无印资料库-A10000~A15999-A13000~A13999/A13400~A13499/A13419_互联网数据分析师系统课程2499

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0.1.1国内互联网发展现状.mp4
1.1.2互联网行业发展对数据人才的需求.mp4
10.3.3某互联网金融企业面试场景.mp4
100.删除行或列&数据导出&总结.mp4
101.Matplotlib介绍和基础操作.mp4
102.Matplotlib画图步骤&创建画板&绘图区.mp4
103.Matplotlib准备数据&绘制折线图.mp4
104.折线图参数设置详解&总结.mp4
105.Seaborn介绍&安装导入.mp4
106.创建画板、绘图区和准备数据.mp4
107.创建条形图&设置绘图区风格.mp4
108.其他图表&总结.mp4
109.sk-learn介绍&安装&导入.mp4
11.1.1统计学介绍.mp4
110.数据导入&数据预处理（数据标准化&归一化）.mp4
111.回归模型详解.mp4
112.分类模型详解&总结.mp4
113.课程简介&项目需求.mp4
114.导入包&数据.mp4
115.查看数据情况.mp4
116.分组计算(case).mp4
117.多表合并.mp4
118.缺失值填充.mp4
119.值的替换&可视化.mp4
12.1.2.1随机事件.mp4
120.离群点处理.mp4
121.标准化&归一化.mp4
122.搭建随即森林模型&特征筛选&总结.mp4
123.1.1数据可视化的定义及目的.mp4
124.1.2数据可视化要求.mp4
125.1.3常用数据可视化手段.mp4
126.1.4.1Tableau安装及页面介绍.mp4
127.1.4.2数据导入&数据链接获取.mp4
128.1.4.3数据表连接及数据转化.mp4
129.1.4.4数据整合&快速表计算.mp4
13.1.2.1概率性质和规则.mp4
130.1.4.5数据仪表盘制作.mp4
131.1.4.6构建新参数即字段.mp4
132.1.5数据可视化的业务思考.mp4
133.2.1重点回顾_可视化的目的.mp4
134.2.2重点回顾_可视化呈现对象.mp4
135.2.3重点回顾_可视化手段总结.mp4
136.2.4重点回顾_如何进行数据解读.mp4
137.2.5.1找出销量TOP5运营商&可视化销售额年度变化趋势.mp4
138.2.5.2TOP5运营商中最受欢迎的三种游戏类别&对应各地区销量对比.mp4
139.2.5.3不同游戏类别下各游戏平台所占份额.mp4
14.1.2.2条件概率.mp4
140.2.5.4游戏销量现状深入业务思考.mp4
141.2.6可视化工作经验及建议分享.mp4
142.2.7更多数据可视化工具&工作要求解读.mp4
143.1.2淘宝店铺销售额案例.mp4
144.1.3电商下单转化率下降案例.mp4
145.1.4业务指标体系意义总结.mp4
146.1.5.1acquisition拉新.mp4
147.1.5.2activation活跃.mp4
148.1.5.3retention留存.mp4
149.1.5.4revenue转化.mp4
15.1.2.3全概率&贝叶斯公式.mp4
150.1.5.5refer传播.mp4
151.1.6.1数据分析工作思路.mp4
152.1.6.2拆分指标类型.mp4
153.1.6.3案例一：DAU变动深入拆解及各部分组成剖析.mp4
154.1.6.4案例二：GMV变动深入拆解及估算方案.mp4
155.1.7指标异常识别及分析.mp4
156.1.8课程小结.mp4
157.2.1重点回顾_互联网指标体系AARRR.mp4
158.2.2重点回顾_常见业务指标拆解方法.mp4
159.2.3重点回顾_指标异常识别及分析.mp4
16.1.2.4随机变量.mp4
160.2.4.1什么是北极星指标？如何选取.mp4
161.2.4.2针对网易云音乐如何构建指标体系评估目前发展情况.mp4
162.2.4.3便利蜂某一家线下零售店订单量下降如何分析.mp4
163.2.4.4用户生命周期价值和用户增长之间的逻辑关系.mp4
164.2.5.1工作中遇到的业务问题.mp4
165.2.5.2业务类面试技巧.mp4
166.2.5.3AB实验中的指标选择.mp4
167.2.6互联网数据分析方法整理.mp4
168.1.1课程简介&大纲.mp4
169.1.2为什么要学会写数据分析报告.mp4
17.1.2.5二项分布.mp4
170.1.3数据分析报告的类型和写作方法.mp4
171.1.4数据分析报告的写作注意事项.mp4
172.1.5案例解析：浑水狙击瑞幸的商业分析报告解读.mp4
173.2.1数据分析报告直播课简要阐述.mp4
174.2.2课程重点知识回顾.mp4
175.2.3作业精讲：某国际电商网站的数据分析报告.mp4
176.2.4工作中的数据分析师报告经验分享.mp4
18.1.2.6泊松分布.mp4
19.1.2.7均匀分布&正态分布.mp4
2.1.3互联网数据人才的供需状况.mp4
20.1.2.8随机变量的数学特征&分布总结.mp4
21.1.2.9多维随机变量联合分布.mp4
22.1.2.10&1.2.11参数估计&开篇案例.mp4
23.1.2.12参数估计、统计量与抽样分布定义.mp4
24.1.2.13大数定律和中心极限定理.mp4
25.1.2.14参数估计方法&总结.mp4
26.2.1对均值的假设检验.mp4
27.2.2置信水平与拒绝域&置信区间与P值.mp4
28.2.3单个总体均值检验.mp4
29.2.4两个正态总体均值差的检验.mp4
3.2.1数据分析师的历史渊源和企业内的架构.mp4
30.2.5基于成对数据的检验&两个总体比例之差检验.mp4
31.2.6第一类错误、第二类错误&样本容量确定.mp4
32.2.7假设性检验总结（包含详细的excel公式罗列）.mp4
33.2.8.1数据类型.mp4
34.2.8.2.1一元线性回归.mp4
35.2.8.2.2多元线性回归.mp4
36.2.8.3.1时间序列分类.mp4
37.2.8.3.2时间序列预测方法（移动平均&指数平滑excel实操）.mp4
38.3.1.1概念解释.mp4
39.3.1.2概率计算.mp4
4.2.2数据分析师的地位和日常工作内容.mp4
40.3.1.3问题分析.mp4
41.3.2.1QQ图判断样本是否来自正态分布总体.mp4
42.3.2.2统计功效.mp4
43.3.2.3辛普森悖论.mp4
44.3.2.4逻辑回归.mp4
45.3.2.5非参数检验.mp4
46.3.2.6.1AB实验流程详解.mp4
47.3.2.6.2AB测试实例讲解：产品中的AB测试.mp4
48.3.2.6.3AB测试实例讲解：运营中的AB测试.mp4
49.3.3经验分享：工作中的统计学应用.mp4
5.2.3数据分析师如何入门.mp4
50.1.1课程简介&数据库和SQL.mp4
51.1.2SQL里数据类型介绍.mp4
52.1.3SQL要掌握到什么程度.mp4
53.1.4安装PostgreSQL安装.mp4
54.1.5创建数据表.mp4
55.2.1查询语句.mp4
56.2.2查询语法的基本运用.mp4
57.2.3创建.命名新的列.mp4
58.2.3.1and.or处理顺序.mp4
59.2.4创建表&视图.mp4
6.2.4数据分析师未来的发展和转行路径.mp4
60.2.5聚合函数.mp4
61.2.6查询结果的集合运算.mp4
62.3.2普通子查询.mp4
63.3.2标量子查询、关联子查询.mp4
64.3.3多表关联查询.mp4
65.4.1SQL函数.mp4
66.4.2条件表达式.mp4
67.4.3窗口函数（OLAP).mp4
68.4.4grouping运算符.mp4
69.5.1知识点梳理.mp4
7.2.5数据分析师求职建议.mp4
70.5.2课后练习解答.mp4
71.5.3分享和个人建议.mp4
72.1.1Python语言的介绍以及应用场景.mp4
73.1.2Python的安装和环境配置.mp4
74.1.3基本和常见语法.mp4
75.1.4站在前人的肩膀上——调用现成模块.mp4
76.1.5如何使用Python进行简单的数据读取、清洗和分析.mp4
77.1.6基础爬虫知识.mp4
78.2.1直播课程作业点评.mp4
79.2.2如何快速审题理清考察点.mp4
8.3.1数据分析师的能力体系构建.mp4
80.2.3针对考察点进行程序编写.mp4
81.3.1课程延展：从lambda函数说开来.mp4
82.3.2面试真题-知识点拓展.mp4
83.3.3Python真实程序代码&效果展示.mp4
84.NumPy介绍&安装导入&创建数组.mp4
85.数组转换.mp4
86.数学计算.mp4
87.去重&对比两个数组.mp4
88.空值&总结.mp4
89.Pandas介绍.mp4
9.3.2某社区团购真实面试场景探讨.mp4
90.Pandas安装导入&基础数据结构.mp4
91.导入数据.mp4
92.数据结构初探查.mp4
93.索引.mp4
94.去重.mp4
95.数据过滤&聚合计算.mp4
96.分组计算(Pandas).mp4
97.apply.mp4
98.数据合并与拼接.mp4
99.排序&缺失值填充.mp4

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