最新从零基础到学会数据分析视频教程

锋完美至极

课程目录:
├──第1-2个月  
|   ├──第1周 走进数据分析 1-1 互联网数据分析通用课程-导学.mp4  10.55M
|   ├──第1周 走进数据分析 1-2 从互联网数据分析说起.mp4  11.15M
2 ^* M6 t) o/ \|   ├──第1周 走进数据分析 2-1 什么是数据.mp4  19.15M
- Y; \2 a7 Z' W|   ├──第1周 走进数据分析 2-2 什么是统计指标.mp4  13.70M
|   ├──第1周 走进数据分析 2-3 统计指标：集中趋势.mp4  13.92M
. J' r5 o, }8 m+ S7 E5 ~|   ├──第1周 走进数据分析 2-4 统计指标：离散趋势.mp4  19.05M
3 e* r9 F$ f4 J5 H0 {* ~. U" N2 V|   ├──第1周 走进数据分析 2-5 统计指标：分布形态.mp4  14.41M
8 M5 y0 @, l# K/ v5 n: X& a|   ├──第1周 走进数据分析 2-6 识别异常值.mp4  12.64M
8 ?( G7 ?& f7 C9 R|   ├──第1周 走进数据分析 2-7 处理异常值.mp4  11.36M
- i- e, f& x. t) l|   ├──第1周 走进数据分析 2-8 数据分析流程.mp4  22.46M
|   ├──第1周 走进数据分析 2-9 本章小结.mp4  4.71M
|   ├──第2周 Excel从入门到表格分析 1-1 Excel基本功能.mp4  22.03M
% r; k0 Y  j; q$ I; c( u% ]|   ├──第2周 Excel从入门到表格分析 1-2 文本函数.mp4  44.48M
6 q, U: Y+ E4 I; k$ p|   ├──第2周 Excel从入门到表格分析 1-3 数学函数.mp4  25.50M
2 S4 O" U# D! |% ~) ?|   ├──第2周 Excel从入门到表格分析 1-4 处理重复数据.mp4  123.82M
4 V0 }7 I4 ^4 @: w|   ├──第2周 Excel从入门到表格分析 1-5 拆分列数据.mp4  22.82M
% f' v7 z6 v9 l3 L|   ├──第2周 Excel从入门到表格分析 1-6 数据排序和筛选.mp4  37.63M
|   ├──第2周 Excel从入门到表格分析 2-1 逻辑函数.mp4  26.36M
|   ├──第2周 Excel从入门到表格分析 2-2 条件聚合函数.mp4  32.71M
! Q) S6 u4 J# D+ F, ~* c( X* b|   ├──第2周 Excel从入门到表格分析 2-3 查找与引用函数.mp4  20.33M
|   ├──第2周 Excel从入门到表格分析 2-4 数据透视表.mp4  32.84M
|   ├──第2周 Excel从入门到表格分析 2-5 认识图表.mp4  11.70M
|   ├──第2周 Excel从入门到表格分析 2-6 制作可视化图表.mp4  80.65M
3 k$ d! R0 M/ K# q|   ├──第2周 Excel从入门到表格分析 2-7 大数据岗人才需求分析报告.mp4  88.64M
4 J% ?) h- M. t6 ~2 Z) J|   ├──第2周 Excel从入门到表格分析 2-8 本章小结.mp4  3.52M
9 ~" f- p& J5 u2 x: R2 g7 ~|   ├──第3周 从0开始学SQL 1-1 什么是SQL.mp4  5.70M
|   ├──第3周 从0开始学SQL 1-2 认识数据表结构.mp4  9.42M
* p, I- ~5 w' m1 m( L0 W|   ├──第3周 从0开始学SQL 1-3 MySQL安装及配置.mp4  18.30M
( r5 A$ Z2 z) c0 C. I|   ├──第3周 从0开始学SQL 1-4 安装Navicat.mp4  25.98M
. I6 t4 d8 ^$ a|   ├──第3周 从0开始学SQL 1-5 基础语法.mp4  30.68M
" Y# j/ w; t& o, c7 g4 j$ x|   ├──第3周 从0开始学SQL 1-6 数据排序与筛选.mp4  107.59M
|   ├──第3周 从0开始学SQL 2-1 使用函数计算数据.mp4  26.18M
|   ├──第3周 从0开始学SQL 2-2 对数据进行分类汇总.mp4  19.90M
' k: i9 o; d7 I( a: }|   ├──第3周 从0开始学SQL 2-3 联表查询.mp4  33.83M
|   ├──第3周 从0开始学SQL 2-4 导出数据.mp4  12.53M
|   ├──第3周 从0开始学SQL 2-5 本章小结.mp4  3.53M
|   ├──第4周 数据可视化利器 Tableau 1-1 什么是Tableau.mp4  16.62M
|   ├──第4周 数据可视化利器 Tableau 1-2 安装Tableau.mp4  21.75M
; e$ H4 w: R8 N* X4 J|   ├──第4周 数据可视化利器 Tableau 1-3 准备数据.mp4  27.75M
! U% N5 j' I; `5 n; u, q|   ├──第4周 数据可视化利器 Tableau 1-4 构建图表.mp4  60.67M
|   ├──第4周 数据可视化利器 Tableau 1-5 创建仪表板.mp4  34.19M
|   ├──第4周 数据可视化利器 Tableau 1-6 创建故事.mp4  8.92M
) m/ l" c  r5 S2 w1 y, ^' \( f|   ├──第4周 数据可视化利器 Tableau 1-7 保存与发布.mp4  17.31M
& q0 l3 A% v! t" H+ f- U' ^2 j/ k2 W|   ├──第4周 数据可视化利器 Tableau 1-8 可视化练习：美妆产品销售分析.mp4  55.13M
% O4 y9 Z, v# O' O. J; q) r  u|   ├──第4周 数据可视化利器 Tableau 1-9 本周小结.mp4  3.83M
|   ├──第5周 Python基础语法 1-1 学习编程的几个建议.mp4  10.47M
( ^& F+ K7 L1 A+ r* I( @|   ├──第5周 Python基础语法 1-2 什么是Python.mp4  19.67M
|   ├──第5周 Python基础语法 1-3 运行环境.mp4  21.79M
|   ├──第5周 Python基础语法 1-4 开发环境.mp4  20.79M
|   ├──第5周 Python基础语法 1-5 运算符.mp4  30.56M
|   ├──第5周 Python基础语法 2-1 数据类型.mp4  26.25M
  Y. r( z4 p* P6 D' E|   ├──第5周 Python基础语法 2-2 数据容器.mp4  55.44M
|   ├──第5周 Python基础语法 2-3 条件判断语句：if、else、elif.mp4  26.17M
8 r- P) g# e% g6 V* q; b  X$ W|   ├──第5周 Python基础语法 2-4 循环语句：for、while.mp4  34.47M
, g  _, ]8 g5 E|   ├──第5周 Python基础语法 2-5 循环中止：break,continue.mp4  80.25M
|   ├──第5周 Python基础语法 2-6 编写一个函数.mp4  60.69M
# q6 X2 b4 C$ f& i|   ├──第5周 Python基础语法 2-7 练习：计算销售额.mp4  30.03M
|   ├──第5周 Python基础语法 2-8 本章小结.mp4  4.18M
( ~) C( R, j& |7 p8 i|   ├──第6周 Python实现网络爬虫 1-1 什么是爬虫.mp4  34.68M
|   ├──第6周 Python实现网络爬虫 1-2 Requests库入门.mp4  92.45M
|   ├──第6周 Python实现网络爬虫 1-3 认识HTML网页结构.mp4  61.56M
|   ├──第6周 Python实现网络爬虫 1-4 BeautifulSoup库入门.mp4  60.19M
|   ├──第6周 Python实现网络爬虫 2-1 获取目标信息.mp4  85.51M
|   ├──第6周 Python实现网络爬虫 2-2 连续获取多个页面信息.mp4  260.45M
/ ^  d/ z; P9 k$ \|   ├──第6周 Python实现网络爬虫 2-3 整合爬虫功能函数.mp4  81.19M
6 B( {! {: \8 ]6 n( m: i! e|   ├──第6周 Python实现网络爬虫 2-4 数据存储与代码优化.mp4  98.50M
" b; S3 p8 O- T: ~4 K8 W& r|   ├──第6周 Python实现网络爬虫 3-1 通过API接口获取数据.mp4  73.94M
|   ├──第6周 Python实现网络爬虫 3-2 练习：爬取全部电影数据.mp4  79.81M
: x* P7 L. b* C2 V/ [$ s) a|   ├──第6周 Python实现网络爬虫 3-3 练习：爬取全部电影数据.mp4  72.19M
|   ├──第6周 Python实现网络爬虫 3-4 本章小结.mp4  5.58M
* _5 G0 v" c+ X1 j7 R|   ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 1-1 Pandas库入门.mp4  46.79M
' i3 ^2 H# f: t: r9 i; b% E3 N|   ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 1-2 什么是DataFrame.mp4  54.09M
|   ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 1-3 案例介绍：电影数据分析.mp4  23.38M
|   ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 2-1 读取数据.mp4  17.88M
6 x3 m8 F3 s( y/ }% E0 {3 a2 y|   ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 2-2 清理数据重复值、缺失值、拆分.mp4  92.06M
: H! |1 q6 W. D" Q. J8 N5 m|   ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 2-3 数据运算：按年统计、时间聚合.mp4  31.68M
|   ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 2-4 数据运：算多类型统计.mp4  46.84M
6 Q! G/ c6 H: n|   ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 2-5 数据运算：评分统计.mp4  27.33M
|   ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 2-6 排序与筛选.mp4  41.56M
|   ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 3-1 练习1：各国每年电影产量.mp4  137.39M
9 j: w; ^' U$ o6 w! p6 x- S|   ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 3-2 练习3：电影语言频数统计.mp4  35.16M
: ?, P0 P  V/ {: `8 A* E' z  w|   ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 3-3 练习2：各国评分数据.mp4  126.68M
|   ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 3-4 练习：TOP电影排行榜.mp4  25.53M
  J9 A3 u/ [" `# _; u|   ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 3-5 本章小结.mp4  4.37M
|   ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 4-1 Matplotlib入门.mp4  32.54M
/ m6 _6 w7 f+ d$ c* y|   ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 4-2 什么是画布.mp4  10.23M
& \7 J$ h5 ~$ n* }' {' \2 J  n|   ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 4-3 调整视觉元素.mp4  71.59M
; t. W2 \, A6 o4 g|   ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 5-1 直方图：电影年产量.mp4  42.35M
|   ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 5-2 折线图：各国电影年产量.mp4  61.24M
, l; N# l8 n' t|   ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 5-3 饼图：电影语种统计.mp4  38.34M
0 o! R: k% Q0 J2 a|   ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 5-4 散点图：评分分值与人数.mp4  36.33M
|   ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 5-5 热力图：电影类型、评分、数量.mp4  96.06M
|   ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 5-6 箱线图：每年电影评分变化.mp4  51.45M
6 B. E, G& V8 ^  s6 N7 d7 g+ o|   ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 5-7 词云图：电影类型频数统计.mp4  67.36M
/ f1 f6 z1 D5 ?- P9 @|   ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 5-8 案例2：豆瓣电影数据分析报告.mp4  52.94M
9 k9 {2 j1 X$ f! b|   ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 5-9 本章小结.mp4  4.10M
4 s$ y9 m/ V% `  r|   ├──第8周 初始互联网商业模式 1-1 阶段引导：从数据分析工具，到商业分析思维.mp4  9.93M
; Q' R* ?, Q5 s6 h|   ├──第8周 初始互联网商业模式 1-2 互联网行业简介.mp4  73.12M
|   ├──第8周 初始互联网商业模式 1-3 如何做行业分析.mp4  15.70M
|   ├──第8周 初始互联网商业模式 1-4 市场规模：直播电商发展时间线.mp4  115.61M
|   ├──第8周 初始互联网商业模式 1-5 市场规模：直播电商成交额.mp4  51.74M
( z; S, |/ C5 ^1 A. _3 c( q7 L|   ├──第8周 初始互联网商业模式 1-6 竞争分析：波特五力模型.mp4  19.81M
/ l$ \" _* }/ M. J2 P|   ├──第8周 初始互联网商业模式 1-7 价值链：直播生态产业图谱.mp4  40.92M
|   ├──第8周 初始互联网商业模式 1-8 趋势预测：PEST分析法.mp4  13.16M
|   ├──第8周 初始互联网商业模式 1-9 案例3：直播电商行业分析报告.mp4  94.53M
1 i: ]4 o5 Q1 C/ W' H) n2 A, y# S( M|   ├──第8周 初始互联网商业模式 2-1 互联网岗位解析.mp4  29.39M
2 G' U/ \# \: i7 y|   ├──第8周 初始互联网商业模式 2-2 数据职能岗发展通道.mp4  12.49M
|   ├──第8周 初始互联网商业模式 2-2 数据职能岗发展通道.zip  11.44M
|   ├──第8周 初始互联网商业模式 2-3 本章小结.mp4  4.29M
' I+ y2 N( q$ N) l; @# q2 W9 y|   ├──第8周 初始互联网商业模式 2-3 本章小结.zip  3.93M
4 x3 ~0 a# |1 C& \|   └──课程补充.mp4  3.84M
├──第3-4个月  
$ T  Z( I* C. l  I6 E|   ├──第10周 构建用户画像 1-1 什么是流量.mp4  10.57M
0 F; \, w; t$ J2 r|   ├──第10周 构建用户画像 1-2 拓展：流量数据指标.mp4  30.82M
|   ├──第10周 构建用户画像 1-3 大流量分析模型：波动、特征、预测.mp4  6.75M
|   ├──第10周 构建用户画像 2-1 案例：背景与目标.mp4  5.78M
: ], }& h8 @  W8 |! }0 ]# O4 x1 S. K|   ├──第10周 构建用户画像 2-10 数值特征对比：雷达图.mp4  111.01M
|   ├──第10周 构建用户画像 2-11 案例6：基于Kmeans的广告效果聚类分析_001.mp4  18.83M
|   ├──第10周 构建用户画像 2-2 利用Python预处理数据.mp4  39.97M
|   ├──第10周 构建用户画像 2-3 计算相关性指标.mp4  35.42M
; c4 r8 t6 P2 \|   ├──第10周 构建用户画像 2-4 数据标准化：Min-Max.mp4  37.68M
|   ├──第10周 构建用户画像 2-5 字符串分类：OneHot编码.mp4  37.09M
|   ├──第10周 构建用户画像 2-6 KMeans建模：利用轮廓系数确定K.mp4  42.74M
|   ├──第10周 构建用户画像 2-7 练习：最佳KMeans聚类模型.mp4  85.04M
|   ├──第10周 构建用户画像 2-8 聚类结果分析：样本量与占比.mp4  178.77M
|   ├──第10周 构建用户画像 2-9 聚类结果分析：特征均值、众数.mp4  73.13M
|   ├──第10周 构建用户画像 3-1 什么是漏斗分析模型.mp4  21.83M
|   ├──第10周 构建用户画像 3-2 漏斗分析有哪些应用场景.mp4  11.20M
8 ^; A* N1 `* s' A9 K3 g0 s|   ├──第10周 构建用户画像 3-3 用户下单流程分析.mp4  75.38M
# r0 N0 {) ?, {/ _, o- n2 H0 w" D|   ├──第10周 构建用户画像 3-4 案例7：利用Excel绘制转化漏斗图.mp4  39.97M
|   ├──第10周 构建用户画像 3-5 本章小结.mp4  5.69M
! c& I1 ?1 t' L) t3 _- l|   ├──第11周 用户引流与转化 1-1 什么是用户画像.mp4  12.82M
|   ├──第11周 用户引流与转化 1-2 数据标签系统：背景介绍.mp4  101.28M
|   ├──第11周 用户引流与转化 1-3 数据标签系统：数据采集、埋点.mp4  30.89M
( i4 |7 ?4 p$ S+ h|   ├──第11周 用户引流与转化 1-4 数据标签系统：构建用户画像.mp4  40.14M
|   ├──第11周 用户引流与转化 1-5 练习：使用SQL提取用户数据.mp4  31.63M
|   ├──第11周 用户引流与转化 1-6 数据标签系统：构建商品画像.mp4  55.68M
3 X2 A2 i& J( w. c|   ├──第11周 用户引流与转化 1-7 练习：使用SQL提取商品数据.mp4  98.00M
|   ├──第11周 用户引流与转化 2-1 什么是RFM模型.mp4  6.86M
6 A7 m5 r# r+ C. A- ^|   ├──第11周 用户引流与转化 2-2 利用Excel计算R、F、M分值.mp4  29.81M
|   ├──第11周 用户引流与转化 2-3 设置R、F、M评分标准.mp4  25.45M
9 O* z4 z$ p. V; @|   ├──第11周 用户引流与转化 2-4 计算R、F、M得分.mp4  28.74M
|   ├──第11周 用户引流与转化 2-5 给用户贴标签.mp4  40.62M
|   ├──第11周 用户引流与转化 2-6 RFM评分卡优化：使用K-Means进行数据分组.mp4  61.01M
- G" o# M; ^( c0 y; U( n|   ├──第11周 用户引流与转化 2-7 模型展示与可视化.mp4  29.28M
. B: ?. ^. Y$ X1 E+ M5 d|   ├──第11周 用户引流与转化 2-8 案例5：基于RFM的用户精细化管理.mp4  77.36M
|   ├──第11周 用户引流与转化 2-9 本章小结.mp4  4.99M
) `) g9 T0 d$ {% R5 W/ M1 h" ]|   ├──第12周 分析消费行为 1-1 什么是消费行为.mp4  17.30M
|   ├──第12周 分析消费行为 1-2 消费行为模式的变迁.mp4  30.08M
|   ├──第12周 分析消费行为 2-1 案例说明：某电商交易数据.mp4  133.86M
$ a# g: S' `& I, ~( i& e8 J|   ├──第12周 分析消费行为 2-2 趋势分析：金额、频次、人数、产品数.mp4  41.41M
|   ├──第12周 分析消费行为 2-3 趋势分析：销售额 vs 产品数.mp4  43.22M
|   ├──第12周 分析消费行为 2-4 趋势分析：消费时间段偏好.mp4  69.91M
|   ├──第12周 分析消费行为 2-5 个体分析：消费金额.mp4  30.76M
; s4 U. \0 l+ ], R|   ├──第12周 分析消费行为 2-6 个体分析：消费频次、商品数.mp4  35.65M
|   ├──第12周 分析消费行为 2-7 商品分析：销售情况、价格分布.mp4  50.91M
. S/ I3 i3 y" M6 C! w/ E, L: l|   ├──第12周 分析消费行为 2-8 使用SQL计算复购率.mp4  67.22M
|   ├──第12周 分析消费行为 2-9 使用SQL计算回购率.mp4  67.83M
! o0 H1 D2 v' c|   ├──第12周 分析消费行为 3-1 使用SQL计算头部用户贡献额.mp4  68.35M
/ ^1 m3 r* [8 l2 H7 y& a|   ├──第12周 分析消费行为 3-2 使用SQL用户平均购买周期.mp4  58.50M
- n0 D7 h6 ]/ N|   ├──第12周 分析消费行为 3-3 案例8：基于电商的用户消费行为分析.mp4  12.82M
|   ├──第13周 预售销售额、调整运营策略 1-1 为什么要预测销售额？.mp4  19.02M
8 k8 l' h/ S1 D" P0 ~( p|   ├──第13周 预售销售额、调整运营策略 1-2 如何拆解GMV：流量、转化、客单价？.mp4  10.96M
( s( W( o! M4 n- h- j7 A; Q: k|   ├──第13周 预售销售额、调整运营策略 2-1 测模型的定义与分类.mp4  14.63M
|   ├──第13周 预售销售额、调整运营策略 2-2 练习：使用Excel预测销售额.mp4  157.82M
, |1 ?+ o1 h1 H  V- Z0 S- x|   ├──第13周 预售销售额、调整运营策略 2-3 Python回归分析：数据预处理.mp4  25.18M
, Z4 _/ m! f. G, k! q, {7 z' \3 n  e|   ├──第13周 预售销售额、调整运营策略 2-4 Python回归分析：多项式回归模型.mp4  20.84M
. _/ b; o! z% z) P0 \2 }* s|   ├──第13周 预售销售额、调整运营策略 2-5 Python回归分析：绘图、预测.mp4  42.38M
|   ├──第13周 预售销售额、调整运营策略 2-6 案例9：预测2020天猫双11销售额.mp4  9.52M
|   ├──第13周 预售销售额、调整运营策略 3-1 什么是商品分析？.mp4  28.22M
' l7 U7 ^/ f, M2 ]3 S|   ├──第13周 预售销售额、调整运营策略 3-2 什么是层次分析法AHP？.mp4  15.53M
|   ├──第13周 预售销售额、调整运营策略 3-3 Excel层次分析法：构建层次结构.mp4  15.54M
|   ├──第13周 预售销售额、调整运营策略 3-4 Excel层次分析法：构造成对比较矩阵.mp4  61.93M
|   ├──第13周 预售销售额、调整运营策略 3-5 Excel层次分析法：构造方案判断矩阵.mp4  53.50M
|   ├──第13周 预售销售额、调整运营策略 3-6 Excel层次分析法：总排序权重计算与决策.mp4  29.18M
- }+ h8 A" \' v  K3 S|   ├──第13周 预售销售额、调整运营策略 3-7 案例10：选择最优商品进行推广.mp4  8.93M
|   ├──第13周 预售销售额、调整运营策略 4-1 15.16什么是运营策略：摩拜红包车.mp4  25.33M
" g& d# q' x3 E; }+ N|   ├──第13周 预售销售额、调整运营策略 4-2 15.17如何策划一场活动.mp4  14.52M
|   ├──第13周 预售销售额、调整运营策略 4-3 15.18案例11：设计内容运营方案.mp4  20.11M
|   ├──第13周 预售销售额、调整运营策略 4-4 15.19本章小结.mp4  14.18M
8 k' U; Q  Z; g! z$ G. S|   ├──第14周 促进用户活跃度、提升用户留存 1-1 如何提升产品活跃度？.mp4  27.26M
|   ├──第14周 促进用户活跃度、提升用户留存 1-2 用户活跃度模型（RFE）.mp4  14.92M
+ o$ x5 M& g5 w9 T' i. A|   ├──第14周 促进用户活跃度、提升用户留存 1-3 练习：使用Excel构建RFE模型.mp4  75.41M
|   ├──第14周 促进用户活跃度、提升用户留存 2-1 什么是产品的 Aha Moment？.mp4  26.57M
|   ├──第14周 促进用户活跃度、提升用户留存 2-2 练习：使用Excel计算用户留存率.mp4  108.60M
; S1 C( B' z: b# p|   ├──第14周 促进用户活跃度、提升用户留存 2-3 练习：使用Excel计算用户生命周期.mp4  64.50M
9 g$ A+ G, ?4 T3 ?- J% V- Z  Z|   ├──第14周 促进用户活跃度、提升用户留存 2-4 案例8补充：基于电商的用户留存与价值分析.mp4  8.41M
- z3 z+ n) \1 B5 u4 g|   ├──第14周 促进用户活跃度、提升用户留存 2-5 本章小结.mp4  12.79M
$ x5 _* F- \# s9 `) x  `* S|   ├──第15周 使用AB实验迭代功能 1-1 什么是AB测试.mp4  15.76M
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用户邱普中

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另外一只眼

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大帅小帅

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胜天半仔

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晕晕小蚂蚁

无回帖，不论坛，这才是人道。

金溪

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学习一下感谢楼主分享谢谢了

宏杨

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