|
|
Java视频教程名称： 数据分析师Python进阶视频教程 java自学网[javazx.com] Python视频教程 it教程 Java自学网收集整理- t0 n) g$ s9 g3 X, Y4 |$ x
百度网盘下载链接：
1 R: u* i( d! G9 e! D[/hide]密码: zpai 【解压密码：QQ40069106-WgDdIeQF】4 J- \0 @, Y8 v6 ~. A& _2 E
集数合计：10部分[javazx.com]
2 B. R- ~: y$ {- P
' n$ k: S$ P" ]% l0 I2 r) r+ w' D- z% I' x3 B8 L
链接失效声明：如果本链接地址失效，请及时联系站长QQ：40069106
: [3 A) a* \# W& `8 v4 @ M如何获取资源：VIP升级： https://www.javazx.com/thread-10591-1-1.html0 f. g9 e- ?3 n1 b" c! q9 v
VIP说明： 月度VIP：使用期限30天- w4 V( C+ l+ k- A6 B
年度VIP：使用期限365天
/ b9 k4 g+ y3 G 终身VIP：使用期限永久
! b4 i6 L: R. D* l: w) h' l( T
Java视频教程详情描述：
1 f* C: H0 T, f# C) z1 B R* B+ tB0616《数据分析师Python进阶视频教程》javazx.com 数据分析师Python进阶视频教程 2019全 最新 javazx点com java自学网整理 2 {( }( ]) Y/ b+ U1 }
7 \( l8 O8 c% u2 @+ g! J% }. L
Java视频教程目录：, K. Q. o( ^2 ], D, C
2 j# K- G7 Z& X5 ` b; A% k$ c│ ├─【非常重要】项目资料
0 |6 ^ D' [" A8 f3 n# t5 |│ │ 考核项目01_基于Python的算法函数创建_资料.zip
( t' z% L" l+ N& W0 g, d# L0 _! E0 }│ │ 考核项目02_视频网站数据清洗整理和结论研究.zip
2 A/ R( k7 t, u, q: t0 {9 E; S│ │ 考核项目03_多场景下的算法构建.zip
2 R) ?3 e8 v; T6 S│ │ 考核项目04_多场景下的图表可视化表达.zip
, k6 @* Z" _, i+ X* W$ D│ │ 考核项目05_国产烂片深度揭秘.zip
5 n& j0 j6 }1 ]/ @8 J. Q, u; }* Y│ │
% R( a) P. q! N( e, d# o│ ├─数据团所有付费&免费课程+免费课资料
, e% U$ P) a2 ^! ~' P. k& |* ]│ │ 01-城市数据团所有免费课（干货0116）.docx
5 w2 A. ~) N5 L$ E2 }$ G x" u│ │ 01【体验课】数据分析师python体验课资料.zip
: }! e$ K( L2 s0 H│ │ 02-城市数据团所有系统课程（付费）.docx. |/ S5 r+ H1 e8 n# y4 Q* n( F' w8 o
│ │ 《城市空间研究专题（Python）体验课》课程资料.txt
9 Y& X( b% P) D; t3 f. k│ │ 【地产数据分析师体验课】课程及上课资料链接.txt
% H1 v, _/ s) p9 {+ P│ │ 数据可视化微专业-体验课资料.rar/ Z; K3 g& i; F% `3 o& p
│ │
: W% n3 `& I: j4 U' t│ └─每周干货
! ^( s% i% e# j1 P3 }│ 01每周干货分享_藏在excel中的可视化大杀器.docx( `7 Q8 D6 h4 s, X
│ 02每周干货分享_饼图可以这样玩-双坐标轴的妙用.docx" T$ h! p& r' H" p* _; I9 x
│ 03每周干货分享_还在烦手动复制粘贴表格？来看看这个！.docx& r i2 ?/ b* s5 T$ k5 X
│ 04每周干货分享_如何用150秒完成1000个Excel表格的合并.pdf
. @8 Q8 t2 \" l, q3 X8 }│ 05.5【学员分享】 百度热力图的基础用法.pdf
, j- T# A& Z$ X& q, m│ 06每周干货分享_哪一个统计量是真的.pdf$ N& Z0 o8 D$ O- H: _
│ 07每周干货分享_从零代码爬虫到Python函数式编程.pdf" q, S# z* M& D, f5 y; ~
│ 08每周干货分享_大数据告诉你，哪里的吃货对各种小吃来者不拒？.pdf
2 X, i+ m$ E' Q' X! Y│ 09 每周干货分享_“还完花呗，再也不用吃土！”是真的吗？.pdf
* e( w9 n( ?. x/ j# p│ 10 每周干货_没想到你竟然是这样的全职高手 -从文本挖掘聊起.pdf
0 u3 a. V* M6 B9 L% i│ 11_每周干货_从负基础学编程，这样的思维方式你知道吗？（学霸秘籍）.pdf- m+ p4 P/ Z7 `1 F* Z2 f( J0 K
│ 12_每周干货_刚刚，我用微信“验证”了六度区隔假说.pdf
# Y* M- x. [! e: d│ 13_每周干货_数据下的奥运百年-Kaggle数据研究.pdf
# K9 @: t2 k; F& B* @│ 14_每周干货_感谢百度，我再也不用手动抓经纬度了！.pdf
+ z/ e9 f6 ^2 t6 M7 W│ 15_每周干货_面对喜欢的人，该表达还是等待？.pdf+ e; ~' F# S1 A% ^2 ]
│ 16_每周干货_Python数据分析初体验，需要解答的三大问题.pdf
( l6 G5 I; Q. B$ b. w8 A2 P% L│ 17_每周干货_Python下无处遁形的赌场套路.pdf
! Q+ I! R# h/ [, E│ 18_每周干货_女朋友的情绪难以捉摸，作为程序员我应该？.pdf0 x9 R7 E v0 |" h! Y3 z
│ 19_每周干货_大佬，您的选房系统已上线.pdf
* E8 U) @/ N* l* [! V│ 20_每周干货_收藏-这份可视化神器安利请收好！.pdf" m0 o6 e2 G [" L
│ 21_每周干货_每天都有新老婆上线？教你如何用python把玩守望先锋新英雄.pdf- h( y7 m5 ]: w: r* ` F
│ 22_每周干货_Geopandas――从“可视化”到“字母化”的空间数据分析.pdf3 E, P1 {4 \3 P& A7 C5 n5 u
│ 23_每周干货_面试官让用5种python方法实现字符串反转？对不起我有16种…….pdf: j( _& Y. d8 y% X M; C. ^
│ 24_每周干货_学Python好还是学R好？.pdf X& P; ~8 U( r8 i& h* C
│ 25_每周干货_如何利用机器学习甄别淘宝优质店铺.pdf! u2 {! H2 u; u% h P; z
│ 26_每周干货 学会-精湛-应用，一个数据分析师的养成手册.pdf0 m4 S2 u2 t8 o
│ 27_每周干货_拒绝调包，如何用python推导线性回归模型.pdf
y8 K- Z0 N* T" e9 @! _4 f│ 28_每周干货_情人节选花神器_深度学习指南.pdf
5 J h; V1 _9 j E│ 29_每周干货_蒙特卡罗随缘猜数法求解四宫格.pdf
E( [, \, @# v. g4 I5 n: i│ 30_每周干货_这是一篇让人脸红的python数据分析.pdf
. y0 [7 q( v+ N9 a6 Y5 Y: T│ 31_每周干货_数据分析师最不能错过的数据是什么？.pdf% ]! Z( s; w2 [9 U/ ~
│ 32_每周干货_如何在上海租房，数据有话说.pdf
, U( Z+ J$ R$ t$ Q* s│
- X8 f i! ]5 n├─00-00 课前直播# h% H7 _8 i7 O
│ 课时01寒冬下数据分析师的去向如何？.mp4 p. h% o# |, ]: P0 Q7 S
│ 课时02数据工作者如何升级赋能？.mp4
U8 @; m; X0 U│ 课时03数据分析师如何转型玩算法？.mp4
5 _7 `0 K' L' ?! N: A│ 课时04一小时就能入门python爬虫：想当数据分析师就自己爬数据！.mp41 J' k. C$ H& Y5 p
│ 课时05用Pandas快速搞定数据清洗，从此告别Excel.mp4
3 R# k. g* O6 L│ 课时06企业实战中的爬虫问题详解.mp48 U: K1 ~4 n9 p
│ 课时07商业数据挖掘：用Python完成描述性统计分析.mp4. |1 Y* p" e% l# C. W" {2 p2 B2 L' f+ `
│ 课时08Python机器学习入门：教你使用sklearn进行房价预测.mp4/ e9 U( ^" h$ |+ k/ A2 ^
│ 课时09数据门槛太高？那就用随机数模拟算法！.mp4# F" @8 {, B ^+ z
│ 课时10数据分析师面试技巧解析_10分钟搞定你的面试官.mp4
: w* S) L* t: j/ C6 z" ^│ 课时11想要准确预测未来趋势？这些因素你不能漏掉！.mp4
& ^5 V; S' b$ Q* m! a3 \│
) w! i& o8 E' b9 \1 H+ V( h! W: R& I├─00-1【预备课】数据思维导论
/ U9 P8 n. e* t│ 00课程须知：课程服务和软件下载（重要！必看！）.mp4
' Z- D, U2 X2 {% A) a│ 01第一章 数据能做什么？.mp4$ {/ C" M6 V% }7 L6 }
│ 02第二章 避免对数据可视化的误解2(1).mp4
' }0 l3 g6 K! `9 Y% y' x$ Y│ 02第二章 避免对数据可视化的误解2.mp4
) }3 v) O' E1 n% L( U5 g4 T$ R│ 03第三章 机器学习是什么.mp4( u0 K7 X6 F1 D
│ 04第四章 用数据改变未来.mp48 d- d1 M7 C* x) L( h) B }# K
│ ) L3 ?# k) ^) q4 z/ |6 B
├─00-2【预备课】基础语言入门4 ]
9 b6 {' ?. u4 p# H( O, h│ 练习01：商铺数据加载及存储.mp4- u# e4 t: W2 \% j8 c, [1 D8 K f
│ 课程1.1 重新认识你的电脑.mp41 B1 q8 v# j, E
│ 课程1.2 为什么选择Python？.mp4& T- v$ L _/ M! X' M0 S5 \: g
│ 课程1.3 集成开发环境及Python运行逻辑.mp4* U+ T- {' d. i( l( z
│ 课程1.4 JupyterNotebook与Spyder.mp4* e: }, B; i3 W6 v6 `
│ 课程2.1 数值类型概述.mp4! N9 q: W0 N; j) Z/ J
│ 课程2.2 认识变量.mp4% ?6 E' L: ?, @8 P& y
│ 课程2.3 运算符.mp4$ y% G) j1 Z/ s2 d$ }& G; i5 U
│ 课程2.4 注释.mp4* ?4 S" x8 k% D
│ 课程3.1 什么是序列？.mp44 ?7 Q/ G7 L- q1 {
│ 课程3.2 序列通用操作.mp4
0 J. t. N4 u) Z9 h│ 课程3.3 列表list常用操作.mp4
& [9 h) R$ \" t1 h5 }' \# E' o│ 课程3.4 文本序列str常用操作.mp4$ ~) s4 ]& |$ N) s, R8 B$ s
│ 课程4.1 字典dict基本概念.mp4
! L6 F% O8 w1 b9 h5 C│ 课程4.2 字典常用操作.mp4, |1 B9 e9 _0 _& Z, N! T
│ 课程4.3 字典的元素访问及遍历.mp4
4 a- K6 z* O3 I3 k3 U│ 课程5.1 什么是语句？.mp4& O# Z1 a! o b4 | n
│ 课程5.2 条件判断：if语句.mp4
5 [5 p( ]" ^0 ]' I│ 课程5.3 循环语句：for循环.mp43 ~2 K7 u) `" V5 \- z1 L% d
│ 课程5.4 循环语句：while循环.mp4
0 f5 w5 C2 ?- i& U: o6 \│ 课程5.5 循环控制语句.mp4
/ P$ }; e: e( Y│ 课程6.1 函数的基本概念.mp4
* B v( P: _/ [: {' w0 P│ 课程6.2 自定义函数.mp4' m& n2 A: D4 \8 a1 i' M
│ 课程6.3 局部变量及全局变量.mp45 V% |: b1 ]& Y9 b; l3 K
│ 课程6.4 匿名函数lambda.mp4 J. m, V' M H y
│ 课程7.1 什么是模块？.mp4
6 p6 C2 ?2 ^& `) O. Q% T│ 课程7.2 模块创建及import指令运用.mp4
+ E0 V. U5 p4 X _ a9 q. S- x5 b7 Y│ 课程7.3 “包”的概念及python包管理工具：pip.pptx.mp43 _% X ]/ S) k f4 l
│ 课程7.4 windows环境下的代码运行.mp4; W Z: }5 Y5 i% H/ N. w
│ 课程8.1 文件对象声明及基本操作.mp4( n" x8 D9 y: U4 q" h! ]$ h
│ 课程8.2 系统模块下的路径操作.mp46 ]9 |6 K" D: i# N# e- J6 S5 K
│ 课程8.3 文件的读取与写入（上）.mp4; i+ j; y7 j2 c6 \. Z7 b4 v
│ 课程8.4 文件的读取与写入（下）.mp41 W1 m0 {8 S+ V( L8 q
│ 课程8.5 pickle模块的运用.mp4* \0 Q9 ~% n6 N7 o5 d8 g. ~
│
0 M! Y: y! l% R- W% ~├─00-3【预备课】重点工具掌握
# O' p4 I- B( d7 s4 E7 [& d) b│ 练习02：知乎数据清洗整理和结论研究.mp4
1 i9 |1 K, f$ k- N1 O│ 课程1.1 什么是Numpy？.mp4; c2 p2 [" n8 _9 j+ k6 S
│ 课程1.2 Numpy基础数据结构.mp4
. e/ F4 b( G) V│ 课程1.3 Numpy通用函数.mp47 d, J7 U8 x2 |- O# k" {: C6 B1 ^- L
│ 课程1.4 Numpy索引及切片.mp4
/ [! g$ U4 W# X& H% }│ 课程1.5 Numpy随机数.mp4/ V) N* U7 y: }1 |0 J. L
│ 课程1.6 Numpy数据的输入输出.mp4. ]* j7 h8 D) ?' ]/ ~# ~! t
│ 课程2.01 什么是Pandas.mp4- ` u @. ^7 g/ z; T
│ 课程2.03 数据结构Series：索引.mp4% f$ C/ \1 Q- y4 N9 W9 x
│ 课程2.04 数据结构Series：基本技巧.mp48 _4 p% X, ?/ I B$ Q
│ 课程2.05 数据结构Dataframe：基本概念及创建.mp4. `# z2 P( g$ N; U( x% ~
│ 课程2.06 数据结构Dataframe：索引.mp4
1 e2 V3 S; p5 H- Q! Q* }; b0 C" j/ h│ 课程2.07 数据结构Dataframe：基本技巧.mp4
4 g* {5 Z% S" H% q6 k$ Q│ 课程2.08 时间模块.mp42 | _/ V2 }1 f/ W5 f- x
│ 课程2.09 时刻数据.mp4
' o8 a8 \! z6 t* C @│ 课程2.10 时间戳索引.mp4
, d. i# }! q" ] O+ V r│ 课程2.11 时期.mp4
t3 B2 g0 N: h! l+ @│ 课程2.12 时间序列 - 索引及切片.mp4) ]7 E( N( @3 J! K* C
│ 课程2.13 时间序列 - 重采样.mp4- d# T1 s) {+ Z/ C3 D7 c: o2 R
│ 课程2.14 数值计算和统计基础.mp4
$ b% E9 B7 j' t0 ^5 S│ 课程2.15 文本数据.mp4: Y6 s( }+ {& r1 g
│ 课程2.16 合并.mp4
2 g. [4 { B3 B `$ v│ 课程2.17 连接与修补.mp4
( X2 R: j! A! y7 r8 q" h% r│ 课程2.18 去重及替换.mp41 H% c, l+ _& e6 a" _) H
│ 课程2.19 数据分组.mp4
1 n8 |2 }9 K2 f│ 课程2.20 分组转换及一般性“拆分-应用-合并”(1).mp4
/ T6 ]6 A8 A& V│ 课程2.20 分组转换及一般性“拆分-应用-合并”.mp4
) v( X" g( l& {6 A7 @│ 课程2.21 透视表及交叉表.mp4 o7 f9 F" t; ]2 }
│ 课程2.22 文件读取.mp4' y& v& _* L0 j2 K4 G2 Q0 _" Z9 c: m3 c7 H
│ 课程3.01 Matplotlib简介及图表窗口.mp4
7 c9 {. V3 }3 k3 N& ]│ 课程3.02 图表的基本元素.mp4
( d2 l5 V3 F. Y* i8 H- ]1 l│ 课程3.03 图表的样式参数.mp4
# p: W2 R. t% K$ A│ 课程3.04 刻度、注解、图表输出.mp4, s a1 i7 V1 x7 g* Q. U
│ 课程3.05 子图.mp47 {# K8 @6 g% J O1 Y
│ 课程3.06 基本图表绘制.mp4
: y- D! N3 h! {5 j+ B- C) I) j│ 课程3.07 柱状图、堆叠图.mp4
* k$ a8 \$ t5 k│ 课程3.08 面积图、填图、饼图.mp4
& p1 @6 C# q5 J8 N& Q9 z│ 课程3.09 直方图.mp4
1 ]0 | B' X. T6 v│ 课程3.10 散点图、矩阵散点图.mp42 R3 v) h+ m$ M% Z3 y/ K3 U9 B
│ 课程3.11 极坐标图.mp4
/ o; y+ O4 P4 \│ 课程3.12 箱型图.mp4% e* K. F, I5 b @8 i! x
│ 课程3.13 表格样式创建.mp44 S' F* ^1 t5 J6 w, F
│ 课程3.14 表格显示控制.mp45 K4 }. X0 n( d( U2 X
│ 课程3.15 表格样式调用.mp4
6 n3 k$ t$ w" X( R# V6 r/ g A- h) d│ 课程4.1 什么是空间数据.mp4! f, }# D8 p3 |7 n0 ~4 Y8 v
│ 课程4.2 GIS软件基本操作及数据加载.mp4- y" X% |5 z2 T) F
│ 课程4.3 坐标系.mp4
) n7 ^' T* {- b# Y. H│ 课程4.4 空间数据基本处理.mp4
: K& R' \! b( E' i8 h& H│ 课程4.5 空间数据几何计算.mp4
+ T+ L$ k! Z9 J4 t│ 课程4.6 空间可视化制图.mp4# V4 D/ n; X3 f# O3 k
│ 课程4.7 空间划分.mp4
; a7 n) ?4 |1 W! Q0 ~) j6 L3 b│ 课程4.8 空间统计.mp4
. m& ^0 g; M; u' {5 {. y│ % f2 o+ @, W/ Q; f5 ]
├─01 数据分析方法
G4 a9 M, |! z b│ ├─1数据特征分析- n% t7 u/ e3 f3 w6 ` L5 q& D/ k
│ │ 课程1.1 数据特征分析.mp4
% ^( z( A) p1 [7 ]: w; R' d# X0 P# b│ │ 课程1.2 分布分析.mp48 Z- U; v( d& i
│ │ 课程1.3 对比分析（上）.mp4+ z6 e& O: Y' Z1 [ A0 K
│ │ 课程1.3 对比分析（下）.mp4
2 t1 [( W- e) X3 b$ w9 u$ f│ │ 课程1.4 统计分析.mp4; ^- s( z* ^- @
│ │ 课程1.5 帕累托分析.mp4
0 H& G# U# @9 u│ │ 课程1.6 正态性检验（上）.mp4
7 p b( s b {" V1 ]5 X4 d│ │ 课程1.6 正态性检验（下）.mp4
# p, S, T6 g' ], j4 `$ ~│ │ 课程1.7 相关性分析.mp4+ D+ a" a$ P- k }2 U% d" y6 R
│ │ 6 @. D0 {: B. u: f
│ ├─2数据处理
4 |* O5 w y& K' e- t8 Z│ │ 课程2.1 缺失值处理.mp4- T8 V) X K' S( ^& w4 N. b! \
│ │ 课程2.2 异常值处理.mp4% ~ z* _" R2 ]8 B$ K0 f9 X* C
│ │ 课程2.3 数据归一化.mp4
& p ?) v0 L O' ^$ _" S│ │ 课程2.4 数据连续属性离散化.mp4( Z* f1 t' B! o' N1 p5 D1 |
│ │ * x, |% F9 z1 Z" B/ Z! `8 }
│ └─3数学建模
/ [4 [3 j; |) W│ 课程3.1 数学建模概述.mp4( e6 s$ {% k9 f: ~
│ 课程3.2.1 线性回归理论概述.mp4: y) P# m& _/ u
│ 课程3.2.2 线性回归的python实现方法.mp4
8 s& Q) t- g2 O- B0 o; f│ 课程3.2.3 线性回归模型评估.mp4
# l3 X* W$ l& L' e' L9 H│ 课程3.3.1 KNN最邻近分类理论概述.mp4; Q5 F4 _, ? [
│ 课程3.3.2 KNN最邻近分类的python实现方法.mp43 Z: Q+ g7 }3 e( Q! k0 m
│ 课程3.4.1 PCA主成分分析理论概述.mp41 Y8 n! k& D! ^4 o6 y; r. M
│ 课程3.4.2 PCA主成分的python实现方法.mp4
) ~/ Z- H* h0 S" Y# n│ 课程3.4.3 K-means聚类理论概述及python实现.mp4
! V, A. I# c! |# Q0 v- P: c! q│ 课程3.5.1 蒙塔卡罗模拟理论概述.mp4
' p9 A: E% k7 p, u: u. e│ 课程3.5.2 蒙塔卡罗模拟案例解读.mp4
y, e: D& |0 c; D│ 8 `1 r: a+ A0 @4 `
├─02 数据表达逻辑
$ E/ x7 P/ {9 E2 R5 m│ ├─第1章 数据可视化整体概述
% @4 b' ? g- M( k│ │ 课程1.1 什么是数据可视化？.mp4
8 M( X5 j* a7 ^9 m3 _│ │ 课程1.2 数据可视化技术体系及方向.mp4+ E) z: S2 r$ W; ~. O- X
│ │ 课程1.3 数据图表表达的逻辑原理.mp45 F. K ~+ @& ^: s+ q4 W9 m* B$ j" t5 Z
│ │ 课程1.4 设计美学.mp4" e& u& E5 ^0 M
│ │ % s6 e+ z/ v9 A2 |# s
│ ├─第2章 Python图表数据可视化：Seaborn
g4 C. B! [ s! q( C│ │ 课程2.01 为什么选择Seaborn做图表可视化？.mp43 o+ g r$ u# v
│ │ 课程2.02 整体风格设置.mp4/ r9 e6 Z( E; P5 m5 H' e# R
│ │ 课程2.03 调色盘.mp4
. T( o3 m! W2 I2 s│ │ 课程2.04 分布数据可视化 - 直方图与密度图.mp4
, B2 \$ O6 j2 u/ ? h│ │ 课程2.05 分布数据可视化 - 散点图.mp4
7 [7 G7 m+ A0 P- I0 m' e# m$ R+ a! R│ │ 课程2.06 分类数据可视化 - 分类散点图.mp4# V1 Q+ Q$ {& c: x1 y; w+ |
│ │ 课程2.07 分类数据可视化 - 分布图.mp45 w, H! V1 w/ y# d0 L
│ │ 课程2.08 分类数据可视化 - 统计图.mp4
; i+ E0 u) Q1 s& h8 E: Z+ n! D│ │ 课程2.09 线性关系数据可视化.mp4; r! M8 f% q( |" ?7 U4 | y; X9 l f
│ │ 课程2.10 时间线图表、热图.mp4
( Z' G# B* X% T$ t! _! K) h1 _* Z│ │ 课程2.11 结构化图表可视化.mp4% Y5 {/ e3 x" e9 N. A# _, z% v0 T
│ │
/ `1 V" G/ _( M n│ ├─第3章 关系网络数据可视化
" I c; y1 E7 m│ │ 课程3.1 什么是关系网络图？.mp4& m7 U6 j9 t: o1 t7 V0 g
│ │ 课程3.2 Gephi软件安装及配置.mp4$ L; Y: N u: F: P
│ │ 课程3.3 Gephi基本操作.mp42 g1 h5 }2 X1 f8 c _
│ │ 课程3.4 Python数据预处理.mp4* s2 H9 Y2 p9 j: _
│ │ 课程3.5 案例研究一：公司职员关系图表.mp4# Z! S$ D/ h& [
│ │ 课程3.6 案例研究二：导演演员关系网络可视化.mp4: `) W, O* W! S2 j
│ │
7 a* e& ^1 e7 v+ U5 E3 O│ ├─第4章 空间数据可视化! z* r# @0 i- Y0 I, L
│ │ 课程4.1 空间数据可视化工具概述.mp4
8 K& [# J! x$ h7 w3 i* Z* ?│ │ 课程4.2 3D图表.mp4
3 I6 f: a2 m. p7 Q3 c│ │ 课程4.3 空间柱状图（1）.mp42 Z( n1 v( T6 G( t, k, {
│ │ 课程4.4 空间柱状图（2）.mp4
9 v* F" P6 O, \0 E│ │ 课程4.5 空间线性轨迹图（1）.mp4
% V8 a8 Y: d) d7 s+ ]( p│ │ 课程4.6 空间线性轨迹图（2）.mp41 y% k) A+ o2 M9 a2 o3 x# a$ U$ B
│ │ 课程4.7 空间热力图.mp4
! V5 J+ Z2 a4 z0 E w( V│ │ * U) k( R. e/ W) F( z/ j g
│ └─第5章 Python交互图表可视化：Bokeh
4 s$ A9 o) a" |9 G4 F3 K5 A│ 课程5.1 什么是Bokeh及其可视化交互原理？.mp4
. N7 p' Z4 E! \' ~│ 课程5.2 绘图空间基本操作.mp46 d' L3 b( p" i: w9 g3 \' E* s- T
│ 课程5.3 图表辅助参数设置.mp4
# B( j: z0 K- {% W6 M. H& M│ 课程5.4 散点图.mp4; B) Z9 _* h. u; B# V& ]
│ 课程5.5 折线图 面积图.mp43 E& G1 U7 }$ O* v# Z
│ 课程5.6 柱状图 堆叠图 直方图.mp4
+ Y, g L6 Q- _7 {│ 课程5.7 绘图表达进阶操作.mp4' ~ R$ w! |# h# t( n: D
│ 课程5.8 ToolBar工具栏设置.mp4
* |1 y* e* w/ M- v+ Z│ 课程5.9 其他交互工具设置.mp4' j# l* {9 ~( t+ S) I
│
! G+ B- e' {0 C2 J/ r├─03数据分析项目实战% }8 L! o1 q* Z d; r' l
│ 1项目介绍：准备工作 → 现在开始启动spyder视频视频.mp4( C' h( W f5 B
│ 2练习03介绍 城市餐饮店铺选址分析视频.mp41 c% y, R, T- D v$ s
│ 2练习03讲解01视频.mp4* o5 k; }' `4 V, a' M" e
│ 2练习03讲解02视频.mp40 u" _0 ~8 j/ B+ w7 s& d
│ 3练习04介绍 电商打折套路解析视频.mp4; E( r( c6 `2 Q) y# v2 r, R
│ 3练习04讲解01视频.mp4; a' |8 p# n- l! H: b
│ 3练习04讲解02视频.mp4
# z# o- w* U K6 {5 s3 L3 g5 ?1 g│ 3练习04讲解03视频.mp4
0 M K, M0 V, L ] d│ 3练习04讲解04视频.mp4' I8 Y- ?' Q4 W9 [5 K7 h2 w' a- A% T* q
│ 4练习05介绍 中国姓氏排行研究视频.mp4* ]: j1 h5 B9 {( Q: T. h
│ 4练习05讲解01视频.mp4
4 K% G* s1 s" Z4 o│ 4练习05讲解02视频.mp45 N/ s5 S6 Y5 l- ?
│ 4练习05讲解03视频.mp4
~* {# m2 |$ B9 H│ 5练习06介绍 房价影响因素挖掘视频.mp4
' g0 i3 L N! m. r9 j# j* u$ [9 ?, K) e│ 5练习06讲解01视频.mp40 z( I, }4 V. l s! }) K( e
│ 5练习06讲解02视频.mp4
7 T+ H% x" h0 i9 C" u│ 5练习06讲解03视频.mp4
' `' B" {0 ^# b│ 5练习06讲解04视频.mp4
1 L" f; P0 X/ j+ _│ 6练习07介绍 中国城市资本流动问题探索视频.mp49 f$ W4 V! k) V) A/ _
│ 6练习07讲解01视频.mp4
$ a7 p2 v4 y; r7 N& k7 \│ 6练习07讲解02视频.mp4
2 i, e6 z4 W, e) J5 `) J│ 6练习07讲解03视频.mp41 `, X8 q& S/ { R, A# K( u, Y2 O7 g. c
│ 7练习08介绍 社会财富分配问题模拟视频.mp4
Q* f J; ?# Y% E* h. F6 g& o& L│ 7练习08讲解01视频.mp47 A4 @. e, z7 B" F3 r
│ 7练习08讲解02视频.mp4
* q( ?7 `2 l$ f! O" A│ 7练习08讲解03视频.mp4
1 }% O& T" s1 X/ l3 k│ 7练习08讲解04视频.mp4
4 q1 _( `" \9 ~3 S* C! r1 [2 L│ 8练习09介绍 泰坦尼克号获救问题视频.mp4
. A+ z) J) {# H$ j6 f' |# K3 a│ 8练习09讲解01视频.mp4% S! Q+ t+ J2 M' S! y7 w: p
│ 8练习09讲解02视频.mp4
9 N' }) H+ O2 a- C1 k8 q2 ?│ 9考核01介绍 国产烂片深度揭秘视频.mp48 A8 f: _! k6 G: Z
│ 9考核02介绍 婚恋配对实验视频.mp4
, i( P% }' N8 P4 ]$ b│ 0 X- r; P6 A7 r: j
├─04数据分析企业实战* Q8 Z& O h% P
│ ├─第1章 网易游戏：数据时代的网络游戏设计与运营) / N$ L/ Q1 G" J7 w) d
│ │ 1.1网易游戏：数据时代的网络游戏设计与运营.mp4" W9 T# Y* w: i9 V" v
│ │ ( ^8 w% G0 ~7 i; j# w6 x9 ?" v: D
│ ├─第2章 网易严选：用户增长实践经验分享
5 e5 F, h! n* a" ~; A6 B│ │ 2.1第一节 严选数据分析实践经验分享1.mp4
% Q, D% U+ h& w I3 L8 D9 X& N│ │ 2.2第二节 严选数据分析实践经验分享2.mp4
8 e0 U! ]# a( V$ l. X! f│ │ 2.3第三节 严选数据分析实践经验分享3.mp4
* \* o# q( R- z" i* G│ │ 2.4第四节 严选数据分析实践经验分享4.mp4
: o$ N* ~7 Z7 E$ @2 i│ │
1 Y9 w2 F) ?( ^* v0 ^4 i│ ├─第3章 网易教育：如何高效构建业务指标体系
) B: b# j; j* g2 _9 I3 \│ │ 3.1第一节 指标体系建设.mp44 d5 e0 O# [5 F% o+ A
│ │ 3.2第二节 指标类型及常见的指标.mp4% Y1 r) F( k/ `7 a
│ │ 3.3第三节 如何确定业务指标体系.mp4
1 f: U5 [( F, S( {3 C7 {│ │ 3.4第四节 指标体系落地.mp4
; K2 M0 d( b5 i# G│ │
8 R% S1 M( Y+ u$ Q$ D) B5 S│ ├─第4章 网易有数：数据平台在汽车行业中的应用
6 H4 [! Q* M+ B8 n6 X* l│ │ 4.1第一节 网易有数整体介绍视频.mp40 G/ o+ \ q+ e
│ │ 4.2第二节 整车销售业务分析.mp4
2 i/ y) O% J+ Y% j" A│ │ 4.3第三节 整车售后配件业务分析.mp4$ `* X5 `' ]) w
│ │ 0 E0 p& S7 Y3 u( ^
│ ├─第5章 网易实战：电商营销活动数据复盘
6 }* k" H! M& K" s# ^: s' W( N* a│ │ 5.1 1.0 课程简介.mp4
( H7 D# Q6 r W7 ? k0 L│ │ 5.2 1.1 电商活动核心数据指标解析.mp4
' [4 u+ B' v7 i/ U5 ]2 P│ │ 5.3 1.2 电商营销活动数据案例解析视.mp4# H# b$ ^1 P- r! i8 _
│ │ $ h3 u8 |/ E/ k% ?
│ └─第6章 硅谷实战：消费者行为分析机器预测
+ z7 d2 z3 R1 r U│ 6.1第一节 消费者行为分析01-02.mp4
. f0 n, }- Z z% d0 _│ 6.2第二节 消费者行为分析03.mp4
5 f {; X D/ x* o- K* ~4 s- [8 `│ 6.3第三节 消费者行为分析04.mp44 f! x( ~8 @+ R( U
│ 6.4第四节 消费者行为分析05.mp46 f0 c. K. [; ^- N6 B
│
( B0 O' T* m( {' x, {├─05数据爬虫技巧0 F3 n! N) R& _
│ ├─1学会看懂网页
& z$ t- ^- L# l0 {$ r$ e+ E" f! q, P│ │ 课程1.1 读懂网页结构.mp4
- i* T( Y6 D+ w, M│ │ 课程1.2 网页结构剖析.mp4
6 \( @& P2 V, `│ │
: ?, ]4 \, @/ ~│ ├─2网络资源访问工具：requests+ j; O( w4 v2 l+ B
│ │ 课程2.1 requests基础学习.mp42 x. U4 O; t3 E1 V7 S
│ │ + x) n$ S+ y+ P
│ ├─3网页信息解析方法：Xpath与BeautifulSoup. [2 M- _0 x- z4 Q( U1 v
│ │ 课程3.1 BeautifulSoup基本语法.mp4
6 E7 v* w; y9 d$ m│ │ 课程3.2 Xpath与lxml包.mp4" k$ S; ?: X" l$ y
│ │ 课程3.3 网页标签解析.mp4
( ?1 b/ e G8 t, O m, M3 Q3 V│ │ 课程3.4 搜索文档树.mp4
2 S1 k/ I3 W3 b│ │ 课程3.5 遍历文档树.mp4" K, C$ N" I! E1 f
│ │ ) q3 { s' f% Q8 L* p" Q( M1 L
│ ├─4-爬虫练习项目$ f) N) }6 q. M% v; U
│ │ 案例1：豆瓣图书数据采集part1.mp4# g7 H5 C5 U+ X2 a" g- Y2 g2 R+ ?
│ │ 案例1：豆瓣图书数据采集part2.mp42 b+ G \% l6 U8 r
│ │ 案例2：豆瓣图书数据采集.mp4/ | K& A2 l U9 l2 V7 U
│ │ 案例3：豆瓣图书图片数据采集.mp41 L$ d b. y# d) m$ D& L" V# `
│ │ 案例4：去哪儿网景点数据采集.mp4
" q% \8 W( t' }2 _│ │
6 [( T ~6 t0 f1 W$ y8 b│ ├─4正则表达式
/ K5 o3 a) y) e! S, k│ │ 课程4.1 正则表达式快速上手.mp4
. t' B, Q) d. i- L% ^│ │ 课程4.2 正则表达式模式.mp4+ I. t9 X3 u+ j( n
│ │ 课程4.3 字符搜索.mp4( j! j+ W2 L" _5 S
│ │ 课程4.4 字符替换与分割.mp4
$ T+ d1 K6 T9 z( i1 l* h, g, j- A│ │ 课程4.5 爬虫中正则的用处.mp41 C/ p3 s+ E ^0 p( w: }0 ~4 D) P
│ │
8 D$ s( g) C' e: p│ ├─5数据库：MongoDB25 j: u+ @! W* w4 ^! B: s. R3 g7 z
│ │ 课程5.1 MongoDB快速入门.mp4
3 J8 Q S1 U9 {. V8 o6 ~* E; i│ │ 课程5.2 MongoDB基本语法.mp4
8 A/ s) D) e0 ^2 H│ │ 课程5.3 如何使用Robo3T？.mp4$ t/ ^# z, v: d# ]) A
│ │ 课程5.4 如何通过python使用MongoDB.mp4: U& l& s9 G( b q" m \5 y
│ │ 5 a& H% Y% X; n) z! G: Y% x; |
│ ├─6-爬虫练习项目（二）6 {. u" n. e2 `; S; z' t
│ │ 案例五：blibli弹幕数据采集.mp4
1 X5 e2 t' ?. S! S$ F│ │
, W5 Z5 J/ L; j+ Z( `│ └─6第六章 浏览器测试框架：Selenium
a. S1 H7 [! p9 l6 r│ 课程6.1 什么是Selenium-.mp4
2 n2 J: G& R6 {8 @% t│ 课程6.2 如何用Selenium快速访问网页.mp4/ X" |- y, J8 y: ^& E/ i* P; K0 z
│ 课程6.3 提取网页数据.mp4
- ~# X2 c% W' u* s! X│ 课程6.4 实现网页的账号登陆.mp4" q# \( j8 P# d
│ 课程6.5 如何协调selenium与requests+bs的方法.mp49 c- I/ e8 k0 y G: n+ @
│ , L6 K' g% P, B m0 t9 t& X# @/ k, Q
├─06数据爬虫项目实战
, ~) s/ L+ z$ B( M+ _. a4 r│ └─1爬虫练习项目（三）
8 z5 O! r* N" d│ 01.案例六：拉钩网数据采集（1）.mp4
3 U' T) t% y% Z│ 02.案例七：拉钩网数据采集（2）.mp49 E9 l2 Q( x3 z1 ^/ D
│
) a1 C$ L; R$ D) c `' t├─07.数据爬虫企业实战: j9 H# Y% q5 {+ r3 j3 k: L
│ ├─01如何从零开始构建数据采集工作流
* w1 ~" m" m/ G│ │ 01.企业层面数据爬虫的核心要点.mp4
o- T8 |/ d0 @" i9 F1 M4 I│ │ ) h/ S% W9 X1 v/ f7 q6 T: O9 u
│ ├─02.第一步：数据需求文档整理
" }8 v1 n4 [/ x. l5 Y- @' K│ │ 01.如何构建需求文档.mp4& H; a) u% }! E# C- i
│ │ ; U6 x! O' C7 ]
│ ├─03第二步：网页访问及反爬处理4 k2 F# V) e. K" H
│ │ 01.二手房源数据采集_爬虫.mp4
" H0 a2 Z9 V1 M+ z+ Q│ │ 02.动态IP代理设置.mp4
. s, @. X+ U3 a, c$ W│ │
" t4 p/ \3 d t* Y; y│ └─04.第三步：数据存储及清洗逻辑
. Q. G7 v9 o3 a# t; j) f2 D+ F│ 01.构建函数噪音处理.mp4
3 h8 s8 k2 s9 P2 g% V│ # ~! z- P8 \3 `! I; G
├─08.机器学习算法
8 `: J* H# p4 u* M; }│ ├─01.第一章 机器学习简介
9 R1 c1 Q/ |5 W6 f4 E& b│ │ 01.课程1.1 什么是机器学习.mp4
; _1 I1 G( A8 d1 B$ ~│ │ 02.课程1.2 监督学习与非监督学习.mp4) M. G4 A, Y Z* P1 X* W3 z
│ │ 03.课程1.3 回归与分类.mp4
, w n6 G# G1 h3 d& t│ │ 04.课程1.4 模型评估.mp4 D7 a `$ K1 ^$ `6 R6 q+ L
│ │ 6 _9 X' E+ P- G0 N2 Q
│ ├─02.第二章 模型基础：线性模型7 x& j( n) C) ]& u
│ │ 01.课程2.1 线性回归.mp4+ p0 L, }% _2 G
│ │ 02.课程1.2 监督学习与非监督学习.mp4
6 C: T% O0 X9 A! Y. O│ │ 03.课程2.3 线性回归：最小二乘法.mp4* G( l- u/ I$ `6 ^' e+ d/ ~3 c
│ │ 04.课程2.4 多元线性回归.mp4
3 j" P$ j2 H9 z9 @. F8 x: v9 q│ │ 05.课程2.5 多元线性回归代码实现.mp45 r3 Z9 a5 [$ t
│ │ 06.课程2.6 逻辑回归.mp4- h) R3 y3 v) f2 A+ c
│ │ 07.课程2.7 逻辑回归：损失函数.mp4
9 D4 N+ O7 \/ D* M# d1 Z% s& v! J│ │ 08.课程2.8 逻辑回归与梯度下降调优.mp41 H( L* n `0 T# {9 U; ~8 @
│ │ 09.课程2.9 惩罚模型.mp4
) G& j& d3 Q! }2 T│ │ 10.课程2.10 sklearn实现线性模型.mp47 N1 G# T+ k# s% R/ f2 { F
│ │ $ s6 Y- ]2 d) Y$ C) c. _
│ ├─03.第三章 数据预处理与特征工程
! @2 Y7 @+ X! T+ v2 m9 U$ j│ │ 01.课程3.1特征工程介绍.mp4
! p+ n9 ]! c( e B│ │ 02.课程3.2 数据处理操作：预处理，标准化，纠偏.mp4
/ B4 M/ s( X0 @1 g) S1 L8 @│ │ 03.课程3.3 特征工程操作，共线性、降维、拓展.mp4
( z* d b# E1 q! d' t- |- r: ]# k│ │ 04.课程3.4 回归模型常用指标评价.mp46 ^" k2 Q) j. m, j. c; ?# d+ o: W, X6 W
│ │ 05.课程3.5分类模型常用指标评价.mp43 ]! [% o' D4 R4 n. h8 f
│ │ 06.课程3.6 数据集划分方法.mp4
) X; f: E; p+ x6 F7 T│ │
4 o l& L7 g" f$ i│ └─04.第四章 模型进阶：非线性模型# ~! g- I: l$ ~$ U& G$ D" e
│ 01.课程4.1 模型进阶概述.mp4
% N& p/ I) h0 S2 z/ T6 R│ 02.课堂4.2 模型进阶CART模型理论.mp4
5 m% ^: F1 o0 S2 }│ 03.课程4.3 决策树模型代码演示.mp46 l8 A$ H" j$ |, i0 o4 {
│ 04.课程4.4 模型进阶集成学习模型.mp4
4 m5 _# L9 w$ n; a9 ^2 u8 u│ 05.课程4.5 模型进阶 随机森林模型.mp4
' J4 ]% P" O0 o* p5 K: N│ 06.课程4.6 模型进阶――xgboost模型.mp49 m1 M7 I% q; i$ }# C' I) ^9 w
│ 07.课程4.7 模型进阶_参数搜索.mp4
8 p2 s L6 [1 o2 |│ " [& p# |0 H( m7 ?2 t7 t; |
├─09.Kaggle算法实战& * K# ?& D+ l' \# `, N6 X) m% S, i
│ ├─01.纽约出租车车程用时预测7 K c4 \+ q6 s- Q# T/ Z' Q
│ │ 01.Pandsa 读取和处理多种类型格式数据.mp4' ]( Z3 Y+ j" ?( f" _
│ │ 02.Matplotlip 花样数据库可视化 用Kmeans Clustering 增添效果.mp4
& t/ d" b* q% u c9 {│ │ 03.Sklean 花样特征工程.mp4
; s j3 U8 x8 O5 T4 w│ │ 04.One-hot encode 处理所有类型特征.mp4
" w$ |; i1 A# w$ S( e$ ~│ │ 05.使用模型中战斗机XGBOOST训练模型预测结果.mp48 L ^1 O# Q! a5 l/ ?
│ │ 06.用柱状图呈现特征重要性.mp4" {. H% a+ b( E! @3 W8 Q+ g! a& Z
│ │ 0 U0 L x+ Z) ~6 f8 x& D
│ ├─02.共享单车需求量预测
: W/ |0 d9 e3 D, `! I& W│ │ 01.Pandas 读取和观察数据.mp4. n- s3 ]& ~# @: S" m6 `7 o. c
│ │ 02.Seabom边画边提取特征.mp4
- @# S4 K; h7 L8 r( _6 q* e3 R│ │ 03.五个回归模型Lasson Ridge SVR Random Forest XGR regressor.mp4
* \) L" t3 T& T3 l8 P│ │ 04.提升模型神器，五个回归模型自动调参.mp42 w8 J- E* D$ Y2 [
│ │ 05.搭建super模型： 堆砌五个回归模型，取长补短搭建二层回归模型.mp46 n; _( m' D# A+ `
│ │ 06.二层回归模型自动调参，得分再上一层楼.mp4
3 v& G/ B" d1 @% ]+ {5 A│ │
# W1 H4 V; T1 Z│ ├─03.手机用户识别6 {; x' S, }0 z$ M
│ │ 01.Pandas读取多张关联表格，正确设置index.mp4
1 z! F$ B0 y) Q+ K8 \( x' y│ │ 02.Basemap 在地图张做数据可视化，观察用户特征.mp40 ^: H5 x5 M) s0 X$ L' N' t/ N
│ │ 03.对类别数据做Label encoding 并展开.mp46 v. t4 Y7 g1 w
│ │ 04.小电脑带不动两万多个特征值？学习压缩稀疏矩阵.mp4* S S# t" \4 M& G% n" B
│ │ 05.对八个稀疏矩阵分别进行压缩.mp4+ T5 H6 S, b+ P5 y
│ │ 06.堆叠多个稀疏矩阵并使用XGBOOST训练模型预测结果.mp4
5 m2 W1 y6 t* C; A. J P& v│ │
- g1 a9 L! K9 O' x│ └─04.项目10 租金预测项目- C6 7 k: J5 ^1 N, u9 M5 ?- }
│ 01.租金预测项目介绍.mp4
- d% ]1 j2 T. L8 ?│ 02.租金数据探索.mp4
5 X1 J; r: s3 L' C# C2 X& ~9 o│ 03.租金数据清洗.mp4
4 ?% ~5 Y( J3 s3 e/ C+ \8 r│ 04.租金数据特征补充.mp49 l4 p/ {( P2 g2 Y% t: Y* ?+ W
│ 05.地理数据处理介绍.mp4% P7 e2 O- |# |- _/ K
│ 06.租金数据预处理.mp4
/ O$ {. q: D- j; N8 p│ 07.训练并优化模型.mp49 D3 |$ ?! m: @1 i) y; `
│ ?0 F8 Z0 j4 k! ~: k
└─10.数据挖掘企业实战#
$ b1 ^- N% M9 a' j; {: n │ 04.信用评分建模：课件, V; H4 j7 R& ~
│
& n2 S+ t( s2 A3 o ├─01.信用评分建模案例：基础知识!( d1 `1 d" q. N# Q
│ 1.1.信用评分建模基础知识.mp42 ] N- d' W7 a$ i, w
│ javazx.com
# ]) x- R' z' n9 v0 e ├─02.信用评分建模：案例与操作.8 L$ F5 i* b4 s
│ 2.1信用评分建模间接和分箱简介.mp4' L8 O/ U/ b5 a. u2 h
│ 2.2卡房分箱原理.mp49 @5 L& W7 c6 B8 {5 J% O0 G9 e
│ 2.3卡房分箱实现步骤.mp4( m: Q$ g, z( n s4 m) N6 j7 p
│ 2.4分箱输出需要满足的条件.mp4
* s3 [! h, M4 O# ]; k │ 2.5数据介绍：UCI信用评分数据.mp4
; t. y) j3 Z: y2 E6 ^9 H │ 2.6初步筛选数据.mp4
# a( w& l3 Z+ n4 s2 f5 Q- {1 C │ 2.7类别型变量和数据型变量.mp4
6 z2 ~+ [- V& S. _0 k! \ │ 2.8对取值少的离散型变量分箱.mp4
' ?0 B8 t$ W# @( L. s │ 2.9对取值多的离散型变量分箱.mp4
, e4 a. s: \* U; N _- [ │ 2.10对连续型变量和类别型变量分箱.mp4# Q" ~ X# d# g. m) q
│ 2.11测试分箱和存储.mp4
9 t: x/ s. R# N8 C( Q7 f │ 2.12非数值变量转变方法简介：WOE编码.mp42 N7 ~% H( a' F% M' {# o
│ 2.13WOE编码公式.mp4) R9 P: w3 g1 z# k* Z5 M
│ 2.14变量重要性：信息值IV分析简介.mp4
" H6 r% q! e. }0 d( l │ 2.15利用单变量分析进行特征值筛选.mp4
7 D/ E0 f) b8 f │ 2.16信用评分建模模型学习：以逻辑回归为例子.mp4, L3 X( a4 J9 V* }* w `
│ 2.17模型检验.mp43 a+ C9 ^4 I" S7 X% j$ n
│ 2.18操作：信用评分模型学习.mp4
; ?3 [( g6 o G+ u4 f- s- Y │ 2.19章节小节.mp4: S3 R. n6 j; R, P
│ / n5 l8 X3 D: M9 ]- v1 i) G% H
├─03.信用评分建模：迁移学习. x0 a2 X! C, m! x
│ 3.1逻辑回归和其他分类器对比.mp4) g6 f i0 }) W4 O- R2 A
│ 3.2拒绝挂断.mp4
* D. c5 z/ t( ^' E │ 3.3迁移学习项目拓展推荐.mp4; Y) ^6 P( D D% L
│
. O( L0 r8 u% K; k ├─05.分仓规划案例介绍; Y; [' W% V9 L* e7 j
│ 5.1分仓规划：建模思考.mp4
( @0 v9 [8 c/ e1 m' l$ m* c/ T │ 5.2分仓规划：问题的抽象模型.mp4
; g3 P" f1 m" e7 p4 I1 i │ 5.3分仓规划：数据预处理的主要任务.mp4
8 R$ ~4 b. Z+ a4 F+ ]0 ` │ 5.4特征的构造和时间颗粒度的选取.mp4
F1 \0 a) D# C; @) L1 E │ 5.5机器学习建模和分析.mp4
' \# l# v$ k# K │ 5.6模型优化汇总.mp4 Z m4 o/ R7 Z* B+ F) v; k5 O% m1 O
│
; Y! d- e' y& P d └─06.分仓规划案例实操;
' \1 A7 k: F. w! ~ A+ T" P8 @6 h 6.1分仓规划操作：数据预处理.mp46 ` m4 w' Z7 ~/ h7 c
6.2分仓规划操作：模型训练.mp4
7 k/ M+ R6 t! P0 b# s6 X# J( Y& }, ]# h$ Z; J
& n7 d: F) ?( x! L' d. H4 E* ^9 Y) p! E1 K7 o2 \* F2 o! v5 ^5 r
# i$ `! J# P8 w# q- M4 j$ L5 |8 `+ a# O
|
|
[复制链接]
发表于 2019-12-6 01:52:04
发表于 2019-12-6 01:52:04
