Ι 课程介绍
* 课程时间：2023年完结（会员免费包更新）
* 课程包括：视频+课程资料(完整)
* 课程售价：¥24.9元（永久会员免费:129永久会员）
* 课程目录：如下
│ 【菊安酱】数据分析实战【完结】.zip
│ 解压密码：联系codape.txt
│
├─1. 数据分析思维及软件安装
│ 00 课程导学.mp4
│ 01 数据分析思维是什么.mp4
│ 02 拥有数据分析思维的具体表现.mp4
│ 03 如何培养自己的数据思维.mp4
│ 05 数据分析在企业中的地位.mp4
│ 06 数据分析师的日常工作.mp4
│ 07 数据分析的价值及必备能力.mp4
│ 08 Excel2016的安装教程_视频.mp4
│ 09 Tableau安装教程_视频.mp4
│ 10 MySQL的安装教程_视频.mp4
│ 11 Python的安装教程_视频.mp4
│
├─2. 数据分析师必备Excel
│ 12 数据分析师为什么需要Excel.mp4
│ 13 重新认识Excel.mp4
│ 14 Excel的基本操作_01.mp4
│ 14 Excel的基本操作_02.mp4
│ 14 Excel的基本操作_03.mp4
│ 15 Excel的数据处理_01.mp4
│ 15 Excel的数据处理_02.mp4
│ 16 Excel的基本公式_01.mp4
│ 16 Excel的基本公式_02.mp4
│ 17 Excel的常用函数_01.mp4
│ 17 Excel的常用函数_02.mp4
│ 17 Excel的常用函数_03.mp4
│ 17 Excel的常用函数_04.mp4
│ 18 Excel的查找引用函数.mp4
│ 19 Excel可视化_01饼图&折线图.mp4
│ 19 Excel可视化_02条形图&散点图.mp4
│ 19 Excel可视化_03气泡图&雷达图&组合图.mp4
│ 19 Excel可视化_04对称比较图&瀑布图.mp4
│ 19 Excel可视化_05漏斗图&增维分析&动态图表.mp4
│ 19 Excel可视化_商业图表.mp4
│ 20 数据透视表.mp4
│ 21 使用Excel制作数据分析监控日报.mp4
│ 22 【案例】使用Excel进行零售分析_01零售业务模式.mp4
│ 22 【案例】使用Excel进行零售分析_02零售业务指标.mp4
│ 22 【案例】使用Excel进行零售分析_03业绩下降原因分析.mp4
│ 23【案例】使用Excel搭建RFM模型_01.mp4
│ 23【案例】使用Excel搭建RFM模型_02.mp4
│
├─3. Tableau进行可视化
│ 24 Tableau简介&工作区介绍.mp4
│ 25 Tableau简单图形绘制.mp4
│ 26 Tableau仪表板、故事的创建.mp4
│ 27【案例】进行靠谱投资01_投资概况.mp4
│ 27【案例】进行靠谱投资02_投资风向及回报分析.mp4
│ 27【案例】进行靠谱投资03_评估投资回报&探索模式.mp4
│ 28【案例2】优秀电影的制作流程01.mp4
│ 28【案例2】优秀电影的制作流程02.mp4
│ 28【案例2】优秀电影的制作流程03.mp4
│ 29【案例3】畅想世界旅行_01.mp4
│ 29【案例3】畅想世界旅行_02.mp4
│
├─4. 数据分析之MySQL必知必会
│ 30 数据库简介.mp4
│ 31 MySQL基础知识_常用数据类型.mp4
│ 32 MySQL基础知识_约束条件.mp4
│ 33 MySQL的数据写入_手工建表.mp4
│ 34 MySQL的数据导入_批量导入数据.mp4
│ 35 MySQL的数据查询功能_01.mp4
│ 35 MySQL的数据查询功能_02.mp4
│ 35 MySQL的数据查询功能_03.mp4
│ 36 基于CASE WHEN的常用查询.mp4
│ 37 几种常见的嵌套查询（子查询）.mp4
│ 38 开窗函数.mp4
│ 39 单表查询练习：彩票数据核对.mp4
│ 40 复杂的多表查询.mp4
│ 41 多表查询练习：电商数据查询.mp4
│ 42 数据库的增删改操作.mp4
│ 43【加餐1】高效查询方法.mp4
│ 44【加餐2】SQL进阶之路.mp4
│
├─5. 数据分析之Python
│ 45 Python基础语法.mp4
│ 46 Python常用数据类型.mp4
│ 47 Python复合数据类型.mp4
│ 48 Python中的控制流语句.mp4
│ 49 Python中的函数.vep
│ 50 异常与错误.vep
│ 51 数据分析基础包Numpy.mp4
│ 52 Pandas读取外部数据.mp4
│ 53 数据探索及数据处理.mp4
│ 54 文本数据的处理.mp4
│ 55 Python可视化.mp4
│ 56【案例1】欧洲人口普查数据分析.mp4
│ 57【案例2】餐厅订单详情分析.mp4
│ 58【案例3】QQ群聊天内容词云图.mp4
│ 58【案例3】QQ群聊天记录描述性分析.mp4
│ 58【案例3】QQ群聊天记录描述性分析_ev.mp4
│
├─6. 实际业务篇
│ 59 什么是业务？如何理解业务？.mp4
│ 60 理解业务方法论及其应用.mp4
│ 61 了解数据分析需求.mp4
│ 62 如何进行需求沟通.mp4
│ 63 数据分析师如何做需求管理.mp4
│ 63 数据分析师如何做需求管理_ev.mp4
│ 64 为什么你没有分析思路.mp4
│ 64 为什么你没有分析思路_ev.mp4
│ 65 如何拓展分析思路——某打车软件业务问题分析.mp4
│ 66 分析思路示例——为什么销售业绩下降了？？？.mp4
│ 67 分析思路示例——为什么用户活跃下降了？？？.mp4
│ 68 分析思路示例——为什么用户都流失了？？？.mp4
│ 69 分析思路示例——为什么新用户越来越少？？？.mp4
│ 70 分析思路示例——为什么活动没有成效？？？.mp4
│
├─7. 指标建模&分析方法
│ 71 常用的数据指标.mp4
│ 72 用户相关的数据指标——日活&月活.mp4
│ 73 用户相关的数据指标——新增用户&用户留存.mp4
│ 74 行为&业务相关的数据指标.mp4
│ 75 选好数据指标的通用方法论——业务模块梳理.mp4
│ 76 选好数据指标的通用方法论——选择数据指标.mp4
│ 77【案例】闲鱼数据指标拆解.mp4
│ 78 常用数据分析方法——对比分析法.mp4
│ 79 常用数据分析方法——多维度拆解法.mp4
│ 80 案例：数据涨跌异动处理.mp4
│ 81 常用数据分析方法——漏斗观察分析.mp4
│ 82【案例】如何评估渠道质量.mp4
│ 83 常用数据分析方法——分布分析&用户留存分析.mp4
│ 84【案例】功能与内容评估.mp4
│
├─8. 实战案例
│ │ 00-说明.txt
│ │
│ ├─案例1：SLG多人在线手游的氪金行为预测
│ │ 00-说明.txt
│ │ 【案例一】Ch 0.前言：数据概况与案例导读.mp4
│ │ 【案例一】Ch 1.游戏行业概览与游戏岗位招聘概况.mp4
│ │ 【案例一】Ch 2.从流量到用户到变现：手游的运营流程.mp4
│ │ 【案例一】Ch 3.甜蜜陷阱：你是如何一步步走向氪金的？.mp4
│ │ 【案例一】Ch 4.数据技术辅助游戏运营的6大典型场景.mp4
│ │ 【案例一】Ch 5.1 游戏数据的初步探索.mp4
│ │ 【案例一】Ch 5.2 标签探索：游戏的经营状况与关键经营指标.mp4
│ │ 【案例一】Ch 5.3 特征探索(1)：在线时长：用户流失状况监测.mp4
│ │ 【案例一】Ch 5.3 特征探索(2)：偏度：游戏对新手玩家的友好程度.mp4
│ │ 【案例一】Ch 5.3 特征探索(3)：游戏平衡性：氪金与战斗优势.mp4
│ │ 【案例一】Ch 5.3 特征探索(4)：左偏带来长尾：谁是异常玩家？.mp4
│ │ 【案例一】Ch 6.1 数据预处理：注册时间与氪金状况的关联.mp4
│ │ 【案例一】Ch 6.2 模型选择，benchmark的建立.mp4
│ │ 【案例一】Ch 6.3 特征工程(1) 根据业务模式新增特征.mp4
│ │ 【案例一】Ch 6.3 特征工程(2) 达成建模所需的统计假设.mp4
│ │ 【案例一】Ch 6.4 模型融合(1) 分类算法解决数据的偏态问题.mp4
│ │ 【案例一】Ch 6.4 模型融合(2) GBDT回归的预测与调优.mp4
│ │
│ ├─案例2：基于集成算法融合模型的电商异常订单检测
│ │ 00-说明.txt
│ │ 【案例】Ch 0 数据概况与案例导读.mp4
│ │ 【案例】Ch 1 电商的核心价值：更高的交易效率.mp4
│ │ 【案例】Ch 2 辨析电商交易模式：开放平台vs价值链整合.mp4
│ │ 【案例】Ch 3 淘宝vs京东：迥然不同的盈利模式.mp4
│ │ 【案例】Ch 4 异常订单检测：商家的帮手，平台的抓手.mp4
│ │ 【案例】Ch 5.1 数据预处理(1)：基本特征探索与缺失值处理.mp4
│ │ 【案例】Ch 5.2 数据预处理(2)：重复值与异常值处理.mp4
│ │ 【案例】Ch 6.1 特征工程(1) 建立benchmark，分割训练集与测试集.mp4
│ │ 【案例】Ch 6.2 特征工程(2) 基于个别特征构建编码函数与特征衍生函数.mp4
│ │ 【案例】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
│ │ 【案例】Ch 6.4 特征工程(4) 复杂离散型变量的特征衍生与编码.mp4
│ │ 【案例】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
│ │ 【案例】Ch 7.2 建模与调参(2) 树的数量、学习率、控制过拟合.mp4
│ │ 【案例】Ch 7.3 建模与调参(3) 基于软投票的模型融合.mp4
│ │
│ ├─案例3：用户流失预测
│ │ 【案例3】 Ch 2.1数据重编码：OrdinalEncoder过程.mp4
│ │ 【案例3】 Ch1.1 业务背景与Kaggle平台使用方法介绍.mp4
│ │ 【案例3】 Ch1.1 业务背景与Kaggle平台使用方法介绍_ev.mp4
│ │ 【案例3】Ch 2.10 逻辑回归模型解释与特征系数解读.mp4
│ │ 【案例3】Ch 2.11 决策树模型训练与优化.mp4
│ │ 【案例3】Ch 2.12 决策树模型解释与结果解读.mp4
│ │ 【案例3】Ch 2.2 数据重编码：OneHotEncoder过程.mp4
│ │ 【案例3】Ch 2.3 转化器流水线：ColumnTransformer过程.mp4
│ │ 【案例3】Ch 2.4 特征变换：数据标准化与归一化.mp4
│ │ 【案例3】Ch 2.5 连续变量分箱：等宽、等频与聚类分箱.mp4
│ │ 【案例3】Ch 2.6 连续变量分箱：目标编码与有监督分箱.mp4
│ │ 【案例3】Ch 2.7 逻辑回归机器学习流构建与训练.mp4
│ │ 【案例3】Ch 2.8 逻辑回归机器学习流超参数搜索调优.mp4
│ │ 【案例3】Ch 2.9自定义sklearn评估器网格搜索.mp4
│ │ 【案例3】Ch 3.1 特征衍生方法综述.mp4
│ │ 【案例3】Ch 3.2 基于业务的新用户标识字段创建与验证.mp4
│ │ 【案例3】Ch 3.3 基于业务的服务购买字段创建.mp4
│ │ 【案例3】Ch 3.4 基于数据探索的用户属性字段创建：基本思路与IV值计算过程.mp4
│ │ 【案例3】Ch 3.5 借助IV值检验衍生特征有效性方法.mp4
│ │ 【案例3】Ch 3.6 基于数据探索的合约字段创建与验证.mp4
│ │ 【案例3】Ch1.2 数据字段解释与数据质量检验.mp4
│ │ 【案例3】Ch1.3 字段类型转化与缺失值填补.mp4
│ │ 【案例3】Ch1.4 异常值检测.mp4
│ │ 【案例3】Ch1.5 相关性分析.mp4
│ │ 【案例3】Ch1.6 数据探索性分析与可视化呈现.mp4
│ │
│ └─资料
│ ├─案例1：SLG多人在线手游的氪金行为预测
│ │ │ 案例01：SLG多人在线手游的氪金行为预测.html
│ │ │ 案例01：SLG多人在线手游的氪金行为预测.ipynb
│ │ │ 案例01：SLG多人在线手游的氪金行为预测.pdf
│ │ │
│ │ └─数据
│ │ sample_data.csv
│ │ 两个数据集都要下载哦~.txt
│ │ 原始数据.zip
│ │
│ ├─案例2：基于集成算法融合模型的电商异常订单检测
│ │ │ 案例03：基于集成算法融合模型的电商订单异常检测（PART 1）.html
│ │ │ 案例03：基于集成算法融合模型的电商订单异常检测（PART 1）.pdf
│ │ │ 案例03：基于集成算法融合模型的电商订单异常检测（PART 2）.html
│ │ │ 案例03：基于集成算法融合模型的电商订单异常检测（PART 2）.pdf
│ │ │
│ │ └─数据&代码
│ │ │ 案例03：基于集成算法融合模型的电商订单异常检测（PART 1）.ipynb
│ │ │ 案例03：基于集成算法融合模型的电商订单异常检测（PART 2）.ipynb
│ │ │
│ │ └─电商异常检测
│ │ abnormal_order2.csv
│ │ abnormal_orders.txt
│ │ ChinaCity.xls
│ │ test_bf.csv
│ │ train_bf.csv
│ │ Xtest.csv
│ │ Xtrain.csv
│ │
│ └─案例3：用户流失预测
│ Part 1.数据背景介绍与数据探索.ipynb
│ Part 2.数据重新编码与模型训练.ipynb
│ Part 3.特征衍生与特征筛选.ipynb
│ WA_Fn-UseC_-Telco-Customer-Churn.csv
│
└─8数据分析进阶必备算法
PART10.1 随机森林原理及sklearn实现.mp4
PART10.2 弱评估器结构相关参数.mp4
PART10.3 随机性相关参数及属性详解.mp4
PART10.4 使用随机森林完成员工离职预测及调优.mp4
PART11.1 Boosting算法的基本要素和基本流程.mp4
PART11.2 梯度提升树的基本原理.mp4
PART11.3 GBDT分类和回归的sklearn快速实现.mp4
PART11.4 弱评估器数量相关参数及对模型的影响.mp4
PART11.5 迭代过程相关参数：学习率&初始值参数.mp4
PART11.6 GBDT的损失函数.mp4
PART11.7 模型复杂度和不纯度衡量指标相关参数.mp4
PART11.8 提前停止机制及相关参数.mp4
PART11.9 GBDT的袋外数据.mp4
PART12.1 学习XGBoost的四个层次.mp4
PART12.2 XGBoost的安装与卸载.mp4
PART12.3 XGBoost分类和回归的sklearn实现.mp4
PART12.4 XGBoost重要参数详解：迭代过程相关参数.mp4
PART12.5 XGBoost的弱评估器.mp4
PART12.6 弱学习器的分枝&剪枝&随机性.mp4
PART12.7 XGBoost性能相关参数及超参数优化.mp4
PART13 机器学习算法的模型选择问题.mp4
PART2 初识机器学习算法库Scikit-Learn.mp4
PART3.1 sklearn建模流程及KNN算法原理.mp4
PART3.2 使用sklearn实现KNN算法建模.mp4
PART3.3 KNN算法调优：选取最优的K值_batch.mp4
PART3.4 KNN中距离的相关讨论：常用距离衡量方式、数据归一化_batch.mp4
PART3.5 数据处理的先后顺序及KNN算法优缺点_batch.mp4
PART4.1 无监督聚类算法及其应用场景_Trim.mp4
PART4.2 Kmeans基本原理与sklearn实现_Trim.mp4
PART4.3 KMeans聚类算法重要参数详解.mp4
PART4.4 聚类算法的评估指标：簇内平方和&轮廓系数.mp4
PART4.5 对比RFM分组效果与聚类效果.mp4
PART4.6 使用极坐标图绘制不同分组的分布情况.mp4
PART4.7 使用python对原数据集进行清洗并建模.mp4
PART4.8 聚类算法在实际应用的注意事项.mp4
PART4.9 使用聚类算法进行图像压缩_代码讲解.mp4
PART5.1 决策树是如何工作的.mp4
PART5.2 CART分类树的建模流程.mp4
PART5.3 使用sklearn实现决策树建模.mp4
PART5.4 CART分类树的参数详解.mp4
PART5.5 实例：泰坦尼克号幸存者的预测.mp4
PART6.1 学习曲线&交叉验证.mp4
PART6.2 sklearn中的网格搜索.mp4
PART7.1 线性回归及其基本原理.mp4
PART7.2 多元线性回归的实现及回归类模型评估指标.mp4
PART7.3 实例：使用线性回归预测鲍鱼年龄.mp4
PART7.4 线性回归改进算法：岭回归.mp4
PART7.5 线性回归改进算法：LASSO.mp4
PART7.6 非线性问题：线性模型在非线性数据上的表现.mp4
PART7.7 非线性问题：多项式回归.mp4
PART8.1 名为“回归”的分类器：逻辑回归 (1).mp4
PART8.1 名为“回归”的分类器：逻辑回归 (2).mp4
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
PART8.10.6【案例2】特征探索：岗位&薪资水平.mp4
PART8.10.7【案例2】特征工程&建模&模型调优.mp4
PART8.2 逻辑回归在实际中的应用场景&优势.mp4
PART8.3 sklearn中的逻辑回归重要参数详解.mp4
PART8.4 使用sklearn实现逻辑回归.mp4
PART8.5 二分类中的样本不均衡问题.mp4
PART8.6 混淆矩阵及其衍生指标.mp4
PART8.7 ROC曲线&AUC面积.mp4
PART8.8 利用ROC曲线找出最佳阈值.mp4
PART8.9 案例：使用逻辑回归完成社交网络广告推荐的预测.mp4
PART9.1 集成学习主要研究领域及简单集成技术.mp4
PART9.2 Bagging VS Boosting.mp4
