Ι 课程介绍
* 课程时间：2022年月完结（会员免费包更新）
* 课程包括：视频+课程资料
* 课程售价：¥14.9元（永久会员免费:129永久会员）
* 课程目录：如下
课时 1 数据基本概念1_dec.mp4
课时 2 数据基本概念2_dec.mp4
课时 3 CDA LEVEL 2 内容概述_dec.mp4
课时 4 2.1 数据化指标概述_dec.mp4
课时 5 2.2 获客类指标_dec.mp4
课时 6 2.3 营销类指标_dec.mp4
课时 7 2.4 预警类指标2.4 预警类指标_dec.mp4
课时 8 2.5 产品类指标_dec.mp4
课时 9 2.6 运营指标体系设计(Excel示例)_dec.mp4
课时 10 1.1.1 如何定位用户_dec.mp4
课时 11 1.1.2 业务指标与用户标签的关系-1_dec.mp4
课时 13 1.1.3 用户标签与用户画像的关系_dec.mp4
课时 14 1.1.4 用户标签的类型_dec.mp4
课时 15 1.1.5总结和例题讲解_dec.mp4
课时 16 1.2.1用户标签的制作方法_dec.mp4
课时 17 1.2.2总结和例题讲解_dec.mp4
课时 18 1.3.1 用Python做用户画像的基础知识-1_dec.mp4
课时 19 1.3.2 用户画像在诊断阶段中的应用_dec.mp4
课时 20 1.3.3总结和例题讲解_dec.mp4
课时 21 2.1.1市场研究中的数据_dec.mp4
课时 22 2.1.2 概率抽样方法-1_dec.mp4
课时 23 2.1.2 概率抽样方法-2_dec.mp4
课时 24 2.1.3 非概率抽样方法_dec.mp4
课时 25 2.1.4总结和例题讲解_dec.mp4
课时 26 2.2.1市场调研流程和目标设定_dec.mp4
课时 27 2.2.2市场调研前准备和实施_dec.mp4
课时 28 2.2.3总结和例题讲解vep_dec.mp4
课时 29 2.3.0引言_dec.mp4
课时 30 2.3.1 单变量描述性统计_dec.mp4
课时 31 2.3.2 两变量描述性统计_dec.mp4
课时 32 2.3.3 制图原理_1_dec.mp4
课时 33 2.3.3 制图原理_2SPSS作图_dec.mp4
课时 34 2.3.3 制图原理-3Python作图_dec.mp4
课时 35 2.3.4总结和例题讲解_dec.mp4
课时 36 2.4.1 数据预处理基本步骤_dec.mp4
课时 37 2.4.2 错误和离群值数据识别与处理_dec.mp4
课时 38 2.4.3 分类变量概化处理_dec.mp4
课时 39 2.4.4 缺失值处理_dec.mp4
课时 40 2.4.5 噪声平滑_dec.mp4
课时 41 2.4.6 连续变量分布形态转换和标准化_dec.mp4
课时 42 2.4.7 变量降维和WoE_dec.mp4
课时 43 2.4.8总结和例题讲解_dec.mp4
课时 44 3.1 数据分类_dec.mp4
课时 45 3.2 数据建模_dec.mp4
课时 46 3.3 数据仓库体系和ETL_dec.mp4
课时 47 3.4总结和例题讲解_dec.mp4
课时 48 4.1.1 分析框架_dec.mp4
课时 49 4.1.2 样本与总体_dec.mp4
课时 50 4.1.3 参数估计-1_dec.mp4
课时 51 4.1.3 参数估计-2_dec.mp4
课时 52 4.1.4 总结和例题讲解_dec.mp4
课时 53 4.2.1 假设检验的示例_dec.mp4
课时 54 4.2.2 假设检验基本概念_dec.mp4
课时 55 4.2.3 假设检验的基本步骤和配对样本T检验_dec.mp4
课时 56 4.2.4 AB测试优化法_dec.mp4
课时 57 4.2.5 总结和例题讲解_dec.mp4
课时 58 4.3.1 两样本t检验_dec.mp4
课时 59 4.3.2 方差分析_dec.mp4
课时 60 4.3.3 相关分析_dec.mp4
课时 61 4.3.4 卡方检验_dec.mp4
课时 62 4.3.5 总结和例题讲解_dec.mp4
课时 63 4.4.1 一元线性回归模型_dec.mp4
课时 64 4.4.2线性回归的参数估计_dec.mp4
课时 65 4.4.3 一元逻辑回归模型_dec.mp4
课时 66 4.4.4 逻辑回归极大似然估计法_dec.mp4
课时 67 4.4.5 总结和例题讲解_dec.mp4
课时 69 5.1.2主成分分析的理论基础_dec.mp4
课时 70 5.1.3主成分分析的计算步骤_dec.mp4
课时 71 5.1.4 主成分分析的应用_dec.mp4
课时 72 5.1.5-8因子分析_dec.mp4
课时 73 5.1.9主成分题目讲解_dec.mp4
课时 74 5.1.10因子分析题目讲解_dec.mp4
课时 75 5.2.1-3线性回归-1_dec.mp4
课时 76 5.2.4线性回归-2_dec.mp4
课时 77 5.2.5-5.2.7线性回归-3_dec.mp4
课时 78 5.2.8总结和试题讲解_dec.mp4
课时 79 5.3.1-5.3.4逻辑回归-1_dec.mp4
课时 80 5.3.5 逻辑回归-2_dec.mp4
课时 81 5.3.6逻辑回归-3试题讲解vep_dec.mp4
课时 82 5.4.1 聚类方法的基本逻辑_dec.mp4
课时 83 5.4.2 系统聚类法_dec.mp4
课时 84 5.4.3-4k-means聚类-1_dec.mp4
课时 85 5.4.3-4k-means聚类-2_dec.mp4
课时 86 5.4.5聚类事后分析_dec.mp4
课时 87 5.4.6聚类试题讲解_dec.mp4
课时 88 5.5.1 宏观业务指标预测框架_dec.mp4
课时 89 5.5.2 趋势分解法_dec.mp4
课时 90 5.5.3 ARIMA方法-1_dec.mp4
课时 91 5.5.4 时间序列回归_dec.mp4
课时 92 5.5.5时间序列考题讲解_dec.mp4
课时 93 6.0引言_dec.mp4
课时 94 6.1.1&6.1.2 启动程序阶段和业务事件还原工具_dec.mp4
课时 95 6.1.3 业务流程图及习题_dec.mp4
课时 96 6.2.1近因分析_dec.mp4
课时 97 6.2.2根本原因分析_dec.mp4
课时 98 6.2.3根因分析试题讲解_dec.mp4
课时 99 6.3.1业务优化框架和运筹优化_dec.mp4
课时 100 6.3.5&6.3.6 知识库与策略库和基于业务流程的优化_dec.mp4
课时 102 分类模型的评估方法_dec.mp4
课时 103 数据科学的基本概念1_dec.mp4
课时 104 数据科学的基本概念2_dec.mp4
课时 105 数据挖掘的技术与方法1_dec.mp4
课时 106 数据挖掘的技术与方法2_dec.mp4
课时 107 数理统计技术_dec.mp4
课时 108 1Python介绍_dec.mp4
课时 109 2Python基础数据类型与表达式_dec.mp4
课时 110 3Python原生态数据结构_dec.mp4
课时 111 4Python控制流_dec.mp4
课时 112 5Python函数_dec.mp4
课时 113 6Python模块_dec.mp4
课时 114 7使用pandas读写数据_dec.mp4
课时 115 1背景介绍_dec.mp4
课时 116 2描述性分析-1对被解释变量进行描述_dec.mp4
课时 117 3描述性分析-2对解释变量进行描述1_dec.mp4
课时 118 4描述性分析-3对解释变量进行描述2_dec.mp4
课时 119 5建立预测模型-1单变量显著度检验_dec.mp4
课时 12 1.1.2 业务指标与用户标签的关系-2_dec.mp4
课时 120 6建立预测模型-2无交互项的线性模型_dec.mp4
课时 121 7建立预测模型-3有交互项的线性模型和预测_dec.mp4
课时 122 4统计推断与假设检验1_dec.mp4
课时 123 4统计推断与假设检验2_dec.mp4
课时 124 模板1预习课程1：线性回归算法概述与变量筛选.mp4
课时 125 模板1预习课程2：线性回归优化与正则化.mp4
课时 126 模板1预习课程3：逻辑回归变量筛选、编码.mp4
课时 127 案例 个人贷款信用风险评级全流程.mp4
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