构建数据分析工程师能力模型，实战八大企业级项目 百度网盘(10.00G)

构建数据分析工程师能力模型，实战八大企业级项目 [10.00G]

{1}–第1章数据分析实战-前奏[95.00M]

[1.1]–1-1数据分析课程导学.mp4[12.86M]

[1.2]–1-2数据分析工程师的进阶指南.mp4[38.26M]

[1.3]–1-3课程的核心目标.mp4[43.88M]

{2}–第2章数据分析必备技能-开始[1.09G]

[2.1]–2-1数据分析报告的关键组成部分.mp4[113.79M]

[2.10]–2-10实战：kaggle数据分析可视化实战（一）.mp4[117.27M]

[2.11]–2-11实战：kaggle数据分析可视化实战（二）.mp4[78.25M]

[2.12]–2-12实战：kaggle数据分析可视化实战（三）.mp4[87.10M]

[2.13]–2-13实战：kaggle数据分析可视化实战（四）.mp4[121.10M]

[2.2]–2-2如何构建企业级数据分析报告？.mp4[94.19M]

[2.3]–2-3Python还可以这样用（中高级）.mp4[84.70M]

[2.4]–2-4快速处理数据不二选择-NumPy.mp4[44.76M]

[2.5]–2-5数据探索工具-Pandas.mp4[88.91M]

[2.6]–2-6高效处理带有时间序列数据（一）.mp4[93.11M]

[2.7]–2-7高效处理带有时间序列数据（二）.mp4[85.55M]

[2.8]–2-8实战：杭州市地铁流量时间序列数据处理（一）.mp4[103.39M]

{3}–第3章数据分析思维拓展-间奏一[618.34M]

[3.1]–3-1对比分析和分类分析思路与应用场景.mp4[58.54M]

[3.10]–3-10RFM模型实现精细化用户运营.mp4[59.20M]

[3.11]–3-11用户画像：如何真正了解用户需求？.mp4[78.30M]

[3.12]–3-12抖音、QQ浏览器、百度APP的用户画像差异.mp4[21.24M]

[3.13]–3-13推荐系统中的用户画像.mp4[28.83M]

[3.2]–3-2时间序列分析思路与应用场景.mp4[73.01M]

[3.3]–3-3实战：淘宝电商商品销量数据分析.mp4[135.86M]

[3.4]–3-4逻辑树分析思路与应用场景.mp4[46.24M]

[3.5]–3-5多维度拆解分析思路与应用场景.mp4[38.02M]

[3.7]–3-7多个变量间的相关性分析与应用场景.mp4[28.93M]

[3.9]–3-9如何使用AARRR模型对用户进行分层？.mp4[50.17M]

{4}–第4章数据分析算法应用-间奏二[700.49M]

[4.1]–4-1从决策树到GBDT的优化（一）.mp4[72.92M]

[4.10]–4-10预测服装厂员工生产效率–神经网络（一）.mp4[78.82M]

[4.11]–4-11预测服装厂员工生产效率–神经网络（二）.mp4[53.86M]

[4.2]–4-2从决策树到GBDT的优化（二）.mp4[91.65M]

[4.4]–4-4信用卡客户贷款违约预测实战–使用决策树（二）.mp4[67.88M]

[4.5]–4-5kmeans无监督聚类的强大.mp4[69.34M]

[4.6]–4-6红楼梦文本聚类实战–使用kmeans.mp4[116.57M]

[4.7]–4-7关联规则分析应用.mp4[48.33M]

[4.8]–4-8经典模型支持向量积.mp4[42.65M]

[4.9]–4-9超强拟合能力的神经网络.mp4[58.47M]

{5}–第5章京东电商用户行为分析（非模型）项目实战-副歌[792.92M]

[5.1]–5-1如何提出分析问题？.mp4[36.68M]

[5.2]–5-2数据获取和数据预处理.mp4[128.29M]

[5.3]–5-3掌握流量和转化指标.mp4[80.45M]

[5.4]–5-4用户行为路径分析应用.mp4[76.11M]

[5.5]–5-5使用AARRR漏斗模型拆解用户行为.mp4[114.95M]

[5.6]–5-6用户消费习惯分析及应对方式.mp4[129.68M]

[5.7]–5-7从商品相关性中挖掘可用信息.mp4[98.02M]

[5.8]–5-8使用RFM模型进行用户价值分析及应对方式（一）.mp4[71.19M]

[5.9]–5-9使用RFM模型进行用户价值分析及应对方式（二）.mp4[57.54M]

{6}–第6章数据挖掘模型应用-主歌一[355.35M]

[6.1]–6-1问题理解与评估指标.mp4[125.33M]

[6.2]–6-2数据探索性分析（EDA）.mp4[23.93M]

[6.3]–6-3特征工程的重要性.mp4[66.77M]

[6.4]–6-4如何选择合适的模型？.mp4[69.38M]

[6.5]–6-5进行模型高阶实践.mp4[69.94M]

{7}–第7章APP活跃用户预测（模型）项目实战-主歌二[647.40M]

[7.1]–7-1实战案例准备工作.mp4[5.82M]

[7.2]–7-2数据获取和数据预处理.mp4.mp4[22.93M]

[7.3]–7-3用户行为数据分析和可视化.mp4[55.77M]

[7.4]–7-4滑窗法扩充训练集数据.mp4[105.99M]

[7.5]–7-5构建描述用户的特征.mp4[97.53M]

[7.6]–7-6构建描述拍客的特征.mp4[73.53M]

[7.7]–7-7选择有价值的特征.mp4[70.75M]

[7.8]–7-8使用树模型三剑客.mp4[101.25M]

[7.9]–7-9构建模型差异性进行融合.mp4[113.83M]

{8}–第8章总结与展望-尾曲[134.05M]

[8.1]–8-1整章课程回顾.mp4[19.82M]

[8.2]–8-2数据分析工程师面试问题方向讲解.mp4[49.44M]

[8.3]–8-3选择合适的意向领域及成长路线.mp4[31.95M]

[8.4]–8-4学习完这个课程以后怎样继续深入数据分析的学习？.mp4[32.84M]

资料[5.65G]

慕课数据分析中级项目数据[5.55G]

第二章[4.02G]

666JAVA下载必看[44.05M]

看看我【www.】.zip[14.66M]

课程总结.mp4[14.73M]

面试合集.txt[0.18K]

软件下载.txt[0.15K]

下载必看.txt[0.16K]

资料2.zip[14.66M]

kaggle1-墨西哥人肥胖程度数据可视化分析[5.15M]

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墨西哥人肥胖程度数据可视化分析-checkpoint.ipynb[2.33M]

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墨西哥人肥胖程度数据可视化分析.ipynb[2.56M]

kaggle2-新冠肺炎疫情数据清洗及探索性分析[1.63M]

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新冠肺炎疫情数据清洗及探索性分析-checkpoint.ipynb[640.46K]

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新冠肺炎疫情数据清洗及探索性分析.ipynb[863.59K]

杭州市地铁流量时间序列数据处理[3.97G]

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时间序列数据处理.ipynb[989.17K]

第七章[577.24M]

APP用户活跃度[577.12M]

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APP用户活跃度预测-特征工程-checkpoint.ipynb[229.99K]

APP用户活跃度预测-特征选择&训练模型-checkpoint.ipynb[229.05K]

APP用户活跃预测-数据分析-checkpoint.ipynb[95.60K]

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APP用户活跃度预测-特征工程.ipynb[33.14K]

APP用户活跃度预测-特征选择&训练模型.ipynb[246.13K]

APP用户活跃预测-数据分析.ipynb[102.54K]

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part7-APP活跃用户预测（模型）项目实战.png[119.62K]

第三章[186.49M]

互联网金融信贷数据分析[177.70M]

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互联网金融信贷数据分析-checkpoint.ipynb[555.69K]

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互联网金融信贷数据分析.ipynb[2.28M]

淘宝电商商品销量数据分析[8.79M]

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淘宝电商商品销量数据分析-checkpoint.ipynb[185.18K]

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sam_tianchi_mum_baby.csv[20.30K]

sam_tianchi_mum_baby_trade_history.csv[8.40M]

淘宝电商商品销量数据分析.ipynb[189.24K]

第四章[27.58M]

红楼梦文本聚类分析[13.17M]

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红楼梦文本聚类分析-checkpoint.ipynb[490.16K]

input[12.09M]

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SimHei.ttf[9.59M]

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红楼梦文本聚类分析.ipynb[614.99K]

信用卡客户贷款违约预测[12.96M]

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信用卡客户贷款违约预测-checkpoint.ipynb[9.76M]

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信用卡客户贷款违约预测.ipynb[431.35K]

预测服装厂员工生产效率[1.44M]

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利用回归模型预测服装厂员工生产效率-checkpoint.ipynb[0.99M]

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利用回归模型预测服装厂员工生产效率.ipynb[368.34K]

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第五章[775.26M]

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jd_shop_info.csv[527.68K]

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高潜用户购买预测数据集.zip[682.87M]

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part5-京东电商用户行为分析（非模型）项目实战.png[214.18K]

京东用户行为分析.ipynb[3.95M]

京东用户行为分析.ipynb.zip[1.29M]

资料.zip[96.13M]