mksz574-构建数据分析工程师能力模型，实战八大企业级项目[完结]

课程目录

{1}--第1章数据分析实战-前奏/
[1.1]-1数据分析课程导学.mp4
[1.2]-2数据分析工程师的进阶指南.mp4
[1.3]-3课程的核心目标.mp4
{2}--第2章数据分析必备技能-开始/
[2.10]-10实战：kaggle数据分析可视化实战（一）[16].mp4
[2.11]-11实战：kaggle数据分析可视化实战（二）[16].mp4
[2.12]-12实战：kaggle数据分析可视化实战（三）[16].mp4
[2.13]-13实战：kaggle数据分析可视化实战（四）[16].mp4
[2.1]-1数据分析报告的关键组成部分[16].mp4
[2.2]-2如何构建企业级数据分析报告？[16].mp4
[2.3]-3Python还可以这样用（中高级）[16].mp4
[2.4]-4快速处理数据不二选择-NumPy[16].mp4
[2.5]-5数据探索工具-Pandas[16].mp4
[2.6]-6高效处理带有时间序列数据（一）[16].mp4
[2.7]-7高效处理带有时间序列数据（二）[16].mp4
[2.8]-8实战：杭州市地铁流量时间序列数据处理（一）[16].mp4
{3}--第3章数据分析思维拓展-间奏一/
[3.10]-10RFM模型实现精细化用户运营.mp4
[3.11]-11用户画像：如何真正了解用户需求？.mp4
[3.12]-12抖音、QQ浏览器、百度APP的用户画像差异.mp4
[3.13]-13推荐系统中的用户画像.mp4
[3.1]-1对比分析和分类分析思路与应用场景.mp4
[3.2]-2时间序列分析思路与应用场景.mp4
[3.3]-3实战：淘宝电商商品销量数据分析.mp4
[3.4]-4逻辑树分析思路与应用场景.mp4
[3.5]-5多维度拆解分析思路与应用场景.mp4
[3.7]-7多个变量间的相关性分析与应用场景.mp4
[3.9]-9如何使用AARRR模型对用户进行分层？.mp4
{4}--第4章数据分析算法应用-间奏二/
[4.10]-10预测服装厂员工生产效率神经网络（一）.mp4
[4.11]-11预测服装厂员工生产效率神经网络（二）.mp4
[4.1]-1从决策树到GBDT的优化（一）.mp4
[4.2]-2从决策树到GBDT的优化（二）.mp4
[4.4]-4信用卡客户贷款违约预测实战使用决策树（二）.mp4
[4.5]-5kmeans无监督聚类的强大.mp4
[4.6]-6红楼梦文本聚类实战使用kmeans.mp4
[4.7]-7关联规则分析应用.mp4
[4.8]-8经典模型支持向量积.mp4
[4.9]-9超强拟合能力的神经网络.mp4
{5}--第5章京东电商用户行为分析（非模型）项目实战-副歌/
[5.1]-1如何提出分析问题？[16].mp4
[5.2]-2数据获取和数据预处理[16].mp4
[5.3]-3掌握流量和转化指标[16].mp4
[5.4]-4用户行为路径分析应用[16].mp4
[5.5]-5使用AARRR漏斗模型拆解用户行为[16].mp4
[5.6]-6用户消费习惯分析及应对方式[16].mp4
[5.7]-7从商品相关性中挖掘可用信息[16].mp4
[5.8]-8使用RFM模型进行用户价值分析及应对方式（一）[16].mp4
[5.9]-9使用RFM模型进行用户价值分析及应对方式（二）[16].mp4
{6}--第6章数据挖掘模型应用-主歌一/
[6.1]-1问题理解与评估指标.mp4
[6.2]-2数据探索性分析（EDA）.mp4
[6.3]-3特征工程的重要性.mp4
[6.4]-4如何选择合适的模型？.mp4
[6.5]-5进行模型高阶实践.mp4
{7}--第7章APP活跃用户预测（模型）项目实战-主歌二/
[7.1]-1实战案例准备工作[16].mp4
[7.2]-2数据获取和数据预处理[16].mp4
[7.3]-3用户行为数据分析和可视化[16].mp4
[7.4]-4滑窗法扩充训练集数据[16].mp4
[7.5]-5构建描述用户的特征[16].mp4
[7.6]-6构建描述拍客的特征[16].mp4
[7.7]-7选择有价值的特征[16].mp4
[7.8]-8使用树模型三剑客[16].mp4
[7.9]-9构建模型差异性进行融合[16].mp4
{8}--第8章总结与展望-尾曲/
[8.1]-1整章课程回顾.mp4
[8.2]-2数据分析工程师面试问题方向讲解.mp4
[8.3]-3选择合适的意向领域及成长路线.mp4
[8.4]-4学习完这个课程以后怎样继续深入数据分析的学习？.mp4
资料/
慕课数据分析中级项目数据/
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