文件目录：天善智能，文件大小：78.15G
01-【高清 完结】天善智能 数据分析师八大能力培养 [4.06G]
配套课件 [29.20M]
part0.开篇介绍-更新版.pdf [1.68M]
part1.信息收集能力.pdf [5.64M]
part2.沟通需求能力.pdf [6.87M]
part3.定义问题能力.pdf [1.73M]
part4.梳理流程能力.pdf [4.44M]
part5 定义标准能力.pdf [3.25M]
part6 寻找原因能力.pdf [1.86M]
part7 提供建议能力.pdf [2.26M]
part8.总结汇报能力.pdf [1.47M]
章节01： 一个本质的问题：数字、数据、数据分析与数据分析工作 [70.58M]
1. 课程简介.mp4 [3.67M]
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2. 数字与数据.mp4 [36.39M]
3. 数据与数据分析.mp4 [14.63M]
4. 数据分析的本质.mp4 [15.77M]
章节02： 一个有趣的现象：为什么叫数据分析部，不叫esp部 [60.91M]
5. 一个例子看技能与工作的区别.mp4 [34.52M]
6. 数据分析的价值是由作用而非技能决定.mp4 [11.79M]
7. 不能解决问题的数据分析终被淘汰.mp4 [13.17M]
qn.apk [1.43M]
章节03： 一个成长的难题：从掌握取数技能，到完成数据分析工作，还需要补充多少能力 [115.02M]
10. 数据分析师需要的八大能力.mp4 [8.52M]
11. 后续的课程介绍（重要、必看）.mp4 [37.90M]
8. 数据分析师在实战中常见难题.mp4 [52.67M]
9. 数据分析师常犯错误.mp4 [15.93M]
章节04： 能力一：收集信息能力 [558.43M]
12. 什么是“业务”.mp4 [16.35M]
13. 什么是“理解”业务.mp4 [16.11M]
14. 不理解业务的恶果是什么.mp4 [14.50M]
15. “模型”无法拯救，那个不理解业务的你.mp4 [55.19M]
16. 优秀的数据分析师必须自己去理解业务.mp4 [12.32M]
17. 优秀的数据分析师必须自己去理解业务2.mp4 [10.09M]
18. 理解业务的起点：了解最基础的业务形态.mp4 [45.76M]
19. 理解业务的七步成诗法.mp4 [14.74M]
20. 七步成诗法之一 ，最核心问题：业务模式.mp4 [30.44M]
21. 七步成诗法 ，四大角色概览.mp4 [7.94M]
22. 七步成诗法 之二，产品.mp4 [67.51M]
23. 七步成诗法 之三，渠道.mp4 [23.42M]
24. 七步成诗法 之四，用户.mp4 [24.57M]
25. 七步成诗法 之五，运营.mp4 [77.81M]
26. 七步成诗法 之六之七，组织架构与kpi.mp4 [9.60M]
27. 应用七步成诗法，所必需的信息收集能力（在职版）.mp4 [18.86M]
28. 应用七步成诗法，所必需的信息收集能力（面试版）.mp4 [10.12M]
29. 小练习：入职后的沟通要点.mp4 [72.12M]
30. 小练习：面试前的准备要点.mp4 [17.50M]
31. 特别提醒：交流业务情况时的保密原则与谈话尺度.mp4 [13.49M]
章节05： 能力二：沟通需求能力 [546.70M]
32. 什么是：“数据需求”.mp4 [19.33M]
33. 数据需求的基本规范.mp4 [43.08M]
34. 只做数据需求永无出头之日.mp4 [40.64M]
35. 什么是：“数据分析需求”.mp4 [44.33M]
36. 数据分析需求的基本规范.mp4 [52.04M]
37. 良好的沟通是成功的起点.mp4 [55.05M]
38. 初级需求沟通：明确任务内容.mp4 [32.61M]
39. 中级需求沟通：需求排班管理.mp4 [27.91M]
40. 高级需求沟通：需求挖掘与升级.mp4 [73.96M]
41. 当业务不理不睬的时候，主动引发需求.mp4 [21.59M]
42. 特别提醒：有一类特殊需求叫模型.mp4 [33.77M]
43. 实战指南：编排自己的需求管理表（针对已入职数据分.mp4 [27.49M]
44. 实战指南：设计自己的数据需求表（针对未入职的准数据.mp4 [74.89M]
章节06： 能力三：定义问题能力 [269.66M]
45. 第一节：什么是“定义问题”.mp4 [19.23M]
46. 第二节：什么是数据分析中的“定义问题”.mp4 [69.67M]
47. 第三节：为什么“定义问题”很重要.mp4 [27.00M]
48. 第四节：如何做到“清晰描述问题”.mp4 [14.46M]
49. 第五节：如何划分问题边界及转化问题.mp4 [21.73M]
50. 第六节：如何细分问题，构建思路.mp4 [50.51M]
51. 第七节：如何确认输出形式，规划资源投入.mp4 [15.14M]
52. 第八节：实战指南：如何在日常工作中锻炼定义问题的.mp4 [17.11M]
53. 第九节：特别提示：职场上没有标准答案，只有符合需.mp4 [34.81M]
章节07： 能力四：梳理流程能力 [618.00M]
54. 什么是“梳理流程”.mp4 [38.70M]
55. “梳理流程”与“指标体系”关系.mp4 [30.50M]
56. “梳理流程”后，如何用“指标体系”进行分析.mp4 [31.33M]
57. “梳理流程”，总结指标体系的基本方法.mp4 [76.02M]
58. 什么是企业工作中的“梳理流程”.mp4 [43.66M]
59. 战略级流程梳理-经营分析指标体系.mp4 [79.86M]
60. 战术级流程梳理——业务部门指标体系.mp4 [44.54M]
61. 战斗级流程梳理（1）——销售流程类指标构建.mp4 [44.58M]
62. 战斗级流程梳理（2）——用户运营类指标体系.mp4 [32.82M]
63. 战斗级流程梳理（3）——活动策划类指标体系.mp4 [58.69M]
64. 战斗级流程梳理（4）——网络推广指标体系.mp4 [24.33M]
65. 战斗级流程梳理（5）——商品管理类指标体系.mp4 [20.41M]
66. 流程梳理中常见问题.mp4 [27.24M]
67. 实战指南：如何梳理出自己的指标体系.mp4 [28.74M]
68. 特别提示：关于《国家2025指标体系指导纲要》的问题.mp4 [36.58M]
章节08： 能力五：定义标准的能力 [570.99M]
69. 什么是“标准”.mp4 [35.58M]
70. 好的“标准”符合哪些原则.mp4 [25.26M]
71. 什么是“定义标准”.mp4 [49.10M]
72. 什么是企业工作中的“定义标准”.mp4 [74.82M]
73. 一维分类：平均法、分摊法、二八法，十分位法.mp4 [60.05M]
74. 二维分类：象限法、矩阵法.mp4 [29.82M]
75. 三维分类：rfm、杜邦分析法、漏斗分析法.mp4 [29.51M]
76. 多维分类：归纳法与演绎法.mp4 [64.78M]
77. 多维分类：综合评估的常见方法.mp4 [32.75M]
78. 一维动态分类：趋势分析法.mp4 [25.64M]
79. 多维动态分类：层层深入的逐级分析.mp4 [56.08M]
80. 行为指标的分类：魔法数字与交叉表.mp4 [32.14M]
81. 实战操练：如何从平庸的工作中总结数据标准.mp4 [37.35M]
82. 坚决克服“指标”“标准”混为一谈的恶习！.mp4 [18.11M]
章节09： 能力六：寻找原因的能力 [513.15M]
83. 为什么我们那么喜欢问“为什么”.mp4 [41.42M]
84. 寻找原因的基本方法.mp4 [58.02M]
85. 企业中“寻找原因”问题.mp4 [17.63M]
86. 甩锅的艺术——如何把原因归罪到别人头上.mp4 [58.32M]
87. 分析思路示例——为什么销售业绩下降了！！！.mp4 [44.02M]
88. 分析思路示例——为什么用户活跃下降了？？？.mp4 [22.90M]
89. 分析思路示例——为什么用户都流失了？？？.mp4 [56.08M]
90. 分析思路示例——为什么新用户越来越少？？？.mp4 [59.70M]
91. 分析思路示例——为什么活动做了不见效？？？.mp4 [48.07M]
92. 更广泛的分析思路——咨询顾问的独门秘籍.mp4 [35.15M]
93. 实战操练.mp4 [22.51M]
94. 拒绝无脑，找经得起检验的原因.mp4 [49.33M]
章节10： 能力七：提出建议的能力 [503.25M]
100. 如何提解决方案，并评估问题方案的可行性.mp4 [72.05M]
101. 如何从多个备选方案中选优.mp4 [35.93M]
102. 利用业务假设预测问题未来情况.mp4 [49.92M]
103. 利用算法预测问题未来情况.mp4 [62.80M]
104. 如何在政治上给予老板有力支持.mp4 [37.62M]
105. 实战操练，做一个完整的建议方案.mp4 [17.64M]
106. 数据分析与业务的边界在哪里.mp4 [30.44M]
95. 什么是靠谱建议.mp4 [28.51M]
96. 如何推导出靠谱建议.mp4 [32.73M]
97. 在企业里，常见的“给点建议”的要求有哪些.mp4 [49.98M]
98. 如何清晰梳理待建议的问题.mp4 [30.43M]
99. 如何提目标，并评估问题目标的可行性.mp4 [55.21M]
章节11： 能力八：总结汇报的能力 [299.74M]
107. 汇报中常范的错误.mp4 [50.43M]
108. 做好汇报需要考虑的三大要素.mp4 [33.84M]
109. 应付差事型汇报——操作规范及注意事项.mp4 [17.47M]
110. 引起注意型汇报——操作规范与注意事项.mp4 [37.35M]
111. 推动落地型汇报——操作规范与注意事项.mp4 [17.00M]
112. 争取认可型汇报——操作规范与注意事项.mp4 [13.26M]
113. 展示能力型汇报——操作规范与注意事项.mp4 [37.87M]
114. 一个经典的汇报例子.mp4 [30.86M]
115. 实战操练：同一份报告的三种不同形态.mp4 [48.65M]
116. 为什么常规的数据分析报告套路不管用.mp4 [13.00M]
02-【完结】从0起步，走bi业务路线（升级版） [1.46G]
01.课程概述.mp4 [34.56M]
02.如何将纷繁需求理出头绪.mp4 [43.67M]
03.锁定业务目标.mp4 [30.84M]
04.如何进行原型初步设计（一）.mp4 [46.59M]
05.如何进行原型初步设计（二）.mp4 [60.36M]
06.进一步设计细致、专业的原型（案例讲解）（一）.mp4 [37.26M]
07.进一步设计细致、专业的原型（案例讲解）（二）.mp4 [21.78M]
08.进一步设计细致、专业的原型（案例讲解）（三）.mp4 [22.19M]
09.进一步设计细致、专业的原型（实操）.mp4 [99.76M]
10.常见挑战（1）-轻视技术的需求方.mp4 [20.76M]
11.常见挑战（2）-天马行空的需求方.mp4 [19.04M]
12.常见挑战（3）-咄咄逼人的需求方.mp4 [21.19M]
13.写方案就像写作文，有套路可循.mp4 [31.31M]
14.方案的背景-为什么写、如何写.mp4 [19.83M]
15.方案的冲突和疑问-冲突产生的来源和对应的疑问.mp4 [36.93M]
16.方案的回答-解决方案的整体框架.mp4 [18.77M]
17.知识体系-如何书写、演示方案的业务架构.mp4 [35.21M]
18.知识体系-bi技术方案的框架+bi技术架构的示例.mp4 [23.18M]
19.知识体系-bi产品的分析、计算能力.mp4 [25.67M]
20.知识体系-bi的9个可视化分析能力讲解.mp4 [48.33M]
21.知识体系-数据挖掘预测分析的4种业务类型.mp4 [33.13M]
22.知识体系-bi软件产品的6种非功能特性.mp4 [104.44M]
23.方案的回答-bi系统设计的3层结构和对应团队角色.mp4 [19.63M]
24.方案的回答-项目的资源、时间、预算；项目质量、风险和指导委员会.mp4 [34.52M]
25.方案的回答-方案优势、报价，供应商，结束语和附件.mp4 [10.37M]
26.写方案所需要的技能.mp4 [16.67M]
27.我是否需要一个pmp证书.mp4 [34.57M]
28.项目成功的核心-人、人、人.mp4 [70.36M]
29.邮件、电话、会议、面谈-沟通无所不在.mp4 [55.74M]
30.步步为文档-书面记录的重要性.mp4 [34.53M]
31.项目最终成功是因为每一步都在成功-项目跟进.mp4 [33.95M]
32.项目常见问题（1）项目延期、预算有限.mp4 [61.75M]
33.项目常见问题（2）方案变更、需求变更-最难做的中间人.mp4 [39.89M]
34.项目实施（1）底层建设和数据建模.mp4 [56.48M]
35.项目实施（2）平台配置和组件搭建.mp4 [59.71M]
36.项目实施（3）报表设计与开发-内容、形式和美观.mp4 [134.27M]
03-【完结】三个月教你从零入门人工智能！！ 深度学习精华实践课程 [395.02M]
三个月入门人工智能-配套课件# [20.79M]
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章节01： 什么是人工智能# [0.00K]
章节02： 深度学习入门基础知识# [0.00K]
章节03： 传统神经网络与参数理解# [267.97M]
11. 什么是多层感知机（#）.mp4 [5.62M]
12. 激活函数的原理、类别与实现1.mp4 [26.35M]
13. 激活函数的原理、类别与实现2（#）.mp4 [13.74M]
14. 损失函数的原理、类别与实现上（#）.mp4 [25.23M]
15. 损失函数的原理、类别与实现下（#）.mp4 [14.34M]
16. 梯度下降算法一（#）.mp4 [34.17M]
17. 梯度下降算法二（#）.mp4 [47.24M]
18. 学习率的设定（#）.mp4 [8.35M]
19. 正则化的方法（一）（#）.mp4 [38.75M]
20. 正则化的方法(二)（#）.mp4 [10.38M]
21. 实例：识别花的种类（#）.mp4 [15.45M]
22. 作业：改变不同的参数，提高识别花种类的准确率（#）.mp4 [3.35M]
23. 作业讲解：不同参数的改变对于准确率的变化原理（#）.mp4 [24.99M]
章节04： 前向传播与反向传播# [0.00K]
章节05： 自编码autocoder的原理及应用# [0.00K]
章节06： 经典卷积神经网络及图像分类# [0.00K]
章节07： 目标检测算法的原理及应用 [0.00K]
章节08： 迁移学习# [0.00K]
章节09： 循环神经网络rnn# [0.00K]
章节10： 自然语言处理# [0.00K]
章节11： 无监督学习：对抗网络gan# [0.00K]
章节12： 深度学习的高性能计算# [0.00K]
章节13： 实战项目演练# [106.26M]
74. 用户分群与偏好预测经典案例##.mp4 [39.27M]
75. 自动创作古诗词##.mp4 [24.48M]
76. 自动创造音乐##.mp4 [42.51M]
04-【完结】自然语言处理之ai深度学习顶级实战课程 [15.60G]
275_aupo_自然语言处理 [12.70G]
第九章 [23.94M]
chunking.zip [8.86M]
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source_data(1).zip [116.10K]
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电子病历实体识别.pdf [579.53K]
3、5人名、地名、机构名等关键命名实体识别.pptx [1.88M]
3、6 textrank算法原理介绍.pptx [1.88M]
code.zip [1.31G]
textrank.docx [31.16K]
第八章.zip [72.42M]
第二章.zip [647.92M]
第六章.zip [246.05M]
第七章.zip [71.65M]
第三章.zip [6.52G]
第四章.zip [2.57G]
第五章.zip [1.26G]
第一章.zip [1.35M]
章节1： nlp和深度学习发展概况和最新动态 [310.87M]
1. nlp历史现在及为什么需要学习nlp技术.mp4 [133.66M]
2. nlp实现机器学习，聊天机器人，情感分析和语义搜索.mp4 [177.21M]
章节2： nlp与python编程 [194.42M]
3. python环境搭建及开发工具安装.mp4 [29.66M]
4. nlp常用python开发包的介绍.mp4 [42.50M]
5. jieba安装、介绍及使用.mp4 [45.18M]
6. stanford nlp 在python环境中安装、介绍及使用.mp4 [38.84M]
7. hanlp 在python环境中安装、介绍及使用.mp4 [38.26M]
章节3： 快速掌握nlp技术之分词、词性标注和关键字提取 [291.25M]
08. 分词、词性标注及命名实体识别介绍及应用.mp4 [28.60M]
09. 准确分词之加载自定义字典分词01.mp4 [39.07M]
10. 准确分词之加载自定义字典分词02.mp4 [42.74M]
11. 准确分词之动态调整词频和字典.mp4 [32.55M]
12. 词性标注代码实现及信息提取.mp4 [22.67M]
13. 人名、地名、机构名等关键命名实体识别.mp4 [44.90M]
14. textrank算法原理介绍.mp4 [50.36M]
15. 基于textrank关键词提取.mp4 [30.36M]
章节4： 句法与文法 [175.62M]
16. 依存句法与语义依存分析.mp4 [26.17M]
17. 依存句法树解析（子树遍历，递归搜索，叶子节点提取等）.mp4 [40.92M]
18. 名词短语块挖掘.mp4 [61.82M]
19. 自定义语法与cfg.mp4 [46.70M]
章节5： n-gram文本挖掘 [129.74M]
20. n-gram算法介绍.mp4 [27.09M]
21. n-gram生成词语对.mp4 [27.79M]
22. tf-idf算法介绍应用.mp4 [24.36M]
23. 基于tf-idf挖掘符合语言规范的n-gram.mp4 [50.50M]
章节6： 表示学习与关系嵌入 [295.19M]
24. 语言模型.mp4 [19.38M]
25. 词向量.mp4 [57.03M]
26. 深入理解word2vec算法层次sofmax.mp4 [59.39M]
27. 深入理解word2vec算法负采样.mp4 [51.90M]
28. 6.4 基于word2vec技术的词向量、字向量训练.mp4 [107.49M]
章节7： 深度学习之卷积神经网络 [308.75M]
29. bp神经网络.mp4 [53.17M]
30. 彻底理解深度学习指卷积神经网络.mp4 [63.47M]
31. cnn文本分类.mp4 [45.44M]
32. cnn文本分类算法模块.mp4 [95.66M]
33. cnn文本分类模型详解数据预处理.mp4 [35.25M]
34. cnn文本分类模型测试与部署.mp4 [15.76M]
章节8： 深度学习之递归神经网络 [228.53M]
35. 递归网络.mp4 [54.72M]
36. lstm.mp4 [57.54M]
37. lstm文本分类原理.mp4 [11.75M]
38. lstm文本分类代码架构.mp4 [27.10M]
39. lstm文本分类代码详解.mp4 [49.80M]
40. lstm文本分类模型预测与部署.mp4 [27.61M]
章节9： 特定领域命名实体识别ner技术 [1.01G]
41. 基于深度学习医药保险命名实体识别课题背景介绍.mp4 [91.18M]
42. 医药保险命名实体和实体关系体系建立和命名实体分类规范.mp4 [99.65M]
43. 医药保险命名实体识别相关前沿技术和难点.mp4 [49.71M]
44. 基于深度学习医药保险命名实体识别的算法模块设计(上).mp4 [50.00M]
45. 基于深度学习医药保险命名实体识别的算法模块设计（下）.mp4 [64.18M]
46. 数据的采集，清洗，数据机器自动标注及转化为深度学习格式.mp4 [56.96M]
47. 数据的采集，清洗，数据机器自动标注及转化为深度学习格式.mp4 [68.63M]
48. 模型本地lib库封装（上）.mp4 [55.69M]
49. 模型本地lib库封装（下）.mp4 [36.08M]
50. 部署tensorflow训练好的模型为云服务（上）.mp4 [44.68M]
51. 部署tensorflow训练好的模型为云服务（下）.mp4 [49.88M]
52. 算法设计及代码实现1.mp4 [110.51M]
53. 算法设计及代码实现2.mp4 [58.80M]
54. 代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）1.mp4 [95.73M]
55. 代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）2.mp4 [99.09M]
自然语言处理-配套课件链接.docx [2.23K]
05-【完结】kaggle十大案例精讲课程 [1.45G]
240_邬书豪_kaggle案例精讲课程 [26.90M]
kaggle案例课程 [26.90M]
apply [4.65K]
apply.r [4.65K]
数据科学社区调查 [25.09M]
multiplechoiceresponses.csv [23.72M]
schema.csv [41.78K]
数据科学调查.r [14.95K]
数据科学社区调查.pdf [1.31M]
员工离职预测 [1.81M]
hr_comma_sep.csv [553.49K]
员工离职预测.pdf [1.26M]
员工离职预测.r [7.88K]
01.数据变量说明.mp4 [14.40M]
02.描述性分析（一）.mp4 [26.97M]
03.描述性分析（二）.mp4 [11.05M]
04.决策树建模.mp4 [29.98M]
05.朴素贝叶斯(1).mp4 [10.62M]
06.模型评估.mp4 [38.87M]
07.变量说明.mp4 [18.99M]
08.数据预处理.mp4 [10.49M]
09.数据科学从业者用户画像1.mp4 [23.56M]
10.数据科学从业者用户画像2.mp4 [34.63M]
11.数据科学从业者用户画像3.mp4 [26.41M]
12.数据科学从业者用户画像4.mp4 [32.64M]
13.数据科学从业者用户画像5.mp4 [15.45M]
14.python、r、sql推荐程度分析.mp4 [22.35M]
15.案例数据介绍.mp4 [16.98M]
16.数据预处理之缺失值处理.mp4 [14.60M]
17.数据预处理之分层抽样.mp4 [29.96M]
18.数据预处理之标准化.mp4 [13.67M]
19.描述性分析1.mp4 [12.30M]
20.描述性分析2.mp4 [12.46M]
21.简单调参.mp4 [11.29M]
22.定制调参.mp4 [9.37M]
23.随机森林建模.mp4 [11.24M]
24.knn建模.mp4 [25.50M]
25.模型评估.mp4 [12.78M]
26.案例变量说明.mp4 [14.19M]
27.封装绘图函数.mp4 [21.64M]
28.描述性分析1.mp4 [12.03M]
29.描述性分析2.mp4 [15.58M]
30.描述性分析3.mp4 [9.50M]
31.回归树建模.mp4 [14.19M]
32.随机森林建模.mp4 [27.10M]
33.svm建模.mp4 [15.26M]
34.模型融合.mp4 [25.80M]
35.案例数据变量说明.mp4 [10.65M]
36.描述性分析1.mp4 [45.92M]
37.枪手用户画像.mp4 [36.48M]
38.美国枪击案地图可视化.mp4 [26.06M]
39.常用图形外观调节.mp4 [16.01M]
40.数据重塑函数总结1.mp4 [19.90M]
41.数据重塑函数总结2.mp4 [27.28M]
42.案例变量说明.mp4 [15.87M]
43.数据预处理.mp4 [11.07M]
44.随机森林建模.mp4 [27.45M]
45.回归树建模+可视化决策规则.mp4 [19.71M]
46.朴素贝叶斯建模.mp4 [9.25M]
47.特征选择+朴素贝叶斯建模.mp4 [13.76M]
48.模型评估.mp4 [7.92M]
49.朴素贝叶斯简介.mp4 [18.67M]
50.案例变量说明.mp4 [13.27M]
51.绘制密度曲线图查看自变量重要性.mp4 [21.20M]
52.回归树建模方法.mp4 [19.58M]
53.支持向量机建模.mp4 [13.37M]
54.特征选择+随机森林建模.mp4 [17.17M]
55.多模型roc曲线对比.mp4 [14.22M]
56.特征选择介绍.mp4 [11.79M]
57.数据变量说明.mp4 [16.66M]
58.重塑数据.mp4 [26.25M]
59.定义文本处理函数.mp4 [20.05M]
60.绘制词云图.mp4 [19.43M]
61.稀疏矩阵计算词频.mp4 [25.20M]
62.随机森林建模.mp4 [31.48M]
63.数据变量说明.mp4 [19.07M]
64.探索哪些爱好及职业更受彼此欢迎.mp4 [37.71M]
65.探索彼此在寻找哪种类型的另一半1.mp4 [26.11M]
66.探索彼此在寻找哪种类型的另一半2.mp4 [20.19M]
67.探索相亲者认为同性在寻找哪种类型的另一方.mp4 [17.84M]
68.探索相亲者认为对方在寻找哪种类型的另一方.mp4 [14.04M]
69.图形输出+条形图+箱线图总结.mp4 [19.92M]
70.变量说明.mp4 [11.00M]
71.相关性分析.mp4 [16.43M]
72.描述性分析1.mp4 [21.89M]
73.描述性分析2.mp4 [24.33M]
74.聚类建模.mp4 [32.02M]
06-【完结】python数据科学-技术详解与商业实践（八大案例，配套书籍） [4.91G]
章节01： 第一讲： 数据科学家的武器库 [899.88M]
1. 数据科学的概念.mp4 [113.69M]
2. 以示例讲解数据建模和数学建模.mp4 [127.61M]
3. 数据科学的统计基础.mp4 [195.82M]
4. 面向应用的数据挖掘算法分类.mp4 [145.39M]
5. 各类算法的适用场景讲解.mp4 [185.72M]
6. 面向应用的分类模型评估.mp4 [131.65M]
章节02： 第二讲：python基础 [165.23M]
10. python原生态数据结构(下).mp4 [19.30M]
11. python控制流.mp4 [27.27M]
12. python函数.mp4 [14.51M]
13. python模块的使用.mp4 [11.35M]
7. python介绍.mp4 [13.18M]
8. python基础数据类型和表达式.mp4 [52.64M]
9. python原生态数据结构(上).mp4 [26.99M]
章节03： 第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步 [513.32M]
14. 描述性统计与探索型数据分析（上）.mp4 [56.85M]
15. 描述性统计与探索型数据分析（下）.mp4 [55.93M]
16. 描述性方法大全与python绘图（上）.mp4 [98.51M]
17. 描述性方法大全与python绘图（下）.mp4 [53.82M]
18. 统计制图原理.mp4 [20.50M]
19. 数据库基础.mp4 [9.51M]
20. 数据整合和数据清洗.mp4 [97.29M]
21. 数据整理.mp4 [24.03M]
22. 课后答疑.mp4 [32.39M]
23. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解1.mp4 [31.62M]
24. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解2.mp4 [32.87M]
章节04： 第四讲：二手房价格分析报告 [511.60M]
25. 两变量关系检验方法综述.mp4 [32.99M]
26. 参数估计简介及概念介绍(上）.mp4 [42.96M]
27. 参数估计简介及概念介绍(下）.mp4 [18.38M]
28. 假设检验与单样本t检验(上).mp4 [29.58M]
29. 假设检验与单样本t检验(下).mp4 [13.48M]
30. 两样本t检验.mp4 [45.02M]
31. 方差分析.mp4 [23.32M]
32. 相关分析.mp4 [16.10M]
33. 相关知识点答疑.mp4 [16.47M]
34. 简单线性回归(上).mp4 [44.31M]
35. 简单线性回归(下).mp4 [11.66M]
36. 多元线性回归.mp4 [33.74M]
37. 课后作业与课程答疑.mp4 [23.56M]
38. 第四讲作业-二手房房价影响因素分析 讲解1背景介绍.mp4 [3.85M]
39. 作业讲解2描述性分析-1对被解释变量进行描述.mp4 [28.43M]
40. 作业讲解3描述性分析-2对解释变量进行描述1.mp4 [23.37M]
41. 作业讲解4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp4 [21.52M]
42. 作业讲解5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp4 [30.71M]
43. 作业讲解6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp4 [30.16M]
44. 作业讲解7建立预测模型-3有交互项的线性模型和预测.mp4 [21.99M]
章节05： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作 [802.18M]
45. 课程答疑1.mp4 [6.09M]
46. 线性回归检验（上）.mp4 [68.96M]
47. 线性回归检验（中）.mp4 [98.43M]
48. 线性回归检验（下）.mp4 [83.15M]
49. 逻辑回归基础（上）.mp4 [74.23M]
50. 逻辑回归基础（下）.mp4 [124.77M]
51. 课程答疑2.mp4 [124.77M]
52. 第五讲作业-电信客户流失预警 作业讲解1总体介绍.mp4 [6.21M]
53. 作业讲解2矩估计1.mp4 [24.34M]
54. 作业讲解3矩估计2.mp4 [16.78M]
55. 作业讲解4极大似然估计.mp4 [23.63M]
56. 作业讲解5线性回归的极大似然估计.mp4 [24.62M]
57. 作业讲解6逻辑回归的极大似然估计.mp4 [15.47M]
58. 作业讲解7模型调优.mp4 [41.15M]
59. 作业讲解8流失预警模型的调优.mp4 [46.93M]
60. 作业讲解9最近邻域法的参数调优.mp4 [22.65M]
章节06： 第六讲：电信客户流失预警 [347.59M]
61. 课前答疑.mp4 [4.89M]
62. 决策树建模思路（上）.mp4 [19.98M]
63. 决策树建模思路（下）.mp4 [60.22M]
64. 决策树建模基本原理.mp4 [7.12M]
65. quinlan系列决策树建模原理-id3.mp4 [45.75M]
66. 06quinlan系列决策树建模原理-c4.5.mp4 [12.05M]
67. cart决策树建模原理.mp4 [4.77M]
68. 模型修剪-以cart为例.mp4 [8.93M]
69. 案例讲解1.mp4 [55.86M]
70. 神经网络基本概念.mp4 [9.77M]
71. 人工神经网络结构.mp4 [5.65M]
72. 感知器.mp4 [35.28M]
73. 案例讲解2.mp4 [25.30M]
74. bp神经网络.mp4 [31.24M]
75. 课后答疑.mp4 [20.77M]
章节07： 第七讲：个人银行反欺诈模型 [322.57M]
76. 不平衡分类概述.mp4 [75.74M]
77. 欠采样.mp4 [5.90M]
78. 过采样.mp4 [8.05M]
79. 综合采样.mp4 [6.00M]
80. 案例讲解.mp4 [35.92M]
81. 集成学习概述.mp4 [66.97M]
82. 随机森林.mp4 [55.39M]
83. adaboost算法.mp4 [30.15M]
84. 提升树、gbdt和xgboost.mp4 [38.44M]
章节08： 第八讲：慈善机构精准营销案例 [506.47M]
085. 多元统计基础与变量约减的思路.mp4 [21.74M]
086. 主成分分析理论基础1.mp4 [21.01M]
087. 主成分分析理论基础2.mp4 [39.55M]
088. 主成分分析理论基础3.mp4 [21.18M]
089. 主成分分析案例1.mp4 [42.31M]
090. 主成分分析案例2.mp4 [21.59M]
091. 因子分析1.mp4 [46.66M]
092. 因子分析2.mp4 [9.59M]
093. 稀疏主成分分析.mp4 [14.37M]
094. 变量聚类原理.mp4 [15.08M]
095. 变量聚类操作.mp4 [23.58M]
096. 答疑1.mp4 [16.59M]
097. 案例2：精准营销的两阶段预测模型1.mp4 [50.57M]
098. 案例2：精准营销的两阶段预测模型2.mp4 [50.66M]
099. 案例2：精准营销的两阶段预测模型3.mp4 [43.09M]
100. 案例2：精准营销的两阶段预测模型4.mp4 [58.77M]
101. 答疑2.mp4 [10.12M]
章节09： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察 [620.67M]
102. 凸优化基本概念.mp4 [28.57M]
103. 凸集的概念.mp4 [7.80M]
104. 凸函数.mp4 [13.97M]
105. 无约束凸优化计算.mp4 [18.77M]
106. 有约束凸优化计算.mp4 [44.08M]
107. 朴素贝叶斯分类器.mp4 [33.94M]
108. 支持向量机引论.mp4 [15.64M]
109. 线性可分的支持向量机.mp4 [43.50M]
110. 线性不可分的支持向量机.mp4 [15.59M]
111. 支持向量机使用案例.mp4 [14.60M]
112. gbdt和分类模型评估(算法角度).mp4 [35.57M]
113. gbdt和分类模型评估(算法角度).mp4 [32.78M]
114. gbdt和分类模型评估(算法角度).mp4 [36.37M]
115. gbdt和分类模型评估(算法角度).mp4 [33.02M]
116. 客户画像与标签体系.mp4 [25.49M]
117. 客户细分.mp4 [27.97M]
118. 聚类的基本逻辑.mp4 [9.99M]
119. 系统聚类(上).mp4 [51.52M]
120. 系统聚类(下).mp4 [38.44M]
121. k-means聚类.mp4 [51.01M]
122. 使用决策树做聚类后客户分析.mp4 [24.24M]
123. 课后答疑.mp4 [17.82M]
章节10： 第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐 [337.35M]
124. 智能推荐（上）.mp4 [39.67M]
125. 智能推荐（下）.mp4 [82.30M]
126. 购物篮分析与运用.mp4 [19.52M]
127. 关联规则（上）.mp4 [31.76M]
128. 关联规则（中）.mp4 [48.46M]
129. 关联规则（下）.mp4 [15.00M]
130. 序贯模型.mp4 [20.00M]
131. 相关性在推荐中的运用.mp4 [27.19M]
132. 答疑.mp4 [53.45M]
python数据科学-配套课件及作业链接.docx [12.67K]
07- 磨剑之作，七周成“师”！秦路主讲，七周成为数据分析师 视频教程 价值899元 [4.06G]
七周成为数据分析师_课件 [74.35M]
七周成为数据分析师_课件 [74.35M]
第二周 [1.54M]
2、第二周、业务.pdf [1.54M]
第六周 [6.12M]
第六周：统计学.pptx [6.12M]
第七周 [2.28M]
④ 下载必看.txt [1.48K]
cdnow_master.txt [1.86M]
第七周：python.pptx [426.81K]
更多资料下载学习 www.365cmd.com）.zip [1.68K]
第三周 [2.91M]
3、第三周：excel.pdf [0.98M]
dataanalyst.csv [1.69M]
餐饮(天善）.csv [243.47K]
第四周 [33.36M]
powerbi案例资源.zip [30.27M]
数据可视化.pdf [2.96M]
数据可视化案例.xlsx [137.70K]
第五周 [25.80M]
company_sql.csv [260.48K]
dataanalyst_sql.csv [716.89K]
order_info_utf.csv [23.24M]
sql.pdf [371.34K]
user_info_utf.csv [1.24M]
第一周 [2.31M]
1、第一周：数据分析思维.pdf [2.31M]
年会分工及工作计划表1225(第三版).xlsx [34.14K]
01：为什么需要七周.mp4 [30.08M]
02：七周应该怎么学.mp4 [16.36M]
1.10数据分析的思维技巧：指数法.mp4 [37.29M]
1.11数据分析的思维技巧：二八法.mp4 [5.69M]
1.12数据分析的思维技巧：对比法.mp4 [8.20M]
1.13数据分析的思维技巧：漏斗法.mp4 [2.01M]
1.14如何在业务时间锻炼数据分析思维.mp4 [17.33M]
1.3为什么思维重要.mp4 [3.45M]
1.4数据分析中的三种核心思维：结构化.mp4 [45.06M]
1.5数据分析中的三种核心思维：公式化.mp4 [33.62M]
1.6数据分析中的三种核心思维：业务化.mp4 [24.50M]
1.7数据分析的思维技巧：象限法.mp4 [7.12M]
1.8数据分析的思维技巧：多维法.mp4 [9.49M]
1.9数据分析的思维技巧：假设法.mp4 [15.08M]
2.15为什么业务重要.mp4 [4.40M]
2.16经典的业务分析指标.mp4 [18.83M]
2.17市场营销指标.mp4 [14.17M]
2.18产品运营指标.mp4 [26.76M]
2.19用户行为指标.mp4 [9.88M]
2.20电子商务指标.mp4 [6.20M]
2.21流量指标.mp4 [12.20M]
2.22怎么生成指标.mp4 [6.40M]
2.23如何建立业务分析框架.mp4 [1.42M]
2.24市场营销模型.mp4 [7.01M]
2.25aarrr模型.mp4 [9.36M]
2.26用户行为模型.mp4 [6.56M]
2.27电子商务模型.mp4 [3.99M]
2.28流量模型.mp4 [5.32M]
2.29如何应对各种业务场景.mp4 [5.94M]
2.30如何应对各种业务场景（小练习）.mp4 [47.23M]
2.31数据化管理业务.mp4 [2.84M]
3.32为什么要学习excel.mp4 [12.59M]
3.33文本清洗函数.mp4 [12.70M]
3.34常见的文本清洗函数练习.mp4 [91.02M]
3.35关联匹配函数.mp4 [53.27M]
3.36逻辑运算函数.mp4 [35.99M]
3.37计算统计函数.mp4 [53.18M]
3.38时间序列函数.mp4 [12.50M]
3.39excel的常见技巧.mp4 [81.13M]
3.40 excel工具（1）.mp4 [20.65M]
3.41 excel工具（2）.mp4 [24.55M]
3.42 用excel进行数据分析（1）.mp4 [62.64M]
3.43 用excel进行数据分析（2）.mp4 [72.24M]
4.44数据可视化之美.mp4 [16.18M]
4.45常见的图表类型与应用.mp4 [15.99M]
4.46高级图表类型与应用.mp4 [17.32M]
4.47图表绘制.mp4 [17.64M]
4.48 excel绘图技巧.mp4 [21.26M]
4.49散点图.mp4 [21.17M]
4.50辅助列.mp4 [27.62M]
4.51符合图表.mp4 [37.51M]
4.52甘特图（1）.mp4 [31.12M]
4.53甘特图（2）.mp4 [17.44M]
4.54标靶图.mp4 [23.74M]
4.55杜邦分析法.mp4 [49.43M]
4.56 power bi入门.mp4 [29.13M]
4.57 power bi基础功能.mp4 [52.92M]
4.58 power bi操作技巧 .mp4 [36.51M]
4.59用bi进行数据分析（1）.mp4 [103.11M]
4.60用bi进行数据分析（2）.mp4 [73.05M]
4.61 dashboard.mp4 [27.14M]
5.62 mysql安装.mp4 [14.61M]
5.63数据库.mp4 [26.38M]
5.64数据库实操.mp4 [55.04M]
5.65 sql select.mp4 [50.00M]
5.66 sql条件查找.mp4 [21.49M]
5.67 sql group by.mp4 [13.49M]
5.68 sql group by高级.mp4 [28.34M]
5.69 sql函数.mp4 [25.31M]
5.70 sql 子查询.mp4 [28.68M]
5.71 sql join.mp4 [65.72M]
5.72 sql leetcode.mp4 [41.87M]
5.73 sql加载.mp4 [14.69M]
5.74 sql时间.mp4 [12.75M]
5.75 sql练习（1）.mp4 [46.85M]
5.76 sql练习（2）.mp4 [39.58M]
5.77 sql连接power bi.mp4 [20.74M]
6.78 描述统计学.mp4 [17.43M]
6.79分位数.mp4 [16.05M]
6.80标准差.mp4 [38.99M]
6.81 权重统计.mp4 [51.22M]
6.82切比雪夫.mp4 [30.29M]
6.83箱线图.mp4 [41.85M]
6.84直方图.mp4 [54.20M]
6.85概率.mp4 [26.62M]
6.86贝叶斯.mp4 [39.12M]
7.087入门.mp4 [26.16M]
7.088数据类型.mp4 [29.20M]
7.089变量.mp4 [12.47M]
7.090列表.mp4 [27.12M]
7.091列表进阶.mp4 [11.49M]
7.092 字典.mp4 [21.92M]
7.093 集合.mp4 [23.05M]
7.094控制流.mp4 [19.28M]
7.095 python控制流循环.mp4 [25.37M]
7.096 python循环进阶.mp4 [13.98M]
7.097 python函数.mp4 [29.91M]
7.098 高阶函数.mp4 [16.77M]
7.099 第三方包.mp4 [14.29M]
7.100 numpy.mp4 [15.44M]
7.101 python series.mp4 [28.01M]
7.102：dataframe.mp4 [33.91M]
7.103 python dataframe.mp4 [47.39M]
7.104 read_csv.mp4 [38.00M]
7.105 计算.mp4 [62.31M]
7.106 python groupby.mp4 [32.20M]
7.107 python pandas关联.mp4 [67.22M]
7.108 python pandas 多重索引.mp4 [33.11M]
7.109 python pandas文本函数.mp4 [15.80M]
7.110 python pandas去重.mp4 [32.15M]
7.111 python pandas apply.mp4 [28.26M]
7.112 python pandas聚合apply.mp4 [39.41M]
7.113 python pandas数据透视.mp4 [45.90M]
7.114 python连接数据库.mp4 [55.41M]
7.115 python连接数据库2.mp4 [26.58M]
7.116 python连接数据库3.mp4 [21.63M]
7.117 python练习markdown.mp4 [10.15M]
7.118 python练习（1）.mp4 [32.74M]
7.119 python练习（2）.mp4 [38.23M]
7.120 python练习（3）.mp4 [55.52M]
7.121 python练习（4）.mp4 [42.20M]
7.122 python练习（5）.mp4 [35.82M]
7.123 python练习（6）.mp4 [45.24M]
7.124 python练习（7）.mp4 [44.01M]
7.125 python练习（8）.mp4 [26.83M]
7.126 python练习（9）.mp4 [24.87M]
7.127 python可视化（1）.mp4 [15.04M]
7.128 python可视化（2）.mp4 [21.92M]
7.129 python可视化（3）.mp4 [14.07M]
7.130 python可视化（4）.mp4 [30.27M]
7.131 python可视化（5）.mp4 [12.99M]
7.132 python可视化（6）.mp4 [16.39M]
7.133 python可视化（7）.mp4 [34.34M]
7.134 python可视化（8）.mp4 [49.82M]
7.135 python seaborn 01.mp4 [7.44M]
7.136 python seaborn 02.mp4 [10.27M]
7.137 python seaborn 03.mp4 [14.56M]
7.138 python seaborn 04.mp4 [15.92M]
7.139 python seaborn 05.mp4 [11.87M]
7.140 python seaborn 06.mp4 [9.89M]
7.141 python superset 01.mp4 [5.59M]
7.142 python superset 02.mp4 [41.87M]
7.143 python superset 03.mp4 [4.29M]
7.144 python superset 04.mp4 [35.06M]
7.145 python superset 05.mp4 [70.54M]
08- 如何搭建金融信贷风控中的机器学习模型 [1.84G]
课件代码 [78.69M]
第六章 [3.67M]
scorecard model development.py [26.11K]
scorecard_functions_v3.py [26.51K]
模型的验证、监控与调优 .pptx [3.62M]
第七章 [4.33M]
dnn.py [17.71K]
机器学习模型在信贷风控中的应用之dnn模型.pptx [4.31M]
第五章 [5.44M]
scorecard model development.py [25.97K]
scorecard_functions_v3.py [25.43K]
逻辑回归模型在评分卡模型中的应用.pptx [5.39M]
1.数据分析与建模的基础知识.pdf [1.63M]
第八章.zip [2.77M]
第九章.zip [2.41M]
第三章.zip [9.72M]
第十二章.zip [973.27K]
第十一章.zip [33.00M]
第十章.zip [7.80M]
第四章.rar [4.90M]
互联网金融和信贷风控的概述.pdf [2.06M]
01.数据分析的基本概念.mp4 [42.72M]
02.数据可视化.mp4 [27.46M]
03.数据分析的常用模）.mp4 [41.78M]
04.数据分析的常用工具.mp4 [6.68M]
05.互联网金融简介和特点.mp4 [23.98M]
06.互联网金融的主要模式.mp4 [31.12M]
07.常见的个人信贷产品.mp4 [43.32M]
08.个贷产品中的风险（上）.mp4 [37.34M]
09.个贷产品中的风险（下）.mp4 [23.16M]
10.评分卡模型简介.mp4 [35.53M]
11.特征构造.mp4 [37.17M]
12.数据的质量检验.mp4 [53.80M]
13.代码实现.mp4 [53.05M]
14.特征的分箱.mp4 [86.50M]
15.特征信息值与数值编码、单变量分析 、多变量分析.mp4 [64.62M]
16.概念补充说明.mp4 [38.64M]
17.代码实现.mp4 [199.75M]
18.逻辑回归模型的基本概念.mp4 [62.88M]
19.基于lr模型的评分卡构建工作.mp4 [30.17M]
20.尺度化2.mp4 [14.89M]
21.模型的区分度与预测性.mp4 [51.62M]
22.模型的平稳性、模型调优以及代码讲解.mp4 [52.65M]
23.神经网络模型的概述、激活函数与损失函数.mp4 [48.01M]
24.反向传播法.mp4 [37.63M]
25.实际案例.mp4 [22.03M]
26.代码讲解.mp4 [16.10M]
27.gradient boosting的概念.mp4 [14.96M]
28.gbdt模型简介.mp4 [40.24M]
29.gbdt的升级版：xgboost.mp4 [41.16M]
30.xgboost模型在信贷风控中的应用.mp4 [21.90M]
31.元模型与集成模型.mp4 [29.31M]
32.bagging.mp4 [18.14M]
33.boosting.mp4 [23.54M]
34.stacking.mp4 [26.67M]
35.案例及代码.mp4 [48.31M]
36.基本概念.mp4 [30.90M]
37.特征构造.mp4 [32.83M]
38.模型开发.mp4 [94.24M]
39.标签缺失的定义.mp4 [15.69M]
40.补全标签的方法（上）.mp4 [25.64M]
41.补全标签的方法（下）.mp4 [32.19M]
42.案例与代码.mp4 [44.56M]
43.过采样与欠采样.mp4 [23.59M]
44.smote.mp4 [31.86M]
45.样本权重法与案例.mp4 [23.31M]
09- 天善智能 求职宝典–面试实战指导 + 职业发展咨询服务 [1.21G]
01.当职业发展遇到问题，你可以这样咨询陈老师.mp4 [18.83M]
02.我在岗，想提升自己，请问应该如何学习.mp4 [7.92M]
03.我在岗，想换坑，请问应该如何准备？.mp4 [17.43M]
04.我有一份意向工作，不知道该不该去，请问如何下决心.mp4 [6.69M]
05.我有n份意向工作，不知道该选哪一个，请问如何下决心.mp4 [5.41M]
06.我已离职，还没找到工作，请问如何提升求职概率？.mp4 [8.81M]
07.我是个在校学生，我在思考该怎么学习、找什么工作，请问建议是.mp4 [12.14M]
08.如果还有其他问题，可以这么咨询陈老师.mp4 [3.07M]
09.面试包装的重要性.mp4 [18.56M]
10.面试难点与成功要领.mp4 [15.31M]
11.简历名称.mp4 [10.13M]
12.简历基本模板.mp4 [10.34M]
13.有经验的同学常犯的简历错误.mp4 [16.89M]
14.转行的同学常犯的简历问题.mp4 [12.49M]
15.表哥表姐（专员）常犯的简历错误.mp4 [15.24M]
16.自我介绍的重要性.mp4 [9.39M]
17.如何做一个好的自我介绍.mp4 [14.50M]
18.自我介绍特殊用法.mp4 [11.11M]
19.自我介绍的常见问题.mp4 [7.84M]
20.项目经验的重要性.mp4 [6.34M]
21.项目经验如何来.mp4 [18.56M]
22.项目经验的呈现方式.mp4 [10.23M]
23.项目经验的注意事项.mp4 [10.86M]
24.案例的注意事项.mp4 [11.32M]
25.案例实战操作.mp4 [7.46M]
26.面试全流程.mp4 [24.35M]
27.疑难问题.mp4 [17.25M]
28.面试前准备-现公司介绍.mp4 [11.76M]
29.面试前准备-现工作情况.mp4 [6.52M]
30.面试前准备-目标岗位研究.mp4 [12.88M]
31.面试前准备-目标公司了解.mp4 [14.07M]
32.收尾.mp4 [12.87M]
33.前言：为什么会有这门新人指导课程.mp4 [5.65M]
34.数据之路三大难题之一：上手难.mp4 [35.72M]
35.数据之路三大难题之二：起步难.mp4 [19.59M]
36.数据之路三大难题之三：找工难.mp4 [18.70M]
37.数据发展史之一：原始时代.mp4 [9.08M]
38.数据发展史之二：pos机时代.mp4 [46.95M]
39.数据发展史之三：crm时代.mp4 [30.55M]
40.数据发展史之四：pc时代.mp4 [17.55M]
41.数据发展史之五：移动互联网时代.mp4 [18.07M]
42.时代启示录：现在就是数据分析最好的时代.mp4 [8.22M]
43.讲工作之前，先了解甲方和乙方的区别.mp4 [24.95M]
44.甲方企业数据工作（原始时代，pos机时代）.mp4 [13.74M]
45.甲方企业数据工作（crm时代，pc时代）.mp4 [12.70M]
46.甲方企业数据工作（移动互联时代）.mp4 [13.61M]
47.乙方企业数据工作.mp4 [11.71M]
48.“好”工作的定义.mp4 [24.21M]
49.哪些工作是好工作.mp4 [18.97M]
50.关于工作岗位，必须提示的要点.mp4 [9.30M]
51.拿到好工作，能力起多大作用.mp4 [19.14M]
52.业务能力培养路径.mp4 [17.69M]
53.分析能力培养路径.mp4 [12.40M]
54.数据计算，建模&仓库能力提升路径.mp4 [28.18M]
55.数据采集能力.mp4 [13.70M]
56.关于能力，经常被误解的问题.mp4 [16.70M]
57.数据能力与工作的关系.mp4 [14.86M]
58.数据能力与数据项目的关系.mp4 [24.13M]
59.数据能力与领导岗位的关系.mp4 [27.21M]
60.入门以后，进一步晋升的方向.mp4 [7.06M]
61.晋升六大路径——理论篇.mp4 [42.88M]
62.晋升六大路径——实战篇.mp4 [34.00M]
63.关于晋升，常见的误解.mp4 [13.86M]
64.正确认识个人能力，能力vs爱好.mp4 [9.85M]
65.正确认识个人能力，能力vs学习.mp4 [24.98M]
66.正确认识个人能力，能力vs岗位.mp4 [20.77M]
67.大一，大二学生，如何打好基础.mp4 [41.66M]
68.大三，大四学生，求职竞争力问题.mp4 [38.24M]
69.研三学生，如何发挥独特优势.mp4 [17.14M]
70.刚工作第一年，工作不顺心.mp4 [14.17M]
71.转行业，转岗位靠谱路线.mp4 [12.85M]
72.自我提升数据能力的方法.mp4 [32.11M]
73.书单与前辈.mp4 [32.12M]
10- 天善智能 datastage视频教程 [5.93G]
01.data stage视频教程 6课 [4.72G]
datastage 第1课 [1.38G]
day1_1.avi [784.02M]
day1_2.avi [627.24M]
datastage 第2课 [920.51M]
day2_01.avi [329.95M]
day2_02.avi [431.55M]
day2_03.avi [159.01M]
datastage 第3课 [834.02M]
day3_01.avi [398.62M]
day3_02.avi [435.40M]
datastage 第4课 [691.56M]
day4_01.avi [283.85M]
day4_02.avi [407.71M]
datastage 第5课 [568.07M]
day5资料 [7.01M]
emp_sales_s.sql [0.29K]
emp_sales_s2.sql [0.32K]
emp_sales_s3.sql [0.56K]
get_date_proc.sql [0.56K]
ibm_datastage_day5.pptx [1.56M]
table.sql [2.19K]
数据仓库etl工具箱中文翻译.pdf [5.45M]
day5_01.avi [258.44M]
day5_02.avi [302.62M]
datastage 第6课 [406.86M]
day6.rar [9.79M]
day6_01.rar [231.50M]
day6_02.rar [165.57M]
02.天善智能datastage工具实战讲解 [1.21G]
readme.txt [0.71K]
天善智能 etl工具讲解 【视频教程】.avi [556.91M]
天善智能 etl拓展使用 【视频教程】.zip [250.52M]
天善智能datastage工具实战讲解【培训视频】.avi [436.26M]
11- 天善智能业务知识一站通 [2.27G]
业务知识一站通配套资料 [124.99M]
part16.面试特训，常见的面试案例分析.pdf [2.11M]
陈文老师业务知识一站通配套资料.rar [122.88M]
业务知识一站通视频 [2.15G]
章节10.案例分析一：某银行经营分析体系 [79.90M]
54.如何读懂一张最简单的日报.mp4 [20.71M]
55.如何从一张日报挖掘出有价值的信息.mp4 [26.72M]
56.从日报到经营分析体系.mp4 [21.57M]
57.启示录：为什么你总抱怨做报表很简单.mp4 [10.90M]
章节11.案例分析二：某银行高价值潜在用户识别体系 [87.46M]
58.潜客分析的意义与套路.mp4 [16.90M]
59.如何构建潜客分析体系.mp4 [14.81M]
60.如何落地千聊分析体系.mp4 [22.50M]
61.如何升级潜客分析体系.mp4 [8.10M]
62.潜客分析体系成果.mp4 [14.84M]
63.启示录：你真的想过，数据是哪里来的吗.mp4 [10.30M]
章节12.案例分析三：某商业银行精准营销模型 [64.69M]
64.模型基本分类.mp4 [18.09M]
65.基于问题的模型选择.mp4 [23.42M]
66.看一个二元响应的例子.mp4 [16.57M]
67.启示录：选好场景更易发挥模型效果.mp4 [6.60M]
章节13：案例分析四：某地产公式产品规划 [56.28M]
68.事前分析的基本逻辑.mp4 [13.45M]
69.压缩数据维度的方法.mp4 [11.94M]
70.数据指导产品设计的方法.mp4 [10.94M]
71.数据指导产品投放的方法.mp4 [11.72M]
72.启示录：不怕数据烂，就怕思路乱.mp4 [8.24M]
章节14：案例分析五：某零售公司经营报表体系 [50.61M]
73.从一张最常见的经营月报讲起.mp4 [10.11M]
74.经营月报优化v1.0.mp4 [13.09M]
75.经营月报优化v2.0.mp4 [12.57M]
76.经营月报优化v3.0.mp4 [6.57M]
77.启示录：让公司更重视数据分析的方法.mp4 [8.27M]
章节15.案例分析六：某零售公司促销分析 [48.39M]
78.从一个简单到不行的促销说起.mp4 [10.09M]
79.分享促销问题的思路.mp4 [12.56M]
80.促销落地的分析思路.mp4 [12.73M]
81.为什么要抨击五棍流运营.mp4 [7.73M]
82.启示录：立flag是数据分析一个大能力.mp4 [5.28M]
章节16.案例分析七：某服务企业会员体系优化 [26.88M]
83.从一个简单到不行的会员制说起.mp4 [8.90M]
84.分析会员问题的思路.mp4 [13.66M]
85.启示录：取平均化是深入分析的起点.mp4 [4.32M]
章节17.面试特训，常见的面试案例分析 [522.16M]
100.电商市场扩展问题.mp4 [22.38M]
101.报表意见收集问题.mp4 [15.89M]
102.战败用户问题.mp4 [35.84M]
103.app运营指标体系问题.mp4 [41.63M]
104.渠道商提货问题.mp4 [29.23M]
86.提升活跃率问题.mp4 [26.86M]
87.总裁ppt问题.mp4 [31.85M]
88.地产中介培训问题.mp4 [36.56M]
89.客户价值指标定义问题.mp4 [31.42M]
90.销量下降问题.mp4 [30.53M]
91.流失原因问题.mp4 [37.11M]
92.物流费用问题.mp4 [24.06M]
93.数据赢利问题.mp4 [38.19M]
94.新房销售问题.mp4 [42.43M]
95.网红模式问题.mp4 [15.25M]
96.网站销售数据问题.mp4 [15.76M]
97.活跃数据问题.mp4 [12.99M]
98.app活跃数据问题.mp4 [13.70M]
99.网游用户流失问题.mp4 [20.51M]
章节18 [347.00M]
105.备战面试，业务知识要懂到什么程度【www.rejoiceblog.com】.mp4 [28.16M]
106.面试前预备功课【www.rejoiceblog.com】.mp4 [21.10M]
107.传统行业-零售、连锁店要点【www.rejoiceblog.com】.mp4 [35.80M]
108.传统行业-会员经营（母婴、美容）要点【www.rejoiceblog.com】.mp4 [31.46M]
109.互联网-电商要点【www.rejoiceblog.com】.mp4 [34.16M]
110.互联网-游戏要点【www.rejoiceblog.com】.mp4 [34.08M]
111.互联网-金融业务要点【www.rejoiceblog.com】.mp4 [36.07M]
112.b2b类业务知识要点【www.rejoiceblog.com】.mp4 [42.40M]
113.平台类（滴滴、饿了吗）要点【www.rejoiceblog.com】.mp4 [18.87M]
114.疑难杂症—没有项目经验怎么办？【www.rejoiceblog.com】.mp4 [30.19M]
115.疑难杂症—不会高级分析方法怎么办？【www.rejoiceblog.com】.mp4 [23.16M]
116.疑难杂症—不会数据挖掘、算法怎么办？【www.rejoiceblog.com】.mp4 [11.56M]
章节2.业务知识基础入门 [40.53M]
4.什么叫懂业务.mp4 [11.44M]
5.业务知识体系内容.mp4 [17.70M]
6.掌握业务知识的方法.mp4 [11.39M]
章节3.如何梳理业务逻辑-七步成诗法 [125.96M]
七步成诗法第二步，认识目标客户.mp4 [8.98M]
七步成诗法第六步，认识组织架构.mp4 [10.46M]
七步成诗法第七步，了解营收情况.mp4 [14.64M]
七步成诗法第三步，理解产品属性.mp4 [25.04M]
七步成诗法第四步，认识销售渠道.mp4 [20.24M]
七步成诗法第五步，理解竞争策略.mp4 [14.17M]
七步成诗法第一步，剖析经营模式.mp4 [17.22M]
七步成诗法应用方式.mp4 [15.21M]
章节4.认识目标客户：6个角度与2补阶梯 [229.69M]
15.业务部门对目标客户的搜索点.mp4 [28.02M]
16.目标客户分析的核心难点.mp4 [28.46M]
17.第一角度：单一订单分析.mp4 [28.43M]
18.第二角度：多订单对比分析.mp4 [19.22M]
19.第三角度：基础互动行为.mp4 [14.80M]
20.第四角度：精准营销互动.mp4 [19.66M]
21.第五角度：客户生命周期.mp4 [25.28M]
22.第六角度：客户价值分析.mp4 [21.89M]
23.客户分析的基础：信息采集方式.mp4 [19.72M]
24.客户分析的进阶：标签体系应用.mp4 [24.21M]
章节5.理解产品属性：3个常见分析问题 [57.71M]
25.产品开发中数据分析思路.mp4 [25.77M]
26.产品线管理中数据分析思路.mp4 [18.22M]
27.产品运营中数据分析思路.mp4 [13.72M]
章节6.认识销售渠道：销售分析5步方法 [127.18M]
28.销售渠道需要什么样的数据.mp4 [12.96M]
29.数据助力销售渠道的难点.mp4 [18.87M]
30.实战操作第一步：找盟友.mp4 [12.73M]
31.实战操作第二步：树标杆.mp4 [12.83M]
32.实战操作的第三步：剖原因.mp4 [19.03M]
33.实战操作第四步：寻方法.mp4 [31.99M]
34.实战操作第五步：勤总结.mp4 [18.76M]
章节7.理解营销策略：数据助力营销3大场景 [176.98M]
35.营销的基本概念.mp4 [15.81M]
36.营销的基本战术.mp4 [25.62M]
37.营销的基本运作模式.mp4 [12.99M]
38.营销的基本数据需求.mp4 [8.49M]
39.营销数据分析难点.mp4 [19.76M]
40.数据助力营销基本原则.mp4 [18.78M]
41.场景1：发现营销机会.mp4 [21.57M]
42.场景2：提升客户效应.mp4 [26.98M]
43.场景3：经营会员体系.mp4 [26.99M]
章节8.认识组织架构：数据分析师地位与价值 [45.31M]
44.企业组织架构与之能简介.mp4 [21.61M]
45.数据分析师在企业定位.mp4 [13.24M]
46.数据分析师发展思路.mp4 [10.45M]
章节9.了解营收情况：站在老板视角看数据分析应用 [64.99M]
47.管营收的领导们需要什么样的数据.mp4 [8.57M]
48.数据助力领导决策的难点.mp4 [8.77M]
49.数据助力领导决策的基本思路.mp4 [5.33M]
50.战略篇：数据看大盘的方式.mp4 [12.13M]
51.战术篇：数据指导战术思路.mp4 [8.89M]
52.向老板汇报，必须避免的错误.mp4 [4.07M]
53.向领导汇报建议思路.mp4 [17.23M]
章节前言：为什么要做了解业务知识 [49.41M]
1.懂业务是数据分析师实战的起点.mp4 [17.74M]
2.新人起步面临的三大难题.mp4 [12.77M]
3.解决新人问题的三大方式.mp4 [18.90M]
12- 用户画像解决方案 [0.00K]
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13- 天善智能数据挖掘课程 python3数据分析与挖掘实战 [6.34G]
python3数据分析与挖掘实战 [5.96G]
第10章 python数据分析与挖掘技术基础 [302.51M]
042、快速了解数据分析与数据挖掘.mp4 [38.70M]
043、数据分析与挖掘相关模块简介与安装.mp4 [64.37M]
044、相关模块的使用.mp4 [69.81M]
045、python数据导入实战.mp4 [91.90M]
046、答疑.mp4 [37.73M]
第11章 python数据可视化分析实现 [234.37M]
047、matplotlib基础 折线图-散点图.mp4 [92.96M]
048、直方图.mp4 [74.41M]
049、读取和讯博客的数据并可视化分析.mp4 [40.84M]
050、答疑.mp4 [26.17M]
第12章 python数据清洗、集成与变换 [239.24M]
051、数据探索与数据与清洗概述（一）.mp4 [85.03M]
052、数据探索与数据与清洗概述（二）.mp4 [35.52M]
053、数据分布探索实战.mp4 [80.91M]
054、数据集成实战.mp4 [18.82M]
055、答疑.mp4 [18.96M]
第13章 数据转换、属性构造、数据规约 [231.19M]
056、数据转换.mp4 [110.55M]
057、属性构造.mp4 [38.31M]
058、数据规约.mp4 [71.24M]
059、答疑.mp4 [11.09M]
第14章 文本挖掘 [227.44M]
060、文本挖掘 一.mp4 [81.68M]
061、文本挖掘 二.mp4 [111.92M]
062、答疑.mp4 [33.84M]
第15章 文本相似度分析 [287.13M]
063、文本相似度分析一.mp4 [67.90M]
064、文本相似度分析二.mp4 [50.82M]
065、文本相似度分析三.mp4 [135.06M]
066、答疑.mp4 [33.36M]
第16章 python数据分析与挖掘实战 上 [322.60M]
067、python数据建模概述.mp4 [7.66M]
068、python数据分类实现过程.mp4 [11.61M]
069、常见分类算法.mp4 [2.24M]
070、knn算法（补录）.mp4 [91.65M]
071、knn算法与贝克斯方法.mp4 [41.37M]
072、手写体数字识别.mp4 [131.21M]
073、答疑.mp4 [36.86M]
第17章 python数据建模与分类实现 下 [289.44M]
074、贝叶斯算法 上.mp4 [79.24M]
075、贝叶斯课程 （补录）.mp4 [21.01M]
076、贝叶斯算法 下.mp4 [19.41M]
077、回归算法.mp4 [102.67M]
078、决策树.mp4 [57.12M]
079、答疑.mp4 [10.00M]
第18章 python数据分析与挖掘聚类实现与回归分析 [208.03M]
080、决策树.mp4 [75.67M]
081、聚类.mp4 [98.52M]
082、答疑.mp4 [33.84M]
第19章 python数据分析与挖掘实战 [326.86M]
083、贝叶斯应用.mp4 [105.93M]
084、人工神经网络理论基础.mp4 [45.86M]
085、人工神经网络实现实战.mp4 [139.35M]
086、答疑.mp4 [35.72M]
第1章 python基础 第一阶段 [236.31M]
001、课程介绍.mp4 [25.29M]
002、初识python.mp4 [31.77M]
003、python语法基础.mp4 [70.75M]
004、python控制流.mp4 [49.41M]
005、课后答疑.mp4 [59.09M]
第20章 python降维技术与大型数据分析与挖掘项目实训上 [348.11M]
087、apriori算法与项目实战.mp4 [98.88M]
088、社交网络项目实战.mp4 [137.63M]
089、答疑.mp4 [111.61M]
第21章 python降维技术与大型数据分析与挖掘项目实训下 [276.61M]
090、微博接口开发上.mp4 [36.35M]
091、微博接口开发下.mp4 [42.11M]
094、文本分类及答疑.mp4 [120.52M]
92-93课时 phantomjs.rar [77.62M]
第2章 python基础 第二阶段 [236.97M]
006、python函数详解.mp4 [49.74M]
007、python模块.mp4 [55.15M]
008、python文件操作.mp4 [49.34M]
009、python异常值处理.mp4 [17.93M]
010、课后答疑.mp4 [64.81M]
第3章 python 爬虫初识 [253.97M]
011、作业讲解及爬虫初识.mp4 [112.67M]
012、网络爬虫原理.mp4 [8.18M]
013、正则表达式实战.mp4 [104.12M]
014、课后答疑.mp4 [29.00M]
第4章 urllib库实战 [291.07M]
015、urllib库实战.mp4 [82.74M]
016、urllib库实战（二）.mp4 [36.61M]
017、urllib库实战（三）.mp4 [46.69M]
018、爬虫的异常处理.mp4 [18.83M]
019、爬虫的浏览器伪装技术.mp4 [21.87M]
020、python新闻爬虫实战.mp4 [40.43M]
021、课后答疑.mp4 [43.91M]
第5章 爬虫防屏蔽手段之代理服务器实战 [346.31M]
022、爬虫防屏蔽手段之代理服务器实战.mp4 [77.46M]
023、图片爬虫实战.mp4 [163.71M]
024、课后答疑.mp4 [105.13M]
第6章 爬虫实战及scrapy框架的安装 [433.30M]
025、抓包分析实战1.mp4 [158.74M]
026、抓包分析实战2.mp4 [111.61M]
027、爬虫实战.mp4 [34.92M]
028、多线程爬虫实战.mp4 [62.48M]
029、scrapy框架的安装.mp4 [19.16M]
030、课后答疑.mp4 [46.38M]
第7章 scrapy爬虫 [345.04M]
031、scrapy框架常见命令实战.mp4 [111.75M]
032、第一个scrapy爬虫.mp4 [70.21M]
033、scrapy自动爬虫实战.mp4 [101.64M]
034、课后答疑.mp4 [61.44M]
第8章 用scrapy爬取网站的数据 [353.14M]
035、天善智能课程自动爬虫实战.mp4 [88.42M]
036、自动模拟登陆爬虫实战.mp4 [119.57M]
037、当当商城爬虫实战.mp4 [87.79M]
038、课后答疑.mp4 [57.36M]
第9章 补充以及作业讲解 [312.59M]
039、补充内容.mp4 [74.50M]
040、上节课作业讲解.mp4 [108.21M]
041、答疑.mp4 [129.89M]
软件包及安装文档 [56.38M]
python-3.5.4-32位.exe [27.59M]
python-3.5.4-64位.exe [28.47M]
python-3.5.x安装教程.pdf [331.09K]
源码.rar [329.59M]
14- python3网络爬虫实战案例 [0.00K]
python3爬虫课程资料代码 [0.00K]
beautifulsoup详解 [0.00K]
flask+redis维护cookies池 [0.00K]
flask+redis维护代理池 [0.00K]
pyquery详解 [0.00K]
requests+正则表达式爬取猫眼电影 [0.00K]
requests讲解 [0.00K]
scrapy安装详解 [0.00K]
scrapy分布式爬取知乎 [0.00K]
scrapy分布式原理 [0.00K]
scrapy爬取知乎 [0.00K]
scrapy新浪微博 [0.00K]
selenium爬取淘宝美食 [0.00K]
selenium详解 [0.00K]
urllib讲解 [0.00K]
代理抓取文章 [0.00K]
分析ajax来爬取今日头条街拍美图 [0.00K]
爬虫基本原理 [0.00K]
正则表达式 [0.00K]
章节1： 环境配置 [0.00K]
章节2： 基础篇 [0.00K]
章节3： 实战篇 [0.00K]
章节4： 框架篇 [0.00K]
章节5： 分布式篇 [0.00K]
15- python机器学习全流程项目实战精讲 [1.15G]
配套课件 [15.29M]
第八讲 机器学习技术文档与报告写作方法 [2.84M]
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第八讲 机器学习文档与报告写作方法-checkpoint.ipynb [7.04K]
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example_rmd.html [732.87K]
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第八讲 机器学习文档与报告写作方法.ipynb [7.04K]
第六讲 特征工程 [1.67M]
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第六讲 特征工程-checkpoint.ipynb [113.41K]
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第六讲 特征工程.ipynb [113.41K]
第七讲 机器学习建模 [589.94K]
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第七讲 机器学习建模-checkpoint.ipynb [194.11K]
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第七讲 机器学习建模.ipynb [194.11K]
第四讲 数据清洗与预处理 [1.51M]
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data_mining.csv [405.63K]
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第四讲 数据清洗与预处理.ipynb [64.38K]
第五讲 数据分析与可视化 [5.52M]
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readme(1).txt [1.38K]
第五讲 数据分析与可视化-checkpoint.ipynb [1.12M]
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第五讲 数据分析与可视化.ipynb [1.12M]
第二章.机器学习需求分析.pdf [596.86K]
第三章 数据采集与爬虫.ipynb [0.98M]
第一章.机器学习方法论.pdf [1.61M]
章节1：机器学习方法论 [117.00M]
1. 数据分析与数据挖掘.mp4 [39.02M]
2. 机器学习、深度学习与人工智能.mp4 [7.20M]
3. 机器学习的核心任务.mp4 [6.86M]
4. 机器学习的核心要义.mp4 [6.90M]
5. 机器学习项目实战全流程.mp4 [10.63M]
6. python编程工具.mp4 [2.97M]
7. jupyter notebook与pycharm.mp4 [10.79M]
8. 机器学习具体学习方法指导.mp4 [32.64M]
章节2：机器学习需求分析 [77.43M]
09. 需求分析.mp4 [44.58M]
10. 项目技术、产品和应用调研.mp4 [12.35M]
11. 实例：数据科学岗位需求分析.mp4 [20.51M]
章节3：数据采集与爬虫 [233.19M]
12. 数据采集概述.mp4 [18.34M]
13. python爬虫技术.mp4 [23.40M]
14. 请求库：urllib.mp4 [10.56M]
15. 请求库：requests.mp4 [16.06M]
16. 解析库：beautifulsoup.mp4 [17.44M]
17、shell编程之磁盘监控报警脚本_0.mp4 [49.03M]
18. 信息提取：css选择器和xpath表达.mp4 [11.69M]
19. 实例1：招聘网站静态数据采集.mp4 [49.72M]
20. 实例2：招聘网站动态数据采集.mp4 [36.96M]
章节4：数据清洗 [198.72M]
21. 脏数据.mp4 [28.67M]
22. 数据预处理的基本方向.mp4 [6.24M]
23. 缺失值处理.mp4 [44.27M]
24. 小文本和字符串处理.mp4 [17.95M]
25. 实例：招聘数据预处理（一）.mp4 [58.12M]
26. 实例：招聘数据预处理（二）.mp4 [43.48M]
章节5：数据分析与可视化 [241.56M]
27. 探索性数据分析（eda）.mp4 [15.86M]
28. 统计绘图与数据可视化.mp4 [10.97M]
29. python绘图之matplotlib.mp4 [110.87M]
30. python绘图之seaborn.mp4 [6.88M]
31. 实例：招聘数据的eda与可视化.mp4 [29.90M]
32. 实例：招聘数据的eda与可视化.mp4 [67.08M]
章节6：特征工程 [102.02M]
33. 特征工程概述.mp4 [19.18M]
34. 特征选择.mp4 [26.12M]
35. 特征变换与特征提取.mp4 [14.69M]
36. 特征组合与降维.mp4 [5.55M]
37. 招聘数据的特征工程探索.mp4 [36.48M]
章节7：机器学习建模与调优 [116.86M]
38. 机器学习模型概述(1).mp4 [12.74M]
39. 传统机器学习模型（单模型）.mp4 [26.04M]
40. 集成与提升模型.mp4 [5.08M]
41. sklearn.mp4 [10.65M]
42. 机器学习调参方法简介.mp4 [10.48M]
43. gbdt xgboost lightgbm用法.mp4 [22.00M]
44. 招聘数据的建模：gbdt.mp4 [12.21M]
45. 招聘数据的建模：xgboost.mp4 [8.81M]
46. 招聘数据的建模：lightgbm.mp4 [8.84M]
章节8：机器学习模型结果与报告输出 [75.59M]
47. r语言与rstudio安装与简介.mp4 [16.26M]
48. rmarkdown的安装与基本用法.mp4 [20.36M]
49. 技术文档之rmd与jupyter对比.mp4 [11.77M]
50. 机器学习分析报告的写作方法.mp4 [14.12M]
51. 实例：数据相关岗位薪资水平影响因素研究分析报告（简要框架）.mp4 [13.08M]
16-【完结】天善学院 独一无二的数据仓库建模指南系列教程升级版 [10.49G]
(第二节课）实体关系（er）建模理论及应用场景案例1维度建模理论及应用场景案例 [404.26M]
实体关系（er）建模理论及应用场景案例1维度建模理论及应用场景案例1.mp4 [89.74M]
实体关系（er）建模理论及应用场景案例1维度建模理论及应用场景案例2.mp4 [198.75M]
实体关系（er）建模理论及应用场景案例1维度建模理论及应用场景案例3.mp4 [115.77M]
（第九次课） 数据仓库维度建模 [0.98G]
数据仓库维度建模1.mp4 [156.57M]
数据仓库维度建模2.mp4 [181.09M]
数据仓库维度建模3.mp4 [150.59M]
数据仓库维度建模4.mp4 [168.14M]
数据仓库维度建模5.mp4 [566.12K]
数据仓库维度建模6.mp4 [178.84M]
数据仓库维度建模7.mp4 [141.49M]
数据仓库维度建模8.mp4 [24.62M]
（第六次课）hive优化 [1.15G]
hive优化1.mp4 [170.01M]
hive优化2.mp4 [207.61M]
hive优化3.mp4 [226.66M]
hive优化4.mp4 [92.69M]
hive优化5.mp4 [182.69M]
hive优化6.mp4 [160.04M]
hive优化7.mp4 [109.28M]
hive优化8.mp4 [26.29M]
（第七次课）大数据仓库周边技术-sqoop、flume [1.03G]
大数据仓库周边技术-sqoop、flume等1.mp4 [194.69M]
大数据仓库周边技术-sqoop、flume等2.mp4 [200.99M]
大数据仓库周边技术-sqoop、flume等3.mp4 [73.61M]
大数据仓库周边技术-sqoop、flume等4.mp4 [160.48M]
大数据仓库周边技术-sqoop、flume等5.mp4 [219.00M]
大数据仓库周边技术-sqoop、flume等6.mp4 [42.39M]
大数据仓库周边技术-sqoop、flume等7.mp4 [141.90M]
大数据仓库周边技术-sqoop、flume等8.mp4 [16.94M]
（第三次课）data vauit建模理论及应用场景案例1anchor建模理论及应用场景 [934.84M]
02数仓建模理论5.5日ppt.pdf [1.50M]
data vauit建模理论及应用场景案例1anchor建模理论及应用场景1.mp4 [129.52M]
data vauit建模理论及应用场景案例1anchor建模理论及应用场景2.mp4 [161.81M]
data vauit建模理论及应用场景案例1anchor建模理论及应用场景3.mp4 [7.80M]
data vauit建模理论及应用场景案例1anchor建模理论及应用场景4.mp4 [150.99M]
data vauit建模理论及应用场景案例1anchor建模理论及应用场景5.mp4 [162.10M]
data vauit建模理论及应用场景案例1anchor建模理论及应用场景6.mp4 [137.68M]
data vauit建模理论及应用场景案例1anchor建模理论及应用场景7.mp4 [183.23M]
数据仓库课后练习.pdf [69.03K]
数据仓库问题整理答案5.9.pdf [145.45K]
(第十次课)实战案例-偏业务型行业数据仓库设计 [1.17G]
实战案例-偏业务型行业数据仓库设计1.mp4 [189.15M]
实战案例-偏业务型行业数据仓库设计2.mp4 [256.44M]
实战案例-偏业务型行业数据仓库设计3.mp4 [193.61M]
实战案例-偏业务型行业数据仓库设计4.mp4 [168.58M]
实战案例-偏业务型行业数据仓库设计5.mp4 [71.25M]
实战案例-偏业务型行业数据仓库设计6.mp4 [17.36M]
实战案例-偏业务型行业数据仓库设计7.mp4 [191.27M]
实战案例-偏业务型行业数据仓库设计8.mp4 [108.57M]
(第十一次课）偏流量型互联网行业数据仓库设计大数据仓库在数据化运营中的应用 [1.17G]
10偏流量型互联网行业数据仓库设计大数据仓库在数据化运营中的应用.mp4 [59.02M]
1偏流量型互联网行业数据仓库设计大数据仓库在数据化运营中的应用.mp4 [180.76M]
2偏流量型互联网行业数据仓库设计大数据仓库在数据化运营中的应用.mp4 [126.68M]
3偏流量型互联网行业数据仓库设计大数据仓库在数据化运营中的应用.mp4 [32.28M]
4偏流量型互联网行业数据仓库设计大数据仓库在数据化运营中的应用.mp4 [93.93M]
5偏流量型互联网行业数据仓库设计大数据仓库在数据化运营中的应用.mp4 [131.40M]
6偏流量型互联网行业数据仓库设计大数据仓库在数据化运营中的应用.mp4 [160.76M]
7偏流量型互联网行业数据仓库设计大数据仓库在数据化运营中的应用.mp4 [125.71M]
8偏流量型互联网行业数据仓库设计大数据仓库在数据化运营中的应用.mp4 [133.01M]
9偏流量型互联网行业数据仓库设计大数据仓库在数据化运营中的应用.mp4 [157.81M]
(第四次课）大数据仓库构建-大数据体系技术架构以及hadoop、spark基础架构 [1.06G]
04大数据体系技术架构20185.12-04.pdf [1.28M]
大数据体系技术架构以及hadoop、spark基础架构1.mp4 [135.75M]
大数据体系技术架构以及hadoop、spark基础架构2.mp4 [125.87M]
大数据体系技术架构以及hadoop、spark基础架构3.mp4 [47.47M]
大数据体系技术架构以及hadoop、spark基础架构4.mp4 [172.19M]
大数据体系技术架构以及hadoop、spark基础架构5.mp4 [184.29M]
大数据体系技术架构以及hadoop、spark基础架构6.mp4 [233.35M]
大数据体系技术架构以及hadoop、spark基础架构7.mp4 [182.97M]
（第五次课）hive体系结构与优化 [987.51M]
hive体系结构与优化1.mp4 [133.59M]
hive体系结构与优化2.mp4 [149.51M]
hive体系结构与优化3.mp4 [158.88M]
hive体系结构与优化4.mp4 [173.22M]
hive体系结构与优化5.mp4 [186.41M]
hive体系结构与优化6.mp4 [184.77M]
hive体系结构与优化7.mp4 [1.12M]
（第一节课）数据仓库的概念和er实体模型 [712.11M]
01数据仓库概念.pdf [1.34M]
01数据仓库概念.ppt [5.21M]
数据仓库的概念和er实体模型1.mp4 [136.59M]
数据仓库的概念和er实体模型2.mp4 [114.23M]
数据仓库的概念和er实体模型3.mp4 [178.75M]
数据仓库的概念和er实体模型4.mp4 [183.18M]
数据仓库的概念和er实体模型5.mp4 [92.80M]
第八次课（数据采集与同步） [867.69M]
数据采集与同步1.mp4 [141.31M]
数据采集与同步2.mp4 [118.00M]
数据采集与同步3.mp4 [21.58M]
数据采集与同步4.mp4 [88.13M]
数据采集与同步5.mp4 [150.96M]
数据采集与同步6.mp4 [26.50M]
数据采集与同步7.mp4 [51.23M]
数据采集与同步8.mp4 [166.99M]
数据采集与同步9.mp4 [102.99M]
配套资料 [124.89M]
课件.7z [38.17M]
其他配套学习.7z [77.70M]
资料.7z [9.02M]
03数仓实时场景中的应用2018.5.12-03.pdf [423.33K]
课程目录.txt [4.34K]
17- 人工智能产品经理最佳实践 [5.51G]
00.课件 [10.20M]
人工智能产品经理最佳实践-第0部分_课程大纲篇.pdf [687.15K]
人工智能产品经理最佳实践-第1部分_基础理论篇.pdf [1.38M]
人工智能产品经理最佳实践-第2部分_系统架构篇.pdf [1.66M]
人工智能产品经理最佳实践-第3部分_关键技术篇.pdf [2.79M]
人工智能产品经理最佳实践-第4部分_发展趋势篇.pdf [1.34M]
人工智能产品经理最佳实践-第5部分_战略规划篇.pdf [2.35M]
0.专用播放器（windows系统专用）.exe [28.88M]
sn.txt [0.28K]
sn.txt.bak [0.05K]
课时1：课程大纲部分.mp4 [231.86M]
课时10：自然处理技术概述.mp4 [274.98M]
课时11：人脸识别技术.mp4 [274.09M]
课时12：智能问答机器人.mp4 [188.18M]
课时13：知识图谱技术.mp4 [337.56M]
课时14：无人驾驶技术.mp4 [249.22M]
课时15：人工智能发展的现状.mp4 [607.95M]
课时16： 人工智能发展的阶段.mp4 [499.77M]
课时17：技术切入.mp4 [189.58M]
课时18：战略框架.mp4 [100.91M]
课时19：数据融合.mp4 [200.05M]
课时2：人工智能基础 .mp4 [297.45M]
课时20：流量变现.mp4 [100.12M]
课时21：核心-场景驱动.mp4 [351.96M]
课时3：人工智能产品经理概述.mp4 [425.02M]
课时4：人工智能业务架构.mp4 [164.95M]
课时5：人工智能技术架构.mp4 [202.85M]
课时6：人工智能应用架构.mp4 [144.59M]
课时7：人工智能数据架构.mp4 [334.01M]
课时8：人机交互模型.mp4 [122.47M]
课时9：智能语音技术.mp4 [300.67M]
18- 天善智能——cognos视频教程 [0.00K]
cognos资料 [0.00K]
cognos 10.2安装介质 [0.00K]
cognos 学习笔记整理文档 [0.00K]
cognos 10.2.1 [0.00K]
cognos官方培训课程文档 [0.00K]
天善学院cognos 安装必备 [0.00K]
cognos 10.2.1 [0.00K]
oracle 11g [0.00K]
19- 天善智能 informaticaetl工具视频教程 30课 [1.48G]
01_repoitory_topic_backup_restore.avi [66.56M]
02_restore_pc_course_rep.avi [16.87M]
03_repository_manager.avi [18.40M]
04_mapping定义数据源.avi [24.00M]
05_创建一个简单的mapping.avi [66.24M]
06_创建一个简单的workflow.avi [50.04M]
07_powerdesigner小技巧.avi [55.28M]
08_designer的调试.avi [49.92M]
09_filter转换控件.avi [53.43M]
10_day1_review.avi [81.55M]
11_sort 控件 aggregater控件 及 join 控件介绍.avi [100.30M]
12_实现增量抽取.avi [33.22M]
13_lookup 转换控件的使用.avi [65.18M]
14_session 属性和update控件.avi [55.35M]
15_shortcut 使用.avi [48.35M]
16_router组件的使用.avi [42.11M]
17_源表的复用和sql产生 .avi [18.13M]
18_slowly_changing_dimensions_2_3.avi [56.74M]
19_条件lookup和unconnected lookup的使用.avi [52.14M]
20_day2_review.avi [48.25M]
21_数据的增量抽取.avi [33.22M]
22_异构目标表.avi [20.84M]
23_mapplets 的使用.avi [57.06M]
24_转换组件的可利用性.avi [48.96M]
25_session错误日志.avi [52.66M]
26_workflow控件的使用和流程的控制.avi [103.10M]
27_workflow_配置和worklet的使用.avi [104.32M]
28_通过文件名称列表抽取flatfile.avi [16.95M]
29_session的断点续传.avi [15.55M]
30_额外转换组件.avi [60.72M]
admovie.jpg [0.00K]
m_incremental_extract.xml [9.82K]
mktables.sql [0.53K]
20- 天善智能 微软bi ssis etl 56课 [0.00K]
21- 天善智能 kettle4.3入门与实战 15课 [1.16G]
kettle入门与实战 wmv格式直接观看 [341.76M]
《kettle入门与实战》第10节.wmv [9.34M]
《kettle入门与实战》第11节.wmv [6.70M]
《kettle入门与实战》第12节.wmv [7.24M]
《kettle入门与实战》第13节-1.wmv [4.86M]
《kettle入门与实战》第13节-2.wmv [6.33M]
《kettle入门与实战》第14节.wmv [24.42M]
《kettle入门与实战》第15节.wmv [11.23M]
《kettle入门与实战》第1节.wmv [13.94M]
《kettle入门与实战》第2节.wmv [17.03M]
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《kettle入门与实战》第4节.wmv [7.16M]
《kettle入门与实战》第5节.wmv [9.86M]
《kettle入门与实战》第6节.wmv [7.44M]
《kettle入门与实战》第7节.wmv [13.02M]
《kettle入门与实战》第8节.wmv [22.11M]
《kettle入门与实战》第9节.wmv [8.64M]
kettle4.3(非官方版本).zip [157.32M]
kettle-engine.jar [8.01M]
《kettle入门与实战》第10节.exe [38.38M]
《kettle入门与实战》第11节.exe [29.98M]
《kettle入门与实战》第12节.exe [30.62M]
《kettle入门与实战》第13节.exe [54.81M]
《kettle入门与实战》第14节.exe [108.35M]
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《kettle入门与实战》第9节.exe [34.90M]
kettle4.3(非官方版本).zip [157.32M]
kettle-engine.jar [8.01M]
kettle入门与实战目录安排.txt [0.61K]
22- 天善智能 深入bi之kettle篇etl技术 15课 [3.87G]
01第一课时：etl 的概念，kettle 的概念、功能、操作 [261.45M]
1.mp4 [62.88M]
2.mp4 [83.80M]
3.mp4 [113.93M]
kettle第一课讲义.pdf [870.34K]
02第二课时：kettle 资源库、日志、运行方式 [330.31M]
1.mp4 [118.17M]
2.mp4 [111.71M]
3.mp4 [99.92M]
kettle2.pdf [511.57K]
systemprop.class [0.58K]
03第三课时：输入步骤（表输入、文本文件输入、xml 文件输入…） [359.09M]
1.mp4 [93.92M]
2.mp4 [166.99M]
3.mp4 [96.30M]
abc.txt [0.06K]
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shop.txt [0.91K]
shop.xml [1.24M]
test_arguments.ktr [11.00K]
xyz.txt [0.02K]
04第四课时：输出步骤（表输出、更新、删除、文本文件输出、xml文件输出…） [254.66M]
1.mp4 [90.63M]
2.mp4 [120.83M]
3.mp4 [42.72M]
kettle4.pdf [496.83K]
05第五课时：转换步骤（过滤、字符串处理、拆分字段、计算器…） [128.68M]
5.mp4 [128.46M]
kettle5.pptx [224.54K]
06第六课时：转换步骤（字段选择、排序、增加校验列、去除重复记录…） [235.48M]
1.mp4 [91.56M]
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5.mp4 [32.89M]
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单线程.ktr [14.37K]
单线程调用.ktr [14.41K]
根据java 表达式过滤记录.ktr [16.14K]
启动一个进程.ktr [14.63K]
终止.ktr [13.58K]
07第七课时：应用步骤、流程步骤（处理文件、执行程序、发送邮件、空操作、阻塞步骤、中止等…） [269.83M]
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2.mp4 [55.93M]
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08第八课时：查询步骤、连接步骤（数据库查询、流查询、合并记录、记录集连接、笛卡尔…） [198.12M]
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2.mp4 [18.11M]
3.mp4 [127.78M]
kettle8.pdf [357.79K]
09第九课时：脚本步骤（javascript，java class、正则表达式…） [206.74M]
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partition_tableoutput.ktr [19.07K]
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pre_next_row.ktr [19.21K]
profile_test.ktr [17.61K]
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10第十课时：作业项（拷贝、移动、ftp、sftp…） [214.30M]
1.mp4 [130.93M]
2.mp4 [82.71M]
kettle10.pdf [672.82K]
11第十一课时：kettle 的参数和变量、kettle 集群 [197.70M]
input [0.01K]
2013.txt [0.01K]
1.mp4 [78.13M]
2.mp4 [81.31M]
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dead_lock.ktr [21.16K]
fixed_loop.kjb [104.91K]
fixed_loop_1.ktr [102.05K]
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fixed_loop_4.ktr [102.00K]
fixed_loop_result.txt [0.01K]
kettle11.pdf [437.35K]
para.kjb [19.01K]
test_performance.ktr [115.29K]
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variable_loop_checkfile.kjb [17.11K]
12第十二课时：ketle 代码编译、代码结构、应用集成、各种配置文件 [210.85M]
1.mp4 [159.54M]
2.mp4 [50.59M]
第十二课.pdf [742.49K]
13第十三课时：插件开发 – 步骤、作业项 [300.63M]
1.mp4 [40.13M]
2.mp4 [65.43M]
3.mp4 [119.32M]
4.mp4 [66.62M]
5.mp4 [8.59M]
build.xml [3.85K]
obf.png [1.75K]
plugin.xml [0.82K]
第13课下载.txt [0.08K]
第十三课.pdf [544.37K]
14第十四课时：作业设计技巧、错误处理、调试转换、循环和分支 [363.25M]
1.mp4 [306.08M]
2.mp4 [38.68M]
dataobfuscationplugin.ktr [10.99K]
plugin_obfus.zip [18.07M]
udjc.ktr [11.35K]
第十四课.pdf [415.82K]
15第十五课时：大数据插件（hadoop 文件输入输出，hbase输入输出，mapreduce输入输出，mongodb输入输出） [329.29M]
1.mp4 [72.68M]
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avro.ktr [9.44K]
copy_from_hadoop_to_local.kjb [7.08K]
hadoop_file_input.ktr [12.50K]
mongo.ktr [19.64K]
pentaho mapreduce – wordcount.kjb [11.85K]
pig script executor tutorial.kjb [13.37K]
readme_linux.txt [0.54K]
script1-hadoop-mod.pig [3.67K]
sqoop.kjb [9.31K]
sqoop_import.kjb [9.35K]
tutorial.jar [10.46K]
users.avro [0.29K]
wordcount.jar [3.65K]
wordcount.kjb [12.42K]
wordcount-mapper.ktr [17.17K]
wordcount-reducer.ktr [14.41K]
第十五课.pdf [604.17K]
kettle文档 [101.22M]
elt平台操作手册-kettle.doc [3.01M]
etl工具kettle.docx [583.60K]
etl工具kettle公司学习文档.pdf [1.23M]
etl工具kettle学习总结.docx [581.04K]
etl工具kettle用户手册.doc [7.74M]
etl工具kettle用户手册.pdf [10.31M]
kettle.pdf [5.27M]
kettle_命令行使用20120209.doc [46.50K]
kettle_使用中的一些常见问题.docx [25.90K]
kettle常见问题faq.doc [554.00K]
kettle初探.pdf [736.81K]
kettle的并行_集群和分区.docx [2.63M]
kettle的一些常见问题.txt [15.05K]
kettle调研手记-技巧汇总.docx [552.57K]
kettle关于平面数据的导入.doc [560.00K]
kettle管理之元数据资料库.doc [1.07M]
kettle基本知识培训.pptx [2.35M]
kettle集群.pdf [617.60K]
kettle技术手册.doc [1.84M]
kettle接口抽取同步应用实例.doc [191.50K]
kettle例子.doc [373.00K]
kettle命令行使用说明.doc [53.50K]
kettle培训.ppt [1.67M]
kettle实现循环.doc [78.50K]
kettle文档.docx [1.04M]
kettle中文文档之output.doc [189.50K]
linux下部署kettle.txt [1.52K]
mapping_main.ktr [207.91K]
pentaho 3.2 data integration beginner’s guide.pdf [9.53M]
pentaho kettle solutions.pdf [14.91M]
pentaho kettle solutions及源码.zip [21.53M]
pentaho+data+integration+4+cookbook.pdf [7.79M]
simple_contact_mapping.ktr [199.42K]
傲飞数据整合工具 oracle cdc实施手册.pdf [508.31K]
测试etl工具都应测试哪些方面.docx [51.41K]
开源etl工具kettle系列之动态转换.doc [91.50K]
开源etl工具-pentahokettle使用入门.pdf [2.87M]
我的kettle学习笔记.doc [388.00K]
23- etl理论基础 6课 [1.56G]
1-etl理论知识讲解.avi [305.62M]
2-etl理论知识答疑.avi [96.96M]
3-etl拓展.avi [154.92M]
4-etl事实表增量抽取.avi [199.33M]
5-etl工具讲解.avi [556.91M]
6-etl拓展使用.avi [278.84M]
24- 天善智能 etl工具讲解 【视频教程】 [491.58M]
天善智能 etl工具讲解 【视频教程】.zip [491.58M]
25- 天善智能 etl拓展使用 【视频教程】 [250.52M]
天善智能 etl拓展使用 【视频教程】.zip [250.52M]
26- elk大数据搜索及日志分析系统 [435.47M]
1 [52.49M]
10 [1.53M]
安全性控制-审计.ppt [1.49M]
审计笔记.doc [41.00K]
11 [1.70M]
安全性控制-通信加密.ppt [1.50M]
通信加密笔记.doc [205.13K]
12 [1.65M]
安全性控制-ip过滤.ppt [1.65M]
13 [5.49M]
nxlog-ce-2.9.1716.msi [3.79M]
nxlog基础.ppt [1.64M]
nxlog特性.xmind [58.03K]
14 [1.55M]
nxlog语言.ppt [1.55M]
15 [1.53M]
15_nxlog模块(一).ppt [1.52M]
1excsv.conf [1.03K]
2exjson.conf [0.82K]
3exxml.conf [0.81K]
4exkvp.conf [1.11K]
截取.txt [0.03K]
16 [1.53M]
16_nxlog模块(二).ppt [1.52M]
5exfileop.conf [0.96K]
6-1exmultiline.conf [1.31K]
6-2exmultiline.conf [0.95K]
6-3exmultiline.conf [0.98K]
7imtcp.conf [0.75K]
17 [1.53M]
10omfile.conf [1.06K]
17_nxlog模块(三).ppt [1.53M]
8pmbuffer.conf [1.10K]
9pmnorepeat.conf [0.86K]
18 [1.50M]
18_nxlog+elk.ppt [1.49M]
logstash.conf [0.10K]
nxlog.conf [0.85K]
19 [32.95M]
19_linux上安装elasticsearch.ppt [1.51M]
elasticsearch-5.0.0.tar.gz [31.44M]
课程规划、开源日志系统.ppt [1.55M]
2 [197.02M]
20 [1.50M]
20_elasticsearch基本概念及简单api调用.ppt [1.50M]
21 [1.76M]
21_elasticsearch实际数据集搜索操作.ppt [1.52M]
account.json [239.11K]
22 [101.45M]
22_linux上安装logstash.ppt [1.56M]
logstash.conf [0.04K]
logstash-5.0.0.tar.gz [99.88M]
23 [1.54M]
23_logstash配置语法以及filebeat介绍.ppt [1.54M]
24 [9.41M]
24_filebeat入门.ppt [1.53M]
filebeat-5.0.0-linux-x86_64.tar.gz [7.88M]
25 [1.52M]
25_logstash解析日志实例.ppt [1.50M]
logstash.conf [0.23K]
logstash2.conf [0.21K]
logstash-tutorial-dataset [23.89K]
26 [40.97M]
26_linux上安装kibana.ppt [2.67M]
kibana-5.0.0-linux-x86_64.tar.gz [38.27M]
kibana-5.0.0-linux-x86_64.tar.gz.sha1 [0.04K]
kibana配置笔记.doc [32.00K]
27 [34.12M]
27_kibana入门一.ppt [1.52M]
27_kibana入门一笔记.doc [16.50K]
accounts.json [239.11K]
logs.jsonl.gz [8.30M]
shakespeare.json [24.05M]
28 [1.53M]
28_kibana入门二.doc [32.00K]
28_kibana入门二.ppt [1.49M]
29 [1.53M]
29_elasticsearch启动及配置.ppt [1.53M]
认识elk.ppt [1.70M]
3 [43.54M]
30 [1.54M]
30_elasticsearch系统配置以及rest风格api.ppt [1.54M]
31 [1.54M]
31_api约定.ppt [1.54M]
32 [1.61M]
32_document apis（一）.ppt [1.61M]
33 [1.62M]
33_document apis（二）.ppt [1.59M]
delete api.xmind [17.04K]
update api.xmind [16.13K]
34 [1.61M]
34_document apis（三）.ppt [1.58M]
bulk api.xmind [16.91K]
multi get api.xmind [15.05K]
test1.json [0.04K]
test2.json [0.36K]
35 [1.60M]
35_document apis（四）.ppt [1.57M]
reindex api.xmind [37.65K]
36 [1.59M]
36_term vectors.ppt [1.53M]
mapping.doc [31.50K]
term vectors.xmind [21.76K]
37 [1.57M]
37_lucene term vector及tf-idf.ppt [1.55M]
term vector.xmind [20.97K]
38 [1.71M]
38_初识search apis.ppt [1.62M]
doctest.json [2.25K]
request body search.xmind [27.28K]
search apis.xmind [35.59K]
test.doc [21.50K]
39 [1.51M]
39_search apis.ppt [1.51M]
request1.json [0.31K]
3、elasticsearch配置文件.doc [22.50K]
elasticsearch-2.4.0.zip [26.10M]
windows安装elk服务(上).ppt [1.52M]
4 [14.78M]
40 [1.61M]
40_indices apis-索引管理.ppt [1.57M]
indices apis.xmind [35.59K]
41 [1.54M]
41_indices apis-映射管理.ppt [1.51M]
indices apis.xmind [35.59K]
42 [1.55M]
42_输入插件.ppt [1.55M]
file.conf [0.17K]
file.txt [0.03K]
stdin.conf [0.16K]
43 [1.52M]
43_编码插件.ppt [1.52M]
json.conf [0.13K]
json.txt [0.06K]
multiline.conf [0.15K]
44 [1.55M]
44_输出插件.ppt [1.55M]
elasticsearch.conf [0.15K]
file.conf [0.22K]
stdout.conf [0.07K]
45 [1.57M]
45_过滤器插件.ppt [1.57M]
grok.conf [0.15K]
46 [1.52M]
46_discovery.ppt [1.52M]
47 [1.56M]
47_visualize.ppt [1.56M]
4、cat命令笔记.doc [10.00K]
4、curl_7_50_3_openssl_nghttp2_x64.7z [883.82K]
windows安装elk服务(上)-单机多节点.ppt [1.49M]
5 [86.98M]
5、logstash-2.4.0.zip [85.31M]
5、logstash常用命令笔记.doc [9.50K]
windows安装elk服务(中).ppt [1.66M]
6 [33.79M]
kibana-4.6.1-windows-x86.zip [32.21M]
kibana配置笔记.doc [20.00K]
windows安装elk服务(下).ppt [1.56M]
7 [3.82M]
esusers命令笔记.doc [12.00K]
license-2.4.0.zip [100.96K]
shield-2.4.0.zip [2.22M]
安全性控制-shield插件(一).ppt [1.49M]
8 [1.55M]
users and roles api笔记.doc [27.50K]
安全性控制-shield插件(二)—用户认证.ppt [1.53M]
9 [1.49M]
外部服务用户认证.ppt [1.49M]
27- 商业分析全攻略——用数据分析方法解决商业问题 [2.27G]
01章节1：前言 [113.57M]
课时2商业分析、数据分析、数据挖掘、人工智能的关联与区别 .mp4 [51.51M]
课时3数据分析从业者，如何走上商业分析之路 .mp4 [32.21M]
课时4产品、运营、销售、营销、风控、供应链管理人员，需掌握多少商业分析的技能 .mp4 [29.86M]
02章节2：概念篇——数据分析是这样帮助企业解决商业问题的 [433.64M]
课时05一个通俗案例：如何解读商业数据（上） .mp4 [18.63M]
课时06一个通俗案例：如何解读商业数据（下） .mp4 [29.38M]
课时07一个通俗案例：如何开展商业分析 .mp4 [27.54M]
课时08：一个通俗案例：如何深入分析商业问题（上） .mp4 [20.92M]
课时09：一个通俗案例：如何深入分析商业问题（下） .mp4 [25.82M]
课时10：从理解商业模式开始（上） .mp4 [19.91M]
课时11：从理解商业模式开始（下） .mp4 [18.06M]
课时12：具体商业环节的决策流程（上） .mp4 [20.47M]
课时13：具体商业环节的决策流程（下） .mp4 [14.79M]
课时14：商业决策中的常见问题 .mp4 [24.74M]
课时15：数据分析能做什么（上） .mp4 [19.34M]
课时16：数据分析能做什么（下） .mp4 [24.90M]
课时17：数据分析能解决哪些商业问题 .mp4 [29.15M]
课时18：数据分析不能解决哪些商业问题（上） .mp4 [18.50M]
课时19：数据分析不能解决哪些商业问题（下） .mp4 [15.58M]
课时20：解决商业问题，数据分析如何开展工作（上） .mp4 [13.84M]
课时21：解决商业问题，数据分析如何开展工作（下） .mp4 [23.69M]
课时22：商业分析的输出成果展示（上） .mp4 [28.38M]
课时23：商业分析的输出成果展示（下） .mp4 [40.02M]
03章节3： 思维篇——如何找到分析商业问题的思路 [785.76M]
课时24：初级操作：先看一个简单的问题 .mp4 [9.38M]
课时25：基础操作：认识数据指标，找指标的业务含义之一 .mp4 [37.71M]
课时26：基础操作：认识数据指标，找指标的业务含义之二 .mp4 [18.56M]
课时27：基础操作：认识数据指标，找指标的业务含义之三 .mp4 [15.17M]
课时28：基础操作：构建指标体系，将孤立的指标建立联系 .mp4 [15.84M]
课时29：初级分析：寻找标准的简单办法，数据+标准=判断 .mp4 [29.50M]
课时30：初级分析：推测原因，发现问题 .mp4 [20.49M]
课时31：初等分析：合理假设，预测问题走向 .mp4 [29.03M]
课时32：初级分析技能小结 .mp4 [15.72M]
课时33：中级分析，从增加过程指标开始（看个简单的例子） .mp4 [8.74M]
课时34：中级分析，漏斗分析法 (1).mp4 [24.87M]
课时34：中级分析，漏斗分析法 .mp4 [24.87M]
课时35：中级分析，结构分析法 .mp4 [10.22M]
课时36：中级分析，提建议的基本思路 .mp4 [26.75M]
课时37：中级分析：进一步深入的引子 .mp4 [13.52M]
课时38：中级分析：看一个多维度例子 .mp4 [5.44M]
课时39：中级分析：单维度分类（切割法） .mp4 [22.98M]
课时40：中级分析：两维度分类（矩阵法、分组对比法） .mp4 [30.66M]
课时41：中级分析：进一步深入分析的引子 .mp4 [12.03M]
课时42：中级分析：更复杂的例子（多维度，多流程） .mp4 [4.26M]
课时43：中级分析：拆解问题的顺序 .mp4 [16.32M]
课时44：中级分析：设计深入挖掘的线路 .mp4 [12.76M]
课时45：中级分析：打商业标签、反推商业场景 .mp4 [35.73M]
课时46：中级分析：搞掂宏观问题，再深入细节 .mp4 [18.36M]
课时47：中级分析：多维度、多时间下提建议方式 .mp4 [11.90M]
课时48 ：高级分析：先来个简单的题目热身 .mp4 [6.68M]
课时49 ：高级分析：构建分析思路的基本方法 .mp4 [22.85M]
课时50 ：高级分析：销售分析基本原理 .mp4 [27.60M]
课时51 ：高级分析：用户分析基本原理 .mp4 [12.68M]
课时52 ：高级分析：促销分析基本原理 .mp4 [16.86M]
课时53 ：高级分析：综合性策略建议的基本原理 .mp4 [17.90M]
课时54 ：高级分析：真正复杂的问题，长这样 .mp4 [12.30M]
课时55 ：高级分析：梳理问题现状（5w2h分析法）上 .mp4 [32.46M]
课时56 ：高级分析：梳理问题现状（5w2h分析法）下 .mp4 [19.05M]
课时57 ：高级分析：构建分析逻辑（逻辑树法） .mp4 [17.45M]
课时58 ：高级分析：分析宏观因素影响（趋势分析法） .mp4 [24.21M]
课时59 ：高级分析：多影响因素下，寻找内部答案的顺序 .mp4 [32.26M]
课时60 ：高级分析：假设检验与趋势预测(上) .mp4 [15.55M]
课时61 ：高级分析：假设检验与趋势预测(下) .mp4 [22.28M]
课时62 ：高级分析：综合性汇报方法 .mp4 [9.51M]
课时63 ：高级分析小结：最高级的分析，是体系化作战 .mp4 [25.34M]
04章节4： 工具篇——分析商业问题的六种工具】 [482.71M]
课时64：热身：思考一个简单的商业问题 .mp4 [37.68M]
课时65：商业分析的六种基本工具 .mp4 [16.15M]
课时66：工具一数据报表的概念作用基本方法 .mp4 [35.53M]
课时67：工具二专题分析的概念作用基本方法 .mp4 [32.96M]
课时68：工具三定性访谈的概念作用基本方法 .mp4 [40.25M]
课时69：工具三定性访谈-内部沟通方法 .mp4 [30.31M]
课时70：工具三定性访谈-用户访谈方法(上) .mp4 [30.41M]
课时71：工具三定性访谈-用户访谈方法(下) .mp4 [37.90M]
课时72：工具三定性访谈-竞品信息收集 .mp4 [31.72M]
课时73：工具四定量问卷的概念作用基本方法 .mp4 [35.83M]
课时74：工具五行业研究的概念作用基本方法 .mp4 [26.15M]
课时75：工具六数据模型的概念作用基本方法 .mp4 [36.67M]
课时76： 六种工具的适用场景 .mp4 [17.57M]
课时77：六种工具的适用行业 .mp4 [37.07M]
课时78：在条件有限情况下如何开展分析 .mp4 [16.95M]
课时79：一个灵魂拷问为什么你分析不出来东西 .mp4 [19.56M]
05章节5：套路篇——常用商业分析指标与分析套路 [508.16M]
课时80：什么是商业分析体系 .mp4 [29.76M]
课时81：商业分析体系举例传统企业上 .mp4 [17.93M]
课时82：商业分析体系举例传统企业下 .mp4 [22.18M]
课时83：商业分析体系举例（互联网企业） .mp4 [35.12M]
课时84：为什么你的公司没有分析体系 .mp4 [41.41M]
课时85：商业分析体系运作方式 .mp4 [20.17M]
课时86：经营分析的常见指标及做法 .mp4 [32.10M]
课时87：销售分析的常见指标及做法 .mp4 [30.62M]
课时88：用户分析的常见指标及做法-上 .mp4 [30.10M]
课时89：用户分析的常见指标及做法-下 .mp4 [45.79M]
课时90：活动分析常见指标及做法-上 .mp4 [30.79M]
课时91：活动分析常见指标及做法-下 .mp4 [17.43M]
课时92：内容分析的常见指标及做法-上 .mp4 [31.18M]
课时93：内容分析的常见指标及做法-下 .mp4 [15.91M]
课时94：商品分析的常见指标及做法-上 .mp4 [21.78M]
课时95：商品分析的常见指标及做法-下 .mp4 [23.85M]
课时96：流量分析的常见指标及做法 .mp4 [28.53M]
课时97：如何从0搭建分析体系 .mp4 [33.50M]
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