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CDA20220827期level2策略部分(录播课程)
简介
查看课程
任务列表
第1任务: 0827 敏捷开班典礼
第2任务: 9.3.1 SQL串讲(1)
第3任务: 9.3.2 SQL串讲(2)
第4任务: 9.3.3 SQL串讲(3)
第5任务: 9.3.4 SQL串讲(4)
第6任务: 9.3.5 SQL串讲(5)
第7任务: 9.3.6 SQL串讲(6)
第8任务: 9.4.1 北极星指标、业务指 标
第9任务: 9.4.2 指标体系
第10任务: 9.4.3 淘宝用户行为分析 - 数据导入、清洗
第11任务: 9.4.4 淘宝用户行为分析 - 流量指标分析、用户行为转化分析
第12任务: 9.4.5 淘宝用户行为分析 -留存分析
第13任务: 9.4.6 淘宝用户行为分析 -消费偏好分析、用户价值分析
第14任务: 9.17.1 pandas梳理
第15任务: 9.17.2 pandas 代码演示
第16任务: 9.17.3 泰坦尼克号数据分析一
第17任务: 9.17.4 泰坦尼克号数据分析二
第18任务: 9.17.5 白酒销售数据分析
第19任务: 9.18.1 线性回归模型
第20任务: 9.18.2 回归系数解释
第21任务: 9.18.3 模型评估与检验
第22任务: 9.18.4 线性回归模型建模1
第23任务: 9.18.5 线性回归模型建模2
第24任务: 9.18.6 线性回归模型建模3
第25任务: 9.24.1 逻辑回归模型
第26任务: 9.24.2 逻辑回归模型评估
第27任务: 9.24.3 逻辑回归模型案例
第28任务: 9.24.4 矩阵分析法与主成分分析
第29任务: 9.24.5 主成分分析案例
第30任务: 9.24.6 因子分析法
第31任务: 9.25.1 时间序列概述
第32任务: 9.25.2 常用时间序列模型
第33任务: 9.25.3 时间序列模型建模流程
第34任务: 9.25.4 时间序列模型案例1
第35任务: 9.25.5 时间序列模型案例2
第36任务: 9.25.6 时间序列模型案例3
第37任务: 10.15.1 标签体系1
第38任务: 10.15.2 标签体系2
第39任务: 10.15.3 标签体系3
第40任务: 10.15.4 用户画像1
第41任务: 10.15.5 用户画像2
第42任务: 10.15.6 用户画像3
第43任务: 10.15.7 用户画像4
第44任务: 10.16.1 EIDT与根因分析1
第45任务: 10.16.2 EDIT与根因分析2
第46任务: 10.16.3 根因分析和优化策略
第47任务: 10.16.4 运筹优化和案例业务分析部分
第48任务: 10.16.5 案例数据理解和指标计算
第49任务: 10.16.6 建立预测模型
第50任务: 10.22.1 概率抽样与非概率抽样
第51任务: 10.22.2 市场调查流程与方法
第52任务: 10.22.3 问卷设计原则与录入
第53任务: 10.22.4 特征预处理
第54任务: 10.22.5 特征选择方法
第55任务: 10.22.6 特征转换
第56任务: 10.23.1 用户分群与聚类
第57任务: 10.23.2 层次聚类
第58任务: 10.23.3 层次聚类案例
第59任务: 10.23.4 k均值聚类
第60任务: 10.23.5 k均值聚类案例
第61任务: 10.23.6 聚类分析1
第62任务: 10.23.7 聚类分析2
第63任务: 10.23.8 聚类分析3
第64任务: 10.29.1 大数据平台的架构
第65任务: 10.29.2 spark与flink原理
第66任务: 10.29.3 pyspark环境配置
第67任务: 10.29.4 spark-core1
第68任务: 10.29.5 spark-core2
第69任务: 10.29.6 sparkSQL
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