【万门大学】商业数据分析特训班

Ι  课程介绍

* 课程包括：视频+课程资料
* 课程售价：¥14.9元（会员&永久会员免费）
* 课程目录：如下

1.1商业数据分析引入_ev.mp4
1.2什么是商业数据分析？_ev.mp4
1.3所需技能_ev.mp4
1.4基本分析流程及供应链各个环节_ev.mp4
1.5商业理解_ev.mp4
1.6答疑（一）_ev.mp4
1.7数据粒度（一）_ev.mp4
1.8数据粒度（二）_ev.mp4
1.9数据粒度（三）_ev.mp4
1.10数据粒度（四）_ev.mp4
1.11答疑（二）_ev.mp4
1.12答疑（三）_ev.mp4
1.13答疑（四）_ev.mp4
2.1数据质量与形式_ev.mp4
2.2数据隐性_ev.mp4
2.3案例分析_ev.mp4
2.4不同类型的分析_ev.mp4
2.5数据可视化_ev.mp4
2.6典型数据驱动开发团队的人员_ev.mp4
2.7答疑_ev.mp4
3.10查找和替换（一）_ev.mp4
3.11查找和替换（二）_ev.mp4
3.12答疑_ev.mp4
3.1Excel简介_ev.mp4
3.2Excel基本操作（一）_ev.mp4
3.3Excel基本操作（二）_ev.mp4
3.4Excel基本操作（三）_ev.mp4
3.5行列及区域（一）_ev.mp4
3.6行列及区域（二）_ev.mp4
3.7数据及数据类型（一）_ev.mp4
3.8数据及数据类型（二）_ev.mp4
3.9数据及数据类型（三）_ev.mp4
4.1答疑回顾_ev.mp4
4.2排序_ev.mp4
4.3排序插入_ev.mp4
4.4筛选（一）_ev.mp4
4.5筛选（二）_ev.mp4
4.6答疑_ev.mp4
5.10报名统计_ev.mp4
5.11SUMIF_ev.mp4
5.12SUMIF练习_ev.mp4
5.1分类汇总（一）_ev.mp4
5.2分类汇总（二）_ev.mp4
5.3公式与函数（一）_ev.mp4
5.4公式与函数（二）_ev.mp4
5.5公式与函数（三）_ev.mp4
5.6逻辑判断IF（一）_ev.mp4
5.7逻辑判断IF（二）_ev.mp4
5.8COUNTIF_ev.mp4
5.9重复_ev.mp4
6.1VLOOKUP_ev.mp4
6.2菜单、Join Two Tables_ev.mp4
6.3记录多匹配、跨表_ev.mp4
6.4跨表、跨文件薄_ev.mp4
6.5示例：王者荣耀、打标签_ev.mp4
6.6文本vlookup、Hlookup_ev.mp4
6.7Match&Index_ev.mp4
6.8返回多列_ev.mp4
6.9认识数组、记录多匹配_ev.mp4
7.1商业智能含义（一）.mp4
7.2商业智能含义（二）.mp4
7.3数据仓库系统.mp4
7.4常见BI.mp4
7.5Power BI（一）.mp4
7.6Power BI（二）.mp4
7.7答疑.mp4
8.10切片器连接多个数据透视表.mp4
8.11分组.mp4
8.12设置数值计算方式与自定义计算项.mp4
8.13例题练习.mp4
8.1数据透视表课程引入.mp4
8.2观察数据及创建数据透视表.mp4
8.3透视表简单练习.mp4
8.4如何设置数据透视表的格式、风格.mp4
8.5报表布局、分类汇总、总计.mp4
8.6排序与筛选（一）.mp4
8.7排序与筛选（二）.mp4
8.8刷新、更改数据源.mp4
8.9切片器操作及简单练习.mp4
9.10饼状图答疑.mp4
9.11练习（一）.mp4
9.12练习（二）.mp4
9.13练习（三）.mp4
9.14练习（四）.mp4
9.15练习（五）.mp4
9.1课前回顾.mp4
9.2柱状图（一）.mp4
9.3柱状图（二）.mp4
9.4柱状图（三）.mp4
9.5柱状图（四）.mp4
9.6饼状图、线状图.mp4
9.7图表结合.mp4
9.8数据透视图（一）.mp4
9.9数据透视图（二）.mp4
10.10创建Dashboard（一）.mp4
10.11创建Dashboard（二）.mp4
10.12创建Dashboard（三）.mp4
10.13课程内容回顾（一）.mp4
10.14课程内容回顾（二）.mp4
10.1课前回顾.mp4
10.2mini图和时间轴.mp4
10.3数据仪表盘示例及创建仪表盘的步骤.mp4
10.4创建仪表盘的注意事项与演示.mp4
10.5创建数据仪表盘：观察整理数据.mp4
10.6建立数据透视表和图表（一）.mp4
10.7建立数据透视表和图表（二）.mp4
10.8建立数据透视表和图表（三）.mp4
10.9建立数据透视表和图表（四）.mp4
11.1科普时间：软件、硬件、操作系统.mp4
11.2用正确的姿势与计算机对话.mp4
11.3Python用三个案例秀肌肉.mp4
12.1工欲善其事必先利其器：IDE安装.mp4
12.2工欲善其事必先利其器：IDE使用.mp4
12.3收下这些干货，马上开始写代码！.mp4
12.4轻松实现百度网盘的提取码.mp4
13.10实操演示：“一比高下”.mp4
13.1变量之“门当户对”.mp4
13.2变量实操演示干货（一）.mp4
13.3变量实操演示干货（二）.mp4
13.4变量之“百变星君”.mp4
13.5实操演示：数据类型转换.mp4
13.6实操演示：变量的多则运算.mp4
13.7实操演示：字符串拼接.mp4
13.8占位符和数学函数拓展篇.mp4
13.9变量之“一比高下”.mp4
14.1程序世界中的指挥官：if和else.mp4
14.2实操演示：if和else.mp4
14.3重复就是力量：for和while.mp4
14.4实操演示：for和while.mp4
14.5盗梦空间：循环的嵌套.mp4
15.1VIP名单的藏身处：列表（一）.mp4
15.2VIP名单的藏身处：列表（二）.mp4
15.3实操演示：列表基本操作.mp4
15.4实操演示：玩转列表的技巧.mp4
16.1一个执着的数据类型：元组.mp4
16.2实操演示：元组基本操作和技巧.mp4
16.3名花有主：字典（一）.mp4
16.4名花有主：字典（二）.mp4
16.5实操演示：字典的基本操作.mp4
16.6实操演示：玩转字典的技巧.mp4
17.1化零为整之函数、方法.mp4
17.2函数、方法的参数（一）.mp4
17.3函数、方法的参数（二）.mp4
17.4函数的其他要点.mp4
17.5拓展：可变对象和不可变对象的操作.mp4
17.6实操演示：函数以及参数的使用.mp4
17.7实操演示：多种函数参数混合搭配使用.mp4
17.8实操演示：函数的其他要点和可变、不可变对象.mp4
18.1函数的最小作战单元：匿名函数lambda.mp4
18.2匿名函数的几个使用方式.mp4
18.3lambda的“起飞”四兄弟.mp4
18.4实操演示：匿名函数lambda.mp4
18.5实操演示：lambda的“起飞”四兄弟.mp4
19.1变身马甲：函数装饰器（一）.mp4
19.2变身马甲：函数装饰器（二）.mp4
19.3实操演示：函数装饰器（一）.mp4
19.4实操演示：函数装饰器（二）.mp4
20.1Windows下Pycharm的下载、安装和配置.mp4
20.2Mac下Pycharm的下载、安装和配置.mp4
20.3Pycharm的使用要点.mp4
20.4Pycharm实践和Debug模式.mp4
21.1站在巨人的肩膀上：Python库、包和模块（一）.mp4
21.2站在巨人的肩膀上：Python库、包和模块（二）.mp4
21.3介绍几款知名的Python包.mp4
21.4实操演示：Python库、包和模块（一）.mp4
21.5实操演示：Python库、包和模块（二）.mp4
22.1什么是爬虫.mp4
22.2爬虫的数据延伸.mp4
22.3合理使用爬虫.mp4
22.4爬虫的分类.mp4
22.5爬虫的业务场景.mp4
22.6关于反爬的说明.mp4
22.7爬虫的基本原理.mp4
22.8Show一个小案例.mp4
23.1Python解释器的安装.mp4
23.2IDE工具Pycharm的安装.mp4
23.3PIP包管理工具的使用.mp4
23.4修改PIP源为国内地址.mp4
24.1前端的构成和基本原理.mp4
24.2前端三剑客Html、CSS、JavaScript（一）.mp4
24.3前端三剑客Html、CSS、JavaScript（二）.mp4
24.4前端三剑客Html、CSS、JavaScript（三）.mp4
24.5浏览器（Chrome）的使用.mp4
24.6实操演示：基于Django框架演示前端代码.mp4
25.10实操演示：百度图片爬取下载.mp4
25.1网络请求：GET和POST.mp4
25.2构建一个爬虫的步骤.mp4
25.3关于cookie和session.mp4
25.4POST登录爬虫构建.mp4
25.5实操演示：浏览器功能和参数的说明.mp4
25.6实操演示：百度搜索内容爬取.mp4
25.7实操演示：头条新闻爬取.mp4
25.8实操演示：百度翻译和搜狗翻译爬取.mp4
25.9实操演示：先登录再爬取.mp4
26.1数据的筛选方式.mp4
26.2数据提取之页面分析.mp4
26.3数据正则提取.mp4
26.4数据bs4-lxml提取.mp4
26.5数据xpath提取.mp4
27.1实操演示：数据正则提取.mp4
27.2实操演示：数据bs4-lxml提取.mp4
27.3实操演示：数据xpath提取.mp4
27.4爬虫实战：互联网数据资讯（一）.mp4
27.5爬虫实战：互联网数据资讯（二）.mp4
28.1爬虫实战：中国证监会公告（一）.mp4
28.2爬虫实战：中国证监会公告（二）.mp4
28.3爬虫实战：中国证监会公告（三）.mp4
28.4爬虫实战：中国证监会公告（四）.mp4
28.5爬虫实战：电影网站爬取.mp4
29.1数据的保存方式.mp4
29.2数据库存取.mp4
29.3Excel文档存取.mp4
29.4TXT文档存取.mp4
29.5附件的保存-下载.mp4
29.6案例实践：隧道打法.mp4
29.7案例实践解析.mp4
29.8爬取网页分析.mp4
30.1实操演示：TXT文档存取数据.mp4
30.2实操演示：Excel文档存取数据.mp4
30.3实操演示：数据库存取数据.mp4
30.4爬虫实战：爬取房产网站（一）.mp4
30.5爬虫实战：爬取房产网站（二）.mp4
30.6爬虫实战：爬取房产网站（三）.mp4
30.7爬虫实战：爬取房产网站（四）.mp4
31.1课程简述及小测试.mp4
31.2自然科学vs数学.mp4
31.3随机试验.mp4
31.4古典概型（一）.mp4
31.5古典概型（二）.mp4
31.6条件概率.mp4
31.7贝叶斯公式（一）.mp4
31.8贝叶斯公式（二）.mp4
31.9独立性.mp4
32.1随机变量.mp4
32.20-1分布和伯努利实验（一）.mp4
32.3伯努利实验例题讲解（一）.mp4
32.4伯努利实验例题讲解（二）.mp4
32.5随机变量分布函数（一）.mp4
32.6随机变量分布函数（二）.mp4
32.7随机变量分布函数（三）.mp4
32.8随机变量分布函数（四）.mp4
32.9随机变量分布函数（五）.mp4
33.10正态分布例题讲解（三）.mp4
33.1分布函数例题及贝叶斯公式回顾.mp4
33.2贝叶斯公式例题（一）.mp4
33.3贝叶斯公式例题（二）.mp4
33.4贝叶斯定理思想归纳.mp4
33.5贝叶斯定理应用总结及分布函数.mp4
33.6正态分布例题讲解（一）.mp4
33.7正态分布例题讲解（二）.mp4
33.8离散型分布函数.mp4
33.9连续型分布函数.mp4
34.1离散型分布函数的数学期望.mp4
34.2连续型分布函数的数学期望.mp4
34.3例题讲解（一）.mp4
34.4例题讲解（二）.mp4
34.5例题讲解（三）.mp4
34.6正态分布的标准差定义.mp4
34.7数学期望及例题讲解.mp4
34.8方差及例题讲解.mp4
35.1二维随机变量（一）.mp4
35.2二维随机变量（二）.mp4
35.3二维随机变量（三）.mp4
35.4N维随机变量（一）.mp4
35.5N维随机变量（二）.mp4
35.6中心极限定理（一）.mp4
35.7中心极限定理（二）.mp4
35.8随机样本与箱线图.mp4
35.9SPSS数据分析.mp4
36.10单因素方差分析（二）.mp4
36.11两因素方差分析.mp4
36.12卡方检验（一）.mp4
36.13卡方检验（二）.mp4
36.14卡方检验（三）.mp4
36.15简单线性回归（一）.mp4
36.16简单线性回归（二）.mp4
36.1T检验理论推导和前提.mp4
36.2单样本t检验（一）.mp4
36.3单样本t检验（二）.mp4
36.4独立样本t检验（一）.mp4
36.5独立样本t检验（二）.mp4
36.6配对样本t检验（一）.mp4
36.7配对样本t检验（二）.mp4
36.8方差分析.mp4
36.9单因素方差分析（一）.mp4
37.10统计、排序和存储array.mp4
37.11Pandas简单介绍和Series.mp4
37.12Series.mp4
37.13DataFrame.mp4
37.14Titanic example.mp4
37.15Index object、Reindex.mp4
37.16Drop Data、Slice Data.mp4
37.17Data Alignment、Rank and Sort.mp4
37.1NumPy简单介绍.mp4
37.2创建矩阵（一）.mp4
37.3创建矩阵（二）.mp4
37.4算术操作和矩阵计算.mp4
37.5Several Useful Operations.mp4
37.6一维矩阵.mp4
37.7多维矩阵（一）.mp4
37.8多维矩阵（二）.mp4
37.9Generate Grid、NumPy where function.mp4
38.10Data-ink ratio举例（一）.mp4
38.11Data-ink ratio举例（二）.mp4
38.12Seaborn：Regression plot.mp4
38.13Bar plot、FacetGrid.mp4
38.14Pair Plot、Joint Plot与Line Plot.mp4
38.15Plotly（一）.mp4
38.16Plotly（二）.mp4
38.1数据可视化引入（一）.mp4
38.2数据可视化引入（二）.mp4
38.3什么是Data Visualization.mp4
38.4Matplotlib简单介绍.mp4
38.5Data-ink ratio.mp4
38.6一次性画图和重复性画图的关系.mp4
38.7Matplotlib及其元素.mp4
38.8Mode.mp4
38.9Basic elements及画图介绍.mp4
39.10Missing Data与Transformation.mp4
39.11Web Data Preparation.mp4
39.12Data Cleaning：Airbnb Listings（一）.mp4
39.13Data Cleaning：Airbnb Listings（二）.mp4
39.14Data Cleaning：Airbnb Listings（三）.mp4
39.1数据处理方法引入.mp4
39.2Data Source：Excel.mp4
39.3Data Source：Delimited format与Fixed length.mp4
39.4Data File与Web Data.mp4
39.5Data Source：RDBMS.mp4
39.6Data Types（一）.mp4
39.7Data Types（二）.mp4
39.8Missing Data与Data Quality Issues.mp4
39.9Data Preparation与Data Cleansing.mp4
40.10金融数据分析与人力资源数据分析.mp4
40.11医疗健康数据分析.mp4
40.12供应链数据分析与体育数据分析.mp4
40.13互联网数据分析.mp4
40.14数据清理—数据分析前必不可少的步骤.mp4
40.15Case 1：数据质量控制（一）.mp4
40.16Case 1：数据质量控制（二）.mp4
40.17数据分析流程及分类.mp4
40.18描述性、预测性、指导性数据分析.mp4
40.19Case 2：如何使用数据解答商业问题.mp4
40.1商业数据分析的驱动力.mp4
40.20答疑及大数据简述.mp4
40.2什么是商业数据分析（一）.mp4
40.3什么是商业数据分析（二）.mp4
40.4不同部门的应用场景及流程综述.mp4
40.5市场推广数据分析（一）.mp4
40.6市场推广数据分析（二）.mp4
40.7新业务开发.mp4
40.8销售管理和其他应用场景.mp4
40.9不同行业的应用场景及答疑.mp4
41.10Marketing Analytics Landscape及答疑.mp4
41.11Marketing Mix Model.mp4
41.12MMM模型例题分析.mp4
41.13市场反应度、线性模型及指数模型.mp4
41.14Contribution与Optimization.mp4
41.15Digital Marketing.mp4
41.16Attribution及举例.mp4
41.17Linear Attribution及两?模型?较分析.mp4
41.1市场漏斗模型Marketing Funnel（一）.mp4
41.2市场漏斗模型Marketing Funnel（二）.mp4
41.3Samples.mp4
41.4Marketing vs Marketing Analytics（一）.mp4
41.5Marketing vs Marketing Analytics（二）.mp4
41.6Marketing Analytics（一）.mp4
41.7Marketing Analytics（二）.mp4
41.8Segmentation及举例.mp4
41.9Acquisition Model与Analytics Cycle.mp4
42.1ROI—投资回报率.mp4
42.2MER—推广成本营收?.mp4
42.3CAC—顾客获取成本及其他重要指标.mp4
42.4STP框架.mp4
42.5STP举例：地毯纤维.mp4
42.6市场细分需要收集的数据.mp4
42.7市场细分的主要步骤及聚类分析举例.mp4
42.8Case Study：应当选择?个细分市场？.mp4
42.9目标市场、市场定位及行业前瞻.mp4
43.10Feature Extraction（一）.mp4
43.11Feature Extraction（二）.mp4
43.12答疑：Sklearn安装.mp4
43.13Feature selection.mp4
43.14Learning algorithm（一）.mp4
43.15Learning algorithm（二）.mp4
43.16Extreme Example.mp4
43.17Model evaluation&selection及回顾.mp4
43.1Sklearn介绍.mp4
43.2什么是机器学习.mp4
43.3General Learning Models-Supervised（一）.mp4
43.4General Learning Models-Supervised（二）.mp4
43.5General Learning Models-Unsupervised.mp4
43.6Part1.Feature Extraction.mp4
43.7Part2.Learning Algorithms.mp4
43.8Sklearn安装.mp4
43.9Dataset.mp4
44.10模型的诊断（二）.mp4
44.11线性回归分析步骤.mp4
44.12Python实例：利用数据点建立模型.mp4
44.13如何求线性方程斜率与截距.mp4
44.14如何评价模型的好坏.mp4
44.15Linear Regression on Boston housing dataset.mp4
44.16Method 1：sklearn package.mp4
44.17Method 2：statsmodels package.mp4
44.1课程引入.mp4
44.2什么是模型？.mp4
44.3什么是回归分析及其分类.mp4
44.4什么是线性回归？.mp4
44.5自变量与因变量.mp4
44.6线性回归模型及所需满足的条件.mp4
44.7线性回归前提假设.mp4
44.8残差Residual及系数的估计.mp4
44.9模型的诊断（一）.mp4
45.10过拟合vs欠拟合与交叉验证.mp4
45.11逻辑回归分析流程.mp4
45.12数据导入.mp4
45.13Data Exploratory.mp4
45.14Create dummy variables & Feature Selection.mp4
45.15Implementing the model & Logistic Regression Model Fitting.mp4
45.16Cross Validation & Confusion Matrix.mp4
45.1课程引入.mp4
45.2监督式vs非监督式机器学习.mp4
45.3分类vs聚类.mp4
45.4分类算法vs回归分析.mp4
45.5为什么线性模型不适用？.mp4
45.6逻辑回归的前提假设.mp4
45.7逻辑回归的公式及问题.mp4
45.8混淆矩阵与ROC曲线.mp4
45.9模型永远都不是完美的.mp4
46.10Modeling与Evaluation.mp4
46.11答疑与Similarity Measure.mp4
46.12层次聚类、K均值聚类与DBSCAN.mp4
46.13Kmeans.mp4
46.14Kmeans对数据分析的敏感度及圆形分布的数据.mp4
46.1个人简介及课程引入.mp4
46.2分类算法与聚类算法.mp4
46.3决策树及其优点.mp4
46.4决策树的属性划分、流程及缺点.mp4
46.5随机森林及其优点、答疑.mp4
46.6Decision Tree-Titianic Sample.mp4
46.7Data preprocessing.mp4
46.8Data Exploration（一）.mp4
46.9Data Exploration（二）.mp4
47.10NPS及提高NPS动机.mp4
47.11NPS种类.mp4
47.12如何分析NPS.mp4
47.13如何应用NPS结果及Case分享.mp4
47.14如何提高调查回复率.mp4
47.1以顾客为中心的目的.mp4
47.2顾客体验可以成为差异性因素（一）.mp4
47.3顾客体验可以成为差异性因素（二）.mp4
47.4什么是顾客体验及顾客周期.mp4
47.5提高顾客体验的步骤.mp4
47.6用户体验地图、顾客愿望与需求及顾客接触点.mp4
47.7用户体验地图及顾客心声.mp4
47.8CX管理常用指标.mp4
47.9如何测量顾客体验—NPS.mp4
48.10Case：Comptitive pricing.mp4
48.11价格和数量之间的关系.mp4
48.12估计成本（一）.mp4
48.13估计成本（二）.mp4
48.14估计成本（三）.mp4
48.1定价的定义.mp4
48.2定价的战略目标.mp4
48.3估算需求.mp4
48.4估算成本.mp4
48.5了解市场竞争.mp4
48.6选择定价策略（一）.mp4
48.7选择定价策略（二）.mp4
48.8收支平衡分析、成功的定价策略.mp4
48.9其他常用的定价策略.mp4
49.10变量级数据整理—个案等级排序.mp4
49.11文件级数据整理（一）.mp4
49.12文件级数据整理（二）.mp4
49.13描述统计.mp4
49.14如何用SPSS分析出数据报告.mp4
49.15练习.mp4
49.1SPSS简单介绍及基本过程.mp4
49.2SPSS运行方式和窗口类型.mp4
49.3SPSS获取数据的方式.mp4
49.4变量的测量尺度及属性.mp4
49.5变量类型及输入调查问卷.mp4
49.6数据录入、文件导出.mp4
49.7变量级数据整理—compute&automatic recode.mp4
49.8变量级数据整理—recode.mp4
49.9变量级数据整理—可视化箱.mp4
50.10定量研究：CLT和CATI.mp4
50.11定量研究：邮寄调查和在线调查.mp4
50.12定量研究的执行流程.mp4
50.13问卷设计流程及案例讲解.mp4
50.14两种定性调查方式对比及定性研究核心目标.mp4
50.15定性研究要解决的问题.mp4
50.16定性研究执行流程、大纲设计原则及课后作业.mp4
50.1市场研究的定义与角色.mp4
50.2市场研究在营销中的价值.mp4
50.3市场研究的使用者.mp4
50.4市场研究的内容及公司构成.mp4
50.5市场研究的主要项目类型及方案核心内容.mp4
50.6市场调查的基本流程.mp4
50.7了解需求及两个案例.mp4
50.8市场研究的两种调查方式.mp4
50.9定量研究：入户访问与街头拦截.mp4
51.10品牌满足消费者不同诉求及量化品牌形象因素.mp4
51.11品牌沟通及创造长期品牌建设效果.mp4
51.12广告测试的市场研究体系及具体评估指标.mp4
51.13广告评估的关键指标、诊断模型及投放效果评估.mp4
51.14广告知晓、信息传递、品牌态度及行为影响.mp4
51.15诊断广告投放问题及媒体投放评估.mp4
51.1市场研究的方向及内容.mp4
51.2案例引入、了解市场与观察痛点.mp4
51.3全面评估需求程度与描述市场机会.mp4
51.4从机会到洞察.mp4
51.5消费者洞察及需求挖掘.mp4
51.6获取洞察、产生工作坊及输出洞察.mp4
51.7产生创意的工作坊及产品创意到产品概念.mp4
51.8概念优化、筛选指标及测试结果对比.mp4
51.9品牌力的作用及衡量品牌力的指标.mp4
52.10数据的筛选和分析.mp4
52.11如何进行数据可视化.mp4
52.12制作RFM评分标准模型.mp4
52.13RFM打分.mp4
52.14如何进行客户分类.mp4
52.1概述及客户关系管理介绍.mp4
52.2客户关系与CRM数据.mp4
52.3CRM与RFM模型.mp4
52.4RFM模型8个分类.mp4
52.5方法与问题.mp4
52.6模型的使用.mp4
52.7使用与扩展.mp4
52.8RFM应用：零售案例介绍.mp4
52.9引用数据和数据表示.mp4
53.10答疑：肘部原理.mp4
53.11考虑更多的feature（一）.mp4
53.12考虑更多的feature（二）.mp4
53.13交叉销售，消费升级、降级，阶段分析.mp4
53.14答疑：学习建议及用户画像简述.mp4
53.1基于统计模型来分类RFM指标.mp4
53.2K-means.mp4
53.3Silhouette analysis on K-Means clustering.mp4
53.4图像中不同簇的讲解分析.mp4
53.5不同簇和中心点数据分析.mp4
53.6对比RFMScore分类.mp4
53.7Decision Tree on RFM.mp4
53.8Decision Tree Classifier.mp4
53.9Decision Tree与Logistics Regression的区别.mp4
54.10名单分组分配、转化及销售运营管理.mp4
54.11销售预测类型及方法（一）.mp4
54.12销售预测类型及方法（二）.mp4
54.1书籍推荐.mp4
54.2BD与潜在顾客.mp4
54.3需求与潜在顾客、目标顾客画像.mp4
54.4收集目标顾客信息渠道及确定数据来源.mp4
54.5收集数据、集客营销、内容营销及指标.mp4
54.6Case 1：Web Scraping using Power BI（一）.mp4
54.7Case 1：Web Scraping using Power BI（二）.mp4
54.8Case 2：Lead Scoring（一）.mp4
54.9Case 2：Lead Scoring（二）.mp4
55.10Growth Hacking Tactics（一）.mp4
55.11LOPA与Airbnb.mp4
55.12Growth Hacking Tactics（二）.mp4
55.13Content marketing to grow your business.mp4
55.14Growth Technology（一）.mp4
55.15Growth Technology（二）.mp4
55.16Growth Hacking Case Study.mp4
55.1课程引入与Hotmail.mp4
55.2Growth Hacking的四个步骤与含义.mp4
55.3Marketing Funnel与Growth Hacking Focus.mp4
55.4Metrics.mp4
55.5KPI介绍（一）.mp4
55.6KPI介绍（二）.mp4
55.7应关注的有效渠道与目标用户.mp4
55.8Free&Paid Marketing Channels.mp4
55.9Product Features.mp4
56.10创建表单.mp4
56.11案例讲解（一）.mp4
56.12案例讲解（二）.mp4
56.13案例讲解（三）.mp4
56.14案例讲解（四）.mp4
56.15Products aggreation（一）.mp4
56.16Products aggreation（二）.mp4
56.1MySQL下载及安装.mp4
56.2MySQL几个原则及覆盖范围.mp4
56.3数据文件、分析流程及存储格式.mp4
56.4数据库应用场景及存储、访问问题.mp4
56.5数据库的特点及关系型数据库.mp4
56.6数据表单.mp4
56.7怎么使用数据库及SQL.mp4
56.8KFC订单及语句介绍.mp4
56.9Schema与Create database.mp4
57.10举例：HR subquery（一）.mp4
57.11举例：HR subquery（二）.mp4
57.12举例：HR subquery（三）.mp4
57.13窗函数（一）.mp4
57.14窗函数（二）.mp4
57.15窗函数（三）.mp4
57.16窗函数及课程总结.mp4
57.1课程回顾.mp4
57.2Aggregate Functions、约束及多张表.mp4
57.3创建表单的代码实现.mp4
57.4JOIN与Concat.mp4
57.5JOIN：员工信息及部门编码.mp4
57.6多张表单JOIN：查询员工信息.mp4
57.7基于工资分类工资等级.mp4
57.8Write a query.mp4
57.9On与Using.mp4
58.10大数据的分析.mp4
58.11云计算与大数据（一）.mp4
58.12云计算与大数据（二）.mp4
58.13SQL over Big Data.mp4
58.14案例分析.mp4
58.15Power BI 简单介绍.mp4
58.16Power BI 案例分析（一）.mp4
58.17Power BI 案例分析（二）.mp4
58.18Power BI 案例分析（三）.mp4
58.1课程回顾.mp4
58.2Common table expression（一）.mp4
58.3Common table expression（二）.mp4
58.4Common table expression（三）.mp4
58.5递归（一）.mp4
58.6递归（二）.mp4
58.7递归（三）.mp4
58.8大数据背景引入.mp4
58.9大数据的特点与业务起源.mp4
59.10游戏产业变现方式.mp4
59.11Gaming Demo Case 1（一）.mp4
59.12Gaming Demo Case 1（二）.mp4
59.13Gaming Demo Case 1（三）.mp4
59.1Introduction to Gaming Industry（一）.mp4
59.2Introduction to Gaming Industry（二）.mp4
59.3游戏客户市场相关数据.mp4
59.4按游戏过程的市场划分（一）.mp4
59.5按游戏过程的市场划分（二）.mp4
59.6Game Release Operation cycle（一）.mp4
59.7Game Release Operation cycle（二）.mp4
59.8游戏产业与其他产业区别及其特点（一）.mp4
59.9游戏产业与其他产业区别及其特点（二）.mp4
60.10Referral Coupon Analytics及模拟面试问题.mp4
60.11Experience-Metrics及Understand Chum.mp4
60.12Game Experience及Funnel、Cohort Analysis.mp4
60.13Job&Career in Gaming Industry.mp4
60.14Gaming Demo Case 1（一）.mp4
60.15Gaming Demo Case 1（二）.mp4
60.1课程回顾.mp4
60.2DS-BA work by Function Areas（一）.mp4
60.3DS-BA work by Function Areas（二）.mp4
60.4DS-BA work by Function Areas（三）.mp4
60.5DS-BA work by Period（一）.mp4
60.6DS-BA work by Period（二）.mp4
60.7Common Framework与Growth-Metrics.mp4
60.8Growth-Metrics.mp4
60.9Growth-Ads Optimization.mp4
61.10应该如何选择指标.mp4
61.11Experiment Design与Quiz.mp4
61.12Quiz解答.mp4
61.13确定样本数量.mp4
61.14Quiz（二）.mp4
61.15如何确定A-B Testing运行周期.mp4
61.16确定目标群体.mp4
61.1什么是A-B Testing.mp4
61.2A-B Testing案例.mp4
61.3A-B Testing应用与局限.mp4
61.4Quiz（一）.mp4
61.5A-B Testing、Multivariate Testing与A-A Testing.mp4
61.6伯努利分布、零假设与显著性.mp4
61.7A-B Testing流程.mp4
61.8回顾商业漏斗模型.mp4
61.9常见的互联网分析指标.mp4
62.10Create Variation（二）.mp4
62.11Create Variation（三）.mp4
62.12Run Experiment.mp4
62.13Sample Size Sanity Check.mp4
62.14Quiz 1：A-B Testing Calculator.mp4
62.15Quiz 2.mp4
62.16Sanity Check.mp4
62.17Master A-B Testing Interviews.mp4
62.1课程回顾及如何分配目标人群.mp4
62.2实验运行.mp4
62.3分析实验结果.mp4
62.4Case study：DA-SHU-JU.com.mp4
62.5Review Business Funnel.mp4
62.6Review Business Funnel及Define Metrics.mp4
62.7Design Experiment（一）.mp4
62.8Design Experiment（二）.mp4
62.9Create Variation（一）.mp4
63.10描述products、orders、order_product table.mp4
63.11data exploring analytics & insite.mp4
63.12描述产品—订单.mp4
63.13产品再订购.mp4
63.14产品中的相关性（一）.mp4
63.15产品中的相关性（二）.mp4
63.1List of Contents.mp4
63.2Questions.mp4
63.3什么是Ecommerce（电子商务）及发展历史.mp4
63.4电子商务的法律条文及类型.mp4
63.5如何使用及运作电子商务.mp4
63.6供应链管理、网站及市场战略.mp4
63.7设计用户体验地图.mp4
63.8Marketing Tactics及SQL实现.mp4
63.9描述department tables.mp4
64.10Data Analytics Ecommerce.mp4
64.11Important Metrics & KPIs（一）.mp4
64.12Important Metrics & KPIs（二）.mp4
64.13Digital Marketing Analytics Full Cycle.mp4
64.14Build Customer Profile.mp4
64.15Business Analytics举例回顾.mp4
64.1课程回顾与dropshipping.mp4
64.2Dropshipping Model.mp4
64.3Dropshipping business.mp4
64.4Ecommerce Technology.mp4
64.5Ecommerce Site SEO（一）.mp4
64.6Ecommerce Site SEO（二）.mp4
64.7Ecommerce Site SEO（三）.mp4
64.8CRM客户关系管理.mp4
64.9Benefits of Ecommerce CRM.mp4
65.10从订单角度分析数据.mp4
65.11从产品与用户角度分析数据.mp4
65.12基于产品的数据探索（一）.mp4
65.13基于产品的数据探索（二）.mp4
65.14基于用户的数据探索（一）.mp4
65.15基于用户的数据探索（二）.mp4
65.1课程总回顾—商业数据分析流程.mp4
65.2课程总回顾—所需技能、类型方法及工具.mp4
65.3零售“大作业”：时尚电商.mp4
65.4零售机器模式与cohort分析.mp4
65.5数据导入与数据脱敏介绍.mp4
65.6查看并了解数据信息.mp4
65.7SPU与SKU概念解释.mp4
65.8分析订单及支付流程.mp4
65.9多角度分析数据.mp4
66.10评分矩阵、数据收集与答疑：留存.mp4
66.11推荐介绍：基于距离.mp4
66.12推荐系统与Co-Current Matrix.mp4
66.13聚类推荐KNN、协同过滤与关联分析.mp4
66.14Apriori algorithm.mp4
66.15课程答疑与图书推荐.mp4
66.16推荐网站：kaggle.mp4
66.1基于顾客的数据探索.mp4
66.2Place，Web Traffic，DAU与数据埋点.mp4
66.3LTV，CAC及CLV.mp4
66.4如何计算lifetime value及用户留存.mp4
66.5Cohort Analysis、群体分析或分组分析（一）.mp4
66.6Cohort Analysis、群体分析或分组分析（二）.mp4
66.7Cohort Analysis、群体分析或分组分析（三）.mp4
66.8Product Performance与RFM.mp4
66.9推荐系统、场景与协同过滤.mp4
【万门大学】商业数据分析特训班.zip