【九天菜菜】数据分析实战

【九天菜菜】数据分析实战
├──100_PART4.8-聚类算法在实际应用的注意事项.mp4 151.03M
├──101_PART4.9-使用聚类算法进行图像压缩_代码讲解.mp4 118.66M
├──102_PART4.10-使用聚类算法进行异常检测_代码讲解.mp4 68.88M
├──103_PART5.1-决策树是如何工作的.mp4 60.01M
├──104_PART5.2-CART分类树的建模流程.mp4 203.18M
├──105_PART5.3-使用sklearn实现决策树建模.mp4 60.07M
├──106_PART5.4-CART分类树的参数详解.mp4 218.07M
├──107_PART5.5-实例：泰坦尼克号幸存者的预测.mp4 142.26M
├──108_PART6.1-学习曲线&交叉验证.mp4 158.14M
├──109_PART6.2-sklearn中的网格搜索.mp4 136.13M
├──10_10-MySQL的安装教程.mp4 83.40M
├──110_PART7.1-线性回归及其基本原理.mp4 155.93M
├──111_PART7.2-多元线性回归的实现及回归类模型评估指标.mp4 174.15M
├──112_PART7.3-实例：使用线性回归预测鲍鱼年龄.mp4 72.50M
├──113_PART7.4-线性回归改进算法：岭回归.mp4 85.48M
├──114_PART7.5-线性回归改进算法：LASSO.mp4 81.35M
├──115_PART7.6-非线性问题：线性模型在非线性数据上的表现.mp4 122.22M
├──116_PART7.7-非线性问题：多项式回归.mp4 137.56M
├──117_PART8.1-名为“回归”的分类器：逻辑回归.mp4 112.73M
├──118_PART8.2-逻辑回归在实际中的应用场景&优势.mp4 121.77M
├──119_PART8.3-sklearn中的逻辑回归重要参数详解.mp4 172.09M
├──11_11-Python的安装教程.mp4 122.82M
├──120_PART8.4-使用sklearn实现逻辑回归.mp4 124.61M
├──121_PART8.5-二分类中的样本不均衡问题.mp4 132.99M
├──122_PART8.6-混淆矩阵及其衍生指标.mp4 150.91M
├──123_PART8.7-ROC曲线&AUC面积.mp4 220.55M
├──124_PART8.8-利用ROC曲线找出最佳阈值.mp4 79.05M
├──125_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 274.99M
├──126_PART8.10.1【案例2】数据概览及预处理.mp4 86.95M
├──127_PART8.10.2【案例2】标签探索：离职员工状况概览.mp4 43.54M
├──128_PART8.10.3【案例2】特征探索：员工满意度与离职之间的关系.mp4 87.79M
├──129_PART8.10.4【案例2】特征探索：最新考核评估&参与项目数.mp4 124.21M
├──12_12-数据分析师为什么需要Excel.mp4 70.98M
├──130_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 99.70M
├──131_PART8.10.6【案例2】特征探索：岗位&薪资水平.mp4 79.51M
├──132_PART8.10.7【案例2】特征工程&建模&模型调优.mp4 104.00M
├──133_PART9.1-集成学习主要研究领域及简单集成技术.mp4 115.62M
├──134_PART9.2-Bagging-VS-Boosting.mp4 109.08M
├──135_PART10.1-随机森林原理及sklearn实现.mp4 79.78M
├──136_PART10.2-弱评估器结构相关参数.mp4 95.93M
├──137_PART10.3-随机性相关参数及属性详解.mp4 261.07M
├──138_PART10.4-使用随机森林完成员工离职预测及调优.mp4 104.47M
├──139_PART11.1-Boosting算法的基本要素和基本流程.mp4 45.68M
├──13_13-重新认识Excel.mp4 253.31M
├──140_PART11.2-梯度提升树的基本原理.mp4 46.94M
├──141_PART11.3-GBDT分类和回归的sklearn快速实现.mp4 124.80M
├──142_PART11.4-弱评估器数量相关参数及对模型的影响.mp4 126.71M
├──143_PART11.5-迭代过程相关参数：学习率&初始值参数.mp4 113.48M
├──144_PART11.6-GBDT的损失函数.mp4 103.68M
├──145_PART11.7-模型复杂度和不纯度衡量指标相关参数.mp4 170.02M
├──146_PART11.8-提前停止机制及相关参数.mp4 132.70M
├──147_PART11.9-GBDT的袋外数据.mp4 94.89M
├──148_PART11.10-GBDT的超参数优化.mp4 75.55M
├──149_PART12.1-学习XGBoost的四个层次.mp4 107.39M
├──14_14.1-Excel的基本操作_01.mp4 446.82M
├──150_PART12.2-XGBoost的安装与卸载.mp4 56.66M
├──151_PART12.3-XGBoost分类和回归的sklearn实现.mp4 198.85M
├──152_PART12.4-XGBoost重要参数详解：迭代过程相关参数.mp4 215.40M
├──153_PART12.5-XGBoost的弱评估器.mp4 127.08M
├──154_PART12.6-弱学习器的分枝&剪枝&随机性.mp4 101.78M
├──155_PART12.7-XGBoost性能相关参数及超参数优化.mp4 105.18M
├──156_PART13-机器学习算法的模型选择问题.mp4 73.48M
├──157_【业务模型】01-业务分析模型概览.mp4 16.17M
├──158_【业务模型】02-初学者如何学习业务分析方法.mp4 104.43M
├──159_【业务模型】3.1-对比分析法.mp4 83.53M
├──15_14.2-Excel的基本操作_02.mp4 169.77M
├──160_【业务模型】3.2-多维度拆解.mp4 31.11M
├──161_【业务模型】3.3-漏斗分析法.mp4 20.34M
├──162_【业务模型】3.4-公式拆解法.mp4 50.79M
├──163_【业务模型】3.5-矩阵分析法.mp4 28.09M
├──164_【业务模型】04-数据涨跌异动如何处理？.mp4 21.06M
├──165_【业务模型】5.1-用户行为序列分析.mp4 52.56M
├──166_【业务模型】5.2-用户行为路径分析.mp4 59.79M
├──167_【业务模型】5.3-用户行为分析常用工具.mp4 16.03M
├──168_【业务模型】5.4-用户留存分析.mp4 54.71M
├──169_【业务模型】5.5-同期群分析.mp4 43.54M
├──16_14.3-Excel的基本操作_03.mp4 365.01M
├──170_【业务模型】5.6【实操】使用python完成同期群分析.mp4 63.49M
├──171_【业务模型】5.7.1-用户画像的两种概念.mp4 30.82M
├──172_【业务模型】5.7.2-为什么要分析用户画像.mp4 18.72M
├──173_【业务模型】5.7.3-不同行业的用户画像应用.mp4 23.92M
├──174_【业务模型】5.7.4-用户画像体系搭建流程.mp4 77.16M
├──175_【业务模型】6.1.1-什么是RFM模型.mp4 48.40M
├──176_【业务模型】6.1.2-如何应用RFM模型.mp4 31.80M
├──177_【业务模型】6.1.3-实操：RFM模型的实操项目.mp4 59.47M
├──178_【业务模型】6.2.1-AARRR模型.mp4 34.90M
├──179_【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 20.12M
├──17_15.1-Excel的数据处理_01.mp4 580.73M
├──180_【AB测试】01-AB测试的起源.mp4 30.41M
├──181_【AB测试】02-AB测试的基本定义.mp4 11.18M
├──182_【AB测试】03-AB测试在互联网巨头公司中的发展历程.mp4 51.94M
├──183_【AB测试】04-为什么互联网热衷于AB测试.mp4 18.81M
├──184_【AB测试】05-AB测试的实际应用场景.mp4 32.06M
├──185_【AB测试】06-字节跳动是如何应用AB测试的.mp4 96.76M
├──186_【AB测试】07【补充】AA测试.mp4 25.20M
├──187_【AB测试】08【补充】多变量测试.mp4 16.61M
├──188_【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 136.50M
├──189_【AB测试】10-AB测试基本流程：流量的分割.mp4 51.59M
├──18_15.2-Excel的数据处理_02.mp4 281.20M
├──190_【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 107.04M
├──191_【AB测试】12-AB测试的基本原理：假设检验.mp4 77.80M
├──192_【AB测试】13.1-AB测试面试常见角度.mp4 15.22M
├──193_【AB测试】13.2.1【面试题】请描述一下什么是AB-test.mp4 15.95M
├──194_【AB测试】13.2.2【面试题】AB测试的核心原理是什么？.mp4 30.88M
├──195_【AB测试】13.2.3【面试题】AB测试有哪些应用场景？.mp4 16.33M
├──196_【AB测试】13.2.4【面试题】有没有接触过AB-test，请说说你对AB测试的理解【滴.mp4 49.07M
├──197_【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？你觉得哪个更严重【.mp4 23.25M
├──198_【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 20.08M
├──199_【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 40.74M
├──19_16-Excel的基本公式.mp4 182.71M
├──1_01-数据分析思维是什么.mp4 22.53M
├──200_【AB测试】13.4.1【面试题】AB测试的主要流程是什么？.mp4 61.68M
├──201_【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 39.48M
├──202_【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 13.21M
├──203_【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？过长或过短.mp4 32.56M
├──204_【AB测试】13.4.5【面试题】如何进行合理的流量分割？.mp4 6.10M
├──205_【AB测试】13.4.6【面试题】如何验证你的改进办法有效果？如何确定此功能上线收益？【快.mp4 15.91M
├──206_【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 23.43M
├──207_【AB测试】13.4.8【面试题】若在AB测试中发现实验组核心指标明显优于对照组，那么这个.mp4 12.77M
├──208_【AB测试】13.5-【场景类面试题示例】如何设计和分析一个AB测试来决定某项新功能是否上.mp4 252.87M
├──209_【AB测试】14.1-AB测试的完整业务流程.mp4 35.12M
├──20_17.1-Excel的常用函数_01.mp4 348.09M
├──210_【AB测试】14.2-AB测试的五大核心模块.mp4 119.84M
├──211_【AB测试】14.3-业界流行的AB测试架构实现方案.mp4 91.71M
├──212_【AB测试】15.1-应用实战：背景&AB测试流程.mp4 30.52M
├──213_【AB测试】15.2-应用实战：设计AB-test实验.mp4 165.52M
├──214_【AB测试】15.3-应用实战：数据分析&假设检验的Python实现.mp4 190.89M
├──215_【游戏氪金】Ch-0-前言：数据概况与案例导读.mp4 73.55M
├──216_【游戏氪金】Ch-1-游戏行业概览与游戏岗位招聘概况.mp4 163.28M
├──217_【游戏氪金】Ch-2-从流量到用户到变现：手游的运营流程.mp4 238.01M
├──218_【游戏氪金】Ch-3-甜蜜陷阱：你是如何一步步走向氪金的？.mp4 130.12M
├──219_【游戏氪金】Ch-4-数据技术辅助游戏运营的6大典型场景.mp4 291.68M
├──21_17.2-Excel的常用函数_02.mp4 204.31M
├──220_【游戏氪金】Ch-5.1-游戏数据的初步探索.mp4 271.06M
├──221_【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 277.67M
├──222_【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 216.80M
├──223_【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 284.35M
├──224_【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 107.98M
├──225_【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 190.51M
├──226_【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 148.61M
├──227_【游戏氪金】Ch-6.2-模型选择，benchmark的建立.mp4 121.81M
├──228_【游戏氪金】Ch-6.3-特征工程(1)-根据业务模式新增特征.mp4 169.57M
├──229_【游戏氪金】Ch-6.3-特征工程(2)-达成建模所需的统计假设.mp4 199.55M
├──22_17.3-Excel的常用函数_03.mp4 209.63M
├──230_【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 207.46M
├──231_【游戏氪金】Ch-6.4-模型融合(2)-GBDT回归的预测与调优.mp4 111.97M
├──232_【异常检测】Ch-0-数据概况与案例导读.mp4 51.51M
├──233_【异常检测】Ch-1-电商的核心价值：更高的交易效率.mp4 346.49M
├──234_【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 352.39M
├──235_【异常检测】Ch-3-淘宝vs京东：迥然不同的盈利模式.mp4 298.90M
├──236_【异常检测】Ch-4-异常订单检测：商家的帮手，平台的抓手.mp4 139.22M
├──237_【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 268.90M
├──238_【异常检测】Ch-5.2-数据预处理(2)：重复值与异常值处理.mp4 258.62M
├──239_【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 205.29M
├──23_17.4-Excel的常用函数_04.mp4 193.80M
├──240_【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 341.17M
├──241_【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 233.86M
├──242_【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 288.19M
├──243_【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 219.74M
├──244_【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 243.15M
├──245_【异常检测】Ch-7.3-建模与调参(3)-基于软投票的模型融合.mp4 153.23M
├──246_【广告投放】Ch-1.1-广告&营销的本质.mp4 76.93M
├──247_【广告投放】Ch-1.2-4P营销理论：产品.mp4 97.56M
├──248_【广告投放】Ch-1.3-4P营销理论：价格.mp4 118.29M
├──249_【广告投放】Ch-1.4-4P营销理论：渠道与推广.mp4 58.12M
├──24_18-查找引用函数：VLOOKUP-OFFSET-MATCH-INDEX.mp4 617.98M
├──250_【广告投放】Ch-1.5-互联网公司如何靠流量致富？.mp4 124.09M
├──251_【广告投放】Ch-1.6-以抖音为例聊聊互联网企业的变现之路.mp4 226.76M
├──252_【广告投放】Ch-2.1-广告投放的目的、渠道、形式及计费方式.mp4 159.89M
├──253_【广告投放】Ch-2.2-如何衡量广告效果及优化广告策略.mp4 227.08M
├──254_【广告投放】Ch-3.1-在线教育发展历程.mp4 56.50M
├──255_【广告投放】Ch-3.2-在线教育已死？No，加时赛已开启.mp4 76.39M
├──256_【广告投放】Ch-3.3-行业洗牌：数据从业者机会何在？.mp4 88.47M
├──257_【广告投放】Ch-3.4-流量为王：在线教育的财富密码.mp4 81.46M
├──258_【广告投放】Ch-3.5-在线教育的广告投放流程.mp4 184.14M
├──259_【广告投放】Ch-3.6-在线教育广告投放案例分享（K12领域）.mp4 72.73M
├──25_19.1-Excel可视化_饼图&折线图.mp4 378.92M
├──260_【广告投放】Ch-4.1-数据指标体系的重要性及判断标准.mp4 108.89M
├──261_【广告投放】Ch-4.2-搭建指标体系的起点：理解业务.mp4 45.55M
├──262_【广告投放】Ch-4.3-搭建指标体系：定目标&理流程.mp4 70.62M
├──263_【广告投放】Ch-4.4-搭建指标体系：选指标&搭体系.mp4 65.83M
├──264_【广告投放】Ch-5.1-案例基本背景及数据情况.mp4 35.67M
├──265_【广告投放】Ch-5.2-【选学】互联网巨头们的数据库演变之路.mp4 54.99M
├──266_【广告投放】Ch-5.3-【选学】创建python与数据库之间的连接.mp4 58.14M
├──267_【广告投放】Ch-5.4【选学】将python中的DF数据导入数据库.mp4 73.06M
├──268_【广告投放】Ch-5.5【选学】使用pandas完成数据库数据的读取和更新.mp4 125.11M
├──269_【广告投放】Ch-5.6-数据分布情况及特征相关性分析.mp4 142.97M
├──26_19.2-Excel可视化_条形图&散点图.mp4 248.27M
├──270_【广告投放】Ch-6.1-特征探索：各渠道流量基本情况.mp4 63.49M
├──271_【广告投放】Ch-6.2-特征探索：渠道流量Top20分析.mp4 143.59M
├──272_【广告投放】Ch-6.3-特征探索：渠道质量Top20分析.mp4 94.77M
├──273_【广告投放】Ch-6.4-特征探索：投放总时间越长引流效果越好？.mp4 49.06M
├──274_【广告投放】Ch-6.5-特征探索：不同投放时间下，渠道的流量和质量表现.mp4 140.02M
├──275_【广告投放】Ch-6.6-特征探索：用户注册行为分析.mp4 44.44M
├──276_【广告投放】Ch-6.7-特征探索：用户停留时间分析.mp4 69.21M
├──277_【广告投放】Ch-6.8-特征探索：用户搜索行为分析.mp4 37.91M
├──278_【广告投放】Ch-6.9-特征探索：用户访问深度分析.mp4 49.45M
├──279_【广告投放】Ch-6.10-特征探索：广告卖点分析.mp4 91.83M
├──27_19.3-Excel可视化_气泡图&雷达图&组合图.mp4 151.45M
├──280_【广告投放】Ch-6.11-特征探索：广告物料分析.mp4 50.76M
├──281_【广告投放】Ch-6.12-特征探索：广告预算分析.mp4 92.52M
├──282_【广告投放】Ch-6.13-特征探索总结.mp4 43.40M
├──283_【广告投放】Ch-7.1-特征工程：数据预处理&编码&数据归一化.mp4 112.82M
├──284_【广告投放】Ch-7.2-聚类分析在实际工作中的应用.mp4 83.15M
├──285_【广告投放】Ch-7.3-建模分析：使用Kmeans聚类完成渠道分组.mp4 125.59M
├──286_【广告投放】Ch-7.4-分组结果的可视化展示.mp4 81.18M
├──287_【广告投放】Ch-7.5-业务应用：建模结果对业务的指导意义.mp4 55.55M
├──288_【用户流失】Part-1.1-业务背景与Kaggle平台使用方法介绍.mp4 193.18M
├──289_【用户流失】Part-1.2-数据字段解释与数据质量检验.mp4 84.99M
├──28_19.4-Excel可视化_对称比较图&瀑布图.mp4 226.00M
├──290_【用户流失】Part-1.3-字段类型转化与缺失值填补.mp4 189.39M
├──291_【用户流失】Part-1.4-异常值检测.mp4 62.11M
├──292_【用户流失】Part-1.5-相关性分析.mp4 104.75M
├──293_【用户流失】Part-1.6-数据探索性分析与可视化呈现.mp4 86.79M
├──294_【用户流失】Part-2.1-数据重编码：OrdinalEncoder过程-.mp4 110.72M
├──295_【用户流失】Part-2.2-数据重编码：OneHotEncoder过程.mp4 127.14M
├──296_【用户流失】Part-2.3-转化器流水线：ColumnTransformer过程.mp4 118.03M
├──297_【用户流失】Part-2.4-特征变换：数据标准化与归一化.mp4 53.20M
├──298_【用户流失】Part-2.5-连续变量分箱：等宽、等频与聚类分箱.mp4 147.77M
├──299_【用户流失】Part-2.6-连续变量分箱：目标编码与有监督分箱.mp4 96.88M
├──29_19.5-Excel可视化_漏斗图&增维分析&动态图表.mp4 550.87M
├──2_02-拥有数据分析的具体表现.mp4 361.36M
├──300_【用户流失】Part-2.7-逻辑回归机器学习流构建与训练.mp4 165.07M
├──301_【用户流失】Part-2.8-逻辑回归机器学习流超参数搜索调优.mp4 180.65M
├──302_【用户流失】Part-2.9-自定义sklearn评估器网格搜索.mp4 219.62M
├──303_【用户流失】Part-2.10-逻辑回归模型解释与特征系数解读.mp4 124.74M
├──304_【用户流失】Part-2.11-决策树模型训练与优化.mp4 87.17M
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├──98_PART4.6-使用极坐标图绘制不同分组的分布情况.mp4 123.64M
├──99_PART4.7-使用python对原数据集进行清洗并建模.mp4 114.01M
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