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产品经理（英文：Product manager，缩写：PM）也称产品企划，是指在公司中针对某一项或是某一类的产品进行规划和管理的人员，主要负责产品的研发、制造、营销、渠道等工作。...
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【CDA数据分析师合集】Level1-3全级别认证课程+就业班+刷题资料（零基础到进阶就业）82.96GB
CDA数据分析师82.96GB
CDA level1 课程17.95GB
视频课程17.95GB
D1、数据分析概论与结构化数据1.51GB
上课用的数据0B
课时1 4.8.1 数据分析概述.mp4159.9MB课时2 4.8.2 数据分析职业前景与立法.mp4282.14MB课时3 4.8.3 表结构特征.mp4297.9MB课时4 4.8.4 表结构使用.mp4262.64MB课时5 4.8.5 数据验证 公式函数.mp4218.29MB课时6 4.8.6 数据透视表 案例解读.mp4323.83MBD2、业务分析方法2.21GB
数据文件0B
课时 7 4.9.1 考勤表案例实操讲解.mp4474.44MB课时 8 4.9.2 指标概述.mp4317.27MB课时 9 4.9.3 场景指标.mp4319.33MB课时 10 4.9.4 指标体系.mp4306.72MB课时 11 4.9.5 分析模型与分析方法.mp4194.86MB课时 12 4.9.6 复购分析案例讲解.mp4653.96MBD3、统计学基础3.03GB
数据文件0B
课时 13 4.15.1 统计学概述.mp4337.34MB课时 14 4.15.2 几个重要的概念.mp4161.4MB课时 15 4.15.3 集中趋势的指标和离散程度指标1.mp4486.74MB课时 16 4.15.4 集中趋势的指标和离散程度指标2.mp4407.05MB课时 17 4.15.5 离散程度，偏度和峰度1.mp4490.47MB课时 18 4.15.6 离散程度，偏度和峰度2.mp4547.5MB课时 19 4.15.7 描述性统计图表.mp4460.73MB课时 20 4.15.8 常用数据分布.mp4210.48MBD4、数据结构-表结构数据1.42GB
数据文件0B
课时 21 4.16.1 表结构数据定义和特征1.mp4188.62MB课时 22 4.16.2 表结构数据定义和特征2.mp4212.73MB课时 23 4.16.3 表结构数据的获取1.mp4212.37MB课时 24 4.16.4 表结构数据的获取2.mp4216.8MB课时 25 4.16.5 表结构数据的使用（横向连接，汇总分析）1.mp4266.82MB课时 26 4.16.6 表结构数据的使用（横向连接，汇总分析）2.mp4353.59MBD5、多维数据透视分析1.74GB
数据文件0B
课时 27 5.13.1 多维数据透视概述.mp4287.67MB课时 28 5.13.2 多维数据BI工具操作.mp4313.72MB课时 29 5.13.3 多维数据BI工具操作(2).mp4245.64MB课时 30 5.13.4 多维数据连接汇总逻辑.mp4386.64MB课时 31 5.13.5 5w2H模型及汇总规则.mp4153.89MB课时 32 5.13.6 5w2H模型及汇总规则(2).mp4393.63MBD6、数据库应用1.92GB
数据文件0B
课时 33 5.14.1 数据库概述.mp4314.32MB课时 34 5.14.2 数据定义语言DDL.mp4353.91MB课时 35 5.14.3 DDL 代码实操.mp4284.7MB课时 36 5.14.4 数据操作语言DML.mp4222.2MB课时 37 5.14.5 数据查询语言DQL.mp4328.28MB课时 38 5.14.6 DQL语法精讲.mp4465.59MBD7、数据库应用22.71GB
数据文件0B
课时 39 5.20.1 DQL回顾 分组过滤排序.MP4727.27MB课时 40 5.20.2 三大函数及练习.mp4418.76MB课时 41 5.20.3 单表查询应用练习.mp4270.9MB课时 42 5.20.4 多表连接讲解.mp4436.04MB课时 43 5.20.5 多表连接应用.mp4453.54MB课时 44 5.20.6 开窗函数与练习.mp4465.69MBD8、数据库应用32.43GB
数据文件0B
课时 45 5.21.1 零售案例分析框架.mp4335.31MB课时 46 5.21.2 零售案例实操1.mp4219.77MB课时 47 5.21.3 零售案例实操2.mp4451.02MB课时 48 5.21.4 零售案例实操3.mp4373.07MB课时 49 5.21.5 零售案例实操4.mp4474.87MB课时 50 5.21.6 零售案例实操5.mp4635.18MBD9、业务分析报告与可视化报表1004.07MB
课时 51 5.28.1 数据报告的阅读.mp4273.68MB课时 52 5.28.2 数据报告写作概述.mp4118.05MB课时 53 5.28.3 数据报告的故事线与总结.mp4102.58MB课时 54 5.28.5 基础图表.mp4106.57MB课时 55 5.28.4 图表绘制基础.mp4202.43MB课时 56 5.28.6 扩展图表及常用报告类型示例.mp4195.43MB
如何撰写有价值数据分析报告-讲义.pdf5.33MB报考指南.pdf2.23MBCDA LEVEL I考试大纲.pdf742.7KBlevel1模拟题1.pdf1.05MBlevel1模拟题2.pdf1.13MBlevel1模拟题3.pdf482.35KBCDA level2 课程30.28GB
00-前言：level2课程导读6.6GB
1节：数据分析基础与二级总结介绍141.88MB
课时1 数据基本概念1.mp447.5MB课时2 数据基本概念2.mp474.07MB课时3 CDA LEVEL 2 内容概述.mp420.31MB2节：前导选修课：数据分析指标体系342.5MB
课时 4 2.1 数据化指标概述.mp452.62MB课时 5 2.2 获客类指标.mp465.33MB课时 6 2.3 营销类指标.mp468.51MB课时 7 2.4 预警类指标2.4 预警类指标.mp451.64MB课时 8 2.5 产品类指标.mp455.64MB课时 9 2.6 运营指标体系设计(Excel示例).mp448.77MB课时 1 张溪梦：从洞察到增长—数据分析的未来.mp46.13GB第1章：用户标签体系与用户画像623.83MB
课时 10 1.1.1 如何定位用户(1).mp425.98MB课时 10 1.1.1 如何定位用户.mp425.98MB课时 11 1.1.2 业务指标与用户标签的关系-1(1).mp449.31MB课时 11 1.1.2 业务指标与用户标签的关系-1.mp449.31MB课时 12 1.1.2 业务指标与用户标签的关系-2(1).mp465.86MB课时 12 1.1.2 业务指标与用户标签的关系-2.mp465.86MB课时 13 1.1.3 用户标签与用户画像的关系.mp460.88MB课时 14 1.1.4 用户标签的类型(1).mp432.19MB课时 14 1.1.4 用户标签的类型.mp432.19MB课时 15 1.1.5总结和例题讲解(1).mp49.34MB课时 15 1.1.5总结和例题讲解.mp49.34MB课时 16 1.2.1用户标签的制作方法(1).mp438.55MB课时 16 1.2.1用户标签的制作方法.mp438.55MB课时 17 1.2.2总结和例题讲解(1).mp48.98MB课时 17 1.2.2总结和例题讲解.mp48.98MB课时 18 1.3.1 用Python做用户画像的基础知识-1.mp444.82MB课时 19 1.3.2 用户画像在诊断阶段中的应用(1).mp48.39MB课时 19 1.3.2 用户画像在诊断阶段中的应用.mp48.39MB课时 20 1.3.3总结和例题讲解.mp440.94MB第2章：数据采集与处理608.48MB
课时 21 2.1.1市场研究中的数据.mp464.4MB课时 22 2.1.2 概率抽样方法-1.mp474.31MB课时 23 2.1.2 概率抽样方法-2.mp444.25MB课时 24 2.1.3 非概率抽样方法.mp442.55MB课时 25 2.1.4总结和例题讲解.mp410.81MB课时 26 2.2.1市场调研流程和目标设定.mp413.24MB课时 27 2.2.2市场调研前准备和实施.mp444.39MB课时 28 2.2.3总结和例题讲解mp4.mp47.87MB课时 29 2.3.0引言.mp420.84MB课时 30 2.3.1 单变量描述性统计.mp435.56MB课时 31 2.3.2 两变量描述性统计.mp419.01MB课时 32 2.3.3 制图原理_1.mp414.08MB课时 33 2.3.3 制图原理_2SPSS作图.mp425.64MB课时 34 2.3.3 制图原理-3Python作图.mp429.77MB课时 35 2.3.4总结和例题讲解.mp47.02MB课时 36 2.4.1 数据预处理基本步骤.mp420.12MB课时 37 2.4.2 错误和离群值数据识别与处理.mp429MB课时 38 2.4.3 分类变量概化处理.mp418.24MB课时 39 2.4.4 缺失值处理.mp420.89MB课时 40 2.4.5 噪声平滑.mp419.01MB课时 41 2.4.6 连续变量分布形态转换和标准化.mp418.4MB课时 42 2.4.7 变量降维和WoE.mp417.29MB课时 43 2.4.8总结和例题讲解.mp411.82MB第3章：数据模型管理133.06MB
课时 44 3.1 数据分类.mp427.44MB课时 45 3.2 数据建模.mp443.12MB课时 46 3.3 数据仓库体系和ETL.mp428.92MB课时 47 3.4总结和例题讲解.mp433.57MB第4章：统计分析724.31MB
课时 48 4.1.1 分析框架.mp449.26MB课时 49 4.1.2 样本与总体.mp481.58MB课时 50 4.1.3 参数估计-1.mp453.9MB课时 51 4.1.3 参数估计-2.mp440.23MB课时 52 4.1.4 总结和例题讲解.mp420.33MB课时 53 4.2.1 假设检验的示例.mp418.62MB课时 54 4.2.2 假设检验基本概念.mp428.28MB课时 55 4.2.3 假设检验的基本步骤和配对样本T检验.mp434.89MB课时 56 4.2.4 AB测试优化法.mp423.91MB课时 57 4.2.5 总结和例题讲解.mp415.17MB课时 58 4.3.1 两样本t检验.mp450.87MB课时 59 4.3.2 方差分析.mp463.76MB课时 60 4.3.3 相关分析.mp434.81MB课时 61 4.3.4 卡方检验.mp444.59MB课时 62 4.3.5 总结和例题讲解.mp418.76MB课时 63 4.4.1 一元线性回归模型.mp453.98MB课时 64 4.4.2线性回归的参数估计.mp416.42MB课时 65 4.4.3 一元逻辑回归模型.mp445.9MB课时 66 4.4.4 逻辑回归极大似然估计法.mp47.41MB课时 67 4.4.5 总结和例题讲解.mp421.65MB第5章 数据分析模型与应用8.97GB
课时 68 5.1.1 矩阵分析法.mp488.46MB课时 69 5.1.2主成分分析的理论基础.mp4251.25MB课时 70 5.1.3主成分分析的计算步骤.mp4338.91MB课时 71 5.1.4 主成分分析的应用.mp4704.63MB课时 72 5.1.5-8因子分析.mp4547.64MB课时 73 5.1.9主成分题目讲解.mp4150.43MB课时 74 5.1.10因子分析题目讲解.mp4103.01MB课时 75 5.2.1-3线性回归-1.mp4785.2MB课时 76 5.2.4线性回归-2.mp4529.06MB课时 77 5.2.5-5.2.7线性回归-3.mp4445.27MB课时 78 5.2.8总结和试题讲解.mp4282.26MB课时 79 5.3.1-5.3.4逻辑回归-1.mp4348.45MB课时 80 5.3.5 逻辑回归-2.mp4713.08MB课时 81 5.3.6逻辑回归-3试题讲解mp4.mp4200.65MB课时 82 5.4.1 聚类方法的基本逻辑.mp4374.25MB课时 83 5.4.2 系统聚类法.mp4593.97MB课时 84 5.4.3-4k-means聚类-1.mp4438.46MB课时 85 5.4.3-4k-means聚类-2.mp4473.84MB课时 86 5.4.5聚类事后分析.mp4173.01MB课时 87 5.4.6聚类试题讲解.mp4199.68MB课时 88 5.5.1 宏观业务指标预测框架.mp4560.41MB课时 89 5.5.2 趋势分解法.mp4191.85MB课时 90 5.5.3 ARIMA方法-1.mp4458.65MB课时 91 5.5.4 时间序列回归.mp4140.25MB课时 92 5.5.5时间序列考题讲解.mp490.35MB第6章 数字化工作方法与应用1.69GB
课时 93 6.0引言.mp4183.64MB课时 94 6.1.1&6.1.2 启动程序阶段和业务事件还原工具.mp4203.27MB课时 95 6.1.3 业务流程图及习题.mp4184.86MB课时 96 6.2.1近因分析.mp4205.22MB课时 97 6.2.2根本原因分析.mp4218.34MB课时 98 6.2.3根因分析试题讲解.mp460.23MB课时 99 6.3.1业务优化框架和运筹优化.mp4352.82MB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.mp4324.47MB第7章 选修：python数据分析基础【选学】10.95GB
课时 102 分类模型的评估方法.mp4247.24MB课时 103 数据科学的基本概念1.mp4217.56MB课时 104 数据科学的基本概念2.mp4307.14MB课时 105 数据挖掘的技术与方法1.mp4263.54MB课时 106 数据挖掘的技术与方法2.mp4398.31MB课时 107 数理统计技术.mp4285.56MB课时 108 1Python介绍.mp4109.76MB课时 109 2Python基础数据类型与表达式.mp4543.98MB课时 110 3Python原生态数据结构.mp4389.75MB课时 111 4Python控制流.mp4267.5MB课时 112 5Python函数.mp4274.41MB课时 113 6Python模块.mp4185.3MB课时 114 7使用pandas读写数据.mp4166.39MB课时 115 1背景介绍.mp456.2MB课时 116 2描述性分析-1对被解释变量进行描述.mp4362.05MB课时 117 3描述性分析-2对解释变量进行描述1.mp4353.94MB课时 118 4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp4367.25MB课时 119 5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp4586.91MB课时 120 6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp4493.31MB课时 121 7建立预测模型-3有交互项的线性模型和预测.mp4354.67MB课时 122 4统计推断与假设检验1.mp4521.85MB课时 123 4统计推断与假设检验2.mp4632.81MB课时 124 模板1预习课程1：线性回归算法概述与变量筛选.mp4837.19MB课时 125 模板1预习课程2：线性回归优化与正则化.mp41.34GB课时 126 模板1预习课程3：逻辑回归变量筛选、编码.mp41.58GB脚本及课件22.16MB
Python编程基础-课件和脚本.zip22.16MB考试大纲及模拟题8.62MB
报考指南.pdf2.23MBCDA LEVEL II参考教材.pdf162.53KBCDA LEVEL II考试大纲.pdf268.35KB
CDA考试详细介绍.png1.11MB数据分析CDALEVEL2模拟题.pdf4.86MBCDA level3 课程6.31GB
第一章：数据挖掘概论640.83MB
Chapter 0 CDA Level III课程介绍.mp458.79MBChapter 1 数据挖掘概要.mp4118.46MBChapter 2 数据挖掘方法论.mp4162.54MBChapter 3 基础数据挖掘技术.mp4110.03MBChapter 4 进阶数据挖掘技术简介.mp4191.01MB第二章：高级数据处理与特征工程855.19MB
Chapter 5 高级数据预处理.mp4152.19MBChapter 6 特征工程概要.mp489.87MBChapter 7 特征建构.mp4151.09MBChapter 8 特征选择.mp4102.82MBChapter 9 特征转换.mp4173.41MBChapter 10 特征学习-1.mp4104.43MBChapter 10 特征学习-2.mp481.38MB第三章：自然语言处理与文本分析1.31GB
Chapter 11 自然语言处理概要.mp4225.23MBChapter 12 分词与词性标注-2.mp444.28MBChapter 12 分词与词性标注.mp4175.75MBChapter 13 文本挖掘概要-1.mp4194.13MBChapter 13 文本挖掘概要-2.mp4141.29MBChapter 13 文本挖掘概要-3.mp4144.58MBChapter 14 文本关键词提取.mp4107.5MBChapter 15 文本非结构数据转结构-1.mp462.17MBChapter 15 文本非结构数据转结构-2.mp4140.94MBChapter 15 文本非结构数据转结构-3.mp4104.38MB第四章：机器学习算法2.97GB
Chapter 16 朴素贝叶斯.mp4225.05MBChapter 17决策树（分类树及回归树）-1.mp4128.84MBChapter 17决策树（分类树及回归树）-2.mp465.68MBChapter 17决策树（分类树及回归树）-3.mp481.04MBChapter 17决策树（分类树及回归树）-4.mp495.32MBChapter 17决策树（分类树及回归树）-5.mp474.33MBChapter 17决策树（分类树及回归树）-6.mp481.57MBChapter 18 神经网络与深度学习-1.mp476.14MBChapter 18 神经网络与深度学习-2.mp472.24MBChapter 18 神经网络与深度学习-3.mp4148.51MBChapter 18 神经网络与深度学习-4.mp481.28MBChapter 18 神经网络与深度学习-5.mp436.65MBChapter 18 神经网络与深度学习-6.mp4157.16MBChapter 18 神经网络与深度学习-7.mp482.55MBChapter 18 神经网络与深度学习-8.mp4105.56MBChapter 18 神经网络与深度学习-9.mp456.65MBChapter 19 支持向量机.mp4123.5MBChapter 20 集成学习-1.mp486.29MBChapter 20 集成学习-2.mp4144.58MBChapter 21 聚类分析-1.mp485.16MBChapter 21 聚类分析-2.mp4108.35MBChapter 21 聚类分析-3.mp465.82MBChapter 21 聚类分析-4.mp4124.29MBChapter 22 关联规则-1.mp4134.35MBChapter 22 关联规则-2.mp464.66MBChapter 22 关联规则-3.mp4104.8MBChapter 23 序列模式.mp4120.56MBChapter 24 模型评估-1.mp4125.47MBChapter 24 模型评估-2.mp4182.47MB第五章：机器学习实战473.99MB
Chapter 25 第二阶段实操题-1.mp4108.5MBChapter 25 第二阶段实操题-2.mp4136.46MBChapter 25 第二阶段实操题-3.mp4229.03MBLEVEL III模拟题及考试大纲6.53MB
CDALEVELIII考试大纲2023.pdf426.31KB新版CDA LEVEL III 模拟题1.pdf3.21MB新版CDA LEVEL III 模拟题2.pdf2.91MBLEVEL III视频课件104.33MB
辅导视频课件PDF104.33MB
Code_Data0B
Chapter 0 CDA Level III课程介绍.pdf1.52MBChapter 1 数据挖掘概要.pdf1.54MBChapter 2 数据挖掘方法论.pdf2.01MBChapter 3 基础数据挖掘技术.pdf2.39MBChapter 4 进阶数据挖掘技术简介.pdf3.21MBChapter 5 高级数据预处理.pdf3.38MBChapter 6 特征工程概要.pdf1.93MBChapter 7 特征建构.pdf2.7MBChapter 8 特征选择.pdf2.81MBChapter 9 特征转换.pdf2.39MBChapter 10 特征学习.pdf2.63MBChapter 11 自然语言处理概要.pdf2.23MBChapter 12 分词与词性标注.pdf2.33MBChapter 13 文本挖掘概要.pdf3.69MBChapter 14 文本关键词提取.pdf1.36MBChapter 15 文本非结构数据转结构.pdf4.29MBChapter 16 朴素贝叶斯.pdf1.7MBChapter 17决策树（分类树及回归树）.pdf3.59MBChapter 18 神经网络与深度学习.pdf16.51MBChapter 19 支持向量机.pdf2.57MBChapter 20 集成方法.pdf3.21MBChapter 21 聚类分析.pdf5.17MBChapter 22 关联规则.pdf9.72MBChapter 23 序列模式.pdf14.93MBChapter 24 模型评估.pdf2.89MBChapter 25 第二阶段实操题-情感分析.pdf3.62MBCDA脱产就业班28.42GB
CDA0314期就业班视频录播28.42GB
1、Excel 数据分析4.45GB
Excel_杨洁老师0B
3-14-1数据分析介绍.mp482.24MB3-14-2单元格格式.mp499.42MB3-14-3条件格式.mp482.86MB3-14-4常用函数.mp491.53MB3-14-5透视表介绍.mp490.56MB3-15-1课后作业1讲解.mp477.93MB3-15-2透视表值显示方式.mp4112.51MB3-15-3图表介绍.mp4114.47MB3-15-4透视图与动态报表.mp478.17MB3-15-5基本指标介绍.mp479.27MB3-16-1 昨日作业与场景类指标.mp498.81MB3-16-2指标与漏斗图.mp485.69MB3-16-3场景指标应用.mp493.09MB3-16-4场景指标应用二.mp480.78MB3-16-5树状指标树.mp482.59MB3-17-1杜邦分析仪讲解.mp4289.06MB3-17-2动态日期表的制作.mp487.41MB3-17-3考勤表的制作.mp486.21MB3-17-4 帕累托分析介绍.mp4143.48MB3-18-1活动评估案例讲解.mp4175.89MB3-18-2同期群分析介绍.mp4139.28MB3-18-3帕累托练习.mp4165.04MB3-18-4复购案例练习.mp4216.13MB3-18-5零售报表需求介绍.mp490.72MB3-21-1日常取数案例讲解.mp4170.51MB3-21-2分析思路介绍.mp4218.42MB3-21-3零售案例分析框架讲解.mp4325.07MB3-21-4零售案例分析框架讲解2.mp4256.43MB3-22-1RFM模型讲解.mp4162.33MB3-22-2 RFM模型练习.mp4151.88MB3-22-3用户价值模型讲解.mp4183.64MB3-22-4用户价值模型练习.mp4244.94MB3-22-5 报告撰写介绍.mp4105.1MB2、数据治理与数据管理759.59MB
课件0B
3-24-1数据治理与数据管理简介1.mp4155.13MB3-24-2企业数据分析能力简介.mp4125.46MB3-24-3数据治理的组织框架.mp4223.25MB3-24-4企业架构与数据架构基础.mp4147.85MB3-24-5企业数据模型.mp4107.9MB3、统计学基础630.77MB
3-25-1统计的基本概念.mp4122.28MB3-25-2数据的概括性度量.mp4153.9MB3-25-3数据的概括性度量2.mp4121.01MB3-25-4统计量及其抽样分布.mp4123.83MB3-25-5正态分布与T分布,卡方分布,F分布.mp4109.74MB4、Power BI 商业智能分析4.43GB
课件0B
3-28-1表结构介绍.mp4104.4MB3-28-2表合并内容介绍.mp4107.27MB3-28-3表合并练习.mp499.77MB3-28-4 query基础操作.mp4154.58MB3-28-5query中m函数介绍.mp4139.23MB3-28-6多维数据模型介绍.mp491.14MB3-28-7power pivot.mp475.47MB3-29-1多维数据模型类别说明1.mp4151.46MB3-29-2多维数据模型类别说明2.mp483.2MB3-29-3多维数据模型练习.mp493.11MB3-29-4DAX表达式介绍.mp4147.23MB3-29-5时间智能函数介绍.mp4174.19MB3-29-6分析思维梳理.mp4101.59MB3-30-1零售案例思路梳理.mp482.89MB3-30-2零售案例实操.mp487.34MB3-30-3power bi操作拓展.mp4102.96MB3-30-4淘宝直通车案例背景介绍.mp494.38MB3-30-5淘宝直通车思路梳理.mp486.91MB3-30-6淘宝直通车案例解析.mp468.25MB3-30-7淘宝直通车案例解析2.mp4171.91MB3-31-1流量案例实操1.mp4101.18MB3-31-2流量案例实操2.mp4108.4MB3-31-3流量案例实操3.mp496.09MB3-31-4人力案例业务梳理.mp487MB3-31-5人力模式设计思考.mp4128.47MB3-31-6人力案例报表实现.mp4131.19MB4-1-1餐饮案例背景介绍.mp4132.11MB4-1-2餐饮案例思路梳理.mp4109.09MB4-1-3餐饮案例实操1.mp4152.77MB4-1-4餐饮案例实操2.mp4101.53MB4-1-5餐饮案例实操3.mp4104.17MB4-1-6服装案例背景介绍.mp4280.17MB4-2-1服装案例表间关系.mp4129.34MB4-2-2服装案例实操1.mp4118.54MB4-2-3服装案例实操2.mp490.51MB4-2-4服装案例实操3.mp489.06MB4-2-5服装案例实操4.mp4128.62MB4-2-6服装案例周报框架梳理.mp496.87MB4-2-7服装案例周报操作.mp4130.62MB5、Mysql数据库4.14GB
课件0B
4-6-1数据库相关概念.mp4151.21MB4-6-2数据库的增删选查.mp4103.53MB4-6-3数据类型.mp464.6MB4-6-4 约束条件.mp4110.83MB4-6-5添加数据.mp4161.89MB4-6-6条件查询.mp4125.21MB4-6-7空值查询.mp466.95MB4-7-1查询结果排序.mp4158.15MB4-7-2分组查询.mp499.61MB4-7-3多表查询.mp476.24MB4-7-4连接查询.mp4146.93MB4-7-5合并查询.mp4124.32MB4-7-6多表查询练习.mp4147.92MB4-7-7自连接.mp494.69MB4-8-1标量子查询.mp4117.07MB4-8-2列子查询.mp4105.12MB4-8-3表子查询.mp4101MB4-8-4数学函数&字符串函数.mp4120.57MB4-8-5日期时间函数.mp4123.57MB4-8-6逻辑函数.mp489.55MB4-8-7开窗函数简介.mp4118.94MB4-11-1开窗函数与普通聚合函数.mp4196.24MB4-11-2序号函数.mp489.71MB4-11-3前后函数.mp468.82MB4-11-4开窗函数练习.mp4137.77MB4-11-5案例数据准备与数据清洗.mp4116.11MB4-11-6流量指标分析.mp4143.29MB4-11-7面试题练习.mp4149.4MB4-12-1用户行为转化分析.mp4181.95MB
4-12-2行转列练习.avi90.89MB4-12-3产品贡献定量分析.avi95.89MB4-12-4用户价值分析.avi151.71MB4-12-5案例说明.avi142.59MB4-12-6 地域销售概况分析.avi104.57MB4-12-7用户留存分析和连续天数计算.avi165.97MB6、Hive SQL956.07MB
HiveSQL_孙增辉老师 (4)0B
4-13-1Linux操作系统与新建虚拟机.mp4231.03MB4-13-2安装Linux虚拟机.avi60.37MB4-13-3Linux常用命令.avi62.9MB4-13-4Linux文件系统.avi62.27MB4-13-5ping与ssh 跨电脑数据推送.avi70.37MB4-14-1Mysql与HIVE对比.avi193.47MB4-14-2Mysql与HIEV对比2.avi55.96MB4-14-3HIVE介绍.avi46.48MB4-14-4HIVE分布式存储的查询.avi47.73MB4-14-5HIVE应用示例.avi53.38MB虚拟机与HIVE SQL安装录播.mp472.11MB7、Excel与BI 综合案例1.61GB
财务与综合案例_李奇老师0B
4-15-1财务分析介绍1.avi43.66MB4-15-2财务分析介绍2.avi61MB4-15-3财务分析资产负债表.avi196.92MB4-15-4财务分析案例.avi277.28MB4-15-5财务分析案例2.avi224.93MB4-18-1综合案例作业1.avi147.86MB4-18-2综合案例作业2.avi151.44MB4-18-3综合案例作业3.avi205.57MB4-18-4综合案例作业4.avi147.87MB4-18-5综合案例作业5.avi195.61MB8、数据产品概述854.88MB
数据治理-常国珍0B
4-19-1据产品概述.avi163.13MB4-19-2数据流通价值链.avi167.58MB4-19-3数据产品.avi206.59MB4-19-4数据产品类型.avi96.78MB4-19-5数据产品开发流程.avi220.8MB9、Python基础2.28GB
Python基础_刘静老师0B
4-20-1python简介.avi164.82MB4-20-2Markdown语法与代码语法.avi159.28MB4-20-3变量.avi69.99MB4-20-4数据类型.avi187.22MB4-20-5字符串.avi171.83MB4-21-1字符串的索引与常用方法.avi168.64MB4-21-2字符串的格式化.avi165.64MB4-21-3列表.avi131.24MB4-21-4元组.avi187.13MB4-21-5字典与集合.avi144.13MB4-22-1 昨日课后作业讲解.avi138.37MB4-22-2 条件控制.avi120.4MB4-22-3条件控制2.avi77.94MB4-22-4循环语句.avi148.89MB4-22-5函数.avi150.51MB4-22-6自定义函数.avi152.31MB10、python数据分析4.31GB
python数据分析_陈远祥老师0B
4-25-1numpy的引入.avi139.27MB4-25-2Numpy多维数组.avi193.7MB4-25-3Numpy数组变换.avi167.68MB4-25-4Numpy数组运算.avi129MB4-25-5Numpy统计分析.avi170.58MB4-26-1Pandas的引入.avi188.62MB4-26-2pandas中的dataframe.avi149.73MB4-26-3数据的加载和查看 .avi204.49MB4-26-4数据的索引和过滤.avi138.03MB4-26-5数据的增加和删除.avi162.94MB4-27-1缺失值和重复值的处理.avi180.32MB4-27-2算术运算和排序.avi185MB4-27-3 统计和描述.avi158.53MB4-27-4数据的合并和重塑.avi217.32MB4-27-5分组运算.avi114.23MB4-28-1 时间序列处理.avi220.7MB4-28-2字符串序列.avi142.83MB4-28-3 谷歌数据清洗.avi181.72MB4-28-4matplotlib绘图基本流程.avi169.61MB4-28-5散点图和直方图绘制.avi171.18MB4-29-1pandas和seaborn可视化.avi159.89MB4-29-2 pyecharts可视化.avi139.86MB4-29-3欧洲人口普查数据.avi88.81MB4-29-4气温数据分析.avi144.27MB4-29-5气温数据分析2.avi166.81MB4-29-6拉钩网数据分析.avi329.39MB11、Python自动化1.94GB
Python办公自动化_曹鑫老师 (1)0B
5-5-1办公自动化1_拆分1000张Excel表.avi150.02MB5-5-2办公自动化_1000张Excel汇总成1张.avi90.94MB5-5-3办公自动化_两张表横向合并merge与PDF操作1.avi170.86MB5-5-4办公自动化_PDF操作2.avi105.2MB5-5-5办公自动化_批量爬取数据.avi228.17MB5-6-1报表自动化_邮箱设置.avi160.45MB5-6-2报表自动化_Python连接数据库1.avi127.2MB5-6-3Python连接数据库2.avi89.68MB5-6-4 Python操作Excel图表1.avi135.95MB5-6-5python操作Excel图表2.avi136.37MB5-6-6贷后日报自动发送1_报表自动化.avi252.64MB5-6-7 贷后日报自动发送2 _报表自动化.avi340.47MB12、Python统计2.12GB
Python统计_徐杨老师 (1)0B
5-9-1参数估计1.avi132.67MB5-9-2参数估计2.avi166.29MB5-9-3假设检验1.avi122.62MB5-9-4假设检验2.avi160.45MB5-9-5假设检验2与相关分析.avi119.27MB5-10-1相关分析2与回归分析.avi126.18MB5-10-2多元线性回归.avi152.43MB5-10-3多元线性回归的假设检验.avi126.77MB5-10-4线性回归分析流程与线性回归案例操作.avi140.93MB5-10-5线性回归案例操作2.avi143.29MB5-11-1线性回归案例操作3.avi158.76MB5-11-2线性回归案例操作4与逻辑回归简介.avi161.81MB5-11-3逻辑回归操作1.avi141.66MB5-11-4逻辑回归操作2和用户行为预测1.avi153.97MB5-11-5 用户行为预测2.avi103.34MB5-11-6销售对话分析数据产品.avi60.24MB微信小程序刷题80.95KB
一级密码：5KV1QIUHKBGG0B
二级密码：5UQL0TGKR6YO0B
2025-04-22 091748.jpg40.29KB2025-04-22 091750.jpg40.66KB共500个文件，合计：82.96GB
