商业数据分析特训班，视频教程+课件全套云盘下载

本课程商业数据分析特训班，官方售价3999元，由由Joshua和Nick共同授课；内容涵盖Excel数据分析、Python基础、基础统计学、 常见的数据分析方法、SQL等商业数据知识点介绍。本着循序渐进的原则，均从基础知识开始讲起，逐步深入，带你实现从入门到精通的转变。授课风格深入浅出便于理解消化，专业专项讲解，逐级击破重难点助你快速提升，本着实用性原则，从实际业务理解开始讲起，告诉你如何基于业务数据，通过分析手段挖掘其背后的问题或隐含的商业价值，从而解决实际商业问题！

该课程仅支持单独购买下载。

课程介绍：

课程收获：
1.搭建商业数据分析知识框架结构，突破原有的学习瓶颈；
2.通过对数据的分析解读，能够解决一些简单的商业问题。
适合学员：
1.希望进入商业数据分析领域的学员；
2.想要学习更多商业数据知识的职场人士；
3.对商业数据分析感兴趣的学员。

课程文件目录：VE-48：商业数据分析特训班

1.1商业数据分析引入.mp4

1.2什么是商业数据分析？.mp4

1.3所需技能.mp4

1.4基本分析流程及供应链各个环节.mp4

1.5商业理解.mp4

1.6答疑（一）.mp4

1.7数据粒度（一）.mp4

1.8数据粒度（二）.mp4

1.9数据粒度（三）.mp4

1.10数据粒度（四）.mp4

1.11答疑（二）.mp4

1.12答疑（三）.mp4

1.13答疑（四）.mp4

2.7答疑.mp4

2.6典型数据驱动开发团队的人员.mp4

2.5数据可视化.mp4

2.4不同类型的分析.mp4

2.3案例分析.mp4

2.2数据隐性.mp4

2.1数据质量与形式.mp4

3.9数据及数据类型（三）.mp4

3.8数据及数据类型（二）.mp4

3.7数据及数据类型（一）.mp4

3.6行列及区域（二）.mp4

3.5行列及区域（一）.mp4

3.4Excel基本操作（三）.mp4

3.3Excel基本操作（二）.mp4

3.2Excel基本操作（一）.mp4

3.1Excel简介.mp4

3.12答疑.mp4

3.11查找和替换（二）.mp4

3.10查找和替换（一）.mp4

4.6答疑.mp4

4.5筛选（二）.mp4

4.4筛选（一）.mp4

4.3排序插入.mp4

4.2排序.mp4

4.1答疑回顾.mp4

5.9重复.mp4

5.8COUNTIF.mp4

5.7逻辑判断IF（二）.mp4

5.6逻辑判断IF（一）.mp4

5.5公式与函数（三）.mp4

5.4公式与函数（二）.mp4

5.3公式与函数（一）.mp4

5.2分类汇总（二）.mp4

5.1分类汇总（一）.mp4

5.12SUMIF练习.mp4

5.11SUMIF.mp4

5.10报名统计.mp4

6.9认识数组、记录多匹配.mp4

6.8返回多列.mp4

6.7Match&Index.mp4

6.6文本vlookup、Hlookup.mp4

6.5示例：王者荣耀、打标签.mp4

6.4跨表、跨文件薄.mp4

6.3记录多匹配、跨表.mp4

6.2菜单、Join Two Tables.mp4

6.1VLOOKUP.mp4

7.7答疑.mp4

7.6Power BI（二）.mp4

7.5Power BI（一）.mp4

7.4常见BI.mp4

7.3数据仓库系统.mp4

7.2商务智能含义（二）.mp4

7.1商务智能含义（一）.mp4

8.9Jupyter notebook（二）.mp4

8.8Jupyter notebook（一）.mp4

8.7计算机与程序思维.mp4

8.6工具安装及环境配置（二）.mp4

8.5工具安装及环境配置（一）.mp4

8.4Python简单介绍.mp4

8.3Python20载.mp4

8.2Python能做什么.mp4

8.1Python基础课程.mp4

8.17Python for basic data type（八）.mp4

8.16Python for basic data type（七）.mp4

8.15Python for basic data type（六）.mp4

8.14Python for basic data type（五）.mp4

8.13Python for basic data type（四）.mp4

8.12Python for basic data type（三）.mp4

8.11Python for basic data type（二）.mp4

8.10Python for basic data type（一）.mp4

9.9王者荣耀case function（二）.mp4

9.8王者荣耀case function（一）.mp4

9.7For Loop.mp4

9.6While Loop.mp4

9.5Python Code Structure.mp4

9.4Quiz—字符串.mp4

9.3Python for basic data type（二）.mp4

9.2Python for basic data type（一）.mp4

9.1答疑.mp4

9.18Python basic data structure（三）.mp4

9.17Python basic data structure（二）.mp4

9.16Python basic data structure（一）.mp4

9.15Quiz—Code Structure（二）.mp4

9.14Quiz—Code Structure（一）.mp4

9.13Way to Function（二）.mp4

9.12Way to Function（一）.mp4

9.11Quiz—基本语法及变量.mp4

9.10王者荣耀case function（三）.mp4

10.9Set.mp4

10.8Dictionary（二）.mp4

10.7答疑回顾.mp4

10.6Dictionary（一）.mp4

10.5Tuple.mp4

10.4List（三）.mp4

10.3List（二）.mp4

10.2List（一）.mp4

10.1答疑—strip的功能.mp4

10.18List Comprehensions（二）.mp4

10.17List Comprehensions（一）.mp4

10.16修饰.mp4

10.15函数也可以传递、Lambda.mp4

10.14函数进阶（二）.mp4

10.13函数进阶（一）.mp4

10.12Traversal Sequence Data Structure.mp4

10.11Mutable，Immutable.mp4

10.10Zip.mp4

11.9Advanced Python（二）.mp4

11.8Advanced Python（一）.mp4

11.7Python System（四）.mp4

11.6Python System（三）.mp4

11.5Python System（二）.mp4

11.4Python System（一）.mp4

11.3Python Standard Library.mp4

11.2Modules，Packages，and Programs（二）.mp4

11.1Modules，Packages，and Programs（一）.mp4

11.11Advanced Python（四）.mp4

11.10Advanced Python（三）.mp4

12.9Crawl—BOSS直聘（三）.mp4

12.8Crawl—BOSS直聘（二）.mp4

12.7Crawl—BOSS直聘（一）.mp4

12.6HTML，CSS，Browser（二）.mp4

12.5HTML，CSS，Browser（一）.mp4

12.4知识回顾及预习.mp4

12.3示例分析.mp4

12.2网站.mp4

12.1计算机网络基础.mp4

12.15作业：英雄列表整合（三）.mp4

12.14作业：英雄列表整合（二）.mp4

12.13作业：英雄列表整合（一）.mp4

12.12Crawl—BOSS直聘（六）.mp4

12.11Crawl—BOSS直聘（五）.mp4

12.10Crawl—BOSS直聘（四）.mp4

13.9独立性.mp4

13.8贝叶斯公式（二）.mp4

13.7贝叶斯公式（一）.mp4

13.6条件概率.mp4

13.5古典概型（二）.mp4

13.4古典概型（一）.mp4

13.3随机试验.mp4

13.2自然科学vs数学.mp4

13.1课程简述及小测试.mp4

14.9随机变量分布函数（五）.mp4

14.8随机变量分布函数（四）.mp4

14.7随机变量分布函数（三）.mp4

14.6随机变量分布函数（二）.mp4

14.5随机变量分布函数（一）.mp4

14.4伯努利实验例题讲解（二）.mp4

14.3伯努利实验例题讲解（一）.mp4

14.20-1分布和伯努利实验（一）.mp4

14.1随机变量.mp4

15.9连续型分布函数.mp4

15.8离散型分布函数.mp4

15.7正态分布例题讲解（二）.mp4

15.6正态分布例题讲解（一）.mp4

15.5贝叶斯定理应用总结及分布函数.mp4

15.4贝叶斯定理思想归纳.mp4

15.3贝叶斯公式例题（二）.mp4

15.2贝叶斯公式例题（一）.mp4

15.1分布函数例题及贝叶斯公式回顾.mp4

15.10正态分布例题讲解（三）.mp4

16.8方差及例题讲解.mp4

16.7数学期望及例题讲解.mp4

16.6正态分布的标准差定义.mp4

16.5例题讲解（三）.mp4

16.4例题讲解（二）.mp4

16.3例题讲解（一）.mp4

16.2连续型分布函数的数学期望.mp4

16.1离散型分布函数的数学期望.mp4

17.9SPSS数据分析.mp4

17.8随机样本与箱线图.mp4

17.7中心极限定理（二）.mp4

17.6中心极限定理（一）.mp4

17.5N维随机变量（二）.mp4

17.4N维随机变量（一）.mp4

17.3二维随机变量（三）.mp4

17.2二维随机变量（二）.mp4

17.1二维随机变量（一）.mp4

18.9单因素方差分析（一）.mp4

18.8方差分析.mp4

18.7配对样本t检验（二）.mp4

18.6配对样本t检验（一）.mp4

18.5独立样本t检验（二）.mp4

18.4独立样本t检验（一）.mp4

18.3单样本t检验（二）.mp4

18.2单样本t检验（一）.mp4

18.1T检验理论推导和前提.mp4

18.16简单线性回归（二）.mp4

18.15简单线性回归（一）.mp4

18.14卡方检验（三）.mp4

18.13卡方检验（二）.mp4

18.12卡方检验（一）.mp4

18.11两因素方差分析.mp4

18.10单因素方差分析（二）.mp4

19.9Generate Grid、NumPy where function.mp4

19.8多维矩阵（二）.mp4

19.7多维矩阵（一）.mp4

19.6一维矩阵.mp4

19.5Several Useful Operations.mp4

19.4算术操作和矩阵计算.mp4

19.3创建矩阵（二）.mp4

19.2创建矩阵（一）.mp4

19.1NumPy简单介绍.mp4

19.17Data Alignment、Rank and Sort.mp4

19.16Drop Data、Slice Data.mp4

19.15Index object、Reindex.mp4

19.14Titanic example.mp4

19.13DataFrame.mp4

19.12Series.mp4

19.11Pandas简单介绍和Series.mp4

19.10统计、排序和存储array.mp4

20.9Basic elements及画图介绍.mp4

20.8Mode.mp4

20.7Matplotlib及其元素.mp4

20.6一次性画图和重复性画图的关系.mp4

20.5Data-ink ratio.mp4

20.4Matplotlib简单介绍.mp4

20.3什么是Data Visualization.mp4

20.2数据可视化引入（二）.mp4

20.1数据可视化引入（一）.mp4

20.16Plotly（二）.mp4

20.15Plotly（一）.mp4

20.14Pair Plot、Joint Plot与Line Plot.mp4

20.13Bar plot、FacetGrid.mp4

20.12Seaborn：Regression plot.mp4

20.11Data-ink ratio举例（二）.mp4

20.10Data-ink ratio举例（一）.mp4

21.9切片器操作及简单练习.mp4

21.8刷新、更改数据源.mp4

21.7排序与筛选（二）.mp4

21.6排序与筛选（一）.mp4

21.5报表布局、分类汇总、总计.mp4

21.4如何设置数据透视表的格式、风格.mp4

21.3透视表简单练习.mp4

21.2观察数据及创建数据透视表.mp4

21.1数据透视表课程引入.mp4

21.13例题练习.mp4

21.12设置数值计算方式与自定义计算项.mp4

21.11分组.mp4

21.10切片器连接多个数据透视表.mp4

22.9数据透视图（二）.mp4

22.8数据透视图（一）.mp4

22.7图表结合.mp4

22.6饼状图、线状图.mp4

22.5柱状图（四）.mp4

22.4柱状图（三）.mp4

22.3柱状图（二）.mp4

22.2柱状图（一）.mp4

22.1课前回顾.mp4

22.15练习（五）.mp4

22.14练习（四）.mp4

22.13练习（三）.mp4

22.12练习（二）.mp4

22.11练习（一）.mp4

22.10饼状图答疑.mp4

23.9建立数据透视表和图表（四）.mp4

23.8建立数据透视表和图表（三）.mp4

23.7建立数据透视表和图表（二）.mp4

23.6建立数据透视表和图表（一）.mp4

23.5创建数据仪表盘：观察整理数据.mp4

23.4创建仪表盘的注意事项与演示.mp4

23.3数据仪表盘示例及创建仪表盘的步骤.mp4

23.2mini图和时间轴.mp4

23.1课前回顾.mp4

23.14课程内容回顾（二）.mp4

23.13课程内容回顾（一）.mp4

23.12创建Dashboard（三）.mp4

23.11创建Dashboard（二）.mp4

23.10创建Dashboard（一）.mp4

24.9不同行业的应用场景及答疑.mp4

24.8销售管理和其他应用场景.mp4

24.7新业务开发.mp4

24.6市场推广数据分析（二）.mp4

24.5市场推广数据分析（一）.mp4

24.4不同部门的应用场景及流程综述.mp4

24.3什么是商业数据分析（二）.mp4

24.2什么是商业数据分析（一）.mp4

24.20答疑及大数据简述.mp4

24.1商业数据分析的驱动力.mp4

24.19Case 2：如何使用数据解答商业问题.mp4

24.18描述性、预测性、指导性数据分析.mp4

24.17数据分析流程及分类.mp4

24.16Case 1：数据质量控制（二）.mp4

24.15Case 1：数据质量控制（一）.mp4

24.14数据清理—数据分析前必不可少的步骤.mp4

24.13互联网数据分析.mp4

24.12供应链数据分析与体育数据分析.mp4

24.11医疗健康数据分析.mp4

24.10金融数据分析与人力资源数据分析.mp4

25.9Acquisition Model与Analytics Cycle.mp4

25.8Segmentation及举例.mp4

25.7Marketing Analytics（二）.mp4

25.6Marketing Analytics（一）.mp4

25.5Marketing vs Marketing Analytics（二）.mp4

25.4Marketing vs Marketing Analytics（一）.mp4

25.3Samples.mp4

25.2市场漏斗模型Marketing Funnel（二）.mp4

25.1市场漏斗模型Marketing Funnel（一）.mp4

25.17Linear Attribution及两-模型-较分析.mp4

25.16Attribution及举例.mp4

25.15Digital Marketing.mp4

25.14Contribution与Optimization.mp4

25.13市场反应度、线性模型及指数模型.mp4

25.12MMM模型例题分析.mp4

25.11Marketing Mix Model.mp4

25.10Marketing Analytics Landscape及答疑.mp4

26.9目标市场、市场定位及行业前瞻.mp4

26.8Case Study：应当选择-个细分市场？.mp4

26.7市场细分的主要步骤及聚类分析举例.mp4

26.6市场细分需要收集的数据.mp4

26.5STP举例：地毯纤维.mp4

26.4STP框架.mp4

26.3CAC—顾客获取成本及其他重要指标.mp4

26.2MER—推广成本营收-.mp4

26.1ROI—投资回报率.mp4

27.9Data Preparation与Data Cleansing.mp4

27.8Missing Data与Data Quality Issues.mp4

27.7Data Types（二）.mp4

27.6Data Types（一）.mp4

27.5Data Source：RDBMS.mp4

27.4Data File与Web Data.mp4

27.3Data Source：Delimited format与Fixed length.mp4

27.2Data Source：Excel.mp4

27.1数据处理方法引入.mp4

27.14Data Cleaning：Airbnb Listings（三）.mp4

27.13Data Cleaning：Airbnb Listings（二）.mp4

27.12Data Cleaning：Airbnb Listings（一）.mp4

27.11Web Data Preparation.mp4

27.10Missing Data与Transformation.mp4

第28讲 Machine Learning

28.6Part1.Feature Extraction.mp4

28.7Part2.Learning Algorithms.mp4

28.8Sklearn安装.mp4

第29讲 Linear Regression

29.11线性回归分析步骤.mp4

29.12Python实例：利用数据点建立模型.mp4

29.13如何求线性方程斜率与截距.mp4

29.14如何评价模型的好坏.mp4

29.15Linear Regression on Boston housing dataset.mp4

29.16Method 1：sklearn package.mp4

29.17Method 2：statsmodels package.mp4

29.1课程引入.mp4

29.2什么是模型？.mp4

29.3什么是回归分析及其分类.mp4

29.4什么是线性回归？.mp4

29.5自变量与因变量.mp4

29.6线性回归模型及所需满足的条件.mp4

29.7线性回归前提假设.mp4

29.8残差Residual及系数的估计.mp4

29.9模型的诊断（一）.mp4

第30讲 Logistic Regression

30.10过拟合vs欠拟合与交叉验证.mp4

30.11逻辑回归分析流程.mp4

30.12数据导入.mp4

30.13Data Exploratory.mp4

30.14Create dummy variables & Feature Selection.mp4

30.15Implementing the model & Logistic Regression Model Fitting.mp4

30.16Cross Validation & Confusion Matrix.mp4

30.1课程引入.mp4

30.2监督式vs非监督式机器学习.mp4

30.3分类vs聚类.mp4

30.4分类算法vs回归分析.mp4

30.5为什么线性模型不适用？.mp4

30.6逻辑回归的前提假设.mp4

30.7逻辑回归的公式及问题.mp4

30.8混淆矩阵与ROC曲线.mp4

30.9模型永远都不是完美的.mp4

第31讲 分类算法&聚类算法

31.10Modeling与Evaluation.mp4

31.11答疑与Similarity Measure.mp4

31.12层次聚类、K均值聚类与DBSCAN.mp4

31.13Kmeans.mp4

31.14Kmeans对数据分析的敏感度及圆形分布的数据.mp4

31.1个人简介及课程引入.mp4

31.2分类算法与聚类算法.mp4

31.3决策树及其优点.mp4

31.4决策树的属性划分、流程及缺点.mp4

31.5随机森林及其优点、答疑.mp4

31.6Decision Tree-Titianic Sample.mp4

31.7Data preprocessing.mp4

31.8Data Exploration（一）.mp4

31.9Data Exploration（二）.mp4

第32讲 顾客体验Customer Experience

32.10NPS及提高NPS动机.mp4

32.11NPS种类.mp4

32.12如何分析NPS.mp4

32.13如何应用NPS结果及Case.mp4

32.14如何提高调查回复率.mp4

32.1以顾客为中心的目的.mp4

32.2顾客体验可以成为差异性因素（一）.mp4

32.3顾客体验可以成为差异性因素（二）.mp4

32.4什么是顾客体验及顾客周期.mp4

32.5提高顾客体验的步骤.mp4

32.6用户体验地图、顾客愿望与需求及顾客接触点.mp4

32.7用户体验地图及顾客心声.mp4

32.8CX管理常用指标.mp4

32.9如何测量顾客体验—NPS.mp4

第33讲 定价Pricing

33.10Case介绍.mp4

33.11价格和数量之间的关系.mp4

33.12估计成本（一）.mp4

33.13估计成本（二）.mp4

33.14估计成本（三）.mp4

33.1定价的定义.mp4

33.2定价的战略目标.mp4

33.3估算需求.mp4

33.4估算成本.mp4

33.5了解市场竞争.mp4

33.6选择定价策略（一）.mp4

33.7选择定价策略（二）.mp4

33.8收支平衡分析、成功的定价策略.mp4

33.9其他常用的定价策略.mp4

第34讲 SPSS与问卷数据分析

34.10变量级数据整理—个案等级排序.mp4

34.11文件级数据整理（一）.mp4

34.12文件级数据整理（二）.mp4

34.13描述统计.mp4

34.14如何用SPSS分析出数据报告.mp4

34.15练习.mp4

34.1SPSS简单介绍及基本过程.mp4

34.2SPSS运行方式和窗口类型.mp4

34.3SPSS获取数据的方式.mp4

34.4变量的测量尺度及属性.mp4

34.5变量类型及输入调查问卷.mp4

34.6数据录入、文件导出.mp4

34.7变量级数据整理—compute&automatic recode.mp4

34.8变量级数据整理—recode.mp4

34.9变量级数据整理—可视化箱.mp4

第35讲 市场研究的基础知识

35.10定量研究：CLT和CATI.mp4

35.11定量研究：邮寄调查和在线调查.mp4

35.12定量研究的执行流程.mp4

35.13问卷设计流程及案例讲解.mp4

35.14两种定性调查方式对比及定性研究核心目标.mp4

35.15定性研究要解决的问题.mp4

35.16定性研究执行流程、大纲设计原则及课后作业.mp4

35.1市场研究的定义与角色.mp4

35.2市场研究在营销中的价值.mp4

35.3市场研究的使用者.mp4

35.4市场研究的内容及公司构成.mp4

35.5市场研究的主要项目类型及方案核心内容.mp4

35.6市场调查的基本流程.mp4

35.7了解需求及两个案例.mp4

35.8市场研究的两种调查方式.mp4

35.9定量研究：入户访问与街头拦截.mp4

第36讲 市场研究的营销应用

36.10品牌满足消费者不同诉求及量化品牌形象因素.mp4

36.11品牌沟通及创造长期品牌建设效果.mp4

36.12广告测试的市场研究体系及具体评估指标.mp4

36.13广告评估的关键指标、诊断模型及投放效果评估.mp4

36.14广告知晓、信息传递、品牌态度及行为影响.mp4

36.15诊断广告投放问题及媒体投放评估.mp4

36.1市场研究的方向及内容.mp4

36.2案例引入、了解市场与观察痛点.mp4

36.3全面评估需求程度与描述市场机会.mp4

36.4从机会到洞察.mp4

36.5消费者洞察及需求挖掘.mp4

36.6获取洞察、产生工作坊及输出洞察.mp4

36.7产生创意的工作坊及产品创意到产品概念.mp4

36.8概念优化、筛选指标及测试结果对比.mp4

36.9品牌力的作用及衡量品牌力的指标.mp4

第37讲 客户关系与数据分析（上）

37.10数据的筛选和分析.mp4

37.11如何进行数据可视化.mp4

37.12制作RFM评分标准模型.mp4

37.13RFM打分.mp4

37.14如何进行客户分类.mp4

37.1概述及客户关系管理介绍.mp4

37.2客户关系与CRM数据.mp4

37.3CRM与RFM模型.mp4

37.4RFM模型8个分类.mp4

37.5方法与问题.mp4

37.6模型的使用.mp4

37.7使用与扩展.mp4

37.8RFM应用：零售案例介绍.mp4

37.9引用数据和数据表示.mp4

第38讲 客户关系与数据分析（下）

38.10答疑：肘部原理.mp4

38.11考虑更多的feature（一）.mp4

38.12考虑更多的feature（二）.mp4

38.13交叉销售，消费升级、降级，阶段分析.mp4

38.14答疑：学习建议及用户画像简述.mp4

38.1基于统计模型来分类RFM指标.mp4

38.2K-means.mp4

38.3Silhouette analysis on K-Means clustering.mp4

38.4图像中不同簇的讲解分析.mp4

38.5不同簇和中心点数据分析.mp4

38.6对比RFMScore分类.mp4

38.7Decision Tree on RFM.mp4

38.8Decision Tree Classifier.mp4

38.9Decision Tree与Logistics Regression的区别.mp4

第39讲 新业务开发及销售运营管理

39.10名单分组分配、转化及销售运营管理.mp4

39.11销售预测类型及方法（一）.mp4

39.12销售预测类型及方法（二）.mp4

39.1书籍推荐.mp4

39.2BD与潜在顾客.mp4

39.3需求与潜在顾客、目标顾客画像.mp4

39.4收集目标顾客信息渠道及确定数据来源.mp4

39.5收集数据、集客营销、内容营销及指标.mp4

39.6Case 1：Web Scraping using Power BI（一）.mp4

39.7Case 1：Web Scraping using Power BI（二）.mp4

39.8Case 2：Lead Scoring（一）.mp4

39.9Case 2：Lead Scoring（二）.mp4

第40讲 Growth Hacking

40.10Growth Hacking Tactics（一）.mp4

40.11LOPA与Airbnb.mp4

40.12Growth Hacking Tactics（二）.mp4

40.13Content marketing to grow your business.mp4

40.14Growth Technology（一）.mp4

40.15Growth Technology（二）.mp4

40.16Growth Hacking Case Study.mp4

40.1课程引入与Hotmail.mp4

40.2Growth Hacking的四个步骤与含义.mp4

40.3Marketing Funnel与Growth Hacking Focus.mp4

40.4Metrics.mp4

40.5KPI介绍（一）.mp4

40.6KPI介绍（二）.mp4

40.7应关注的有效渠道与目标用户.mp4

40.8Free&Paid Marketing Channels.mp4

40.9Product Features.mp4

第41讲 MySQL（上）

41.10创建表单.mp4

41.11案例讲解（一）.mp4

41.12案例讲解（二）.mp4

41.13案例讲解（三）.mp4

41.14案例讲解（四）.mp4

41.15Products aggreation（一）.mp4

41.16Products aggreation（二）.mp4

41.1MySQL下载及安装.mp4

41.2MySQL几个原则及覆盖范围.mp4

41.3数据文件、分析流程及存储格式.mp4

41.4数据库应用场景及存储、访问问题.mp4

41.5数据库的特点及关系型数据库.mp4

41.6数据表单.mp4

41.7怎么使用数据库及SQL.mp4

41.8KFC订单及语句介绍.mp4

41.9Schema与Create database.mp4

第42讲 MySQL（下）

42.10举例：HR subquery（一）.mp4

42.11举例：HR subquery（二）.mp4

42.12举例：HR subquery（三）.mp4

42.13窗函数（一）.mp4

42.14窗函数（二）.mp4

42.15窗函数（三）.mp4

42.16窗函数及课程总结.mp4

42.1课程回顾.mp4

42.2Aggregate Functions、约束及多张表.mp4

42.3创建表单的代码实现.mp4

42.4JOIN与Concat.mp4

42.5JOIN：员工信息及部门编码.mp4

42.6多张表单JOIN：查询员工信息.mp4

42.7基于工资分类工资等级.mp4

42.8Write a query.mp4

42.9On与Using.mp4

第43讲 NoSQL database与Power BI

43.10大数据的分析.mp4

43.11云计算与大数据（一）.mp4

43.12云计算与大数据（二）.mp4

43.13SQL over Big Data.mp4

43.14案例分析.mp4

43.15Power BI 案例分析（一）.mp4

43.16Power BI 案例分析（二）.mp4

43.17Power BI 简单介绍.mp4

43.18Power BI 案例分析（三）.mp4

43.1课程回顾.mp4

43.2Common table expression（一）.mp4

43.3Common table expression（二）.mp4

43.4Common table expression（三）.mp4

43.5递归（一）.mp4

43.6递归（二）.mp4

43.7递归（三）.mp4

43.8大数据背景引入.mp4

43.9大数据的特点与业务起源.mp4

第44讲 E-commerce（上）

44.10描述products、orders、order_product table.mp4

44.11data exploring analytics & insite.mp4

44.12描述产品—订单.mp4

44.13产品再订购.mp4

44.14产品中的相关性（一）.mp4

44.15产品中的相关性（二）.mp4

44.1List of Contents.mp4

44.2Questions.mp4

44.3什么是Ecommerce（电子商务）及发展历史.mp4

44.4电子商务的法律条文及类型.mp4

44.5如何使用及运作电子商务.mp4

44.6供应链管理、网站及市场战略.mp4

44.7设计用户体验地图.mp4

44.8Marketing Tactics及SQL实现.mp4

44.9描述department tables.mp4

45.10Data Analytics Ecommerce.mp4

第45讲 E-Commerce（下）

45.11Important Metrics & KPIs（一）.mp4

45.12Important Metrics & KPIs（二）.mp4

45.13Digital Marketing Analytics Full Cycle.mp4

45.14Build Customer Profile.mp4

45.15Business Analytics举例回顾.mp4

45.1课程回顾与dropshipping.mp4

45.2Dropshipping Model.mp4

45.3Dropshipping business.mp4

45.4Ecommerce Technology.mp4

45.5Ecommerce Site SEO（一）.mp4

45.6Ecommerce Site SEO（二）.mp4

45.7Ecommerce Site SEO（三）.mp4

45.8CRM客户关系管理.mp4

45.9Benefits of Ecommerce CRM.mp4

第46讲 Gaming Analytics（上）

46.10游戏产业变现方式.mp4

46.11Gaming Demo Case 1（一）.mp4

46.12Gaming Demo Case 1（二）.mp4

46.13Gaming Demo Case 1（三）.mp4

46.1Introduction to Gaming Industry（一）.mp4

46.2Introduction to Gaming Industry（二）.mp4

46.3游戏客户市场相关数据.mp4

46.4按游戏过程的市场划分（一）.mp4

46.5按游戏过程的市场划分（二）.mp4

46.6Game Release Operation cycle（一）.mp4

46.7Game Release Operation cycle（二）.mp4

46.8游戏产业与其他产业区别及其特点（一）.mp4

46.9游戏产业与其他产业区别及其特点（二）.mp4

第47讲 Gaming Analytics（下）

47.10Referral Coupon Analytics及模拟面试问题.mp4

47.11Experience-Metrics及Understand Chum.mp4

47.12Game Experience及Funnel、Cohort Analysis.mp4

47.13Job&Career in Gaming Industry.mp4

47.14Gaming Demo Case 1（一）.mp4

47.15Gaming Demo Case 1（二）.mp4

47.1课程回顾.mp4

47.2DS-BA work by Function Areas（一）.mp4

47.3DS-BA work by Function Areas（二）.mp4

47.4DS-BA work by Function Areas（三）.mp4

47.5DS-BA work by Period（一）.mp4

47.6DS-BA work by Period（二）.mp4

47.7Common Framework与Growth-Metrics.mp4

47.8Growth-Metrics.mp4

47.9Growth-Ads Optimization.mp4

第48讲 食品感官评定及感觉现象概述

48.10感觉的基本规律（二）.mp4

48.11感觉的认知与表达.mp4

48.12总结.mp4

48.1食品感官科学现状及大纲.mp4

48.2食品感官理论的背景.mp4

48.3理化分析的辅助（一）.mp4

48.4理化分析的辅助（二）.mp4

48.5感觉的定义和分类（一）.mp4

48.6感觉的定义和分类（二）.mp4

48.7联觉现象.mp4

48.8感觉的阈值及基本规律.mp4

48.9感觉的基本规律（一）.mp4

第49讲 感官感觉基本类型（上）

49.10嗅觉的生理特点.mp4

49.11嗅觉生理涉及的概念.mp4

49.12嗅觉的心理特点（一）.mp4

49.13嗅觉的心理特点（二）.mp4

49.1视觉的生理特点（一）.mp4

49.2视觉的生理特点（二）.mp4

49.3视觉的生理特点（三）.mp4

49.4视觉的心理特点（一）.mp4

49.5视觉的心理特点（二）.mp4

49.6食品的视觉特性.mp4

49.7听觉的生理特点（一）.mp4

49.8听觉的生理特点（二）.mp4

49.9听觉的心理特点.mp4

第50讲 感官感觉基本类型（下）

50.1味觉的生理特点（一）.mp4

50.2味觉的生理特点（二）.mp4

50.3基本味（一）.mp4

50.4基本味（二）.mp4

50.5影响味觉的因素.mp4

50.6味觉的心理特点.mp4

50.7触觉的生理特点（一）.mp4

50.8触觉的生理特点（二）.mp4

50.9触觉的心理特点.mp4

第51讲 食品感官评定条件

51.1食品感官及鉴评人员类型（一）.mp4

51.2食品感官及鉴评人员类型（二）.mp4

51.3食品感官及鉴评人员类型（三）.mp4

51.4感官鉴评人员的筛选.mp4

51.5感官鉴评人员的训练.mp4

51.6食品感官鉴评室设置及试验区环境条件.mp4

51.7样本制备的要求.mp4

51.8影响样本制备和呈送的外部因素及食品感官鉴评的组织和管理.mp4

第52讲 食品感官评定常规统计方法

52.10Friedman检定法、Page法及方差分析法（二）.mp4

52.11分类试验法.mp4

52.12描述分析法：简单描述法与定量描述法.mp4

52.1差异识别法概述.mp4

52.2两点试验法.mp4

52.3一-二点试验法.mp4

52.4“A”与“非A”试验法.mp4

52.5五中取二试验法.mp4

52.6选择试验法.mp4

52.7差异标度法：顺位试验法.mp4

52.8顺位试验法与Kramer检定法.mp4

52.9Friedman检定法、Page法及方差分析法（一）.mp4

第53讲 AB Testing（上）

53.10应该如何选择指标.mp4

53.11Experiment Design与Quiz.mp4

53.12Quiz解答.mp4

53.13确定样本数量.mp4

53.14Quiz（二）.mp4

53.15如何确定A-B Testing运行周期.mp4

53.16确定目标群体.mp4

53.1什么是A-B Testing.mp4

53.2A-B Testing案例.mp4

53.3A-B Testing应用与局限.mp4

53.4Quiz（一）.mp4

53.5A-B Testing、Multivariate Testing与A-A Testing.mp4

53.6伯努利分布、零假设与显著性.mp4

53.7A-B Testing流程.mp4

53.8回顾商业漏斗模型.mp4

53.9常见的互联网分析指标.mp4

第54讲 AB Testing（下）

54.10Create Variation（二）.mp4

54.11Create Variation（三）.mp4

54.12Run Experiment.mp4

54.13Sample Size Sanity Check.mp4

54.14Quiz 1：A-B Testing Calculator.mp4

54.15Quiz 2.mp4

54.16Sanity Check.mp4

54.17Master A-B Testing Interviews.mp4

54.1课程回顾及如何分配目标人群.mp4

54.2实验运行.mp4

54.3分析实验结果.mp4

54.4Case study：DA-SHU-JU.com.mp4

54.5Review Business Funnel.mp4

54.6Review Business Funnel及Define Metrics.mp4

54.7Design Experiment（一）.mp4

54.8Design Experiment（二）.mp4

54.9Create Variation（一）.mp4

第55讲 Capstone（上）

55.10从订单角度分析数据.mp4

55.11从产品与用户角度分析数据.mp4

55.12基于产品的数据探索（一）.mp4

55.13基于产品的数据探索（二）.mp4

55.14基于用户的数据探索（一）.mp4

55.15基于用户的数据探索（二）.mp4

55.1课程总回顾—商业数据分析流程.mp4

55.2课程总回顾—所需技能、类型方法及工具.mp4

55.3零售“大作业”：时尚电商.mp4

55.4零售机器模式与cohort分析.mp4

55.5数据导入与数据脱敏介绍.mp4

55.6查看并了解数据信息.mp4

55.7SPU与SKU概念解释.mp4

55.8分析订单及支付流程.mp4

55.9多角度分析数据.mp4

第56讲 Capstone（下）

56.10评分矩阵、数据收集与答疑：留存.mp4

56.11推荐介绍：基于距离.mp4

56.12推荐系统与Co-Current Matrix.mp4

56.13聚类推荐KNN、协同过滤与关联分析.mp4

56.14Apriori algorithm.mp4

56.15课程答疑与图书推荐.mp4

56.16推荐网站：kaggle.mp4

56.1基于顾客的数据探索.mp4

56.2Place，Web Traffic，DAU与数据埋点.mp4

56.3LTV，CAC及CLV.mp4

56.4如何计算lifetime value及用户留存.mp4

56.5Cohort Analysis、群体分析或分组分析（一）.mp4

56.6Cohort Analysis、群体分析或分组分析（二）.mp4

56.7Cohort Analysis、群体分析或分组分析（三）.mp4

56.8Product Performance与RFM.mp4

56.9推荐系统、场景与协同过滤.mp4

课件.zip

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