| | ├──128.128.PART9.1 集成学习主要研究领域及简单集成技术.mp4 208.64M
| | ├──129.129.PART9.2 Bagging VS Boosting.mp4 189.49M
| | ├──13.013.13 重新认识Excel.mp4 183.00M
| | ├──130.130.PART10.1 随机森林原理及sklearn实现.mp4 134.70M
| | ├──131.131.PART10.2 弱评估器结构相关参数.mp4 165.91M
| | ├──132.132.PART10.3 随机性相关参数及属性详解.mp4 435.53M
| | ├──133.133.PART10.4 使用随机森林完成员工离职预测及调优.mp4 184.84M
| | ├──134.134.PART11.1 Boosting算法的基本要素和基本流程.mp4 71.17M
| | ├──135.135.PART11.2 梯度提升树的基本原理.mp4 73.35M
| | ├──136.136.PART11.3 GBDT分类和回归的sklearn快速实现.mp4 209.15M
| | ├──137.137.PART11.4 弱评估器数量相关参数及对模型的影响.mp4 209.58M
| | ├──138.138.PART11.5 迭代过程相关参数：学习率&初始值参数.mp4 185.89M
| | ├──139.139.PART11.6 GBDT的损失函数.mp4 170.79M
| | ├──14.014.14.1 Excel的基本操作_01.mp4 300.54M
| | ├──140.140.PART11.7 模型复杂度和不纯度衡量指标相关参数.mp4 279.03M
| | ├──141.141.PART11.8 提前停止机制及相关参数.mp4 196.92M
| | ├──142.142.PART11.9 GBDT的袋外数据.mp4 148.85M
| | ├──143.143.PART11.10 GBDT的超参数优化.mp4 117.05M
| | ├──144.144.PART12.1 学习XGBoost的四个层次.mp4 193.67M
| | ├──145.145.PART12.2 XGBoost的安装与卸载.mp4 105.31M
| | ├──146.146.PART12.3 XGBoost分类和回归的sklearn实现.mp4 352.18M
| | ├──147.147.PART12.4 XGBoost重要参数详解：迭代过程相关参数.mp4 380.87M
| | ├──148.148.PART12.5 XGBoost的弱评估器.mp4 214.00M
| | ├──149.149.PART12.6 弱学习器的分枝&剪枝&随机性.mp4 177.45M
| | ├──15.015.14.2 Excel的基本操作_02.mp4 92.68M
| | ├──150.150.PART12.7 XGBoost性能相关参数及超参数优化.mp4 178.87M
| | ├──151.151.PART13 机器学习算法的模型选择问题.mp4 139.69M
| | ├──152-【业务模型】01 业务分析模型概览.mp4 42.76M
| | ├──153-【业务模型】02 初学者如何学习业务分析方法.mp4 301.63M
| | ├──154-【业务模型】3.1 对比分析法.mp4 230.52M
| | ├──155-【业务模型】3.2 多维度拆解.mp4 87.39M
| | ├──156-【业务模型】3.3 漏斗分析法.mp4 56.17M
| | ├──157-【业务模型】3.4 公式拆解法.mp4 135.84M
| | ├──158-【业务模型】3.5 矩阵分析法.mp4 79.77M
| | ├──159-【业务模型】04 数据涨跌异动如何处理？.mp4 56.82M
| | ├──16.016.14.3 Excel的基本操作_03.mp4 255.99M
| | ├──160-【业务模型】5.1 用户行为序列分析.mp4 146.23M
| | ├──161-【业务模型】5.2 用户行为路径分析.mp4 153.67M
| | ├──162-【业务模型】5.3 用户行为分析常用工具.mp4 44.33M
| | ├──163-【业务模型】5.4 用户留存分析.mp4 136.51M
| | ├──164-【业务模型】5.5 同期群分析.mp4 116.27M
| | ├──165-【业务模型】5.6【实操】使用python完成同期群分析.mp4 159.10M
| | ├──166-【业务模型】5.7.1 用户画像的两种概念.mp4 83.47M
| | ├──167-【业务模型】5.7.2 为什么要分析用户画像.mp4 55.60M
| | ├──168-【业务模型】5.7.3 不同行业的用户画像应用.mp4 67.62M
| | ├──169-【业务模型】5.7.4 用户画像体系搭建流程.mp4 241.88M
| | ├──17.017.15.1 Excel的数据处理_01.mp4 407.19M
| | ├──170-【业务模型】6.1.1 什么是RFM模型.mp4 132.18M
| | ├──171-【业务模型】6.1.2 如何应用RFM模型.mp4 84.15M
| | ├──172-【业务模型】6.1.3 实操：RFM模型的实操项目.mp4 135.99M
| | ├──173-【业务模型】6.2.1 AARRR模型.mp4 93.55M
| | ├──174-【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 52.98M
| | ├──175-【AB测试】01 AB测试的起源.mp4 210.51M
| | ├──176-【AB测试】02 AB测试的基本定义.mp4 31.31M
| | ├──177-【AB测试】03 AB测试在互联网巨头公司中的发展历程.mp4 127.47M
| | ├──178-【AB测试】04 为什么互联网热衷于AB测试.mp4 45.20M
| | ├──179-【AB测试】05 AB测试的实际应用场景.mp4 83.92M
| | ├──18.018.15.2 Excel的数据处理_02.mp4 198.87M
| | ├──180-【AB测试】06 字节跳动是如何应用AB测试的.mp4 241.89M
| | ├──181-【AB测试】07【补充】AA测试.mp4 61.42M
| | ├──182-【AB测试】08【补充】多变量测试.mp4 36.83M
| | ├──183-【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 316.17M
| | ├──184-【AB测试】10 AB测试基本流程：流量的分割.mp4 118.47M
| | ├──185-【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 255.15M
| | ├──186-【AB测试】12 AB测试的基本原理：假设检验.mp4 197.86M
| | ├──187-【AB测试】13.1 AB测试面试常见角度.mp4 41.26M
| | ├──188-【AB测试】13.2.1【面试题】请描述一下什么是AB test.mp4 39.29M
| | ├──189-【AB测试】13.2.2【面试题】AB测试的核心原理是什么？.mp4 68.46M
| | ├──19.019.16 Excel的基本公式.mp4 145.06M
| | ├──190-【AB测试】13.2.3【面试题】AB测试有哪些应用场景？.mp4 35.57M
| | ├──191-【AB测试】13.2.4【面试题】是否接触过AB test，请说说对AB测试的理解【滴滴】.mp4 113.58M
| | ├──192-【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？哪个更严重【阿里】.mp4 55.43M
| | ├──193-【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 47.40M
| | ├──194-【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 90.78M
| | ├──195-【AB测试】13.4.1【面试题】AB测试的主要流程是什么？.mp4 136.98M
| | ├──196-【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 91.14M
| | ├──197-【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 27.66M
| | ├──198-【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？.mp4 73.08M
| | ├──199-【AB测试】13.4.5【面试题】如何进行合理的流量分割？.mp4 14.97M
| | ├──2.02 拥有数据分析的具体表现.mp4 88.76M
| | ├──20.020.17.1 Excel的常用函数_01.mp4 262.07M
| | ├──200-【AB测试】13.4.6【面试题】如何验证你的改进办法有效果？【快手】.mp4 39.19M
| | ├──201-【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 54.14M
| | ├──202-【AB测试】13.4.8【面试题】若AB测试中发现实验组核心指标明显优于对照组，能上线么.mp4 30.41M
| | ├──203-【AB测试】13.5 【场景类面试题示例】如何设计和分析AB测试来决定某项新功能是否上线.mp4 569.48M
| | ├──204-【AB测试】14.1 AB测试的完整业务流程.mp4 113.30M
| | ├──205-【AB测试】14.2 AB测试的五大核心模块.mp4 349.41M
| | ├──206-【AB测试】14.3 业界流行的AB测试架构实现方案.mp4 271.74M
| | ├──207-【AB测试】15.1 应用实战：背景&AB测试流程.mp4 100.44M
| | ├──208-【AB测试】15.2 应用实战：设计AB test实验.mp4 559.71M
| | ├──209-【AB测试】15.3 应用实战：数据分析&假设检验的Python实现.mp4 704.10M
| | ├──21.021.17.2 Excel的常用函数_02.mp4 147.72M
| | ├──210-【游戏氪金】Ch 0 前言：数据概况与案例导读.mp4 67.62M
| | ├──211-【游戏氪金】Ch 1 游戏行业概览与游戏岗位招聘概况.mp4 150.92M
| | ├──212-【游戏氪金】Ch 2 从流量到用户到变现：手游的运营流程.mp4 197.33M
| | ├──213-【游戏氪金】Ch 3 甜蜜陷阱：你是如何一步步走向氪金的？.mp4 121.55M
| | ├──214-【游戏氪金】Ch 4 数据技术辅助游戏运营的6大典型场景.mp4 253.56M
| | ├──215-【游戏氪金】Ch 5.1 游戏数据的初步探索.mp4 261.81M
| | ├──216-【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 260.31M
| | ├──217-【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 198.22M
| | ├──218-【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 282.57M
| | ├──219-【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 101.69M
| | ├──22.022.17.3 Excel的常用函数_03.mp4 158.96M
| | ├──220-【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 176.19M
| | ├──221-【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 142.69M
| | ├──222-【游戏氪金】Ch 6.2 模型选择，benchmark的建立.mp4 115.43M
| | ├──223-【游戏氪金】Ch 6.3 特征工程(1) 根据业务模式新增特征.mp4 160.55M
| | ├──224-【游戏氪金】Ch 6.3 特征工程(2) 达成建模所需的统计假设.mp4 188.26M
| | ├──225-【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 196.18M
| | ├──226-【游戏氪金】Ch 6.4 模型融合(2) GBDT回归的预测与调优.mp4 108.02M
| | ├──227-【异常检测】Ch 0 数据概况与案例导读.mp4 47.83M
| | ├──228-【异常检测】Ch 1 电商的核心价值：更高的交易效率.mp4 201.49M
| | ├──229-【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 194.21M
| | ├──23.023.17.4 Excel的常用函数_04.mp4 145.61M
| | ├──230-【异常检测】Ch 3 淘宝vs京东：迥然不同的盈利模式.mp4 214.98M
| | ├──231-【异常检测】Ch 4 异常订单检测：商家的帮手，平台的抓手.mp4 74.47M
| | ├──232-【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 157.23M
| | ├──233-【异常检测】Ch 5.2 数据预处理(2)：重复值与异常值处理.mp4 155.13M
| | ├──234-【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 115.86M
| | ├──235-【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 290.26M
| | ├──236-【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 132.89M
| | ├──237-【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 161.86M
| | ├──238-【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 125.26M
| | ├──239-【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 194.81M
| | ├──24.024.18 查找引用函数：VLOOKUP_OFFSET_MATCH_INDEX.mp4 456.75M
| | ├──240-【异常检测】Ch 7.3 建模与调参(3) 基于软投票的模型融合.mp4 85.08M
| | ├──241-【用户流失】Part 1.1 业务背景与Kaggle平台使用方法介绍.mp4 500.99M
| | ├──242-【用户流失】Part 1.2 数据字段解释与数据质量检验.mp4 656.74M
| | ├──243-【用户流失】Part 1.3 字段类型转化与缺失值填补.mp4 648.30M
| | ├──244-【用户流失】Part 1.4 异常值检测.mp4 491.89M
| | ├──245-【用户流失】Part 1.5 相关性分析.mp4 928.34M
| | ├──246-【用户流失】Part 1.6 数据探索性分析与可视化呈现.mp4 724.72M
| | ├──247-【用户流失】Part 2.1 数据重编码：OrdinalEncoder过程.mp4 314.39M
| | ├──248-【用户流失】Part 2.2 数据重编码：OneHotEncoder过程.mp4 391.21M
| | ├──249-【用户流失】Part 2.3 转化器流水线：ColumnTransformer过程.mp4 350.76M
| | ├──25.025.19.1 Excel可视化_饼图&折线图.mp4 258.15M
| | ├──250-【用户流失】Part 2.4 特征变换：数据标准化与归一化.mp4 764.75M
| | ├──251-【用户流失】Part 2.5 连续变量分箱：等宽、等频与聚类分箱.mp4 132.72M
| | ├──252-【用户流失】Part 2.6 连续变量分箱：目标编码与有监督分箱.mp4 78.20M
| | ├──253-【用户流失】Part 2.7 逻辑回归机器学习流构建与训练.mp4 471.80M
| | ├──254-【用户流失】Part 2.8 逻辑回归机器学习流超参数搜索调优.mp4 568.75M
| | ├──255-【用户流失】Part 2.9 自定义sklearn评估器网格搜索.mp4 701.42M
| | ├──256-【用户流失】Part 2.10 逻辑回归模型解释与特征系数解读.mp4 389.67M
| | ├──257-【用户流失】Part 2.11 决策树模型训练与优化.mp4 285.28M
| | ├──258-【用户流失】Part 2.12 决策树模型解释与结果解读.mp4 369.74M
| | ├──259-【广告投放】Ch1.1广告&营销的本质.mp4 117.04M
| | ├──26.026.19.2 Excel可视化_条形图&散点图.mp4 163.46M
| | ├──260-【广告投放】Ch1.24P营销理论：产品.mp4 160.89M
| | ├──261-【广告投放】Ch1.34P营销理论：价格.mp4 164.65M
| | ├──262-【广告投放】Ch1.44P营销理论：渠道与推广.mp4 92.31M
| | ├──263-【广告投放】Ch1.5互联网公司如何靠流量致富？.mp4 183.69M
| | ├──264-【广告投放】Ch1.6以抖音为例聊聊互联网企业的变现之路.mp4 349.92M
| | ├──265-【广告投放】Ch2.1广告投放的目的、渠道、形式及计费方式.mp4 260.42M
| | ├──266-【广告投放】Ch2.2如何衡量广告效果及优化广告策略.mp4 351.60M
| | ├──267-【广告投放】Ch3.1在线教育发展历程.mp4 69.48M
| | ├──268-【广告投放】Ch3.2在线教育已死？No，加时赛已开启.mp4 98.21M
| | ├──269-【广告投放】Ch3.3行业洗牌：数据从业者机会何在？.mp4 105.42M
| | ├──27.027.19.3 Excel可视化_气泡图&雷达图&组合图.mp4 102.20M
| | ├──270-【广告投放】Ch3.4流量为王：在线教育的财富密码.mp4 103.70M
| | ├──271-【广告投放】Ch3.5在线教育的广告投放流程.mp4 185.85M
| | ├──272-【广告投放】Ch3.6在线教育广告投放案例分享（K12领域）.mp4 74.74M
| | ├──273-【广告投放】Ch4.1数据指标体系的重要性及判断标准.mp4 122.24M
| | ├──274-【广告投放】Ch4.2搭建指标体系的起点：理解业务.mp4 53.80M
| | ├──275-【广告投放】Ch4.3搭建指标体系：定目标&理流程.mp4 76.61M
| | ├──276-【广告投放】Ch4.4搭建指标体系：选指标&搭体系.mp4 72.10M
| | ├──277-【广告投放】Ch5.1案例基本背景及数据情况.mp4 36.49M
| | ├──278-【广告投放】Ch5.2【选学】互联网巨头们的数据库演变之路.mp4 74.27M
| | ├──279-【广告投放】Ch5.3【选学】创建python与数据库之间的连接.mp4 62.20M
| | ├──28.028.19.4 Excel可视化_对称比较图&瀑布图.mp4 147.45M
| | ├──280-【广告投放】Ch5.4【选学】将python中的DF数据导入数据库.mp4 85.02M
| | ├──281-【广告投放】Ch5.5【选学】使用pandas完成数据库数据的读取和更新.mp4 147.31M
| | ├──282-【广告投放】Ch5.6数据分布情况及特征相关性分析.mp4 172.97M
| | ├──283-【广告投放】Ch6.1特征探索：各渠道流量基本情况.mp4 67.32M
| | ├──284-【广告投放】Ch6.2特征探索：渠道流量Top20分析.mp4 167.16M
| | ├──285-【广告投放】Ch6.3特征探索：渠道质量Top20分析.mp4 105.69M
| | ├──286-【广告投放】Ch6.4特征探索：投放总时间越长引流效果越好？.mp4 56.67M
| | ├──287-【广告投放】Ch6.5特征探索：不同投放时间下，渠道的流量和质量表现.mp4 167.34M
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| | ├──289-【广告投放】Ch6.7特征探索：用户停留时间分析.mp4 84.45M
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| | ├──290-【广告投放】Ch6.8特征探索：用户搜索行为分析.mp4 47.90M
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