01 00 课程导学 · 02 01 数据分析思维是什么 · 03 02 拥有数据分析思维的具体表现 · 04 03 如何培养自己的数据思维 · 05 04 数

*   01 00 课程导学

*   02 01 数据分析思维是什么

*   03 02 拥有数据分析思维的具体表现

*   04 03 如何培养自己的数据思维

*   05 04 数字、数据、数据分析有何不同

*   06 05 数据分析在企业中的地位

*   07 06 数据分析师的日常工作

*   08 07 数据分析的价值及必备能力

*   09 08【安装教程】Excel2016的安装教程_视频

*   10 09【安装教程】Tableau安装教程_视频

*   11 10【安装教程】MySQL的安装教程_视频

*   12 11【安装教程】Python的安装教程及环境变量配置

*   13 12 数据分析师为什么需要Excel

*   14 13 重新认识Excel

*   15 14 Excel的基本操作_01

*   16 14 Excel的基本操作_02

*   17 14 Excel的基本操作_03

*   18 15 Excel的数据处理_01

*   19 15 Excel的数据处理_02

*   20 16 Excel的基本公式_01

*   21 16 Excel的基本公式_02

*   22 17 Excel的常用函数_01

*   23 17 Excel的常用函数_02

*   24 17 Excel的常用函数_03

*   25 17 Excel的常用函数_04

*   26 18 Excel的查找引用函数

*   27 19 Excel可视化_01饼图&折线图

*   28 19 Excel可视化_02条形图&散点图

*   29 19 Excel可视化_03气泡图&雷达图&组合图

*   30 19 Excel可视化_04对称比较图&瀑布图

*   31 19 Excel可视化_05漏斗图&增维分析&动态图表

*   32 19 Excel可视化_商业图表

*   33 20 数据透视表

*   34 21 使用Excel制作数据分析监控日报

*   35 22 【案例】使用Excel进行零售分析_01零售业务模式

*   36 22 【案例】使用Excel进行零售分析_02零售业务指标

*   37 22 【案例】使用Excel进行零售分析_03业绩下降原因分析

*   38 23【案例】使用Excel搭建RFM模型_01

*   39 23【案例】使用Excel搭建RFM模型_02

*   40 24 Tableau简介&工作区介绍

*   41 25 Tableau简单图形绘制

*   42 26 Tableau仪表板、故事的创建

*   43 27【案例1】进行靠谱投资01_投资概况

*   44 27【案例1】进行靠谱投资02_投资风向及回报分析

*   45 27【案例1】进行靠谱投资03_评估投资回报&探索模式

*   46 28【案例2】优秀电影的制作流程01

*   47 28【案例2】优秀电影的制作流程02

*   48 28【案例2】优秀电影的制作流程03

*   49 29【案例3】畅想世界旅行_01

*   50 29【案例3】畅想世界旅行_02

*   51 30 数据库简介

*   52 31 MySQL基础知识_常用数据类型

*   53 32 MySQL基础知识_约束条件

*   54 33 MySQL的数据写入_手工建表

*   55 34 MySQL的数据导入_批量导入数据

*   56 35 MySQL的数据查询功能_01

*   57 35 MySQL的数据查询功能_02

*   58 35 MySQL的数据查询功能_03

*   59 36 基于CASE WHEN的常用查询

*   60 37 几种常见的嵌套查询（子查询）

*   61 38 开窗函数

*   62 39 单表查询练习：彩票数据核对

*   63 40 复杂的多表查询

*   64 41 多表查询练习：电商数据查询

*   65 42 数据库的增删改操作

*   66 43【加餐1】高效查询方法

*   67 44【加餐2】SQL进阶之路

*   68 45 Python基础语法

*   69 46 Python常用数据类型

*   70 47 Python复合数据类型

*   71 48 Python中的控制流语句

*   72 49 Python中的函数

*   73 50 异常与错误

*   74 51 数据分析基础包Numpy

*   75 52 Pandas读取外部数据

*   76 53 数据探索及数据处理

*   77 54 文本数据的处理

*   78 55 Python可视化

*   79 56【案例1】欧洲人口普查数据分析

*   80 57【案例2】餐厅订单详情分析

*   81 58【案例3】QQ群聊天记录描述性分析

*   82 58【案例3】QQ群聊天内容词云图

*   83 59 什么是业务？如何理解业务？

*   84 60 理解业务方法论及其应用

*   85 61 了解数据分析需求

*   86 62 如何进行需求沟通

*   87 63 数据分析师如何做需求管理

*   88 64 为什么你没有分析思路

*   89 65 如何拓展分析思路——某打车软件业务问题分析

*   90 66 分析思路示例——为什么销售业绩下降了？？？

*   91 67 分析思路示例——为什么用户活跃下降了？？？

*   92 68 分析思路示例——为什么用户都流失了？？？

*   93 69 分析思路示例——为什么新用户越来越少？？？

*   94 70 分析思路示例——为什么活动没有成效？？？

*   95 71 常用的数据指标

*   96 72 用户相关的数据指标——日活&月活

*   97 73 用户相关的数据指标——新增用户&用户留存

*   98 74 行为&业务相关的数据指标

*   99 75 选好数据指标的通用方法论——业务模块梳理

*   100 76 选好数据指标的通用方法论——选择数据指标

*   101 77【案例】闲鱼数据指标拆解

*   102 78 常用数据分析方法——对比分析法

*   103 79 常用数据分析方法——多维度拆解法

*   104 80【案例】数据涨跌异动处理

*   105 81 常用数据分析方法——漏斗观察分析

*   106 82【案例】如何评估渠道质量

*   107 83 常用数据分析方法——分布分析&用户留存分析

*   108 84【案例】功能与内容评估

*   109 PART1 数据分析师为什么要懂算法

*   110 PART2 初识机器学习算法库Scikit-Learn

*   111 PART3.1 sklearn建模流程及KNN算法原理

*   112 PART3.2 使用sklearn实现KNN算法建模

*   113 PART3.3 KNN算法调优：选取最优的K值

*   114 PART3.4 KNN中距离的相关讨论：常用距离衡量方式、数据归一化

*   115 PART3.5 数据处理的先后顺序及KNN算法优缺点

*   116 PART4.1 无监督聚类算法及其应用场景

*   117 PART4.2 Kmeans基本原理与sklearn实现

*   118 PART4.3 KMeans聚类算法重要参数详解

*   119 PART4.4 聚类算法的评估指标：簇内平方和&轮廓系数

*   120 PART4.5 对比RFM分组效果与聚类效果

*   121 PART4.6 使用极坐标图绘制不同分组的分布情况

*   122 PART4.7 使用python对原数据集进行清洗并建模

*   123 PART4.8 聚类算法在实际应用的注意事项

*   124 PART4.9 使用聚类算法进行图像压缩_代码讲解

*   125 PART4.10 使用聚类算法进行异常检测_代码讲解

*   126 PART5.1 决策树是如何工作的

*   127 PART5.2 CART分类树的建模流程

*   128 PART5.3 使用sklearn实现决策树建模

*   129 PART5.4 CART分类树的参数详解

*   130 PART5.5 实例：泰坦尼克号幸存者的预测

*   131 PART6.1 学习曲线&交叉验证

*   132 PART6.2 sklearn中的网格搜索

*   133 PART7.1 线性回归及其基本原理

*   134 PART7.2 多元线性回归的实现及回归类模型评估指标

*   135 PART7.3 实例：使用线性回归预测鲍鱼年龄

*   136 PART7.4 线性回归改进算法：岭回归

*   137 PART7.5 线性回归改进算法：LASSO

*   138 PART7.6 非线性问题：线性模型在非线性数据上的表现

*   139 PART7.7 非线性问题：多项式回归

*   140 PART8.1 名为“回归”的分类器：逻辑回归

*   141 PART8.2 逻辑回归在实际中的应用场景&优势

*   142 PART8.3 sklearn中的逻辑回归重要参数详解

*   143 PART8.4 使用sklearn实现逻辑回归

*   144 PART8.5 二分类中的样本不均衡问题

*   145 PART8.6 混淆矩阵及其衍生指标

*   146 PART8.7 ROC曲线&AUC面积

*   147 PART8.8 利用ROC曲线找出最佳阈值

*   148 PART8.9 案例：使用逻辑回归完成社交网络广告推荐的预测

*   149 PART8.10.1【案例2】数据概览及预处理

*   150 PART8.10.2【案例2】标签探索：离职员工状况概览

*   151 PART8.10.3【案例2】特征探索：员工满意度与离职之间的关系

*   152 PART8.10.4【案例2】特征探索：最新考核评估&参与项目数

*   153 PART8.10.5【案例2】特征探索：平均月工作时长&工作年限&工作事故

*   154 PART8.10.6【案例2】特征探索：岗位&薪资水平

*   155 PART8.10.7【案例2】特征工程&建模&模型调优

*   156 PART9.1 集成学习主要研究领域及简单集成技术

*   157 PART9.2 Bagging VS Boosting

*   158 PART10.1 随机森林原理及sklearn实现

*   159 PART10.2 弱评估器结构相关参数

*   160 PART10.3 随机性相关参数及属性详解

*   161 PART10.4 使用随机森林完成员工离职预测及调优

*   162 PART11.1 Boosting算法的基本要素和基本流程

*   163 PART11.2 梯度提升树的基本原理

*   164 PART11.3 GBDT分类和回归的sklearn快速实现

*   165 PART11.4 弱评估器数量相关参数及对模型的影响

*   166 PART11.5 迭代过程相关参数：学习率&初始值参数

*   167 PART11.6 GBDT的损失函数

*   168 PART11.7 模型复杂度和不纯度衡量指标相关参数

*   169 PART11.8 提前停止机制及相关参数

*   170 PART11.9 GBDT的袋外数据

*   171 PART11.10 GBDT的超参数优化

*   172 PART12.1 学习XGBoost的四个层次

*   173 PART12.2 XGBoost的安装与卸载

*   174 PART12.3 XGBoost分类和回归的sklearn实现

*   175 PART12.4 XGBoost重要参数详解：迭代过程相关参数

*   176 PART12.5 XGBoost的弱评估器

*   177 PART12.6 弱学习器的分枝&剪枝&随机性

*   178 PART12.7 XGBoost性能相关参数及超参数优化

*   179 PART13 机器学习算法的模型选择问题

*   180 【案例一】Ch 0 前言：数据概况与案例导读

*   181 【案例一】Ch 1 游戏行业概览与游戏岗位招聘概况

*   182 【案例一】Ch 2 从流量到用户到变现：手游的运营流程

*   183 【案例一】Ch 3 甜蜜陷阱：你是如何一步步走向氪金的？

*   184 【案例一】Ch 4 数据技术辅助游戏运营的6大典型场景

*   185 【案例一】Ch 5.1 游戏数据的初步探索

*   186 【案例一】Ch 5.2 标签探索：游戏的经营状况与关键经营指标

*   187 【案例一】Ch 5.3 特征探索(1)：在线时长：用户流失状况监测

*   188 【案例一】Ch 5.3 特征探索(2)：偏度：游戏对新手玩家的友好程度

*   189 【案例一】Ch 5.3 特征探索(3)：游戏平衡性：氪金与战斗优势

*   190 【案例一】Ch 5.3 特征探索(4)：左偏带来长尾：谁是异常玩家？

*   191 【案例一】Ch 6.1 数据预处理：注册时间与氪金状况的关联

*   192 【案例一】Ch 6.2 模型选择，benchmark的建立

*   193 【案例一】Ch 6.3 特征工程(1) 根据业务模式新增特征

*   194 【案例一】Ch 6.3 特征工程(2) 达成建模所需的统计假设

*   195 【案例一】Ch 6.4 模型融合(1) 分类算法解决数据的偏态问题

*   196 【案例一】Ch 6.4 模型融合(2) GBDT回归的预测与调优

*   197 【案例二】Ch 0 数据概况与案例导读

*   198 【案例二】Ch 1 电商的核心价值：更高的交易效率

*   199 【案例二】Ch 2 辨析电商交易模式：开放平台vs价值链整合

*   200 【案例二】Ch 3 淘宝vs京东：迥然不同的盈利模式

*   201 【案例二】Ch 4 异常订单检测：商家的帮手，平台的抓手

*   202 【案例二】Ch 5.1 数据预处理(1)：基本特征探索与缺失值处理

*   203 【案例二】Ch 5.2 数据预处理(2)：重复值与异常值处理

*   204 【案例二】Ch 6.1 特征工程(1) 建立benchmark，分割训练集与测试集

*   205 【案例二】Ch 6.2 特征工程(2) 构建编码函数与特征衍生函数

*   206 【案例二】Ch 6.3 特征工程(3) 简单变量的处理，连续型变量的处理方法

*   207 【案例二】Ch 6.4 特征工程(4) 复杂离散型变量的特征衍生与编码

*   208 【案例二】Ch 7.1 建模与调参(1) 验证特征工程效果，解决样本不均衡问题

*   209 【案例二】Ch 7.2 建模与调参(2) 树的数量、学习率、控制过拟合

*   210 【案例二】Ch 7.3 建模与调参(3) 基于软投票的模型融合

*   211 【案例三】Part 1.1 业务背景与Kaggle平台使用方法介绍

*   212 【案例三】Part 1.2 数据字段解释与数据质量检验

*   213 【案例三】Part 1.3 字段类型转化与缺失值填补

*   214 【案例三】Part 1.4 异常值检测

*   215 【案例三】Part 1.5 相关性分析

*   216 【案例三】Part 1.6 数据探索性分析与可视化呈现

*   217 【案例三】Part 2.1数据重编码：OrdinalEncoder过程

*   218 【案例三】Part 2.2 数据重编码：OneHotEncoder过程

*   219 【案例三】Part 2.3 转化器流水线：ColumnTransformer过程

*   220 【案例三】Part 2.4 特征变换：数据标准化与归一化

*   221 【案例三】Part 2.5 连续变量分箱：等宽、等频与聚类分箱

*   222 【案例三】Part 2.6 连续变量分箱：目标编码与有监督分箱

*   223 【案例三】Part 2.7 逻辑回归机器学习流构建与训练

*   224 【案例三】Part 2.8 逻辑回归机器学习流超参数搜索调优

*   225 【案例三】Part 2.9 自定义sklearn评估器网格搜索

*   226 【案例三】Part 2.10 逻辑回归模型解释与特征系数解读

*   227 【案例三】Part 2.11 决策树模型训练与优化

*   228 【案例三】Part 2.12 决策树模型解释与结果解读

*   课件/

  *   2021/

    *   1. 数据分析思维及软件安装/

      *   00 课程导学.pdf

      *   01 数据素养.pdf

      *   02 数据分析流程全了解.pdf

      *   2021-10-26.png

      *   MySQL8.0.22安装包/

        *   Win10 MySQL最新版8.0.22 安装教程.pdf

        *   mysql-installer-community-8.0.22.0.msi

      *   Office 2016 安装包及激活工具/

        *   Excel2016安装文档（激活版）.pdf

        *   KMSAutoNt_V1.3.8_XiTongZhiJia/

          *   KMSAuto Net 2015 v1.3.8 Portable/

            *   KMSAuto Net.exe

            *   readme/

              *   KMSAutoNet.png

              *   readme_bg.txt

              *   readme_cn.txt

              *   readme_en.txt

              *   readme_es.txt

              *   readme_fr.txt

              *   readme_kms.txt

              *   readme_ru.txt

              *   readme_ua.txt

              *   readme_vi.txt

          *   使用说明.txt

          *   更多系统软件下载.html

        *   SW_DVD5_Office_Professional_Plus_2016_64Bit_ChnSimp_MLF_X20-42426.zip

        *   SW_DVD5_Office_Professional_Plus_2016_W32_ChnSimp_MLF_X20-41351.zip

      *   Python安装教程/

        *   Anaconda3-2020.11-Windows-x86_64.exe

        *   Python安装教程.pdf

      *   Tableau 安装教程/

        *   Tableau2018_10.5/

          *   10.5.6/

            *   tabui.dll

        *   Tableau 10.5.6版本软件安装教程（激活版）.pdf

        *   TableauDesktop-64bit-10-5-6.exe

        *   Tableau安装包（更新版）/

          *   Tableau2019.1 mac版本.zip

          *   Tableau2019.3win版本.zip

        *   入门案例.twbx

        *   安装过程.txt

    *   2. 数据分析师必备Excel/

      *   03 数据分析工具 - Excel篇.pdf

      *   03【案例】使用Excel搭建RFM客户价值分析模型.pdf

      *   03【案例】使用Excel进行零售情况分析.pdf

      *   Data/

        *   orders.csv

        *   某公众号监控日报.xlsx

        *   零售行业.xlsx

      *   Excel基本操作/

        *   1.EXCEL的基本操作.xlsx

        *   2.EXCEL的数据处理.xlsx

        *   3.EXCEL基本公式.xlsx

        *   4.EXCEL常用函数.xlsx

        *   5.EXCEL查找引用函数.xlsx

        *   6.EXCEL可视化.xlsx

        *   7.Excel数据透视表.xlsx

        *   快速填充--补充.xlsx

      *   好玩儿的Excel/

        *   动画故事-三个老头的故事.xlsm

        *   英雄联盟初始数据分析仪.xlsx

      *   课后作业一.xlsx

    *   3. Tableau进行可视化/

      *   04 Tableau可视化.pdf

      *   2021-10-26.png

      *   Tableau图形绘制练习.twbx

      *   moviedata.xlsx

      *   【案例1】如何进行靠谱的投资.twbx

      *   【案例2】优秀电影的制作流程.twbx

      *   【案例3】畅玩世界旅行.twbx

      *   促销活动转化率数据.xlsx

      *   入门案例.twbx

      *   投资数据.txt

      *   旅行.xls

      *   电影情节.xlsx

      *   电影类型.xlsx

    *   4. 数据分析之MySQL必知必会/

      *   data/

        *   Titanic.csv

        *   TransA1710.txt

        *   TransB1801.txt

        *   TransC1805.txt

        *   TransD1810.csv

        *   goods_orders.csv

        *   monthly_Indicator.csv

        *   monthly_Indicator.xlsx

        *   orders.csv

        *   orders.xlsx

        *   sec_buildings.txt

        *   tourism_orders.csv

        *   user_regit_RFM/

          *   RFM.csv

          *   regit_info.csv

        *   单表查询练习数据/

          *   lottery.csv

          *   单表查询练习 - 表结构信息.xlsx

        *   多表查询练习数据/

          *   goods_data/

            *   GoodsColor.txt

            *   GoodsSize.txt

            *   OrderDetail.txt

          *   多表查询练习 - 表结构信息.xlsx

        *   校园卡记录数据/

          *   borrow.csv

          *   card.txt

      *   refman-8.0-en.a4.pdf

      *   【补充】关于编码这件事儿.pdf

      *   第5章：数据分析之MySQL必知必会.pdf

      *   课堂操作.sql

    *   5. 数据分析之Python/

      *   06 数据分析师必备Python基础.pdf

      *   07 Python数据清洗神器（Numpy&Pandas&Matplotlib).pdf

      *   08【案例1】欧洲城市人口普查数据分析.pdf

      *   09【案例2】餐厅订单详情表分析_V1.1.pdf

      *   10【案例3】QQ群聊天记录数据分析_V1.1.pdf

      *   2021-10-26.png

      *   Code&Data/

        *   06 数据分析师必备Python基础.ipynb

        *   07 Python数据清洗神器（Numpy&Pandas&Matplotlib).ipynb

        *   08【案例1】欧洲城市人口普查数据分析/

          *   08【案例1】欧洲城市人口普查数据分析.ipynb

          *   european_cities.csv

        *   09【案例2】餐厅订单详情表分析/

          *   09【案例2】餐厅订单详情表分析_V1.1.ipynb

          *   meal_order_detail.xlsx

        *   10【案例3】QQ群聊天记录数据分析/

          *   10【案例3】QQ群聊天记录数据分析_V1.1.ipynb

          *   dog.jpg

          *   mydict.txt

          *   qq1.jpg

          *   qq.png

          *   qq聊天.txt

          *   simhei.ttf

          *   stopwords.txt

        *   data/

          *   staff_info.txt

          *   taobao_data.csv

          *   test.xlsx

          *   user_orders.xlsx

      *   修改jupyter 的默认路径.pdf

    *   6. 实际业务篇/

      *   11.1 如何快速掌握业务知识.pdf

      *   11.2 正确认识数据分析需求.pdf

      *   11.3 如何拓展自己的分析思路.pdf

      *   11.3 如何拓展自己的分析思路.pdf

    *   7. 指标建模&分析方法/

      *   2021-10-26.png

      *   业务指标体系.pdf

      *   常用数据分析方法.pdf

  *   2022.2.23/

    *   1. 数据分析思维及软件安装/

      *   00 课程导学.pdf

      *   01 数据素养.pdf

      *   02 数据分析流程全了解.pdf

      *   MySQL8.0.22安装包/

        *   Win10 MySQL最新版8.0.22 安装教程.pdf

        *   mysql-installer-community-8.0.22.0.msi

      *   Office 2016 安装包及激活工具/

        *   Excel2016安装文档（激活版）.pdf

        *   KMSAutoNt_V1.3.8_XiTongZhiJia/

          *   KMSAuto Net 2015 v1.3.8 Portable/

            *   KMSAuto Net.exe

            *   readme/

              *   KMSAutoNet.png

              *   readme_bg.txt

              *   readme_cn.txt

              *   readme_en.txt

              *   readme_es.txt

              *   readme_fr.txt

              *   readme_kms.txt

              *   readme_ru.txt

              *   readme_ua.txt

              *   readme_vi.txt

          *   使用说明.txt

          *   更多系统软件下载.html

        *   SW_DVD5_Office_Professional_Plus_2016_64Bit_ChnSimp_MLF_X20-42426.zip

        *   SW_DVD5_Office_Professional_Plus_2016_W32_ChnSimp_MLF_X20-41351.zip

      *   Python安装教程/

        *   Anaconda3-2020.11-Windows-x86_64.exe

        *   Python安装教程.pdf

      *   Tableau 安装教程/

        *   Tableau2018_10.5/

          *   10.5.6/

            *   tabui.dll

        *   Tableau 10.5.6版本软件安装教程（激活版）.pdf

        *   TableauDesktop-64bit-10-5-6.exe

        *   Tableau安装包（更新版）/

          *   Tableau2019.1 mac版本.zip

          *   Tableau2019.3win版本.zip

        *   入门案例.twbx

        *   安装过程.txt

    *   2. 数据分析师必备Excel/

      *   03 数据分析工具 - Excel篇.pdf

      *   03【案例】使用Excel搭建RFM客户价值分析模型.pdf

      *   03【案例】使用Excel进行零售情况分析.pdf

      *   Data/

        *   orders.csv

        *   某公众号监控日报.xlsx

        *   零售行业.xlsx

      *   Excel基本操作/

        *   1.EXCEL的基本操作.xlsx

        *   2.EXCEL的数据处理.xlsx

        *   3.EXCEL基本公式.xlsx

        *   4.EXCEL常用函数.xlsx

        *   5.EXCEL查找引用函数.xlsx

        *   6.EXCEL可视化.xlsx

        *   7.Excel数据透视表.xlsx

        *   快速填充--补充.xlsx

      *   好玩儿的Excel/

        *   动画故事-三个老头的故事.xlsm

        *   英雄联盟初始数据分析仪.xlsx

      *   课后作业一.xlsx

    *   3. Tableau进行可视化/

      *   04 Tableau可视化.pdf

      *   Tableau图形绘制练习.twbx

      *   moviedata.xlsx

      *   【案例1】如何进行靠谱的投资.twbx

      *   【案例2】优秀电影的制作流程.twbx

      *   【案例3】畅玩世界旅行.twbx

      *   促销活动转化率数据.xlsx

      *   入门案例.twbx

      *   投资数据.txt

      *   旅行.xls

      *   电影情节.xlsx

      *   电影类型.xlsx

    *   4. 数据分析之MySQL必知必会/

      *   data/

        *   Titanic.csv

        *   TransA1710.txt

        *   TransB1801.txt

        *   TransC1805.txt

        *   TransD1810.csv

        *   goods_orders.csv

        *   monthly_Indicator.csv

        *   monthly_Indicator.xlsx

        *   orders.csv

        *   orders.xlsx

        *   sec_buildings.txt

        *   tourism_orders.csv

        *   user_regit_RFM/

          *   RFM.csv

          *   regit_info.csv

        *   单表查询练习数据/

          *   lottery.csv

          *   单表查询练习 - 表结构信息.xlsx

        *   多表查询练习数据/

          *   goods_data/

            *   GoodsColor.txt

            *   GoodsSize.txt

            *   OrderDetail.txt

          *   多表查询练习 - 表结构信息.xlsx

        *   校园卡记录数据/

          *   borrow.csv

          *   card.txt

      *   refman-8.0-en.a4.pdf

      *   【补充】关于编码这件事儿.pdf

      *   第5章：数据分析之MySQL必知必会.pdf

      *   课堂操作.sql

    *   5. 数据分析之Python/

      *   06 数据分析师必备Python基础.pdf

      *   07 Python数据清洗神器（Numpy&Pandas&Matplotlib).pdf

      *   08【案例1】欧洲城市人口普查数据分析.pdf

      *   09【案例2】餐厅订单详情表分析_V1.1.pdf

      *   10【案例3】QQ群聊天记录数据分析_V1.1.pdf

      *   Code&Data/

        *   06 数据分析师必备Python基础.ipynb

        *   07 Python数据清洗神器（Numpy&Pandas&Matplotlib).ipynb

        *   08【案例1】欧洲城市人口普查数据分析/

          *   08【案例1】欧洲城市人口普查数据分析.ipynb

          *   european_cities.csv

        *   09【案例2】餐厅订单详情表分析/

          *   09【案例2】餐厅订单详情表分析_V1.1.ipynb

          *   meal_order_detail.xlsx

        *   10【案例3】QQ群聊天记录数据分析/

          *   10【案例3】QQ群聊天记录数据分析_V1.1.ipynb

          *   dog.jpg

          *   mydict.txt

          *   qq1.jpg

          *   qq.png

          *   qq聊天.txt

          *   simhei.ttf

          *   stopwords.txt

        *   data/

          *   staff_info.txt

          *   taobao_data.csv

          *   test.xlsx

          *   user_orders.xlsx

      *   sy.jpg

      *   修改jupyter 的默认路径.pdf

    *   6. 实际业务篇/

      *   11.1 如何快速掌握业务知识.pdf

      *   11.2 正确认识数据分析需求.pdf

      *   11.3 如何拓展自己的分析思路.pdf

    *   7. 指标建模&分析方法/

      *   业务指标体系.pdf

      *   常用数据分析方法.pdf

    *   8. 实战案例/

      *   sy.jpg

      *   案例1：SLG多人在线手游的氪金行为预测/

        *   数据/

          *   sample_data.csv

          *   两个数据集都要下载哦~.txt

          *   原始数据.zip

        *   案例01：SLG多人在线手游的氪金行为预测.html

        *   案例01：SLG多人在线手游的氪金行为预测.ipynb

        *   案例01：SLG多人在线手游的氪金行为预测.pdf

      *   案例2：基于集成算法融合模型的电商异常订单检测/

        *   数据&代码/

          *   案例02：基于集成算法融合模型的电商订单异常检测（PART 1）.ipynb

          *   案例02：基于集成算法融合模型的电商订单异常检测（PART 2）.ipynb

          *   电商异常检测/

            *   ChinaCity.xls

            *   Xtest.csv

            *   Xtrain.csv

            *   abnormal_order2.csv

            *   abnormal_orders.txt

            *   test_bf.csv

            *   train_bf.csv

        *   案例02：基于集成算法融合模型的电商订单异常检测（PART 1）.pdf

        *   案例02：基于集成算法融合模型的电商订单异常检测（PART 2）.pdf

    *   8. 数据分析进阶必备：算法/

      *   PART1 数据分析师为什么要懂算法.pdf

      *   PART2 初识机器学习算法库Scikit-learn.ipynb

      *   PART3 机器学习的起点：KNN.ipynb

      *   PART4.1 无监督算法之Kmeans聚类算法.ipynb

      *   PART4.2 聚类分析在实际应用中的注意事项.pdf

      *   PART4.3【加餐】使用聚类算法实现图像压缩.ipynb

      *   PART4.4【加餐】使用聚类算法完成异常检测.ipynb

      *   PART5 机器学习分类算法之决策树.ipynb

      *   PART6 机器学习调参方法.ipynb

      *   data/

        *   LinearData.csv

        *   RFMdata.xlsx

        *   Titanic.csv

        *   abalone.txt

        *   orders.csv

        *   testSet.txt