1-2 什么是Python_ev~1_.mp4 5.2MB

2-1 数据类型_ev~1_.mp4 25.9MB

1-5 运算符_ev~1_.mp4 18.3MB

2-7 练习：计算销售额_ev~1_.mp4 36.7MB

2-6 编写一个函数_ev~1_.mp4 49.9MB

2-3 条件判断语句：if、else、elif_ev~1_.mp4 26.3MB

2-8 本章小结_ev(2)~1_.mp4 4.3MB

2-4 循环语句：for、while_ev~1_.mp4 34.7MB

2-5 循环中止：break,continue_ev~1_.mp4 34.1MB

1-4 开发环境_ev~1_.mp4 23.0MB

2-2 数据容器_ev~1_.mp4 62.6MB

1-1 学习编程的几个建议_ev~1_.mp4 12.2MB

1-3 运行环境_ev~1_.mp4 22.1MB

2-6 个体分析：消费频次、商品数_ev~1_.mp4 41.4MB

2-5 个体分析：消费金额_ev~1_.mp4 38.2MB

2-1 案例说明：某电商交易数据_ev~1_.mp4 59.8MB

2-4 趋势分析：消费时间段偏好_ev~1_.mp4 74.9MB

3-3 案例8：基于电商的用户消费行为分析_ev~1_.mp4 20.0MB

2-9 使用SQL计算回购率_ev~1_.mp4 75.9MB

3-1 使用SQL计算头部用户贡献额_ev~1_.mp4 81.6MB

1-2 消费行为模式的变迁_ev~1_.mp4 30.5MB

1-1 什么是消费行为_ev~1_.mp4 17.1MB

2-2 趋势分析：金额、频次、人数、产品数_ev~1_.mp4 41.8MB

3-2 使用SQL用户平均购买周期_ev~1_.mp4 56.0MB

2-3 趋势分析：销售额 vs 产品数_ev~1_.mp4 53.7MB

2-7 商品分析：销售情况、价格分布_ev~1_.mp4 59.8MB

2-8 使用SQL计算复购率_ev~1_.mp4 71.3MB

1-3 数据标签系统：数据采集、埋点_ev~1_.mp4 42.2MB

1-6 数据标签系统：构建商品画像_ev~1_.mp4 81.0MB

2-9 本章小结_ev~1_.mp4 5.7MB

2-7 模型展示与可视化_ev~1_.mp4 52.7MB

2-1 什么是RFM模型_ev~1_.mp4 8.3MB

2-3 设置R、F、M评分标准_ev~1_.mp4 38.0MB

2-8 案例5：基于RFM的用户精细化管理_ev~1_.mp4 32.6MB

1-4 数据标签系统：构建用户画像_ev~1_.mp4 59.9MB

1-2 数据标签系统：背景介绍_ev~1_.mp4 66.2MB

2-2 利用Excel计算R、F、M分值_ev~1_.mp4 47.1MB

1-1 什么是用户画像_ev~1_.mp4 17.2MB

1-7 练习：使用SQL提取商品数据_ev~1_.mp4 44.4MB

2-5 给用户贴标签_ev~1_.mp4 66.7MB

1-5 练习：使用SQL提取用户数据_ev~1_.mp4 44.0MB

2-6 RFM评分卡优化：使用K-Means进行数据分组_ev~1_.mp4 89.2MB

2-4 计算R、F、M得分_ev~1_.mp4 49.4MB

2-1 18.3如何撰写简历_ev~1_.mp4 39.6MB

1-1 18.1如何撰写数据分析报告_ev~1_.mp4 29.2MB

1-2 18.2演讲技巧与PPT模板分享_ev~1_.mp4 21.6MB

2-2 18.4面试经验分享_ev~1_.mp4 29.3MB

3-3 用户下单流程分析_ev~1_.mp4 34.0MB

1-3 大流量分析模型：波动、特征、预测_ev~1_.mp4 8.4MB

2-8 聚类结果分析：样本量与占比_ev~1_.mp4 82.1MB

2-1 案例：背景与目标_ev~1_.mp4 7.8MB

3-5 本章小结_ev~1_.mp4 6.2MB

1-1 什么是流量_ev~1_.mp4 12.7MB

2-11 案例6：基于Kmeans的广告效果聚类分析_001_ev~1_.mp4 25.1MB

2-6 KMeans建模：利用轮廓系数确定K_ev~1_.mp4 14.9MB

2-7 练习：最佳KMeans聚类模型_ev~1_.mp4 111.2MB

3-1 什么是漏斗分析模型_ev~1_.mp4 23.0MB

2-5 字符串分类：OneHot编码_ev~1_.mp4 40.3MB

2-3 计算相关性指标_ev~1_.mp4 42.5MB