响木课堂-响木SVIP目录-我的资源/01 响木最新众筹课/4000-4999/4200-4299/4283.数据分析大厂简历项目课

主页/我的资源/01 响木最新众筹课/4000-4999/4200-4299/4283.数据分析大厂简历项目课/

01_简历课-资料领取.html
02_简历项目模板.html
03_【游戏氪金】Ch-0-前言：数据概况与案例导读.mp4
04_【游戏氪金】Ch-1-游戏行业概览与游戏岗位招聘概况.mp4
05_【游戏氪金】Ch-2-从流量到用户到变现：手游的运营流程.mp4
06_【游戏氪金】Ch-3-甜蜜陷阱：你是如何一步步走向氪金的？.mp4
07_【游戏氪金】Ch-4-数据技术辅助游戏运营的6大典型场景.mp4
08_【游戏氪金】Ch-5.1-游戏数据的初步探索.mp4
09_【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
10_【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
11_【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
12_【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
13_【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
14_【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
15_【游戏氪金】Ch-6.2-模型选择，benchmark的建立.mp4
16_【游戏氪金】Ch-6.3-特征工程(1)-根据业务模式新增特征.mp4
17_【游戏氪金】Ch-6.3-特征工程(2)-达成建模所需的统计假设.mp4
18_【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
19_【游戏氪金】Ch-6.4-模型融合(2)-GBDT回归的预测与调优.mp4
20_【异常检测】Ch-0-数据概况与案例导读.mp4
21_【异常检测】Ch-1-电商的核心价值：更高的交易效率.mp4
22_【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
23_【异常检测】Ch-3-淘宝vs京东：迥然不同的盈利模式.mp4
24_【异常检测】Ch-4-异常订单检测：商家的帮手，平台的抓手.mp4
25_【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
26_【异常检测】Ch-5.2-数据预处理(2)：重复值与异常值处理.mp4
27_【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
28_【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
29_【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
30_【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
31_【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
32_【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
33_【异常检测】Ch-7.3-建模与调参(3)-基于软投票的模型融合.mp4
34_【广告投放】Ch-1.1-广告&营销的本质.mp4
35_【广告投放】Ch-1.2-4P营销理论：产品.mp4
36_【广告投放】Ch-1.3-4P营销理论：价格.mp4
37_【广告投放】Ch-1.4-4P营销理论：渠道与推广.mp4
38_【广告投放】Ch-1.5-互联网公司如何靠流量致富？.mp4
39_【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
40_【广告投放】Ch-2.1-广告投放的目的、渠道、形式及计费方式.mp4
41_【广告投放】Ch-2.2-如何衡量广告效果及优化广告策略.mp4
42_【广告投放】Ch-3.1-在线教育发展历程.mp4
43_【广告投放】Ch-3.2-在线教育已死？No，加时赛已开启.mp4
44_【广告投放】Ch-3.3-行业洗牌：数据从业者机会何在？.mp4
45_【广告投放】Ch-3.4-流量为王：在线教育的财富密码.mp4
46_【广告投放】Ch-3.5-在线教育的广告投放流程.mp4
47_【广告投放】Ch-3.6-在线教育广告投放案例分享（K12领域）.mp4
48_【广告投放】Ch-4.1-数据指标体系的重要性及判断标准.mp4
49_【广告投放】Ch-4.2-搭建指标体系的起点：理解业务.mp4
50_【广告投放】Ch-4.3-搭建指标体系：定目标&理流程.mp4
51_【广告投放】Ch-4.4-搭建指标体系：选指标&搭体系.mp4
52_【广告投放】Ch-5.1-案例基本背景及数据情况.mp4
53_【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_【广告投放】Ch-5.3【选学】创建python与数据库之间的连接.mp4
55_【广告投放】Ch-5.4【选学】将python中的DF数据导入数据库.mp4
56_【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
57_【广告投放】Ch-5.6-数据分布情况及特征相关性分析.mp4
58_【广告投放】Ch-6.1-特征探索：各渠道流量基本情况.mp4
59_【广告投放】Ch-6.2-特征探索：渠道流量Top20分析.mp4
60_【广告投放】Ch-6.3-特征探索：渠道质量Top20分析.mp4
61_【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
62_【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
63_【广告投放】Ch-6.6-特征探索：用户注册行为分析.mp4
64_【广告投放】Ch-6.7-特征探索：用户停留时间分析.mp4
65_【广告投放】Ch-6.8-特征探索：用户搜索行为分析.mp4
66_【广告投放】Ch-6.9-特征探索：用户访问深度分析.mp4
67_【广告投放】Ch-6.10-特征探索：广告卖点分析.mp4
68_【广告投放】Ch-6.11-特征探索：广告物料分析.mp4
69_【广告投放】Ch-6.12-特征探索：广告预算分析.mp4
70_【广告投放】Ch-6.13-特征探索总结.mp4
71_【广告投放】Ch-7.1-特征工程：数据预处理&编码&数据归一化.mp4
72_【广告投放】Ch-7.2-聚类分析在实际工作中的应用.mp4
73_【广告投放】Ch-7.3-建模分析：使用Kmeans聚类完成渠道分组.mp4
74_【广告投放】Ch-7.4-分组结果的可视化展示.mp4
75_【广告投放】Ch-7.5-业务应用：建模结果对业务的指导意义.mp4
76_【数分报告】01-了解数据分析报告.mp4
77_【数分报告】02-数据分析报告类型——日常分析报告.mp4
78_【数分报告】03-数据分析报告类型——专题型分析报告.mp4
79_【数分报告】04-数据分析报告类型——综合性分析报告.mp4
80_【数分报告】05-数分报告元素——整体架构.mp4
81_【数分报告】06-数分报告元素——标题.mp4
82_【数分报告】07-数分报告元素——目录.mp4
83_【数分报告】08-数分报告原色——分析背景&目的&思路.mp4
84_【数分报告】09-数分报告元素——报告正文部分.mp4
85_【数分报告】10-数分报告元素——结论与建议&附录.mp4
86_【数分报告】11-数据分析报告制作流程.mp4
87_【数分报告】12-数据分析竞赛信息【加餐】.mp4
88_【数分报告】13-从0到1制作数据分析报告.mp4

Copyright © All rights reserved.

信息加载中,请等待...