讲师简介：
Joshua
北美Data Bootcamp核心团队讲师
前华为高级工程师,数据应用学院联合创始人
拥有10年技术开发管理经验
Nick
曾就读普渡大学 PhD和MBA专业、哈佛MPH专业
曾任职于罗氏诊断Roche的数据分析顾问，现任AT&T大数据组的资深商业数据分析经理
拥有10年商业数据分析和多年招聘经验
课程简介：
本课程分为56讲，内容涵盖Excel数据分析、Python基础、基础统计学、 常见的数据分析方法、SQL等商业数据知识点介绍。本着循序渐进的原则，均从基础知识开始讲起，逐步深入，带你实现从入门到精通的转变。本着实用性原则，从实际业务理解开始讲起，告诉你如何基于业务数据，通过分析手段挖掘其背后的问题或隐含的商业价值，从而解决实际商业问题！
课程亮点：
1、内容体系完备
从python基础到SQL全面渗透，全程干货+实战，让你在求职过程中轻松应对
2、授课方式新颖
授课风格深入浅出便于理解消化，专业专项讲解，逐级击破重难点助你快速提升
适合人群：
1、希望进入商业数据分析领域的学员
2、想要学习更多商业数据知识的职场人士
3、对商业数据分析感兴趣的学员
您将获得：
1、搭建商业数据分析知识框架结构，突破原有的学习瓶颈
2、通过对数据的分析解读，能够解决一些简单的商业问题
知多学习网商业数据分析特训班视频讲座课程目录如下：
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视频
第01讲 商业数据分析综述（上）
1.10数据粒度（四）.mp4
1.11答疑（二）.mp4
1.12答疑（三）.mp4
1.13答疑（四）.mp4
1.1商业数据分析引入.mp4
1.2什么是商业数据分析？.mp4
1.3所需技能.mp4
1.4基本分析流程及供应链各个环节.mp4
1.5商业理解.mp4
1.6答疑（一）.mp4
1.7数据粒度（一）.mp4
1.8数据粒度（二）.mp4
1.9数据粒度（三）.mp4
第02讲 商业数据分析综述（下）
2.1数据质量与形式.mp4
2.2数据隐性.mp4
2.3案例分析.mp4
2.4不同类型的分析.mp4
2.5数据可视化.mp4
2.6典型数据驱动开发团队的人员.mp4
2.7答疑.mp4
第03讲 Excel Basic（上）
3.10查找和替换（一）.mp4
3.11查找和替换（二）.mp4
3.12答疑.mp4
3.1Excel简介.mp4
3.2Excel基本操作（一）.mp4
3.3Excel基本操作（二）.mp4
3.4Excel基本操作（三）.mp4
3.5行列及区域（一）.mp4
3.6行列及区域（二）.mp4
3.7数据及数据类型（一）.mp4
3.8数据及数据类型（二）.mp4
3.9数据及数据类型（三）.mp4
第04讲 Excel Basic（下）
4.1答疑回顾.mp4
4.2排序.mp4
4.3排序插入.mp4
4.4筛选（一）.mp4
4.5筛选（二）.mp4
4.6答疑.mp4
第05讲 Excel分类汇总、公式与函数
5.10报名统计.mp4
5.11SUMIF.mp4
5.12SUMIF练习.mp4
5.1分类汇总（一）.mp4
5.2分类汇总（二）.mp4
5.3公式与函数（一）.mp4
5.4公式与函数（二）.mp4
5.5公式与函数（三）.mp4
5.6逻辑判断IF（一）.mp4
5.7逻辑判断IF（二）.mp4
5.8COUNTIF.mp4
5.9重复.mp4
第06讲 Excel—VLOOKUP
6.1VLOOKUP.mp4
6.2菜单、Join Two Tables.mp4
6.3记录多匹配、跨表.mp4
6.4跨表、跨文件薄.mp4
6.5示例：王者荣耀、打标签.mp4
6.6文本vlookup、Hlookup.mp4
6.7Match&Index.mp4
6.8返回多列.mp4
6.9认识数组、记录多匹配.mp4
第07讲 商务智能
7.1商务智能含义（一）.mp4
7.2商务智能含义（二）.mp4
7.3数据仓库系统.mp4
7.4常见BI.mp4
7.5Power BI（一）.mp4
7.6Power BI（二）.mp4
7.7答疑.mp4
第08讲 Python基础（上）
8.10Python for basic data type（一）.mp4
8.11Python for basic data type（二）.mp4
8.12Python for basic data type（三）.mp4
8.13Python for basic data type（四）.mp4
8.14Python for basic data type（五）.mp4
8.15Python for basic data type（六）.mp4
8.16Python for basic data type（七）.mp4
8.17Python for basic data type（八）.mp4
8.1Python基础课程.mp4
8.2Python能做什么.mp4
8.3Python20载.mp4
8.4Python简单介绍.mp4
8.5工具安装及环境配置（一）.mp4
8.6工具安装及环境配置（二）.mp4
8.7计算机与程序思维.mp4
8.8Jupyter notebook（一）.mp4
8.9Jupyter notebook（二）.mp4
第09讲 Python基础（中）
9.10王者荣耀case function（三）.mp4
9.11Quiz—基本语法及变量.mp4
9.12Way to Function（一）.mp4
9.13Way to Function（二）.mp4
9.14Quiz—Code Structure（一）.mp4
9.15Quiz—Code Structure（二）.mp4
9.16Python basic data structure（一）.mp4
9.17Python basic data structure（二）.mp4
9.18Python basic data structure（三）.mp4
9.1答疑.mp4
9.2Python for basic data type（一）.mp4
9.3Python for basic data type（二）.mp4
9.4Quiz—字符串.mp4
9.5Python Code Structure.mp4
9.6While Loop.mp4
9.7For Loop.mp4
9.8王者荣耀case function（一）.mp4
9.9王者荣耀case function（二）.mp4
第10讲 Python基础（下）
10.10Zip.mp4
10.11Mutable，Immutable.mp4
10.12Traversal Sequence Data Structure.mp4
10.13函数进阶（一）.mp4
10.14函数进阶（二）.mp4
10.15函数也可以传递、Lambda.mp4
10.16修饰.mp4
10.17List Comprehensions（一）.mp4
10.18List Comprehensions（二）.mp4
10.1答疑—strip的功能.mp4
10.2List（一）.mp4
10.3List（二）.mp4
10.4List（三）.mp4
10.5Tuple.mp4
10.6Dictionary（一）.mp4
10.7答疑回顾.mp4
10.8Dictionary（二）.mp4
10.9Set.mp4
第11讲 Python进阶和面向对象
11.10Advanced Python（三）.mp4
11.11Advanced Python（四）.mp4
11.1Modules，Packages，and Programs（一）.mp4
11.2Modules，Packages，and Programs（二）.mp4
11.3Python Standard Library.mp4
11.4Python System（一）.mp4
11.5Python System（二）.mp4
11.6Python System（三）.mp4
11.7Python System（四）.mp4
11.8Advanced Python（一）.mp4
11.9Advanced Python（二）.mp4
第12讲 网络数据获取
12.10Crawl—BOSS直聘（四）.mp4
12.11Crawl—BOSS直聘（五）.mp4
12.12Crawl—BOSS直聘（六）.mp4
12.13作业：英雄列表整合（一）.mp4
12.14作业：英雄列表整合（二）.mp4
12.15作业：英雄列表整合（三）.mp4
12.1计算机网络基础.mp4
12.2网站.mp4
12.3示例分析.mp4
12.4知识回顾及预习.mp4
12.5HTML，CSS，Browser（一）.mp4
12.6HTML，CSS，Browser（二）.mp4
12.7Crawl—BOSS直聘（一）.mp4
12.8Crawl—BOSS直聘（二）.mp4
12.9Crawl—BOSS直聘（三）.mp4
第13讲 概率论基本概念
13.1课程简述及小测试.mp4
13.2自然科学vs数学.mp4
13.3随机试验.mp4
13.4古典概型（一）.mp4
13.5古典概型（二）.mp4
13.6条件概率.mp4
13.7贝叶斯公式（一）.mp4
13.8贝叶斯公式（二）.mp4
13.9独立性.mp4
第14讲 随机变量及其分布（上）
14.1随机变量.mp4
14.20-1分布和伯努利实验（一）.mp4
14.3伯努利实验例题讲解（一）.mp4
14.4伯努利实验例题讲解（二）.mp4
14.5随机变量分布函数（一）.mp4
14.6随机变量分布函数（二）.mp4
14.7随机变量分布函数（三）.mp4
14.8随机变量分布函数（四）.mp4
14.9随机变量分布函数（五）.mp4
第15讲 随机变量及其分布（下）
15.10正态分布例题讲解（三）.mp4
15.1分布函数例题及贝叶斯公式回顾.mp4
15.2贝叶斯公式例题（一）.mp4
15.3贝叶斯公式例题（二）.mp4
15.4贝叶斯定理思想归纳.mp4
15.5贝叶斯定理应用总结及分布函数.mp4
15.6正态分布例题讲解（一）.mp4
15.7正态分布例题讲解（二）.mp4
15.8离散型分布函数.mp4
15.9连续型分布函数.mp4
第16讲 随机变量的数字特征
16.1离散型分布函数的数学期望.mp4
16.2连续型分布函数的数学期望.mp4
16.3例题讲解（一）.mp4
16.4例题讲解（二）.mp4
16.5例题讲解（三）.mp4
16.6正态分布的标准差定义.mp4
16.7数学期望及例题讲解.mp4
16.8方差及例题讲解.mp4
第17讲 多维随机变量
17.1二维随机变量（一）.mp4
17.2二维随机变量（二）.mp4
17.3二维随机变量（三）.mp4
17.4N维随机变量（一）.mp4
17.5N维随机变量（二）.mp4
17.6中心极限定理（一）.mp4
17.7中心极限定理（二）.mp4
17.8随机样本与箱线图.mp4
17.9SPSS数据分析.mp4
第18讲 数理统计及SPSS应用
18.10单因素方差分析（二）.mp4
18.11两因素方差分析.mp4
18.12卡方检验（一）.mp4
18.13卡方检验（二）.mp4
18.14卡方检验（三）.mp4
18.15简单线性回归（一）.mp4
18.16简单线性回归（二）.mp4
18.1T检验理论推导和前提.mp4
18.2单样本t检验（一）.mp4
18.3单样本t检验（二）.mp4
18.4独立样本t检验（一）.mp4
18.5独立样本t检验（二）.mp4
18.6配对样本t检验（一）.mp4
18.7配对样本t检验（二）.mp4
18.8方差分析.mp4
18.9单因素方差分析（一）.mp4
第19讲 Python NumPy，Pandas
19.10统计、排序和存储array.mp4
19.11Pandas简单介绍和Series.mp4
19.12Series.mp4
19.13DataFrame.mp4
19.14Titanic example.mp4
19.15Index object、Reindex.mp4
19.16Drop Data、Slice Data.mp4
19.17Data Alignment、Rank and Sort.mp4
19.1NumPy简单介绍.mp4
19.2创建矩阵（一）.mp4
19.3创建矩阵（二）.mp4
19.4算术操作和矩阵计算.mp4
19.5Several Useful Operations.mp4
19.6一维矩阵.mp4
19.7多维矩阵（一）.mp4
19.8多维矩阵（二）.mp4
19.9Generate Grid、NumPy where function.mp4
第20讲 Matplotlib, Seaborn
20.10Data-ink ratio举例（一）.mp4
20.11Data-ink ratio举例（二）.mp4
20.12Seaborn：Regression plot.mp4
20.13Bar plot、FacetGrid.mp4
20.14Pair Plot、Joint Plot与Line Plot.mp4
20.15Plotly（一）.mp4
20.16Plotly（二）.mp4
20.1数据可视化引入（一）.mp4
20.2数据可视化引入（二）.mp4
20.3什么是Data Visualization.mp4
20.4Matplotlib简单介绍.mp4
20.5Data-ink ratio.mp4
20.6一次性画图和重复性画图的关系.mp4
20.7Matplotlib及其元素.mp4
20.8Mode.mp4
20.9Basic elements及画图介绍.mp4
第21讲 Excel数据透视表
21.10切片器连接多个数据透视表.mp4
21.11分组.mp4
21.12设置数值计算方式与自定义计算项.mp4
21.13例题练习.mp4
21.1数据透视表课程引入.mp4
21.2观察数据及创建数据透视表.mp4
21.3透视表简单练习.mp4
21.4如何设置数据透视表的格式、风格.mp4
21.5报表布局、分类汇总、总计.mp4
21.6排序与筛选（一）.mp4
21.7排序与筛选（二）.mp4
21.8刷新、更改数据源.mp4
21.9切片器操作及简单练习.mp4
第22讲 数据可视化
22.10饼状图答疑.mp4
22.11练习（一）.mp4
22.12练习（二）.mp4
22.13练习（三）.mp4
22.14练习（四）.mp4
22.15练习（五）.mp4
22.1课前回顾.mp4
22.2柱状图（一）.mp4
22.3柱状图（二）.mp4
22.4柱状图（三）.mp4
22.5柱状图（四）.mp4
22.6饼状图、线状图.mp4
22.7图表结合.mp4
22.8数据透视图（一）.mp4
22.9数据透视图（二）.mp4
第23讲 数据仪表盘Excel Dashboard
23.10创建Dashboard（一）.mp4
23.11创建Dashboard（二）.mp4
23.12创建Dashboard（三）.mp4
23.13课程内容回顾（一）.mp4
23.14课程内容回顾（二）.mp4
23.1课前回顾.mp4
23.2mini图和时间轴.mp4
23.3数据仪表盘示例及创建仪表盘的步骤.mp4
23.4创建仪表盘的注意事项与演示.mp4
23.5创建数据仪表盘：观察整理数据.mp4
23.6建立数据透视表和图表（一）.mp4
23.7建立数据透视表和图表（二）.mp4
23.8建立数据透视表和图表（三）.mp4
23.9建立数据透视表和图表（四）.mp4
第24讲 商业流程综述Business Process Overview
24.10金融数据分析与人力资源数据分析.mp4
24.11医疗健康数据分析.mp4
24.12供应链数据分析与体育数据分析.mp4
24.13互联网数据分析.mp4
24.14数据清理—数据分析前必不可少的步骤.mp4
24.15Case 1：数据质量控制（一）.mp4
24.16Case 1：数据质量控制（二）.mp4
24.17数据分析流程及分类.mp4
24.18描述性、预测性、指导性数据分析.mp4
24.19Case 2：如何使用数据解答商业问题.mp4
24.1商业数据分析的驱动力.mp4
24.20答疑及大数据简述.mp4
24.2什么是商业数据分析（一）.mp4
24.3什么是商业数据分析（二）.mp4
24.4不同部门的应用场景及流程综述.mp4
24.5市场推广数据分析（一）.mp4
24.6市场推广数据分析（二）.mp4
24.7新业务开发.mp4
24.8销售管理和其他应用场景.mp4
24.9不同行业的应用场景及答疑.mp4
第25讲 Marketing Analytics
25.10Marketing Analytics Landscape及答疑.mp4
25.11Marketing Mix Model.mp4
25.12MMM模型例题分析.mp4
25.13市场反应度、线性模型及指数模型.mp4
25.14Contribution与Optimization.mp4
25.15Digital Marketing.mp4
25.16Attribution及举例.mp4
25.17Linear Attribution及两-模型-较分析.mp4
25.1市场漏斗模型Marketing Funnel（一）.mp4
25.2市场漏斗模型Marketing Funnel（二）.mp4
25.3Samples.mp4
25.4Marketing vs Marketing Analytics（一）.mp4
25.5Marketing vs Marketing Analytics（二）.mp4
25.6Marketing Analytics（一）.mp4
25.7Marketing Analytics（二）.mp4
25.8Segmentation及举例.mp4
25.9Acquisition Model与Analytics Cycle.mp4
第26讲 市场推广分析Marketing Analytics
26.1ROI—投资回报率.mp4
26.2MER—推广成本营收-.mp4
26.3CAC—顾客获取成本及其他重要指标.mp4
26.4STP框架.mp4
26.5STP举例：地毯纤维.mp4
26.6市场细分需要收集的数据.mp4
26.7市场细分的主要步骤及聚类分析举例.mp4
26.8Case Study：应当选择-个细分市场？.mp4
26.9目标市场、市场定位及行业前瞻.mp4
第27讲 Best Practice in Data Processing
27.10Missing Data与Transformation.mp4
27.11Web Data Preparation.mp4
27.12Data Cleaning：Airbnb Listings（一）.mp4
27.13Data Cleaning：Airbnb Listings（二）.mp4
27.14Data Cleaning：Airbnb Listings（三）.mp4
27.1数据处理方法引入.mp4
27.2Data Source：Excel.mp4
27.3Data Source：Delimited format与Fixed length.mp4
27.4Data File与Web Data.mp4
27.5Data Source：RDBMS.mp4
27.6Data Types（一）.mp4
27.7Data Types（二）.mp4
27.8Missing Data与Data Quality Issues.mp4
27.9Data Preparation与Data Cleansing.mp4
第28讲 Machine Learning
28.10Feature Extraction（一）.mp4
28.11Feature Extraction（二）.mp4
28.12答疑：Sklearn安装.mp4
28.13Feature selection.mp4
28.14Learning algorithm（一）.mp4
28.15Learning algorithm（二）.mp4
28.16Extreme Example.mp4
28.17Model evaluation&selection及回顾.mp4
28.1Sklearn介绍.mp4
28.2什么是机器学习.mp4
28.3General Learning Models-Supervised（一）.mp4
28.4General Learning Models-Supervised（二）.mp4
28.5General Learning Models-Unsupervised.mp4
28.6Part1.Feature Extraction.mp4
28.7Part2.Learning Algorithms.mp4
28.8Sklearn安装.mp4
28.9Dataset.mp4
第29讲 Linear Regression
29.10模型的诊断（二）.mp4
29.11线性回归分析步骤.mp4
29.12Python实例：利用数据点建立模型.mp4
29.13如何求线性方程斜率与截距.mp4
29.14如何评价模型的好坏.mp4
29.15Linear Regression on Boston housing dataset.mp4
29.16Method 1：sklearn package.mp4
29.17Method 2：statsmodels package.mp4
29.1课程引入.mp4
29.2什么是模型？.mp4
29.3什么是回归分析及其分类.mp4
29.4什么是线性回归？.mp4
29.5自变量与因变量.mp4
29.6线性回归模型及所需满足的条件.mp4
29.7线性回归前提假设.mp4
29.8残差Residual及系数的估计.mp4
29.9模型的诊断（一）.mp4
第30讲 Logistic Regression
30.10过拟合vs欠拟合与交叉验证.mp4
30.11逻辑回归分析流程.mp4
30.12数据导入.mp4
30.13Data Exploratory.mp4
30.14Create dummy variables & Feature Selection.mp4
30.15Implementing the model & Logistic Regression Model Fitting.mp4
30.16Cross Validation & Confusion Matrix.mp4
30.1课程引入.mp4
30.2监督式vs非监督式机器学习.mp4
30.3分类vs聚类.mp4
30.4分类算法vs回归分析.mp4
30.5为什么线性模型不适用？.mp4
30.6逻辑回归的前提假设.mp4
30.7逻辑回归的公式及问题.mp4
30.8混淆矩阵与ROC曲线.mp4
30.9模型永远都不是完美的.mp4
第31讲 分类算法&聚类算法
31.10Modeling与Evaluation.mp4
31.11答疑与Similarity Measure.mp4
31.12层次聚类、K均值聚类与DBSCAN.mp4
31.13Kmeans.mp4
31.14Kmeans对数据分析的敏感度及圆形分布的数据.mp4
31.1个人简介及课程引入.mp4
31.2分类算法与聚类算法.mp4
31.3决策树及其优点.mp4
31.4决策树的属性划分、流程及缺点.mp4
31.5随机森林及其优点、答疑.mp4
31.6Decision Tree-Titianic Sample.mp4
31.7Data preprocessing.mp4
31.8Data Exploration（一）.mp4
31.9Data Exploration（二）.mp4
第32讲 顾客体验Customer Experience
32.10NPS及提高NPS动机.mp4
32.11NPS种类.mp4
32.12如何分析NPS.mp4
32.13如何应用NPS结果及Case分享.mp4
32.14如何提高调查回复率.mp4
32.1以顾客为中心的目的.mp4
32.2顾客体验可以成为差异性因素（一）.mp4
32.3顾客体验可以成为差异性因素（二）.mp4
32.4什么是顾客体验及顾客周期.mp4
32.5提高顾客体验的步骤.mp4
32.6用户体验地图、顾客愿望与需求及顾客接触点.mp4
32.7用户体验地图及顾客心声.mp4
32.8CX管理常用指标.mp4
32.9如何测量顾客体验—NPS.mp4
第33讲 定价Pricing
33.10Case介绍.mp4
33.11价格和数量之间的关系.mp4
33.12估计成本（一）.mp4
33.13估计成本（二）.mp4
33.14估计成本（三）.mp4
33.1定价的定义.mp4
33.2定价的战略目标.mp4
33.3估算需求.mp4
33.4估算成本.mp4
33.5了解市场竞争.mp4
33.6选择定价策略（一）.mp4
33.7选择定价策略（二）.mp4
33.8收支平衡分析、成功的定价策略.mp4
33.9其他常用的定价策略.mp4
第34讲 SPSS与问卷数据分析
34.10变量级数据整理—个案等级排序.mp4
34.11文件级数据整理（一）.mp4
34.12文件级数据整理（二）.mp4
34.13描述统计.mp4
34.14如何用SPSS分析出数据报告.mp4
34.15练习.mp4
34.1SPSS简单介绍及基本过程.mp4
34.2SPSS运行方式和窗口类型.mp4
34.3SPSS获取数据的方式.mp4
34.4变量的测量尺度及属性.mp4
34.5变量类型及输入调查问卷.mp4
34.6数据录入、文件导出.mp4
34.7变量级数据整理—compute&automatic recode.mp4
34.8变量级数据整理—recode.mp4
34.9变量级数据整理—可视化箱.mp4
第35讲 市场研究的基础知识
35.10定量研究：CLT和CATI.mp4
35.11定量研究：邮寄调查和在线调查.mp4
35.12定量研究的执行流程.mp4
35.13问卷设计流程及案例讲解.mp4
35.14两种定性调查方式对比及定性研究核心目标.mp4
35.15定性研究要解决的问题.mp4
35.16定性研究执行流程、大纲设计原则及课后作业.mp4
35.1市场研究的定义与角色.mp4
35.2市场研究在营销中的价值.mp4
35.3市场研究的使用者.mp4
35.4市场研究的内容及公司构成.mp4
35.5市场研究的主要项目类型及方案核心内容.mp4
35.6市场调查的基本流程.mp4
35.7了解需求及两个案例.mp4
35.8市场研究的两种调查方式.mp4
35.9定量研究：入户访问与街头拦截.mp4
第36讲 市场研究的营销应用
36.10品牌满足消费者不同诉求及量化品牌形象因素.mp4
36.11品牌沟通及创造长期品牌建设效果.mp4
36.12广告测试的市场研究体系及具体评估指标.mp4
36.13广告评估的关键指标、诊断模型及投放效果评估.mp4
36.14广告知晓、信息传递、品牌态度及行为影响.mp4
36.15诊断广告投放问题及媒体投放评估.mp4
36.1市场研究的方向及内容.mp4
36.2案例引入、了解市场与观察痛点.mp4
36.3全面评估需求程度与描述市场机会.mp4
36.4从机会到洞察.mp4
36.5消费者洞察及需求挖掘.mp4
36.6获取洞察、产生工作坊及输出洞察.mp4
36.7产生创意的工作坊及产品创意到产品概念.mp4
36.8概念优化、筛选指标及测试结果对比.mp4
36.9品牌力的作用及衡量品牌力的指标.mp4
第37讲 客户关系与数据分析（上）
37.10数据的筛选和分析.mp4
37.11如何进行数据可视化.mp4
37.12制作RFM评分标准模型.mp4
37.13RFM打分.mp4
37.14如何进行客户分类.mp4
37.1概述及客户关系管理介绍.mp4
37.2客户关系与CRM数据.mp4
37.3CRM与RFM模型.mp4
37.4RFM模型8个分类.mp4
37.5方法与问题.mp4
37.6模型的使用.mp4
37.7使用与扩展.mp4
37.8RFM应用：零售案例介绍.mp4
37.9引用数据和数据表示.mp4
第38讲 客户关系与数据分析（下）
38.10答疑：肘部原理.mp4
38.11考虑更多的feature（一）.mp4
38.12考虑更多的feature（二）.mp4
38.13交叉销售，消费升级、降级，阶段分析.mp4
38.14答疑：学习建议及用户画像简述.mp4
38.1基于统计模型来分类RFM指标.mp4
38.2K-means.mp4
38.3Silhouette analysis on K-Means clustering.mp4
38.4图像中不同簇的讲解分析.mp4
38.5不同簇和中心点数据分析.mp4
38.6对比RFMScore分类.mp4
38.7Decision Tree on RFM.mp4
38.8Decision Tree Classifier.mp4
38.9Decision Tree与Logistics Regression的区别.mp4
第39讲 新业务开发及销售运营管理
39.10名单分组分配、转化及销售运营管理.mp4
39.11销售预测类型及方法（一）.mp4
39.12销售预测类型及方法（二）.mp4
39.1书籍推荐.mp4
39.2BD与潜在顾客.mp4
39.3需求与潜在顾客、目标顾客画像.mp4
39.4收集目标顾客信息渠道及确定数据来源.mp4
39.5收集数据、集客营销、内容营销及指标.mp4
39.6Case 1：Web Scraping using Power BI（一）.mp4
39.7Case 1：Web Scraping using Power BI（二）.mp4
39.8Case 2：Lead Scoring（一）.mp4
39.9Case 2：Lead Scoring（二）.mp4
第40讲 Growth Hacking
40.10Growth Hacking Tactics（一）.mp4
40.11LOPA与Airbnb.mp4
40.12Growth Hacking Tactics（二）.mp4
40.13Content marketing to grow your business.mp4
40.14Growth Technology（一）.mp4
40.15Growth Technology（二）.mp4
40.16Growth Hacking Case Study.mp4
40.1课程引入与Hotmail.mp4
40.2Growth Hacking的四个步骤与含义.mp4
40.3Marketing Funnel与Growth Hacking Focus.mp4
40.4Metrics.mp4
40.5KPI介绍（一）.mp4
40.6KPI介绍（二）.mp4
40.7应关注的有效渠道与目标用户.mp4
40.8Free&Paid Marketing Channels.mp4
40.9Product Features.mp4
第41讲 MySQL（上）
41.10创建表单.mp4
41.11案例讲解（一）.mp4
41.12案例讲解（二）.mp4
41.13案例讲解（三）.mp4
41.14案例讲解（四）.mp4
41.15Products aggreation（一）.mp4
41.16Products aggreation（二）.mp4
41.1MySQL下载及安装.mp4
41.2MySQL几个原则及覆盖范围.mp4
41.3数据文件、分析流程及存储格式.mp4
41.4数据库应用场景及存储、访问问题.mp4
41.5数据库的特点及关系型数据库.mp4
41.6数据表单.mp4
41.7怎么使用数据库及SQL.mp4
41.8KFC订单及语句介绍.mp4
41.9Schema与Create database.mp4
第42讲 MySQL（下）
42.10举例：HR subquery（一）.mp4
42.11举例：HR subquery（二）.mp4
42.12举例：HR subquery（三）.mp4
42.13窗函数（一）.mp4
42.14窗函数（二）.mp4
42.15窗函数（三）.mp4
42.16窗函数及课程总结.mp4
42.1课程回顾.mp4
42.2Aggregate Functions、约束及多张表.mp4
42.3创建表单的代码实现.mp4
42.4JOIN与Concat.mp4
42.5JOIN：员工信息及部门编码.mp4
42.6多张表单JOIN：查询员工信息.mp4
42.7基于工资分类工资等级.mp4
42.8Write a query.mp4
42.9On与Using.mp4
第43讲 NoSQL database与Power BI
43.10大数据的分析.mp4
43.11云计算与大数据（一）.mp4
43.12云计算与大数据（二）.mp4
43.13SQL over Big Data.mp4
43.14案例分析.mp4
43.15Power BI 案例分析（一）.mp4
43.16Power BI 案例分析（二）.mp4
43.17Power BI 简单介绍.mp4
43.18Power BI 案例分析（三）.mp4
43.1课程回顾.mp4
43.2Common table expression（一）.mp4
43.3Common table expression（二）.mp4
43.4Common table expression（三）.mp4
43.5递归（一）.mp4
43.6递归（二）.mp4
43.7递归（三）.mp4
43.8大数据背景引入.mp4
43.9大数据的特点与业务起源.mp4
第44讲 E-commerce（上）
44.10描述products、orders、order_product table.mp4
44.11data exploring analytics & insite.mp4
44.12描述产品—订单.mp4
44.13产品再订购.mp4
44.14产品中的相关性（一）.mp4
44.15产品中的相关性（二）.mp4
44.1List of Contents.mp4
44.2Questions.mp4
44.3什么是Ecommerce（电子商务）及发展历史.mp4
44.4电子商务的法律条文及类型.mp4
44.5如何使用及运作电子商务.mp4
44.6供应链管理、网站及市场战略.mp4
44.7设计用户体验地图.mp4
44.8Marketing Tactics及SQL实现.mp4
44.9描述department tables.mp4
45.10Data Analytics Ecommerce.mp4
第45讲 E-Commerce（下）
45.11Important Metrics & KPIs（一）.mp4
45.12Important Metrics & KPIs（二）.mp4
45.13Digital Marketing Analytics Full Cycle.mp4
45.14Build Customer Profile.mp4
45.15Business Analytics举例回顾.mp4
45.1课程回顾与dropshipping.mp4
45.2Dropshipping Model.mp4
45.3Dropshipping business.mp4
45.4Ecommerce Technology.mp4
45.5Ecommerce Site SEO（一）.mp4
45.6Ecommerce Site SEO（二）.mp4
45.7Ecommerce Site SEO（三）.mp4
45.8CRM客户关系管理.mp4
45.9Benefits of Ecommerce CRM.mp4
第46讲 Gaming Analytics（上）
46.10游戏产业变现方式.mp4
46.11Gaming Demo Case 1（一）.mp4
46.12Gaming Demo Case 1（二）.mp4
46.13Gaming Demo Case 1（三）.mp4
46.1Introduction to Gaming Industry（一）.mp4
46.2Introduction to Gaming Industry（二）.mp4
46.3游戏客户市场相关数据.mp4
46.4按游戏过程的市场划分（一）.mp4
46.5按游戏过程的市场划分（二）.mp4
46.6Game Release Operation cycle（一）.mp4
46.7Game Release Operation cycle（二）.mp4
46.8游戏产业与其他产业区别及其特点（一）.mp4
46.9游戏产业与其他产业区别及其特点（二）.mp4
第47讲 Gaming Analytics（下）
47.10Referral Coupon Analytics及模拟面试问题.mp4
47.11Experience-Metrics及Understand Chum.mp4
47.12Game Experience及Funnel、Cohort Analysis.mp4
47.13Job&Career in Gaming Industry.mp4
47.14Gaming Demo Case 1（一）.mp4
47.15Gaming Demo Case 1（二）.mp4
47.1课程回顾.mp4
47.2DS-BA work by Function Areas（一）.mp4
47.3DS-BA work by Function Areas（二）.mp4
47.4DS-BA work by Function Areas（三）.mp4
47.5DS-BA work by Period（一）.mp4
47.6DS-BA work by Period（二）.mp4
47.7Common Framework与Growth-Metrics.mp4
47.8Growth-Metrics.mp4
47.9Growth-Ads Optimization.mp4
第48讲 食品感官评定及感觉现象概述
48.10感觉的基本规律（二）.mp4
48.11感觉的认知与表达.mp4
48.12总结.mp4
48.1食品感官科学现状及大纲.mp4
48.2食品感官理论的背景.mp4
48.3理化分析的辅助（一）.mp4
48.4理化分析的辅助（二）.mp4
48.5感觉的定义和分类（一）.mp4
48.6感觉的定义和分类（二）.mp4
48.7联觉现象.mp4
48.8感觉的阈值及基本规律.mp4
48.9感觉的基本规律（一）.mp4
第49讲 感官感觉基本类型（上）
49.10嗅觉的生理特点.mp4
49.11嗅觉生理涉及的概念.mp4
49.12嗅觉的心理特点（一）.mp4
49.13嗅觉的心理特点（二）.mp4
49.1视觉的生理特点（一）.mp4
49.2视觉的生理特点（二）.mp4
49.3视觉的生理特点（三）.mp4
49.4视觉的心理特点（一）.mp4
49.5视觉的心理特点（二）.mp4
49.6食品的视觉特性.mp4
49.7听觉的生理特点（一）.mp4
49.8听觉的生理特点（二）.mp4
49.9听觉的心理特点.mp4
第50讲 感官感觉基本类型（下）
50.1味觉的生理特点（一）.mp4
50.2味觉的生理特点（二）.mp4
50.3基本味（一）.mp4
50.4基本味（二）.mp4
50.5影响味觉的因素.mp4
50.6味觉的心理特点.mp4
50.7触觉的生理特点（一）.mp4
50.8触觉的生理特点（二）.mp4
50.9触觉的心理特点.mp4
第51讲 食品感官评定条件
51.1食品感官及鉴评人员类型（一）.mp4
51.2食品感官及鉴评人员类型（二）.mp4
51.3食品感官及鉴评人员类型（三）.mp4
51.4感官鉴评人员的筛选.mp4
51.5感官鉴评人员的训练.mp4
51.6食品感官鉴评室设置及试验区环境条件.mp4
51.7样本制备的要求.mp4
51.8影响样本制备和呈送的外部因素及食品感官鉴评的组织和管理.mp4
第52讲 食品感官评定常规统计方法
52.10Friedman检定法、Page法及方差分析法（二）.mp4
52.11分类试验法.mp4
52.12描述分析法：简单描述法与定量描述法.mp4
52.1差异识别法概述.mp4
52.2两点试验法.mp4
52.3一-二点试验法.mp4
52.4“A”与“非A”试验法.mp4
52.5五中取二试验法.mp4
52.6选择试验法.mp4
52.7差异标度法：顺位试验法.mp4
52.8顺位试验法与Kramer检定法.mp4
52.9Friedman检定法、Page法及方差分析法（一）.mp4
第53讲 AB Testing（上）
53.10应该如何选择指标.mp4
53.11Experiment Design与Quiz.mp4
53.12Quiz解答.mp4
53.13确定样本数量.mp4
53.14Quiz（二）.mp4
53.15如何确定A-B Testing运行周期.mp4
53.16确定目标群体.mp4
53.1什么是A-B Testing.mp4
53.2A-B Testing案例.mp4
53.3A-B Testing应用与局限.mp4
53.4Quiz（一）.mp4
53.5A-B Testing、Multivariate Testing与A-A Testing.mp4
53.6伯努利分布、零假设与显著性.mp4
53.7A-B Testing流程.mp4
53.8回顾商业漏斗模型.mp4
53.9常见的互联网分析指标.mp4
第54讲 AB Testing（下）
54.10Create Variation（二）.mp4
54.11Create Variation（三）.mp4
54.12Run Experiment.mp4
54.13Sample Size Sanity Check.mp4
54.14Quiz 1：A-B Testing Calculator.mp4
54.15Quiz 2.mp4
54.16Sanity Check.mp4
54.17Master A-B Testing Interviews.mp4
54.1课程回顾及如何分配目标人群.mp4
54.2实验运行.mp4
54.3分析实验结果.mp4
54.4Case study：DA-SHU-JU.com.mp4
54.5Review Business Funnel.mp4
54.6Review Business Funnel及Define Metrics.mp4
54.7Design Experiment（一）.mp4
54.8Design Experiment（二）.mp4
54.9Create Variation（一）.mp4
第55讲 Capstone（上）
55.10从订单角度分析数据.mp4
55.11从产品与用户角度分析数据.mp4
55.12基于产品的数据探索（一）.mp4
55.13基于产品的数据探索（二）.mp4
55.14基于用户的数据探索（一）.mp4
55.15基于用户的数据探索（二）.mp4
55.1课程总回顾—商业数据分析流程.mp4
55.2课程总回顾—所需技能、类型方法及工具.mp4
55.3零售“大作业”：时尚电商.mp4
55.4零售机器模式与cohort分析.mp4
55.5数据导入与数据脱敏介绍.mp4
55.6查看并了解数据信息.mp4
55.7SPU与SKU概念解释.mp4
55.8分析订单及支付流程.mp4
55.9多角度分析数据.mp4
第56讲 Capstone（下）
56.10评分矩阵、数据收集与答疑：留存.mp4
56.11推荐介绍：基于距离.mp4
56.12推荐系统与Co-Current Matrix.mp4
56.13聚类推荐KNN、协同过滤与关联分析.mp4
56.14Apriori algorithm.mp4
56.15课程答疑与图书推荐.mp4
56.16推荐网站：kaggle.mp4
56.1基于顾客的数据探索.mp4
56.2Place，Web Traffic，DAU与数据埋点.mp4
56.3LTV，CAC及CLV.mp4
56.4如何计算lifetime value及用户留存.mp4
56.5Cohort Analysis、群体分析或分组分析（一）.mp4
56.6Cohort Analysis、群体分析或分组分析（二）.mp4
56.7Cohort Analysis、群体分析或分组分析（三）.mp4
56.8Product Performance与RFM.mp4
56.9推荐系统、场景与协同过滤.mp4
课件
1-3讲 商业数据分析综述及Excel Basic.zip
12讲 网络数据获取.zip
13-15讲 概率论基本概念；随机变量及其分布（上+下）.zip
16-17讲 随机变量的数字特征；多维随机变量.zip
18讲 数理统计及SPSS应用.zip
19讲 Python Numpy，Pandas.zip
20讲 Matplotlib, Seaborn .zip
21讲 Excel数据透视表.zip
22讲 数据可视化.zip
23讲 数据仪表盘Excel Dashboard.zip
24讲 商业流程综述Business Process Overview.zip
25讲 Marketing Analytics.zip
26讲 市场推广分析Marketing Analytics.zip
27讲 Best practice in data processing.zip
28讲 Machine Learning .zip
29讲 Linear Regression.zip
30讲 Logistics Regression.zip
31讲 分类算法&聚类算法.zip
32讲 顾客体验 Customer Experience.zip
33讲 定价Pricing.zip
34讲 SPSS与问卷分析.zip
35讲 市场研究的基础知识.zip
36讲 市场营销的研究应用.zip
37讲 客户关系与数据分析（上）.zip
38讲 客户关系与数据分析（下）.zip
39讲 新业务开发及销售运营管理.zip
4-7讲 Excel Basic；分类汇总、函数与公式；Vlookup；商务智能.zip
40讲 Growth hacking.zip
41讲 MySQL（上）.zip
42讲 MySQL（下）.zip
43讲 NoSQL Database与Power BI.zip
44讲 E-commerce（上）.zip
45讲 E-commerce（下）.zip
46讲 Gaming Analytics（上）.zip
47讲 Gaming Analytics（下）.zip
48讲 食品感官评定及感觉现象概述.zip
49讲 感官感觉基本类型（上）.zip
50讲 感官感觉基本类型（下）.zip
51讲 食品感官评定条件.zip
52讲 食品感官评定常规统计方法.zip
53讲 A_B Testing（上）.zip
54讲 A_B Testing（下）.zip
55讲 Capstone（上）.zip
56讲 Capstone（下）.zip
8-11讲 Python基础上+中+下及进阶和面向对象.zip
