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【B0616】[java视频教程]数据分析师Python进阶视频教程 it视频

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    [LV.Master]出神入化

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    发表于 2019-12-6 01:52:04 | 显示全部楼层 |阅读模式
    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4 M0 {1 w! L4 [6 X* V: r
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    │  │      《城市空间研究专题(Python)体验课》课程资料.txt: r5 T; y3 `3 i* o5 m- j" z6 V' f) X
    │  │      【地产数据分析师体验课】课程及上课资料链接.txt
    1 K* j5 N3 N) H│  │      数据可视化微专业-体验课资料.rar+ y6 K+ L; A: p0 p
    │  │      , O1 E. m) X3 v3 B2 z  c+ o0 Q* i, k
    │  └─每周干货, `+ u3 J3 ^7 i* D& F& f/ Q
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    * M/ p+ q/ t3 W│          06每周干货分享_哪一个统计量是真的.pdf
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    6 G9 b' w8 n; W: Z8 F* n/ s1 v│          09 每周干货分享_“还完花呗,再也不用吃土!”是真的吗?.pdf# P5 j$ C4 h( R- l& @4 F) Q  H3 Z2 c
    │          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
    % C! b: O+ w! q│          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' G0 }3 \! x- C( g
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    & c9 W/ d3 M8 c3 V# A* f: R│          25_每周干货_如何利用机器学习甄别淘宝优质店铺.pdf0 r" J* |, u  J: E! Z4 y7 k: n, X, T& l& n
    │          26_每周干货 学会-精湛-应用,一个数据分析师的养成手册.pdf8 R, O1 g. g2 t, }5 v, h
    │          27_每周干货_拒绝调包,如何用python推导线性回归模型.pdf
    * U4 A6 \* L! s2 a│          28_每周干货_情人节选花神器_深度学习指南.pdf
    % N* f4 F8 P  ^$ Z( t│          29_每周干货_蒙特卡罗随缘猜数法求解四宫格.pdf
    9 N! N- j" V! N9 T/ Y│          30_每周干货_这是一篇让人脸红的python数据分析.pdf+ z9 E3 j+ j. }& m1 P, f2 R8 E
    │          31_每周干货_数据分析师最不能错过的数据是什么?.pdf
    . i& H, ]8 [8 ?, `│          32_每周干货_如何在上海租房,数据有话说.pdf8 P. n' i5 Z( f8 s
    │          ' w, l" u+ F. O+ @* c& i
    ├─00-00 课前直播- d/ B- w- U  B
    │      课时01寒冬下数据分析师的去向如何?.mp4
    8 o1 u3 X3 ~  x: q9 X│      课时02数据工作者如何升级赋能?.mp4" c+ N( _+ _: O4 ]8 K
    │      课时03数据分析师如何转型玩算法?.mp4
    / ^9 S# H& x2 j" P│      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!.mp4' ^' y  \' h; g2 k4 W
    │      课时05用Pandas快速搞定数据清洗,从此告别Excel.mp4$ z' m( [5 c& @
    │      课时06企业实战中的爬虫问题详解.mp49 S+ w, b4 u: a; s; \* J1 K
    │      课时07商业数据挖掘:用Python完成描述性统计分析.mp4
    $ z- _& }6 G& G│      课时08Python机器学习入门:教你使用sklearn进行房价预测.mp4" J# t  d2 a1 L% Z
    │      课时09数据门槛太高?那就用随机数模拟算法!.mp4
    # L* y" N. w# h( G│      课时10数据分析师面试技巧解析_10分钟搞定你的面试官.mp44 f- G8 i* Q( O, X
    │      课时11想要准确预测未来趋势?这些因素你不能漏掉!.mp4
    - e: h) w$ s4 M; R) X! M% R1 d( E4 L│      
    + z) i( [3 `( L& H├─00-1【预备课】数据思维导论4 c" U5 J& `( r5 i- {$ `
    │      00课程须知:课程服务和软件下载(重要!必看!).mp4
    4 a1 t3 L9 h: s│      01第一章 数据能做什么?.mp44 c- g5 |' N8 [9 f
    │      02第二章 避免对数据可视化的误解2(1).mp4
    7 x" f5 E; H: P' d* w$ }" K│      02第二章 避免对数据可视化的误解2.mp4
    3 e: o- p% ~3 n3 f3 d% ]│      03第三章 机器学习是什么.mp4, H! f$ P% {" c( m6 W  ^; J
    │      04第四章 用数据改变未来.mp4% m3 b* q5 _' y; D) h5 b' @7 I
    │     
    4 _+ z; r1 s) C# b8 ?8 a├─00-2【预备课】基础语言入门4 ]% m' O/ Z6 d! X
    │      练习01:商铺数据加载及存储.mp4
    & y* h; x" A3 R+ x" D$ u5 B$ W2 |│      课程1.1 重新认识你的电脑.mp4) R" W0 |/ l; T* w/ w
    │      课程1.2 为什么选择Python?.mp4
    7 _" v4 W! P" p6 B! s│      课程1.3 集成开发环境及Python运行逻辑.mp41 V/ f. `7 L: f* z, F/ R2 O
    │      课程1.4 JupyterNotebook与Spyder.mp4
    / l0 m+ J! z; @" q' O8 j( C: j│      课程2.1 数值类型概述.mp4( O. j2 I. D6 C+ b' x9 X! q9 |+ u
    │      课程2.2 认识变量.mp40 f: e& l/ L9 u. f+ t& k2 P
    │      课程2.3 运算符.mp40 L1 T* O- s; S/ C  b
    │      课程2.4 注释.mp4
    $ a( W( ?& j. ?- |; L% M4 q│      课程3.1 什么是序列?.mp4- w7 P5 u1 ?9 _& y
    │      课程3.2 序列通用操作.mp4
    0 f9 A$ X# \3 O' r3 Y1 z; \7 f" b│      课程3.3 列表list常用操作.mp4! e* k" u* m  l! ~+ k4 e0 `
    │      课程3.4 文本序列str常用操作.mp4
    4 @& R: N9 j5 b│      课程4.1 字典dict基本概念.mp4
    ) S. W1 b; l6 F; n│      课程4.2 字典常用操作.mp4
    * K, V; y7 E' E8 S│      课程4.3 字典的元素访问及遍历.mp44 d# j0 g; F( X6 Y. L6 `- R! X
    │      课程5.1 什么是语句?.mp4+ C5 T/ T0 y. U+ |2 |4 t# C
    │      课程5.2 条件判断:if语句.mp4
    ; {" j: b8 f" h' L* Z│      课程5.3 循环语句:for循环.mp4
    7 {0 C& c$ U/ [4 y  W5 N% I- G$ ^3 I# [│      课程5.4 循环语句:while循环.mp4- O) n. W+ n8 A2 \8 z
    │      课程5.5 循环控制语句.mp4
    7 q2 c, H: h/ N│      课程6.1 函数的基本概念.mp4
    & @6 R7 K+ l0 `9 N, g4 J│      课程6.2 自定义函数.mp4
    7 ?% u4 G0 ?% s; [│      课程6.3 局部变量及全局变量.mp43 B! z. k8 c9 d. a
    │      课程6.4 匿名函数lambda.mp4
      J3 [! ]  |3 ^; m- X│      课程7.1 什么是模块?.mp4
    - ]: K- f9 e, a│      课程7.2 模块创建及import指令运用.mp4
    & T* l! `1 l4 P* l! V│      课程7.3 “包”的概念及python包管理工具:pip.pptx.mp4
    : }7 H* |* X, [" }& `5 _│      课程7.4 windows环境下的代码运行.mp49 }7 Y- X# @# S4 K6 H6 X
    │      课程8.1 文件对象声明及基本操作.mp49 @! s8 v' T! o) a* C
    │      课程8.2 系统模块下的路径操作.mp4: h; l1 ]9 _4 }6 K
    │      课程8.3 文件的读取与写入(上).mp4
    2 }3 c" @: S0 ]│      课程8.4 文件的读取与写入(下).mp4
    9 F; J, R+ j% D* L│      课程8.5 pickle模块的运用.mp4) M* d5 p! E/ |4 x% e. k
    │      ( Q& f1 T- e/ E- @6 X* a  @
    ├─00-3【预备课】重点工具掌握
      O3 q; ^9 V- `% U6 Z7 _│      练习02:知乎数据清洗整理和结论研究.mp4( U6 L) n' Q- d+ X+ B$ h+ @/ a" g
    │      课程1.1 什么是Numpy?.mp4
    0 h" }, u; `3 K│      课程1.2 Numpy基础数据结构.mp4
    ; ^+ w' M2 R: ^, o% O│      课程1.3 Numpy通用函数.mp43 f4 T, Z* i. r( m& Q
    │      课程1.4 Numpy索引及切片.mp4
    , Z5 e7 ]& t$ i5 k│      课程1.5 Numpy随机数.mp4! R# d& s* K2 P9 x0 q) R
    │      课程1.6 Numpy数据的输入输出.mp4
    0 s  _/ R/ y7 |9 b4 [+ {7 p│      课程2.01 什么是Pandas.mp4
    9 g$ ]2 g& P8 u0 H8 \: I│      课程2.03 数据结构Series:索引.mp4& X" q. |5 i4 E3 o, h, _. D3 u" n- ~
    │      课程2.04 数据结构Series:基本技巧.mp4  i9 n* H" J" p7 ?
    │      课程2.05 数据结构Dataframe:基本概念及创建.mp4) H0 l6 F- x/ {7 E6 R
    │      课程2.06 数据结构Dataframe:索引.mp44 P7 z( P8 v' ?' q8 E
    │      课程2.07 数据结构Dataframe:基本技巧.mp4
    3 J0 e" r8 F1 d% P' \. h5 K│      课程2.08 时间模块.mp4* u' z: i: E8 R2 m3 K
    │      课程2.09 时刻数据.mp49 \. A- Z) I0 j4 q  t
    │      课程2.10 时间戳索引.mp4& N! s/ Q! U: q5 Y; k2 p
    │      课程2.11 时期.mp4
    6 n* D0 w4 o; q8 m1 u│      课程2.12 时间序列 - 索引及切片.mp42 P9 |, G# l, P# O# m
    │      课程2.13 时间序列 - 重采样.mp4
    : M' G& n1 n4 u! o2 \& d$ L* A4 ~│      课程2.14 数值计算和统计基础.mp4! w+ Q& |- g; n/ }2 |
    │      课程2.15 文本数据.mp4( X. G+ A: |! b% H; V& S
    │      课程2.16 合并.mp4
    4 f8 G, h$ k; h' @0 o% M* E│      课程2.17 连接与修补.mp4
    8 T: F8 t$ x0 h/ C* X. @│      课程2.18 去重及替换.mp44 P0 u( R9 [7 }# Y3 F4 l
    │      课程2.19 数据分组.mp4" W5 V5 h; ^6 C6 F# H
    │      课程2.20 分组转换及一般性“拆分-应用-合并”(1).mp41 }$ K+ B7 p  C) E# {* f9 N
    │      课程2.20 分组转换及一般性“拆分-应用-合并”.mp4/ T5 i+ h3 `$ z6 T$ r4 V% ~9 @  F5 R
    │      课程2.21 透视表及交叉表.mp47 |$ X  b5 _& S6 n7 ?! }) s" \2 f
    │      课程2.22 文件读取.mp4
    ; a4 O+ T, E$ Z+ M│      课程3.01 Matplotlib简介及图表窗口.mp45 E4 W% S( G) C$ D/ v8 P. f& a
    │      课程3.02 图表的基本元素.mp4% w- X* W( y8 X' N/ y7 d
    │      课程3.03 图表的样式参数.mp4' J( D' ^# K. u( \
    │      课程3.04 刻度、注解、图表输出.mp49 X3 M6 w8 Q/ U
    │      课程3.05 子图.mp49 E4 F) Q0 W6 f2 @
    │      课程3.06 基本图表绘制.mp40 K1 Y8 H# F! H) R5 A7 J
    │      课程3.07 柱状图、堆叠图.mp4  h5 w& Z# A1 W  |* l; M
    │      课程3.08 面积图、填图、饼图.mp4) B+ T2 i4 r5 [
    │      课程3.09 直方图.mp4( W6 _8 j( a4 g9 o
    │      课程3.10 散点图、矩阵散点图.mp4* J4 I9 }% u: f5 k3 j
    │      课程3.11 极坐标图.mp4" v8 E3 P! B! h. T  `: A. C* E
    │      课程3.12 箱型图.mp4# O# o4 D( s7 K) G$ c2 ^
    │      课程3.13 表格样式创建.mp4
      M$ x( X- g- Z4 G! k6 T2 b6 B│      课程3.14 表格显示控制.mp42 v& q. i1 ]$ z: V
    │      课程3.15 表格样式调用.mp4) m+ a' A# {3 T& H
    │      课程4.1 什么是空间数据.mp4) X6 G9 n5 g' \: M3 {5 V
    │      课程4.2 GIS软件基本操作及数据加载.mp4
    5 r% A: P# P5 u! b! F│      课程4.3 坐标系.mp4% R( R. d# q% m, U3 F: f' W+ s  c
    │      课程4.4 空间数据基本处理.mp4
    - a+ I; S& M" g: h; }9 D│      课程4.5 空间数据几何计算.mp4
    ) D! v. e3 _' H7 t5 X; n. F' d│      课程4.6 空间可视化制图.mp4- l, U. c8 A% l: W
    │      课程4.7 空间划分.mp46 _7 L$ z0 E( |
    │      课程4.8 空间统计.mp4) m: Z# }( T' L7 Y4 q  n! A) v
    │      
    + q, F2 {5 n9 Q& O  O├─01 数据分析方法  L: ]. p2 I0 E( j
    │  ├─1数据特征分析* J) Z0 b1 p/ u8 j5 U) ~8 U
    │  │      课程1.1 数据特征分析.mp4
    $ a6 X  g9 b. R0 Q  Z: H│  │      课程1.2 分布分析.mp4
    0 ^: m% e- a. H5 ~' \3 P│  │      课程1.3 对比分析(上).mp4+ c; l/ D5 Q. v6 x# J, A) V& M5 m! U
    │  │      课程1.3 对比分析(下).mp4
    . j, Z9 y, A+ f2 R8 x5 s% `│  │      课程1.4 统计分析.mp4
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    ' P9 ^, W& P# a, q' u* X5 u+ j+ n│  │      课程1.6 正态性检验(上).mp48 Z) ~' Q7 w- K4 }; b% ~  [
    │  │      课程1.6 正态性检验(下).mp4
    3 E  \5 S1 v+ e; v+ [. m) N│  │      课程1.7 相关性分析.mp4& c, j% {7 z* }9 H; z
    │  │      
    ; S9 B+ \9 ~; f0 P; i/ z4 ?# n│  ├─2数据处理
    9 I( k5 \* s3 F' ?* }. J│  │      课程2.1 缺失值处理.mp4
    2 L3 b& h+ n3 o3 x│  │      课程2.2 异常值处理.mp4
    7 J* c3 D/ }; x- \! m" o│  │      课程2.3 数据归一化.mp4
    4 h  H' k: i8 l/ e! m4 g│  │      课程2.4 数据连续属性离散化.mp4% ~2 E/ h# O1 d) M2 f# l3 S) M# v
    │  │      ! K1 }( T% o& J% o9 }
    │  └─3数学建模$ v9 Q! S5 h+ j
    │          课程3.1 数学建模概述.mp4
    ( x6 ^  |. D8 N! _& G* b# e│          课程3.2.1 线性回归理论概述.mp44 K7 X% x4 f! a. o; l; x1 Y  Z
    │          课程3.2.2 线性回归的python实现方法.mp4% X5 U; Q, U- c2 V
    │          课程3.2.3 线性回归模型评估.mp4
    0 Z4 E  J/ ~. w5 {0 H3 w8 G│          课程3.3.1 KNN最邻近分类理论概述.mp4+ P$ d( T# B; M4 _( `" U! s( ?$ L
    │          课程3.3.2 KNN最邻近分类的python实现方法.mp47 j% ], l( C& j4 Y$ M0 T
    │          课程3.4.1 PCA主成分分析理论概述.mp47 ?% }2 X$ c4 Z; H
    │          课程3.4.2 PCA主成分的python实现方法.mp4
    * x. L+ ?0 _- l│          课程3.4.3 K-means聚类理论概述及python实现.mp4$ z4 x- p. |6 H& A
    │          课程3.5.1 蒙塔卡罗模拟理论概述.mp4* V1 u) _8 R; Z4 c/ j
    │          课程3.5.2 蒙塔卡罗模拟案例解读.mp4
    . P7 G4 G' I" x- E2 s2 V5 S│          " K: Z& r5 R  k% f% U2 h
    ├─02 数据表达逻辑" V) j( y" c  n% h& {
    │  ├─第1章 数据可视化整体概述- M% o( J$ Y$ W  O$ ^( W0 R
    │  │      课程1.1 什么是数据可视化?.mp4
    ) r. y2 A3 S" A│  │      课程1.2 数据可视化技术体系及方向.mp4. m1 ?0 H8 t2 s- P0 ~" l0 {
    │  │      课程1.3 数据图表表达的逻辑原理.mp4) N9 G1 I) ]# F3 `/ k
    │  │      课程1.4 设计美学.mp4
    % s5 d3 b, m5 v│  │      
    : D+ L) A4 D; m1 s* a│  ├─第2章 Python图表数据可视化:Seaborn; C8 B6 \+ U# y& Q: A! G/ W9 h
    │  │      课程2.01 为什么选择Seaborn做图表可视化?.mp4. g. R6 A/ i$ x* g/ f) S6 t: r
    │  │      课程2.02 整体风格设置.mp40 w6 y" j7 h" e& m3 B
    │  │      课程2.03 调色盘.mp4: O1 `- U7 Q6 q
    │  │      课程2.04 分布数据可视化 - 直方图与密度图.mp4  @4 @3 F* c3 o! @, W3 f$ N. a
    │  │      课程2.05 分布数据可视化 - 散点图.mp4! H3 k- S( ^8 t5 m# V
    │  │      课程2.06 分类数据可视化 - 分类散点图.mp4
    ) w/ ?! ?5 _0 A; @& ^: Z0 G  p│  │      课程2.07 分类数据可视化 - 分布图.mp4
    6 A' ^2 b* p* v  W* W: v' A│  │      课程2.08 分类数据可视化 - 统计图.mp4% U' d9 W9 L4 R+ a+ c  F: }" x
    │  │      课程2.09 线性关系数据可视化.mp42 ^3 L: }3 A& z, h( R
    │  │      课程2.10 时间线图表、热图.mp4
    9 t+ ~8 X. n9 d0 b' w│  │      课程2.11 结构化图表可视化.mp4
    - v) F# e2 `+ e9 B" V- J5 O  V│  │       }- S- O& w6 M# q( J
    │  ├─第3章 关系网络数据可视化
    / |1 K1 i: [+ B│  │      课程3.1 什么是关系网络图?.mp4$ y" J2 U7 _2 D5 V2 |2 l2 j7 U0 F
    │  │      课程3.2 Gephi软件安装及配置.mp4/ r; w& h6 a$ \' R$ |6 |1 J# ]
    │  │      课程3.3 Gephi基本操作.mp4) B5 Q3 R2 @' @% p) A
    │  │      课程3.4 Python数据预处理.mp45 w, k0 p' [5 K' G: V
    │  │      课程3.5 案例研究一:公司职员关系图表.mp4" ^9 o) P0 J7 p  T
    │  │      课程3.6 案例研究二:导演演员关系网络可视化.mp4
    # U( m: T$ O" k' g1 F: r│  │      
      F" }7 i: t( [- {│  ├─第4章 空间数据可视化( s5 H: r; p+ p4 A; G. P, g- q6 O! q1 C
    │  │      课程4.1 空间数据可视化工具概述.mp4/ R; k9 {! Z, n" C
    │  │      课程4.2 3D图表.mp4' `. @  L1 j5 E% z0 [. p# p
    │  │      课程4.3 空间柱状图(1).mp4, C# I  B+ o. E1 l3 G7 _
    │  │      课程4.4 空间柱状图(2).mp4
    , K, D8 ?/ O* y" p│  │      课程4.5 空间线性轨迹图(1).mp46 O( E9 X# I2 H4 Z
    │  │      课程4.6 空间线性轨迹图(2).mp4
      V% N3 _- a. Y0 @; t& Q* H/ F. v│  │      课程4.7 空间热力图.mp4. W2 J3 X, c7 }0 c2 j' X, _/ ~6 Q
    │  │     3 ~4 Z$ `% c; v& H+ A
    │  └─第5章 Python交互图表可视化:Bokeh2 h/ T8 g/ O# N- M; l
    │          课程5.1 什么是Bokeh及其可视化交互原理?.mp45 o3 P8 d, W3 O6 E) P) v
    │          课程5.2 绘图空间基本操作.mp40 o2 S& Z0 f4 Y6 K
    │          课程5.3 图表辅助参数设置.mp45 X' M- a' Y' Q7 v* _3 q
    │          课程5.4 散点图.mp4
    ; N  K; I6 x; A$ p( [$ {│          课程5.5 折线图  面积图.mp4
    ! p# `5 g: w4 \5 E+ e3 v' ^/ s│          课程5.6 柱状图  堆叠图  直方图.mp45 q( S5 A7 b* T. T* C/ U+ Q
    │          课程5.7 绘图表达进阶操作.mp4
    - i0 |) ?2 e$ z: X9 D6 F│          课程5.8 ToolBar工具栏设置.mp4! f# z5 u/ V9 b( x4 ^; I  |1 [
    │          课程5.9 其他交互工具设置.mp4. d4 i$ f4 U/ `
    │        
    2 A0 i/ e. _/ R7 X$ k! p├─03数据分析项目实战
    8 F2 r% ^! r* ]/ s0 m2 s│      1项目介绍:准备工作 → 现在开始启动spyder视频视频.mp4
    , i) ~$ D% y1 `/ K# x- D) v! V│      2练习03介绍 城市餐饮店铺选址分析视频.mp4, b: V! S7 k2 _
    │      2练习03讲解01视频.mp4
    / m# G- c+ t; d: V/ W, O% n│      2练习03讲解02视频.mp4
    8 B+ @, K- n# J- W│      3练习04介绍 电商打折套路解析视频.mp4) I% _5 n# f4 d7 Q4 D$ x0 ?* F
    │      3练习04讲解01视频.mp4
    9 W' F7 r6 T" D0 U( E" p│      3练习04讲解02视频.mp4# Q, s- e2 A0 N' L
    │      3练习04讲解03视频.mp48 j1 W6 l. }6 f- i: O, `, O# Z  @5 c
    │      3练习04讲解04视频.mp47 ^$ S  x* P* ]/ v' z6 K: I9 l
    │      4练习05介绍 中国姓氏排行研究视频.mp4; F3 k7 H7 c7 O. Y1 }
    │      4练习05讲解01视频.mp4$ i( q6 j5 q3 }( ^/ f/ C  M4 Q
    │      4练习05讲解02视频.mp4) L% {& n# e" H- \
    │      4练习05讲解03视频.mp4
    ; g) Z# {. F  X3 N+ J+ G│      5练习06介绍 房价影响因素挖掘视频.mp4; h" r9 c9 P3 _/ ?3 w  o8 @
    │      5练习06讲解01视频.mp45 P0 P8 w! O- f0 o3 o( }7 k
    │      5练习06讲解02视频.mp4* R0 k  c. {" t
    │      5练习06讲解03视频.mp4
    $ r6 N- ?% t% c6 X+ e: z, Y% C│      5练习06讲解04视频.mp4- w- t% U! \5 X( V6 t3 U
    │      6练习07介绍 中国城市资本流动问题探索视频.mp48 Q6 f4 Z/ T8 F; \
    │      6练习07讲解01视频.mp4/ h. W; b4 B2 X: E- Q" V7 O# n
    │      6练习07讲解02视频.mp4
    % k9 Q, t# c/ a% C1 e│      6练习07讲解03视频.mp42 d: u" v0 v1 B
    │      7练习08介绍 社会财富分配问题模拟视频.mp4( z6 e% l, e/ ~$ w% B# O" y0 t
    │      7练习08讲解01视频.mp4
    3 \* A( g$ T2 d6 E) _; s- {6 a│      7练习08讲解02视频.mp4
    / N6 }1 a9 a0 Z( e4 ?# v│      7练习08讲解03视频.mp4. ~' w' t, G, h. L5 w, E6 E
    │      7练习08讲解04视频.mp4
      |) L) v2 A# Y│      8练习09介绍 泰坦尼克号获救问题视频.mp4
    ' }$ @% A1 N4 m# P3 N│      8练习09讲解01视频.mp4* p0 M- _& r' ~
    │      8练习09讲解02视频.mp4$ d! W1 z. U/ M2 ^( b; G/ ]5 b
    │      9考核01介绍 国产烂片深度揭秘视频.mp4
    9 @. _, Z  _0 ]. N* q2 O│      9考核02介绍 婚恋配对实验视频.mp4: @$ T6 ]7 J  G2 G& K
    │      
      s" q' x3 R( S( I├─04数据分析企业实战' r! f! j1 E9 n' R
    │  ├─第1章 网易游戏:数据时代的网络游戏设计与运营) 4 c  H9 n7 _: C/ o. P0 I# `
    │  │      1.1网易游戏:数据时代的网络游戏设计与运营.mp47 G# j$ V9 b! S! a/ |5 _8 y! }
    │  │      & m9 D/ y& K6 Z1 l; ^$ i
    │  ├─第2章 网易严选:用户增长实践经验分享' G7 V* a6 Z. F' u% H1 q
    │  │      2.1第一节 严选数据分析实践经验分享1.mp4- i. l0 V; X- V  D
    │  │      2.2第二节 严选数据分析实践经验分享2.mp4% b( ^  J. F. p+ {
    │  │      2.3第三节 严选数据分析实践经验分享3.mp4# m& Q/ A) p: o5 v' r$ i* b
    │  │      2.4第四节 严选数据分析实践经验分享4.mp4+ d4 A$ @" a* Q/ T0 w
    │  │      + B5 w0 \  o" p8 M# s! a
    │  ├─第3章 网易教育:如何高效构建业务指标体系
    & m1 g$ L* A6 a( |│  │      3.1第一节 指标体系建设.mp4
    . e! K: N3 @: [│  │      3.2第二节 指标类型及常见的指标.mp4
    % v  d5 W" f4 t  @│  │      3.3第三节 如何确定业务指标体系.mp4
    / ?# n1 W- G/ b% C- @% y# l│  │      3.4第四节 指标体系落地.mp4
    ; Y( b$ ^" Q+ [* v& _* P( R9 ~3 M│  │      6 J% z9 r+ y7 U0 f# G5 P
    │  ├─第4章 网易有数:数据平台在汽车行业中的应用- ?) d0 `' p' f, Z9 N% W% e
    │  │      4.1第一节 网易有数整体介绍视频.mp4
    # w8 ^: M1 |1 b$ t7 b│  │      4.2第二节 整车销售业务分析.mp4
    ; A: I$ c6 X$ n, v1 _│  │      4.3第三节 整车售后配件业务分析.mp4
    3 P8 s7 k" O4 X8 t6 H6 ~. u│  │      2 k, K) A5 {# d; a. Y+ a; _  f5 w
    │  ├─第5章 网易实战:电商营销活动数据复盘
    5 E3 F, y4 V6 A2 Y, q: n│  │      5.1 1.0 课程简介.mp4
    6 f  R* q* O; O# [│  │      5.2 1.1 电商活动核心数据指标解析.mp4
    ) |+ j7 W* z) V7 T  e9 a4 p+ g│  │      5.3 1.2 电商营销活动数据案例解析视.mp4
    2 k# g1 s/ D8 @! B1 f4 U│  │     ( I1 S, q8 Q# f! [* V% P( Q5 N
    │  └─第6章 硅谷实战:消费者行为分析机器预测
    % Z- W. P* L9 X' ]% w│          6.1第一节 消费者行为分析01-02.mp4
    ) S: w- s' l5 F' p│          6.2第二节 消费者行为分析03.mp4- j& t$ Y* v! H! G: _4 p- X
    │          6.3第三节 消费者行为分析04.mp4" K# ?* K: d9 V4 q
    │          6.4第四节 消费者行为分析05.mp4
    / }/ O+ R0 e9 S4 H1 y1 r# ~0 f5 v│          & E/ a% m& U* N0 ?
    ├─05数据爬虫技巧+ f& ^' X$ L% L6 ?7 [) ^
    │  ├─1学会看懂网页3 b) z  Z: {; p, n* u
    │  │      课程1.1 读懂网页结构.mp42 s+ Z/ H0 O5 G# v$ z, |9 V2 D
    │  │      课程1.2 网页结构剖析.mp4
    ! |6 o$ d, g  l( Z1 M8 ~! ~│  │      
    ; f$ _1 S4 s$ r+ @: H" e1 W6 r│  ├─2网络资源访问工具:requests% O& w  K! q+ b5 |) ]* W6 z
    │  │      课程2.1 requests基础学习.mp4
    2 \/ e+ t. W7 j│  │      + _) X" c( E, p1 ?
    │  ├─3网页信息解析方法:Xpath与BeautifulSoup3 i1 H& z9 C# R- j" [% c, U
    │  │      课程3.1 BeautifulSoup基本语法.mp42 r- a) S; S0 `! e' Q' H1 J
    │  │      课程3.2 Xpath与lxml包.mp4
    / o/ x9 E- x4 `5 K! {│  │      课程3.3 网页标签解析.mp4
    * F: v/ T, ~2 v) t# b│  │      课程3.4 搜索文档树.mp4) c- _) w% N) l/ v6 {$ d
    │  │      课程3.5 遍历文档树.mp4
    4 l( Z! U  Y5 G. q! b│  │      ) i7 w4 V" J5 R7 q1 s
    │  ├─4-爬虫练习项目
    $ T/ b2 `  \+ T$ A; F│  │      案例1:豆瓣图书数据采集part1.mp4
    1 f8 c/ |4 W  t3 o$ J) c│  │      案例1:豆瓣图书数据采集part2.mp4- O" l" T% \  g+ l
    │  │      案例2:豆瓣图书数据采集.mp4% h+ d  |1 ?# i" x. \
    │  │      案例3:豆瓣图书图片数据采集.mp4
    4 H- K" |8 N9 r9 _5 _( F* D│  │      案例4:去哪儿网景点数据采集.mp4
    ; [. b1 R8 u" l! @8 h/ `+ i6 h│  │      
    " z" c2 z6 l, d7 w│  ├─4正则表达式. X0 m" v5 D' @  {9 m# M
    │  │      课程4.1 正则表达式快速上手.mp4
    % S) [5 r: v$ ]& `9 j│  │      课程4.2 正则表达式模式.mp4
    % D9 [1 J8 B+ E( k│  │      课程4.3 字符搜索.mp4
    2 V* @) s( v) Z5 J! ?# z# Y; n│  │      课程4.4 字符替换与分割.mp4
    8 K* p; `+ K) j0 m1 m$ i& o8 _! o│  │      课程4.5 爬虫中正则的用处.mp4
    % ?3 r( h/ D  q* M  |5 M' u│  │      
    ' r5 v' r7 g+ x& K& y2 Q& j│  ├─5数据库:MongoDB2
    4 `1 M$ B. h; t) p+ F' O│  │      课程5.1 MongoDB快速入门.mp4
    ' ^  I) I' k! Q; M9 L0 h/ q' i' _│  │      课程5.2 MongoDB基本语法.mp45 P$ J9 a% e& F2 j7 }8 a! V
    │  │      课程5.3 如何使用Robo3T?.mp4, h8 S6 q* A  ]: D- n4 m
    │  │      课程5.4 如何通过python使用MongoDB.mp49 |9 ?7 B8 ]# A* Y- r( d3 j6 V' V; b
    │  │        P  R# q% B! t( }1 t$ p) Z0 s
    │  ├─6-爬虫练习项目(二)
    - ?2 t! ]- H$ N6 e│  │      案例五:blibli弹幕数据采集.mp42 _' m) }" C$ y, I: F( b1 S$ i
    │  │     
      l$ M2 y# C* a( g6 F│  └─6第六章 浏览器测试框架:Selenium1 Y# _; e9 l- d
    │          课程6.1 什么是Selenium-.mp4- M7 `0 A& u# j6 l7 |! U
    │          课程6.2 如何用Selenium快速访问网页.mp4
    8 R5 o6 f$ n2 @: t│          课程6.3 提取网页数据.mp4# I4 A! g- y' S4 y" ^
    │          课程6.4 实现网页的账号登陆.mp4  W) j2 j1 O. U5 v. i
    │          课程6.5 如何协调selenium与requests+bs的方法.mp4
    8 x" o9 O# K: L│         
    8 i( `3 d& D8 f6 z' W- g) b├─06数据爬虫项目实战
    ( K( A/ x1 O! H- v│  └─1爬虫练习项目(三)
    6 k3 t& U) ]  p' @7 c6 ^) @- X7 K│          01.案例六:拉钩网数据采集(1).mp4- \5 p1 Z: t/ x+ A6 o7 B
    │          02.案例七:拉钩网数据采集(2).mp4; _5 J9 W5 G2 h
    │         
    ! }+ T: V% T+ p( u* ]├─07.数据爬虫企业实战; h2 j% N/ e* o6 J" Q& P1 k5 P
    │  ├─01如何从零开始构建数据采集工作流6 c$ @5 u, o6 r
    │  │      01.企业层面数据爬虫的核心要点.mp46 i. e. Z& u( T9 ]" K5 c
    │  │      
    5 T1 T% g# y  J$ [│  ├─02.第一步:数据需求文档整理
    8 h& f* j8 N+ B( T│  │      01.如何构建需求文档.mp47 D7 w. ]* d! h2 w+ X3 O5 B
    │  │      ; S6 }8 {+ ^! f- o1 k
    │  ├─03第二步:网页访问及反爬处理
    / j% I1 O& `4 p9 h/ I│  │      01.二手房源数据采集_爬虫.mp4
    ; [! W  \: l+ O  P8 d% r│  │      02.动态IP代理设置.mp4
    : o! p# Q" ^4 C- K9 |6 T│  │      
    0 F1 P% u9 D  l( @. r8 u# {│  └─04.第三步:数据存储及清洗逻辑
    / A5 x9 o' H+ n, M│          01.构建函数噪音处理.mp4
    + B2 a' b* F/ t$ G* z2 e│         
    ) e' s" U( r4 P$ G( b├─08.机器学习算法( Z% [  e' F. _, O0 \
    │  ├─01.第一章 机器学习简介
    3 R6 `; N) j9 {- _. L5 F│  │      01.课程1.1 什么是机器学习.mp41 O! j7 L1 a$ j3 |6 Q- o
    │  │      02.课程1.2 监督学习与非监督学习.mp4( K$ \, ^( [9 A3 T  t. ]
    │  │      03.课程1.3 回归与分类.mp4. w  b# |" T; v
    │  │      04.课程1.4 模型评估.mp4
    4 R2 k+ s! L' |0 P: @│  │      + o) c7 n9 O7 H  d/ K# L! }: P+ [
    │  ├─02.第二章 模型基础:线性模型
    ; Z% w4 y1 @& Q9 W! V* R│  │      01.课程2.1 线性回归.mp4; k" a0 m) E3 G9 e" V
    │  │      02.课程1.2 监督学习与非监督学习.mp4
    , n" Z" R, ?* }% U. ^: _6 ^│  │      03.课程2.3 线性回归:最小二乘法.mp4
    - z: c6 B$ L' |$ S│  │      04.课程2.4 多元线性回归.mp41 \4 V9 I. W. i2 N. r
    │  │      05.课程2.5 多元线性回归代码实现.mp4* h; y% D7 v# T% x
    │  │      06.课程2.6 逻辑回归.mp4' B$ v4 U5 U3 q2 l# W
    │  │      07.课程2.7 逻辑回归:损失函数.mp4
    6 w% C* d3 |6 U" T5 i9 B, w│  │      08.课程2.8 逻辑回归与梯度下降调优.mp43 e& S9 K  c2 x( F& Q) M8 f
    │  │      09.课程2.9 惩罚模型.mp4
    + L8 z. h( ~6 T8 Y│  │      10.课程2.10 sklearn实现线性模型.mp4) J& [" t' Y) m" t3 _
    │  │      
    6 ]. ?6 N' O9 w5 I│  ├─03.第三章 数据预处理与特征工程# _, X5 h+ V  t% H0 p( ]: E; e
    │  │      01.课程3.1特征工程介绍.mp4# d. l- Q) \8 b
    │  │      02.课程3.2 数据处理操作:预处理,标准化,纠偏.mp4+ T  t# C3 V' d6 ?
    │  │      03.课程3.3 特征工程操作,共线性、降维、拓展.mp4# f8 U# b5 q4 D+ y
    │  │      04.课程3.4 回归模型常用指标评价.mp4* ?# t- Q8 L/ [9 b! w. d& _
    │  │      05.课程3.5分类模型常用指标评价.mp4
    7 Z! P3 R4 l8 [: a, F│  │      06.课程3.6 数据集划分方法.mp4
    6 I7 T! t9 g5 l& f+ m$ F& O7 e( W│  │      
    3 K% Z! l. n* {. A│  └─04.第四章 模型进阶:非线性模型
    " f# _* f" R% P2 }  r5 r9 B( \7 e│          01.课程4.1 模型进阶概述.mp4
    - Y8 e, O8 }# B; r! |7 L+ h│          02.课堂4.2 模型进阶CART模型理论.mp4
    6 t. e  U. k! H/ O1 _│          03.课程4.3 决策树模型代码演示.mp4- g/ G, E3 m8 d! S5 Z2 C
    │          04.课程4.4 模型进阶集成学习模型.mp4
    ) `% G- k6 W6 n0 \: v& e│          05.课程4.5 模型进阶 随机森林模型.mp4, R* g9 K: G/ X/ w' I8 W' c
    │          06.课程4.6 模型进阶――xgboost模型.mp4
      y5 k9 v. N5 d( f& c; f; b. a5 F# v3 l│          07.课程4.7 模型进阶_参数搜索.mp4
    - }4 e5 J) w6 a│          ' r$ U9 ?6 ]5 ]) i7 d  w
    ├─09.Kaggle算法实战&
    8 ]. w$ U" r8 Q4 i7 C, [$ u│  ├─01.纽约出租车车程用时预测5 Q; x* ^- f# O3 Q
    │  │      01.Pandsa 读取和处理多种类型格式数据.mp4
    $ K; q8 r+ u$ d" ]/ ]! Z: n│  │      02.Matplotlip 花样数据库可视化 用Kmeans Clustering 增添效果.mp4
    2 @) b/ x. e0 H3 W6 O$ q│  │      03.Sklean 花样特征工程.mp4, j3 f5 ^' x$ U" c! t. e+ x
    │  │      04.One-hot encode 处理所有类型特征.mp42 l/ h6 z8 y3 I% {* ]) \
    │  │      05.使用模型中战斗机XGBOOST训练模型预测结果.mp4/ @1 F2 C9 v! h# g3 N
    │  │      06.用柱状图呈现特征重要性.mp4
    . u7 Q& |3 K. S$ ~" s│  │      $ R6 V" _, @8 |  L* l
    │  ├─02.共享单车需求量预测
    9 r- j. K* T) B│  │      01.Pandas 读取和观察数据.mp4: q& f1 l1 A6 e) @& p. U
    │  │      02.Seabom边画边提取特征.mp4
      X0 U' m: s( S0 q& @│  │      03.五个回归模型Lasson Ridge SVR Random Forest XGR regressor.mp4
    3 C) m: \; Q3 x4 D│  │      04.提升模型神器,五个回归模型自动调参.mp4
    4 X4 w/ J, Z6 h# Z5 ^& Y│  │      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.mp4
    - g; j3 \& w0 N2 ^/ w│  │      06.二层回归模型自动调参,得分再上一层楼.mp4( p/ C8 ?- U/ [5 `
    │  │      & {" x  W7 d- O2 S5 j+ ^0 G6 i4 }  e
    │  ├─03.手机用户识别/ [5 Q' J& l4 p
    │  │      01.Pandas读取多张关联表格,正确设置index.mp4
    $ @; Z2 c( e+ |│  │      02.Basemap 在地图张做数据可视化,观察用户特征.mp4( m  S' X8 @" |* b7 c" V
    │  │      03.对类别数据做Label encoding 并展开.mp49 X7 E' _/ l& ?1 m+ S$ F! W( Z
    │  │      04.小电脑带不动两万多个特征值?学习压缩稀疏矩阵.mp49 e/ P1 m0 u0 E( R: `- j3 e+ P" Z
    │  │      05.对八个稀疏矩阵分别进行压缩.mp4) T: G* D+ z( z8 _! e' N. S
    │  │      06.堆叠多个稀疏矩阵并使用XGBOOST训练模型预测结果.mp42 O, u( J) f1 B
    │  │      
    6 o' |- D0 C( [+ {. F& |│  └─04.项目10 租金预测项目- C6 - z8 l8 u% `( I1 S% j  v1 r
    │          01.租金预测项目介绍.mp4; ^' t% P& C0 K2 l5 W" c  t" q8 L
    │          02.租金数据探索.mp4% m( H, q; w! n- f4 u% U! I
    │          03.租金数据清洗.mp4
    . K! @7 Q9 u  p  {( i1 l# ^│          04.租金数据特征补充.mp4: v1 W* Z6 v- u/ r: U
    │          05.地理数据处理介绍.mp4
    # e( Z2 L3 R) r1 J, B, I. }│          06.租金数据预处理.mp4
    . v& I7 `9 a$ s; f3 d* u│          07.训练并优化模型.mp4
    , r4 O  ^0 @2 \3 M│         
    ( r. d$ H) y  N└─10.数据挖掘企业实战#
    9 D! L. K/ S8 ^1 V    │  04.信用评分建模:课件& O- ^) [$ |7 r( ^2 f  i
        │  * T7 {2 ]  Y. R% @  M4 J" `8 Z
        ├─01.信用评分建模案例:基础知识!- B9 m# F- b1 h, q* _  o$ {
        │      1.1.信用评分建模基础知识.mp4( `, G. t* U3 H4 ?/ W
        │      javazx.com, y+ ]# r  |7 G8 c" W0 ]+ ], _1 T( j
        ├─02.信用评分建模:案例与操作.
    1 e# H- K3 }( |1 |9 l& ]' B3 l    │      2.1信用评分建模间接和分箱简介.mp4
    ! r6 {$ I! `$ K3 A: @, [    │      2.2卡房分箱原理.mp4
    3 y0 d0 _/ j8 g  k5 E    │      2.3卡房分箱实现步骤.mp4! w7 z1 ^3 ?" c- h' Q3 z% Q6 j
        │      2.4分箱输出需要满足的条件.mp4& W) S" i5 N! L5 P9 B
        │      2.5数据介绍:UCI信用评分数据.mp4
    % y7 n* {% v' }9 t    │      2.6初步筛选数据.mp4% p, c7 C. S! u6 K1 U. C% F) Y- i
        │      2.7类别型变量和数据型变量.mp42 x7 O4 h8 G$ m5 O
        │      2.8对取值少的离散型变量分箱.mp4
    6 P3 ?: Q. ^8 f! r3 X; D  }    │      2.9对取值多的离散型变量分箱.mp4
    " _; n" C9 h  H' L4 }, J    │      2.10对连续型变量和类别型变量分箱.mp4
    ) W. J" S* V: b3 z8 V9 Y    │      2.11测试分箱和存储.mp46 p+ X) I# X) p2 D7 h
        │      2.12非数值变量转变方法简介:WOE编码.mp43 V* B2 P% z6 t7 V8 |8 I9 g' _. D
        │      2.13WOE编码公式.mp4
    3 c  z2 C3 [5 H' v% X* X% u5 P    │      2.14变量重要性:信息值IV分析简介.mp4
    ( J! Y: I# }( E; C# ]5 \- Y    │      2.15利用单变量分析进行特征值筛选.mp4, c1 t- x2 L7 L4 m2 R5 f* F+ N
        │      2.16信用评分建模模型学习:以逻辑回归为例子.mp4
      k# r* F8 f' M  L, @    │      2.17模型检验.mp4; |+ Y4 L* Z# Q6 `5 t, i
        │      2.18操作:信用评分模型学习.mp4
    6 m  ~9 q2 ]0 ]0 R6 w! \$ ?0 a    │      2.19章节小节.mp46 `: B1 ^: n$ X( y
        │      
    - u3 K6 e7 n4 J$ P2 u% I    ├─03.信用评分建模:迁移学习" a, ^3 a7 X2 y* \) [
        │      3.1逻辑回归和其他分类器对比.mp4; U7 P1 R* E* o$ S/ h
        │      3.2拒绝挂断.mp41 x, j/ D2 E  i* w6 J! F9 l+ W
        │      3.3迁移学习项目拓展推荐.mp4! Q( K9 `9 K. d8 ^
        │      5 H" w: e5 x# m4 N
        ├─05.分仓规划案例介绍9 S: \$ t# S: g$ V; f4 {
        │      5.1分仓规划:建模思考.mp4
    ) D2 ^: K. A2 e+ N0 V; A3 j    │      5.2分仓规划:问题的抽象模型.mp4# A2 |- w  A* E( X
        │      5.3分仓规划:数据预处理的主要任务.mp4+ \2 a: b( c/ e- z. ^. }
        │      5.4特征的构造和时间颗粒度的选取.mp4
    2 B) q- I9 n9 k; y, L    │      5.5机器学习建模和分析.mp4: {% Z* e" L* c7 R
        │      5.6模型优化汇总.mp4- X/ ^/ o+ ^. {9 s# r
        │      + @$ u0 t/ o& E9 L9 `* G
        └─06.分仓规划案例实操;
    6 k. y7 ]. M) w            6.1分仓规划操作:数据预处理.mp4# F  o7 n* l2 J9 t/ t8 W! R- l6 {
                6.2分仓规划操作:模型训练.mp4
    8 h1 d( j6 X- ]" J9 W4 J8 w8 X- K" X. M; e; ^3 `% s2 Y" B
    + O1 G% A; D* v5 E+ f4 _) B
      a7 F+ }. W1 A) G: N

    - s6 z0 I+ c( a$ X+ a4 E( x8 _3 ]) U
    & d9 D! G$ ^+ U& ~! D' s
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  • TA的每日心情
    难过
    2018-10-9 14:13
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    [LV.1]初学乍练

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  • TA的每日心情
    奋斗
    2020-9-11 15:35
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    [LV.8]已臻大成

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    Python 数据分析 进阶
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  • TA的每日心情
    开心
    2021-1-15 08:28
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    [LV.10]登峰造极

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    不错好资源 可以用
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  • TA的每日心情
    开心
    2021-5-20 22:13
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    [LV.9]功行圆满

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    【A0616】[java视频教程]数据分析师Python进阶视频教程 it视频
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  • TA的每日心情
    开心
    2020-12-13 12:36
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    [LV.8]已臻大成

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    发表于 2019-12-6 14:35:53 | 显示全部楼层
    很好的资源
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  • TA的每日心情

    2019-12-6 22:36
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    [LV.1]初学乍练

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    发表于 2019-12-6 22:44:32 | 显示全部楼层
    谢谢楼主分享~
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  • TA的每日心情
    奋斗
    2021-5-24 19:36
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    [LV.6]炉火纯青

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    发表于 2019-12-7 16:27:15 | 显示全部楼层
    支持,感谢分享。。。
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  • TA的每日心情
    开心
    2021-4-29 18:18
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    [LV.9]功行圆满

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    发表于 2019-12-7 20:18:54 | 显示全部楼层
    very goooood
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  • TA的每日心情
    郁闷
    2021-5-23 02:35
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    [LV.4]略有小成

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