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file:课时 96 6.2.1近因分析.mp4
file:课时 94 6.1.1&6.1.2 启动程序阶段和业务事件还原工具.mp4
file:课时 95 6.1.3 业务流程图及习题.mp4
file:课时 99 6.3.1业务优化框架和运筹优化.mp4
file:课时 100 6.3.5&6.3.6 知识库与策略库和基于业务流程的优化.mp4
file:课时 66 4.4.4 逻辑回归极大似然估计法.mp4
file:课时 49 4.1.2 样本与总体.mp4
file:课时 55 4.2.3 假设检验的基本步骤和配对样本T检验.mp4
file:课时 92 5.5.5时间序列考题讲解.mp4
file:课时 84 5.4.3-4k-means聚类-1.mp4
file:课时 70 5.1.3主成分分析的计算步骤.mp4
file:课时 79 5.3.1-5.3.4逻辑回归-1.mp4
file:课时 81 5.3.6逻辑回归-3试题讲解mp4.mp4
file:课时 88 5.5.1 宏观业务指标预测框架.mp4
file:课时 18 1.3.1 用Python做用户画像的基础知识-1(1).mp4
file:课时 19 1.3.2 用户画像在诊断阶段中的应用.mp4
file:课时 12 1.1.2 业务指标与用户标签的关系-2.mp4
file:课时 42 2.4.7 变量降维和WoE.mp4
file:课时 27 2.2.2市场调研前准备和实施.mp4
file:课时 33 2.3.3 制图原理_2SPSS作图.mp4
file:课时 37 2.4.2 错误和离群值数据识别与处理.mp4
file:课时 46 3.3 数据仓库体系和ETL.mp4
file:课时 119 5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp4
file:课时 114 7使用pandas读写数据.mp4
file:课时 110 3Python原生态数据结构.mp4
file:课时 115 1背景介绍.mp4
file:课时 123 4统计推断与假设检验2.mp4
file:课时 104 数据科学的基本概念2.mp4
file:课时 117 3描述性分析-2对解释变量进行描述1.mp4
file:课时 126 模板1预习课程3:逻辑回归变量筛选,编码.mp4
file:课时 121 7建立预测模型-3有交互项的线性模型和预测.mp4
file:课时 127 案例个人贷款信用风险评级全流程.mp4
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folder:第6章数字化工作方法与应用
folder:第4章:统计分析
folder:第1章:用户标签体系与用户画像
folder:第2章:数据采集与处理
folder:第7章选修:python数据分析基础
folder:前言:level2课程导读
folder:06,第6章业务数据分析
folder:07,第7章业务分析报告与数据可视化报表
folder:00,导读数据分析前导通识课
folder:01,第1章数据分析概述与职业操守
folder:2节:前导选修课:数据分析指标体系
folder:1节:数据分析基础与二级总结介绍

分享时间

2026-03-02

入库时间

2026-03-02

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