九天菜菜-数据分析实战

小画 · 2026-01-26T22:09:04+08:00

[ttreply]https://pan.quark.cn/s/4ec9bf75a679[/ttreply] 九天菜菜- 176_【业务模型】6.1.2-如何应用RFM模型.mp4 297_【用户流失】Part-2.4-特征变换：数据标准化与归一化.mp4 113_PART7.4-线性回归改进算法：岭回归.mp4 170_【业务模型】5.6【实操】使用python完成同期群分析.mp4 232_【异常检测】Ch-0-数据概况与案例导读.mp4 129_PART8.10.4【案例2】特征探索：最新考核评估&参与项目数.mp4 10_10-MySQL的安装教程.mp4 318_【数分报告】13-从0到1制作数据分析报告.mp4 65_44【加餐2】SQL进阶之路.mp4 217_【游戏氪金】Ch-2-从流量到用户到变现：手游的运营流程.mp4 160_【业务模型】3.2-多维度拆解.mp4 249_【广告投放】Ch-1.4-4P营销理论：渠道与推广.mp4 87_PART2-初识机器学习算法库Scikit-Learn.mp4 173_【业务模型】5.7.3-不同行业的用户画像应用.mp4 41_27.1【案例】进行靠谱投资01_投资概况.mp4 293_【用户流失】Part-1.6-数据探索性分析与可视化呈现.mp4 36_23.1【案例】使用Excel搭建RFM模型_01.mp4 177_【业务模型】6.1.3-实操：RFM模型的实操项目.mp4 57_36-基于CASE-WHEN的常用查询.mp4 146_PART11.8-提前停止机制及相关参数.mp4 310_【数分报告】05-数分报告元素——整体架构.mp4 169_【业务模型】5.5-同期群分析.mp4 200_【AB测试】13.4.1【面试题】AB测试的主要流程是什么？.mp4 196_【AB测试】13.2.4【面试题】有没有接触过AB-test，请说说你对AB测试的理解【滴.mp4 63_42-数据库的增删改操作.mp4 239_【异常检测】Ch-6.1-特征工程(1)-建立benchmark，分割训练集与测试集.mp4 120_PART8.4-使用sklearn实现逻辑回归.mp4 68_【SQL带刷】3-力扣7大题型精讲（下）.mp4 285_【广告投放】Ch-7.3-建模分析：使用Kmeans聚类完成渠道分组.mp4 267_【广告投放】Ch-5.4【选学】将python中的DF数据导入数据库.mp4 269_【广告投放】Ch-5.6-数据分布情况及特征相关性分析.mp4 140_PART11.2-梯度提升树的基本原理.mp4 98_PART4.6-使用极坐标图绘制不同分组的分布情况.mp4 13_13-重新认识Excel.mp4 2_02-拥有数据分析的具体表现.mp4 222_【游戏氪金】Ch-5.3-特征探索(1)：在线时长：用户流失状况监测.mp4 67_【SQL带刷】2-力扣7大题型精讲（上）.mp4 261_【广告投放】Ch-4.2-搭建指标体系的起点：理解业务.mp4 7_07-数据分析的价值及必备能力.mp4 48_29.2【案例】畅想世界旅行_02.mp4 194_【AB测试】13.2.2【面试题】AB测试的核心原理是什么？.mp4 302_【用户流失】Part-2.9-自定义sklearn评估器网格搜索.mp4 188_【AB测试】09-AB测试基本流程：明确实验改动点、观测指标&计算样本量.mp4 23_17.4-Excel的常用函数_04.mp4 307_【数分报告】02-数据分析报告类型——日常分析报告.mp4 128_PART8.10.3【案例2】特征探索：员工满意度与离职之间的关系.mp4 93_PART4.1-无监督聚类算法及其应用场景.mp4 40_26-Tableau仪表板、故事的创建.mp4 253_【广告投放】Ch-2.2-如何衡量广告效果及优化广告策略.mp4 35_22.3-【案例】使用Excel进行零售分析_03.mp4 292_【用户流失】Part-1.5-相关性分析.mp4 251_【广告投放】Ch-1.6-以抖音为例聊聊互联网企业的变现之路.mp4 60_39-单表查询练习：彩票数据核对.mp4 276_【广告投放】Ch-6.7-特征探索：用户停留时间分析.mp4 139_PART11.1-Boosting算法的基本要素和基本流程.mp4 273_【广告投放】Ch-6.4-特征探索：投放总时间越长引流效果越好？.mp4 126_PART8.10.1【案例2】数据概览及预处理.mp4 157_【业务模型】01-业务分析模型概览.mp4 52_33-MySQL的数据写入：手工建表.mp4 166_【业务模型】5.2-用户行为路径分析.mp4 159_【业务模型】3.1-对比分析法.mp4 34_22.2-【案例】使用Excel进行零售分析_02.mp4 19_16-Excel的基本公式.mp4 284_【广告投放】Ch-7.2-聚类分析在实际工作中的应用.mp4 135_PART10.1-随机森林原理及sklearn实现.mp4 216_【游戏氪金】Ch-1-游戏行业概览与游戏岗位招聘概况.mp4 55_35.2-MySQL的数据查询功能_02.mp4 268_【广告投放】Ch-5.5【选学】使用pandas完成数据库数据的读取和更新.mp4 162_【业务模型】3.4-公式拆解法.mp4 247_【广告投放】Ch-1.2-4P营销理论：产品.mp4 105_PART5.3-使用sklearn实现决策树建模.mp4 49_30-数据库简介.mp4 308_【数分报告】03-数据分析报告类型——专题型分析报告.mp4 132_PART8.10.7【案例2】特征工程&建模&模型调优.mp4 167_【业务模型】5.3-用户行为分析常用工具.mp4 190_【AB测试】11-AB测试的基本流程：计算实验周期&灰度测试&结果评估.mp4 290_【用户流失】Part-1.3-字段类型转化与缺失值填补.mp4 151_PART12.3-XGBoost分类和回归的sklearn实现.mp4 110_PART7.1-线性回归及其基本原理.mp4 304_【用户流失】Part-2.11-决策树模型训练与优化.mp4 213_【AB测试】15.2-应用实战：设计AB-test实验.mp4 203_【AB测试】13.4.4【面试题】AB测试的实验周期如何选择？需要考虑哪些因素？过长或过短.mp4 97_PART4.5-对比RFM分组效果与聚类效果.mp4 5_05-数据分析在企业中的地位.mp4 6_06-数据分析师的日常工作.mp4 202_【AB测试】13.4.3【面试题】简要介绍AB测试，并给出样本量计算公式【拼多多、携程】.mp4 124_PART8.8-利用ROC曲线找出最佳阈值.mp4 243_【异常检测】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.mp4 149_PART12.1-学习XGBoost的四个层次.mp4 185_【AB测试】06-字节跳动是如何应用AB测试的.mp4 288_【用户流失】Part-1.1-业务背景与Kaggle平台使用方法介绍.mp4 92_PART3.5-数据处理的先后顺序及KNN算法优缺点.mp4 4_04-数字、数据、数据分析.mp4 42_27.2【案例】进行靠谱投资02_投资风向及回报分析.mp4 158_【业务模型】02-初学者如何学习业务分析方法.mp4 244_【异常检测】Ch-7.2-建模与调参(2)-树的数量、学习率、控制过拟合.mp4 193_【AB测试】13.2.1【面试题】请描述一下什么是AB-test.mp4 211_【AB测试】14.3-业界流行的AB测试架构实现方案.mp4 175_【业务模型】6.1.1-什么是RFM模型.mp4 189_【AB测试】10-AB测试基本流程：流量的分割.mp4 164_【业务模型】04-数据涨跌异动如何处理？.mp4 278_【广告投放】Ch-6.9-特征探索：用户访问深度分析.mp4 306_【数分报告】01-了解数据分析报告.mp4 134_PART9.2-Bagging-VS-Boosting.mp4 39_25-Tableau简单图形绘制.mp4 230_【游戏氪金】Ch-6.4-模型融合(1)-分类算法解决数据的偏态问题.mp4 237_【异常检测】Ch-5.1-数据预处理(1)：基本特征探索与缺失值处理.mp4 106_PART5.4-CART分类树的参数详解.mp4 77_51-数据分析基础包Numpy.mp4 182_【AB测试】03-AB测试在互联网巨头公司中的发展历程.mp4 186_【AB测试】07【补充】AA测试.mp4 102_PART4.10-使用聚类算法进行异常检测_代码讲解.mp4 76_50-异常与错误.mp4 66_【SQL带刷】1-基础语法回顾和总结.mp4 270_【广告投放】Ch-6.1-特征探索：各渠道流量基本情况.mp4 183_【AB测试】04-为什么互联网热衷于AB测试.mp4 18_15.2-Excel的数据处理_02.mp4 242_【异常检测】Ch-6.4-特征工程(4)-复杂离散型变量的特征衍生与编码.mp4 296_【用户流失】Part-2.3-转化器流水线：ColumnTransformer过程.mp4 240_【异常检测】Ch-6.2-特征工程(2)-基于时间与城市构建编码函数与特征衍生函数.mp4 99_PART4.7-使用python对原数据集进行清洗并建模.mp4 287_【广告投放】Ch-7.5-业务应用：建模结果对业务的指导意义.mp4 282_【广告投放】Ch-6.13-特征探索总结.mp4 123_PART8.7-ROC曲线&AUC面积.mp4 25_19.1-Excel可视化_饼图&折线图.mp4 312_【数分报告】07-数分报告元素——目录.mp4 191_【AB测试】12-AB测试的基本原理：假设检验.mp4 272_【广告投放】Ch-6.3-特征探索：渠道质量Top20分析.mp4 311_【数分报告】06-数分报告元素——标题.mp4 289_【用户流失】Part-1.2-数据字段解释与数据质量检验.mp4 86_PART1-数据分析师为什么要懂算法.mp4 84_58.1【案例3】QQ群聊天记录描述性分析.mp4 96_PART4.4-聚类算法的评估指标：簇内平方和&轮廓系数.mp4 116_PART7.7-非线性问题：多项式回归.mp4 283_【广告投放】Ch-7.1-特征工程：数据预处理&编码&数据归一化.mp4 12_12-数据分析师为什么需要Excel.mp4 220_【游戏氪金】Ch-5.1-游戏数据的初步探索.mp4 74_48-Python中的控制流语句.mp4 209_【AB测试】14.1-AB测试的完整业务流程.mp4 271_【广告投放】Ch-6.2-特征探索：渠道流量Top20分析.mp4 316_【数分报告】11-数据分析报告制作流程.mp4 168_【业务模型】5.4-用户留存分析.mp4 241_【异常检测】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.mp4 252_【广告投放】Ch-2.1-广告投放的目的、渠道、形式及计费方式.mp4 88_PART3.1-sklearn建模流程及KNN算法原理.mp4 118_PART8.2-逻辑回归在实际中的应用场景&优势.mp4 72_46-Python常用数据类型.mp4 16_14.3-Excel的基本操作_03.mp4 50_31-MySQL基础知识：数据类型.mp4 91_PART3.4-KNN中距离的相关讨论：常用距离衡量方式、数据归一化.mp4 71_45-Python基础语法.mp4 24_18-查找引用函数：VLOOKUP-OFFSET-MATCH-INDEX.mp4 165_【业务模型】5.1-用户行为序列分析.mp4 277_【广告投放】Ch-6.8-特征探索：用户搜索行为分析.mp4 234_【异常检测】Ch-2-辨析电商交易模式：开放平台vs价值链整合.mp4 163_【业务模型】3.5-矩阵分析法.mp4 125_PART8.9-【案例1】使用逻辑回归完成社交网络广告推荐的预测.mp4 79_53-数据清洗：数据探索及数据处理.mp4 204_【AB测试】13.4.5【面试题】如何进行合理的流量分割？.mp4 75_49-Python中的函数.mp4 32_21【实操】使用Excel制作数据分析监控日报.mp4 286_【广告投放】Ch-7.4-分组结果的可视化展示.mp4 192_【AB测试】13.1-AB测试面试常见角度.mp4 9_09-Tableau安装教程.mp4 89_PART3.2-使用sklearn实现KNN算法建模.mp4 233_【异常检测】Ch-1-电商的核心价值：更高的交易效率.mp4 69_【SQL带刷】4-力扣进阶SQL查询精讲（上）.mp4 219_【游戏氪金】Ch-4-数据技术辅助游戏运营的6大典型场景.mp4 195_【AB测试】13.2.3【面试题】AB测试有哪些应用场景？.mp4 174_【业务模型】5.7.4-用户画像体系搭建流程.mp4 46_28.3【案例】优秀电影的制作03.mp4 294_【用户流失】Part-2.1-数据重编码：OrdinalEncoder过程-.mp4 231_【游戏氪金】Ch-6.4-模型融合(2)-GBDT回归的预测与调优.mp4 59_38-开窗函数.mp4 64_43【加餐1】高效查询方法.mp4 221_【游戏氪金】Ch-5.2-标签探索：游戏的经营状况与关键经营指标.mp4 14_14.1-Excel的基本操作_01.mp4 215_【游戏氪金】Ch-0-前言：数据概况与案例导读.mp4 111_PART7.2-多元线性回归的实现及回归类模型评估指标.mp4 45_28.2【案例】优秀电影的制作02.mp4 260_【广告投放】Ch-4.1-数据指标体系的重要性及判断标准.mp4 225_【游戏氪金】Ch-5.3-特征探索(4)：左偏带来长尾：谁是异常玩家？.mp4 58_37-几种常见的嵌套查询（子查询）.mp4 257_【广告投放】Ch-3.4-流量为王：在线教育的财富密码.mp4 94_PART4.2-Kmeans基本原理与sklearn实现.mp4 100_PART4.8-聚类算法在实际应用的注意事项.mp4 172_【业务模型】5.7.2-为什么要分析用户画像.mp4 150_PART12.2-XGBoost的安装与卸载.mp4 21_17.2-Excel的常用函数_02.mp4 246_【广告投放】Ch-1.1-广告&营销的本质.mp4 130_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.mp4 114_PART7.5-线性回归改进算法：LASSO.mp4 141_PART11.3-GBDT分类和回归的sklearn快速实现.mp4 218_【游戏氪金】Ch-3-甜蜜陷阱：你是如何一步步走向氪金的？.mp4 179_【业务模型】6.2.2-使用AARRR模型实现用户增长（以网易云音乐为例）.mp4 226_【游戏氪金】Ch-6.1-数据预处理：注册时间与氪金状况的关联.mp4 208_【AB测试】13.5-【场景类面试题示例】如何设计和分析一个AB测试来决定某项新功能是否上.mp4 30_19.6-Excel可视化_商业图表.mp4 107_PART5.5-实例：泰坦尼克号幸存者的预测.mp4 212_【AB测试】15.1-应用实战：背景&AB测试流程.mp4 315_【数分报告】10-数分报告元素——结论与建议&附录.mp4 122_PART8.6-混淆矩阵及其衍生指标.mp4 313_【数分报告】08-数分报告元素——分析背景&目的&思路.mp4 81_55-Python中的可视化图形绘制方法.mp4 255_【广告投放】Ch-3.2-在线教育已死？No，加时赛已开启.mp4 181_【AB测试】02-AB测试的基本定义.mp4 309_【数分报告】04-数据分析报告类型——综合性分析报告.mp4 147_PART11.9-GBDT的袋外数据.mp4 265_【广告投放】Ch-5.2-【选学】互联网巨头们的数据库演变之路.mp4 228_【游戏氪金】Ch-6.3-特征工程(1)-根据业务模式新增特征.mp4 198_【AB测试】13.3.1【面试题】为什么要做AB测试？有什么科学依据？.mp4 238_【异常检测】Ch-5.2-数据预处理(2)：重复值与异常值处理.mp4 229_【游戏氪金】Ch-6.3-特征工程(2)-达成建模所需的统计假设.mp4 207_【AB测试】13.4.8【面试题】若在AB测试中发现实验组核心指标明显优于对照组，那么这个.mp4 101_PART4.9-使用聚类算法进行图像压缩_代码讲解.mp4 317_【数分报告】12-数据分析竞赛信息【加餐】.mp4 155_PART12.7-XGBoost性能相关参数及超参数优化.mp4 70_【SQL带刷】5-力扣进阶SQL查询精讲（下）.mp4 314_【数分报告】09-数分报告元素——报告正文部分.mp4 254_【广告投放】Ch-3.1-在线教育发展历程.mp4 47_29.1【案例】畅想世界旅行_01.mp4 152_PART12.4-XGBoost重要参数详解：迭代过程相关参数.mp4 54_35.1-MySQL的数据查询功能_01.mp4 56_35.3-MySQL的数据查询功能_03.mp4 184_【AB测试】05-AB测试的实际应用场景.mp4 258_【广告投放】Ch-3.5-在线教育的广告投放流程.mp4 274_【广告投放】Ch-6.5-特征探索：不同投放时间下，渠道的流量和质量表现.mp4 61_40-复杂的多表查询.mp4 38_24-Tableau简介&工作区介绍.mp4 103_PART5.1-决策树是如何工作的.mp4 127_PART8.10.2【案例2】标签探索：离职员工状况概览.mp4 161_【业务模型】3.3-漏斗分析法.mp4 256_【广告投放】Ch-3.3-行业洗牌：数据从业者机会何在？.mp4 31_20-数据透视表.mp4 205_【AB测试】13.4.6【面试题】如何验证你的改进办法有效果？如何确定此功能上线收益？【快.mp4 291_【用户流失】Part-1.4-异常值检测.mp4 108_PART6.1-学习曲线&交叉验证.mp4 44_28.1【案例】优秀电影的制作01.mp4 303_【用户流失】Part-2.10-逻辑回归模型解释与特征系数解读.mp4 300_【用户流失】Part-2.7-逻辑回归机器学习流构建与训练.mp4 26_19.2-Excel可视化_条形图&散点图.mp4 53_34-MySQL的数据导入：批量导入数据.mp4 11_11-Python的安装教程.mp4 78_52-Pandas读取外部数据的基本方法.mp4 33_22.1-【案例】使用Excel进行零售分析_01.mp4 117_PART8.1-名为“回归”的分类器：逻辑回归.mp4 27_19.3-Excel可视化_气泡图&雷达图&组合图.mp4 29_19.5-Excel可视化_漏斗图&增维分析&动态图表.mp4 187_【AB测试】08【补充】多变量测试.mp4 245_【异常检测】Ch-7.3-建模与调参(3)-基于软投票的模型融合.mp4 22_17.3-Excel的常用函数_03.mp4 197_【AB测试】13.2.5【面试题】你怎么理解AB测试中的第一、二类错误？你觉得哪个更严重【.mp4 153_PART12.5-XGBoost的弱评估器.mp4 178_【业务模型】6.2.1-AARRR模型.mp4 104_PART5.2-CART分类树的建模流程.mp4 1_01-数据分析思维是什么.mp4 138_PART10.4-使用随机森林完成员工离职预测及调优.mp4 115_PART7.6-非线性问题：线性模型在非线性数据上的表现.mp4 143_PART11.5-迭代过程相关参数：学习率&初始值参数.mp4 73_47-Python复合数据类型：列表、元组、字典、集合.mp4 85_58.2【案例3】QQ群聊天内容词云图.mp4 131_PART8.10.6【案例2】特征探索：岗位&薪资水平.mp4 145_PART11.7-模型复杂度和不纯度衡量指标相关参数.mp4 281_【广告投放】Ch-6.12-特征探索：广告预算分析.mp4 279_【广告投放】Ch-6.10-特征探索：广告卖点分析.mp4 62_41-多表查询练习：电商数据查询.mp4 201_【AB测试】13.4.2【面试题】选择AB实验的样本时，需要注意什么【滴滴】.mp4 83_57【案例2】熟食电商高价值用户挖掘.mp4 250_【广告投放】Ch-1.5-互联网公司如何靠流量致富？.mp4 154_PART12.6-弱学习器的分枝&剪枝&随机性.mp4 8_08-Excel2016的安装教程.mp4 3_03-如何培养自己的数据思维.mp4 301_【用户流失】Part-2.8-逻辑回归机器学习流超参数搜索调优.mp4 90_PART3.3-KNN算法调优：选取最优的K值.mp4 248_【广告投放】Ch-1.3-4P营销理论：价格.mp4 227_【游戏氪金】Ch-6.2-模型选择，benchmark的建立.mp4 280_【广告投放】Ch-6.11-特征探索：广告物料分析.mp4 20_17.1-Excel的常用函数_01.mp4 171_【业务模型】5.7.1-用户画像的两种概念.mp4 263_【广告投放】Ch-4.4-搭建指标体系：选指标&搭体系.mp4 235_【异常检测】Ch-3-淘宝vs京东：迥然不同的盈利模式.mp4 210_【AB测试】14.2-AB测试的五大核心模块.mp4 15_14.2-Excel的基本操作_02.mp4 17_15.1-Excel的数据处理_01.mp4 275_【广告投放】Ch-6.6-特征探索：用户注册行为分析.mp4 142_PART11.4-弱评估器数量相关参数及对模型的影响.mp4 224_【游戏氪金】Ch-5.3-特征探索(3)：游戏平衡性：氪金与战斗优势.mp4 112_PART7.3-实例：使用线性回归预测鲍鱼年龄.mp4 266_【广告投放】Ch-5.3-【选学】创建python与数据库之间的连接.mp4 199_【AB测试】13.3.2【面试题】AB测试成本很高，每个调整都需要做AB测试么.mp4 262_【广告投放】Ch-4.3-搭建指标体系：定目标&理流程.mp4 144_PART11.6-GBDT的损失函数.mp4 137_PART10.3-随机性相关参数及属性详解.mp4 223_【游戏氪金】Ch-5.3-特征探索(2)：偏度：游戏对新手玩家的友好程度.mp4 148_PART11.10-GBDT的超参数优化.mp4 82_56【案例1】欧洲人口结构探索性分析.mp4 80_54-数据清洗：文本数据的常用处理方法.mp4 109_PART6.2-sklearn中的网格搜索.mp4 28_19.4-Excel可视化_对称比较图&瀑布图.mp4 298_【用户流失】Part-2.5-连续变量分箱：等宽、等频与聚类分箱.mp4 236_【异常检测】Ch-4-异常订单检测：商家的帮手，平台的抓手.mp4 119_PART8.3-sklearn中的逻辑回归重要参数详解.mp4 136_PART10.2-弱评估器结构相关参数.mp4 43_27.3【案例】进行靠谱投资03_评估投资回报&探索投资模式.mp4 264_【广告投放】Ch-5.1-案例基本背景及数据情况.mp4 206_【AB测试】13.4.7【面试题】请分析下AB测试的结果统计显著不等于实际显著，你怎么看？.mp4 180_【AB测试】01-AB测试的起源.mp4 299_【用户流失】Part-2.6-连续变量分箱：目标编码与有监督分箱.mp4 121_PART8.5-二分类中的样本不均衡问题.mp4 51_32-MySQL基础知识：约束条件.mp4 295_【用户流失】Part-2.2-数据重编码：OneHotEncoder过程.mp4 305_【用户流失】Part-2.12-决策树模型解释与结果解读.mp4 214_【AB测试】15.3-应用实战：数据分析&假设检验的Python实现.mp4 156_PART13-机器学习算法的模型选择问题.mp4 95_PART4.3-KMeans聚类算法重要参数详解.mp4 37_23.2【案例】使用Excel搭建RFM模型_02.mp4 pan.quark.cn 夸克网盘是夸克推出的一款云服务产品，功能包括云存储、高清看剧、文件在线解压、PDF一键转换等。通过夸克网盘可随时随地管理和使用照片、文档、手机资料，目前支持Android、iOS、PC、iPad。 2 https://pan.quark.cn/s/4ec9bf75a679

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2、本贴发布时间：2026年01月26日
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