本套课程来自CDA数据分析师官网：CDA数据分析就业班视频，第29期现在培训课程，课程官方售价15800元，目前课程已涨价至21800元，本套课程为2018年线下为期6个月面授培训，课程完整版共10大章节，包含无加密培训视频课件资料样例等，共33.3G，本套是专业商业分析师课程，价值较高。文章底部附下载地址。
课程介绍：
本课程以CDA数据分析师标准大纲体系为基础，课程内容涵盖数据库管理-统计学分析方法-数据分析软件应用（涵盖Excel、SQL、Tableau、SPSS、Python等）-数据挖掘算法模型一整套数据分析流程进行系统讲解，最后结合热门行业电商、金融、电信、等真实案例和业务出发，升华技术应用场景，使所学更符合就业要求， 达到企业用人标准，快速在大数据时代找准工作定位。学员毕业要求能够独立完成商业数据分析项目，能够掌握数据数据分析大多数岗位（包括数据分析师、可视化工程师、机器学习工程师、算法工程师等岗位等）技能。
学习目标
1、熟练掌握Excel、SQL、Tableau、Python等数据分析软件；
2、学会简单的网络数据爬取技术
3、熟练掌握数据探索和数据清洗技能，可以独立完成特征工程的工作
4、精通数据可视化，掌握BI可视化工具
5、掌握数理统计基本理论知识；
6、熟悉分类、回归、聚类、降维等常用数据挖掘算法；
7、掌握数据分析在各行业的实际应用场景；
8、可以独立完成数据建模工作；
9、可以独立完成数据报告撰写；
10、学会团队协作，分工完成大型数据分析项目。学习对象和基础
1、产品、运营、市场和项目管理人士
2、在校高年级学生、转行欲从业人士
3、在职数据分析师
4、对数据分析和挖掘感兴趣的业界人士
5、学习前最好具备大学数学和概率统计基础课程官方地址：https://www.cda.cn/kecheng/87.html
课程文件目录：
CDA数据分析师：CDA数据分析就业班视频_29期（价值15800元） [33.3G]
┣━━01、EXCEL [3G]
┃ ┣━━001-Excel基本介绍.mp4 [138.5M]
┃ ┣━━002-自定义单元格、填充柄.mp4 [132.5M]
┃ ┣━━003-单元格拆分.mp4 [174.5M]
┃ ┣━━004-单元格匹配与替换.mp4 [127M]
┃ ┣━━005-公式求职+if语句.mp4 [86.1M]
┃ ┣━━006-函数解析.mp4 [171.5M]
┃ ┣━━007-函数数组.mp4 [138.3M]
┃ ┣━━008-数组计算.mp4 [110M]
┃ ┣━━009-查找引用函数.mp4 [116.4M]
┃ ┣━━010-查找引用函数应用.mp4 [102.7M]
┃ ┣━━011-查找与引用函数.mp4 [131.8M]
┃ ┣━━012-基础绘图.mp4 [116.9M]
┃ ┣━━013-高级绘图.mp4 [121.4M]
┃ ┣━━014- 数据透视表.mp4 [230.2M]
┃ ┣━━015-Excel PowerBi 案例（1）.mp4 [134.4M]
┃ ┣━━016-Excel PowerBi 案例（2）.mp4 [115.5M]
┃ ┣━━017-Power View.mp4 [115.3M]
┃ ┣━━018-Power Query（1）.mp4 [123.2M]
┃ ┣━━019-Power Query（2）.mp4 [93M]
┃ ┣━━020-Power View 介绍.mp4 [135.5M]
┃ ┣━━021-Power View 餐饮案例 & Power Poivt基础介绍.mp4 [96.3M]
┃ ┣━━022-Power Poivt搭载多维数据集.mp4 [162.7M]
┃ ┗━━023-Power Poivt DAX表达式.mp4 [148.8M]
┣━━02、MySQL [2.6G]
┃ ┣━━024-数据库介绍.mp4 [149.4M]
┃ ┣━━025-SQL语句基本介绍.mp4 [100.2M]
┃ ┣━━026-默认的约束条件.mp4 [140.9M]
┃ ┣━━027-加入外部数据集使用.mp4 [91.6M]
┃ ┣━━028-数据表、库结构的更新.mp4 [72.6M]
┃ ┣━━029-基础查询和数据的更新.mp4 [91.7M]
┃ ┣━━030-在Work Bench中查询.mp4 [114.9M]
┃ ┣━━031-单表查询.mp4 [80.2M]
┃ ┣━━032-case语句和索引.mp4 [112.4M]
┃ ┣━━033-多表查询.mp4 [91M]
┃ ┣━━034-MySQL数据表连接和数据录入.mp4 [158.4M]
┃ ┣━━035-电商数据挖掘案例介绍.mp4 [120M]
┃ ┣━━036-电商数据挖掘数据介绍.mp4 [171.3M]
┃ ┣━━037-电商数据挖掘数据SQL实现（1）.mp4 [114.7M]
┃ ┣━━038-电商数据挖掘数据SQL实现（2）.mp4 [123.1M]
┃ ┣━━039-MySQL经典案例讲解（1）.mp4 [83.1M]
┃ ┣━━040-MySQL经典案例讲解（2）.mp4 [134.1M]
┃ ┣━━041-智能报表制作流程.mp4 [180.4M]
┃ ┣━━042-图表.mp4 [173.1M]
┃ ┣━━043-电商案例讲解.mp4 [115.1M]
┃ ┣━━044-餐饮数据分析理解.mp4 [86.8M]
┃ ┣━━045-餐饮数据分析描述.mp4 [73.9M]
┃ ┗━━046-餐饮数据分析操作.mp4 [101.9M]
┣━━03、统计基础 [2.3G]
┃ ┣━━047-高等数学基础.mp4 [92.9M]
┃ ┣━━048-数据模型基础.mp4 [180.3M]
┃ ┣━━049-矩阵.mp4 [116M]
┃ ┣━━050-数据处理与函数.mp4 [127.6M]
┃ ┣━━051-统计学基础.mp4 [127.7M]
┃ ┣━━052-权限和微分.mp4 [115M]
┃ ┣━━053-导数.mp4 [141.5M]
┃ ┣━━054-洛必达法则.mp4 [108.4M]
┃ ┣━━055-级数的收敛和发散.mp4 [152.6M]
┃ ┣━━056-数据的度量.mp4 [103M]
┃ ┣━━057-方差标准差.mp4 [120M]
┃ ┣━━058-统计量和分布.mp4 [127.3M]
┃ ┣━━059-点估计、区间估计.mp4 [106.6M]
┃ ┣━━060-极大似然估计.mp4 [159M]
┃ ┣━━061-两个总计参数的估计.mp4 [126.2M]
┃ ┣━━062-双侧检验和单侧检验.mp4 [9.3M]
┃ ┣━━063-拟合优度检验.mp4 [147.4M]
┃ ┣━━064-拟合优度检验.mp4 [138.5M]
┃ ┣━━065-多元线性回归.mp4 [5.1M]
┃ ┗━━066-线性回归R代码实现.mp4 [152.3M]
┣━━04、SPSS [2.6G]
┃ ┣━━067-SPSS课程简单介绍.mp4 [11M]
┃ ┣━━068-SPSS软件功能.mp4 [28.6M]
┃ ┣━━069-数据类别的介绍.mp4 [115.1M]
┃ ┣━━070-SPSS数据库连接和图表.mp4 [37.2M]
┃ ┣━━071-正态分布.mp4 [42.8M]
┃ ┣━━072-SPSS中假设检验介绍.mp4 [138.1M]
┃ ┣━━073-统计相关系数.mp4 [127M]
┃ ┣━━074-相关性和回归平方和.mp4 [148.8M]
┃ ┣━━075-方差分析.mp4 [115.4M]
┃ ┣━━076-线性回归模型介绍.mp4 [99.5M]
┃ ┣━━078-分析菜单简介.mp4 [144.6M]
┃ ┣━━079-交叉表.mp4 [115.1M]
┃ ┣━━080-绩效方案.mp4 [122.3M]
┃ ┣━━080-逻辑回归.mp4 [137.2M]
┃ ┣━━081-缺失值处理.mp4 [141.5M]
┃ ┣━━082-线性回归介绍.mp4 [180.7M]
┃ ┣━━083-残差的介绍.mp4 [17.2M]
┃ ┣━━084-线性回归的SPSS结果解释.mp4 [169.9M]
┃ ┣━━085-用户画像的介绍.mp4 [187.3M]
┃ ┣━━086-F检验.mp4 [150M]
┃ ┣━━087-RFM模型.mp4 [124.7M]
┃ ┣━━088-SPSS联合分析.mp4 [125.2M]
┃ ┣━━089-联合分析结果介绍.mp4 [100.5M]
┃ ┗━━090-绩效综合案例讲解.mp4 [116.6M]
┣━━05、R语言 [13.4G]
┃ ┣━━091-R语言的大致介绍.mp4 [155M]
┃ ┣━━092-R语言的常用运算.mp4 [88.4M]
┃ ┣━━093-列表、矩阵和数组.mp4 [159.1M]
┃ ┣━━094-因子和DateFrame.mp4 [95.7M]
┃ ┣━━095-数据读取函数.mp4 [130.3M]
┃ ┣━━096-快速读取函数.mp4 [98M]
┃ ┣━━097-读取练习.mp4 [180.2M]
┃ ┣━━098-向量化运算.mp4 [132.5M]
┃ ┣━━099-创建随机数&日期.mp4 [185.2M]
┃ ┣━━100-字符处理.mp4 [139M]
┃ ┣━━101-控制结构.mp4 [59.2M]
┃ ┣━━102-自编函数.mp4 [32.3M]
┃ ┣━━103-循环函数.mp4 [55.5M]
┃ ┣━━106-使用SQL汇总.mp4 [67.4M]
┃ ┣━━107-描述探索性数据分析.mp4 [418K]
┃ ┣━━108-图形绘制.mp4 [43.2M]
┃ ┣━━109-绘图系统介绍.mp4 [109.6M]
┃ ┣━━110-基本绘图函数.mp4 [169.6M]
┃ ┣━━111-基本统计量&中心极限定理.mp4 [127.3M]
┃ ┣━━112-区间估计&假设检验.mp4 [150.7M]
┃ ┣━━113-T检验.mp4 [176.8M]
┃ ┣━━114-方差分析.mp4 [87.2M]
┃ ┣━━115-相关性检验.mp4 [3.9M]
┃ ┣━━116-线性回归背景介绍及数据理解.mp4 [201.4M]
┃ ┣━━116-线性回归背景介绍及数据理解.mp4..downloading [201.4M]
┃ ┣━━117-R软件中的相关性.mp4 [40.9M]
┃ ┣━━118-相关性系数矩阵.mp4 [167.3M]
┃ ┣━━119-偏相关系数及相关系数.mp4 [117.3M]
┃ ┣━━120-两样本T检验.mp4 [98.7M]
┃ ┣━━121-回归模型的实现及讲解.mp4 [141.9M]
┃ ┣━━122-残差的介绍.mp4 [189.8M]
┃ ┣━━123-异常值处理.mp4 [135.9M]
┃ ┣━━124-建模与预测.mp4 [142.4M]
┃ ┣━━125-建模评估.mp4 [102.5M]
┃ ┣━━126-图形解释.mp4 [157.1M]
┃ ┣━━127-逐步回归的介绍.mp4 [11.1M]
┃ ┣━━128-多元线性回归代码展示及结果解释.mp4 [159.2M]
┃ ┣━━129-Logists回归大致介绍.mp4 [121.2M]
┃ ┣━━130-变量处理.mp4 [126M]
┃ ┣━━131-筛选变量.mp4 [178.5M]
┃ ┣━━132-建模与评估.mp4 [131.9M]
┃ ┣━━133-主成分分析和因子分析方法介绍.mp4 [153.5M]
┃ ┣━━134-主成分和因子分析在R中的实现.mp4 [142.7M]
┃ ┣━━135-主成分分析具体剖析.mp4 [154M]
┃ ┣━━136-关联规则的基本介绍.mp4 [140.3M]
┃ ┣━━137-Apriori算法原理介绍.mp4 [116.9M]
┃ ┣━━138-关联规则数据处理.mp4 [180.7M]
┃ ┣━━139-关联规则可视化.mp4 [173.2M]
┃ ┣━━140-关联规则的评估.mp4 [99M]
┃ ┣━━141-数据挖掘简介.mp4 [141.2M]
┃ ┣━━142-数据挖掘算法分类.mp4 [105.4M]
┃ ┣━━143-聚类分析基本概念及距离计算.mp4 [155.6M]
┃ ┣━━144-聚类的几个算法.mp4 [129.5M]
┃ ┣━━145-R实施聚类分析.mp4 [90.3M]
┃ ┣━━146-聚类分析总结.mp4 [106.3M]
┃ ┣━━148-决策树基本介绍.mp4 [111.3M]
┃ ┣━━149-ID3算法.mp4 [165.4M]
┃ ┣━━150-决策树R实施.mp4 [71.3M]
┃ ┣━━151-决策树总结.mp4 [143.1M]
┃ ┣━━152-Boosting.mp4 [107.7M]
┃ ┣━━154-ADABOOST.mp4 [107.9M]
┃ ┣━━155-随机森林实施.mp4 [89.1M]
┃ ┣━━156-SVM引言.mp4 [105.2M]
┃ ┣━━157-线性SVM.mp4 [107.4M]
┃ ┣━━158-非线性SVM.mp4 [127.2M]
┃ ┣━━159-SVM的R建模.mp4 [199.6M]
┃ ┣━━160-条件概率.mp4 [148.5M]
┃ ┣━━161-贝叶斯公式.mp4 [94.7M]
┃ ┣━━162-贝叶斯分类.mp4 [126.2M]
┃ ┣━━163-贝叶斯建模.mp4 [153.1M]
┃ ┣━━164-模型评估.mp4 [63.1M]
┃ ┣━━165-神经元模型.mp4 [115.5M]
┃ ┣━━166-人工神经网络模型.mp4 [112.9M]
┃ ┣━━167-单节感知器.mp4 [120.8M]
┃ ┣━━168-BP神经网络.mp4 [181.7M]
┃ ┣━━169-数据挖掘方法和建模流程.mp4 [83M]
┃ ┣━━170-电影票房预测.mp4 [119M]
┃ ┣━━171-CRM和信用评分卡.mp4 [180.2M]
┃ ┣━━172-信用评分公式细节.mp4 [83.6M]
┃ ┣━━173-评分卡代码讲解.mp4 [129.2M]
┃ ┣━━174-客户分群.mp4 [135.4M]
┃ ┣━━175-层次聚类和K-means聚类.mp4 [131.5M]
┃ ┣━━176-聚类分析建模流程.mp4 [140.6M]
┃ ┣━━177-聚类分析案例应用.mp4 [179.4M]
┃ ┣━━178-R代码实现客户分群.mp4 [116.1M]
┃ ┣━━179-线性回归建模流程.mp4 [168.5M]
┃ ┣━━180-R语言进行数据预分析.mp4 [108.2M]
┃ ┣━━181-R语言进行变量筛选.mp4 [231.9M]
┃ ┣━━182-R语言进行模型评估.mp4 [117.1M]
┃ ┣━━183-案例分析流程.mp4 [198.5M]
┃ ┣━━184-数值型变量的处理.flv [0B]
┃ ┣━━185-缺失值、异常值处理及变量筛选.mp4 [216.2M]
┃ ┣━━186-模型评估及可视化.mp4 [110M]
┃ ┣━━187-关联规则.mp4 [138.5M]
┃ ┣━━188-Apriori和FpGrowth.mp4 [215.8M]
┃ ┣━━189-R语言实现关联规则.mp4 [131.4M]
┃ ┣━━190-协同过滤算法.mp4 [178.4M]
┃ ┣━━191-R实现协同过滤算法.mp4 [144.3M]
┃ ┣━━192-时间序列简介_白噪声.mp4 [97.8M]
┃ ┣━━193-平稳时间序列模型.mp4 [121.5M]
┃ ┣━━194-平稳时间时序模型R实现_非平稳时序模型.mp4 [102.3M]
┃ ┣━━195-模型预测_预测评估_建模流程.mp4 [101.2M]
┃ ┣━━196-建模流程和补充.mp4 [176.4M]
┃ ┣━━197-决策树基本介绍.mp4 [127.6M]
┃ ┣━━198-决策树原理介绍.mp4 [146.8M]
┃ ┣━━199-R语言实现决策树.mp4 [156.4M]
┃ ┣━━200-决策树进阶应用.mp4 [103.3M]
┃ ┗━━201-随机森林.mp4 [100.6M]
┣━━06、中期交流 [394.9M]
┃ ┣━━226-聚类分析.mp4 [184.1M]
┃ ┣━━227-决策树.mp4 [23.8M]
┃ ┣━━228-逻辑回归.mp4 [41.1M]
┃ ┣━━229-信用分析-逻辑回归.mp4 [24.8M]
┃ ┣━━230-逻辑回归.mp4 [12.3M]
┃ ┣━━231-主成分分析和因子分析.mp4 [27.5M]
┃ ┗━━232-数据分析知识点概述.mp4 [81.2M]
┣━━07、Python [5.6G]
┃ ┣━━202-Python引言.mp4 [114M]
┃ ┣━━203-Python基础语法.mp4 [141.5M]
┃ ┣━━204-字符串和列表.mp4 [152.8M]
┃ ┣━━205-列表和元组.mp4 [69.5M]
┃ ┣━━206-字典和分支结构.mp4 [99.8M]
┃ ┣━━207-for循环.mp4 [96.1M]
┃ ┣━━208-循环和分支结构练习.mp4 [98.6M]
┃ ┣━━209-自建函数.mp4 [113.6M]
┃ ┣━━210-回顾练习.mp4 [101.8M]
┃ ┣━━211-递归函数.mp4 [96.9M]
┃ ┣━━212-错误和异常.mp4 [73.3M]
┃ ┣━━213-高级函数.mp4 [138.5M]
┃ ┣━━214-函数生成_模块_读写.mp4 [114.7M]
┃ ┣━━215-随机数_目录_时间.mp4 [99.5M]
┃ ┣━━216-棋盘_赌徒必输.mp4 [157.8M]
┃ ┣━━217-连接数据库.mp4 [102.7M]
┃ ┣━━218-dnarry对象.mp4 [127M]
┃ ┣━━219-dnarry对象的方法.mp4 [120.4M]
┃ ┣━━220-数组运算.mp4 [100.3M]
┃ ┣━━221-函数应用和映射.mp4 [119.5M]
┃ ┣━━222-函数.mp4 [157.2M]
┃ ┣━━223-排序和过滤.mp4 [146.5M]
┃ ┣━━224-RFM计算.mp4 [90.8M]
┃ ┣━━225-医疗数据处理.mp4 [184.5M]
┃ ┣━━226-爬虫简介.mp4 [171.1M]
┃ ┣━━227-网页解析.mp4 [155.7M]
┃ ┣━━228-网页爬虫淘宝.mp4 [155.7M]
┃ ┣━━229-网页爬虫有道翻译.mp4 [155.7M]
┃ ┣━━230-网页爬虫天气.mp4 [240.8M]
┃ ┣━━231-Post获取有道翻译和BeautifulSoup解析网页.mp4 [179.4M]
┃ ┣━━232-BeautifulSoup解析网页并抓取数据.mp4 [127.4M]
┃ ┣━━234-Selenium定位爬取去哪网.mp4 [235M]
┃ ┣━━235-Selenium爬取去哪网.mp4 [185.9M]
┃ ┣━━236-Selenium动态爬取去哪网景点.mp4 [87.6M]
┃ ┣━━237-统计语言模型.mp4 [114M]
┃ ┣━━238-词向量.mp4 [135.6M]
┃ ┣━━239-中文分词.mp4 [112.3M]
┃ ┣━━240-R语言实现分词和词向量.mp4 [134.9M]
┃ ┣━━241-R语言实现词云图.mp4 [93.9M]
┃ ┣━━242-文本分析引言和Logistic回归及KNN.mp4 [105.6M]
┃ ┣━━243-贝叶斯和SVM.mp4 [145.4M]
┃ ┣━━244-Python实现文本分类.mp4 [120.5M]
┃ ┣━━245-文本聚类和主题模型.mp4 [128.4M]
┃ ┗━━246-情感分析及CNN.mp4 [99M]
┣━━08、就业指导 [1.6G]
┃ ┣━━相关行业的运用 [1.2G]
┃ ┃ ┣━━01-人工智能知识图谱.mp4 [161.8M]
┃ ┃ ┣━━01-数据分析在互联网金融中的应用.mp4 [121.1M]
┃ ┃ ┣━━01-数据分析在政府基层统计工作中的应用.mp4 [135.9M]
┃ ┃ ┣━━02-人工智能知识图谱.mp4 [141M]
┃ ┃ ┣━━02-数据分析在互联网金融中的应用.mp4 [126.6M]
┃ ┃ ┣━━02-数据分析在政府基层统计工作中的应用.mp4 [21.8M]
┃ ┃ ┣━━03-人工智能知识图谱.mp4 [101.5M]
┃ ┃ ┣━━03-数据分析在互联网金融中的应用.mp4 [122.7M]
┃ ┃ ┣━━04-数据分析在互联网金融中的应用.mp4 [131.9M]
┃ ┃ ┗━━05-数据分析在互联网金融中的应用.mp4 [131.9M]
┃ ┣━━01-就业指导-SQL集训.mp4 [113.4M]
┃ ┣━━02-就业指导-简历制作.mp4 [94.5M]
┃ ┣━━03-就业指导.mp4 [75.8M]
┃ ┗━━04-就业指导-面试技巧.mp4 [175.4M]
┣━━09、课件 [629.6M]
┃ ┣━━贝叶斯神经网络及案例课件–朱江 [93.2M]
┃ ┃ ┣━━ANN.rar [18M]
┃ ┃ ┣━━bayes.rar [33.4M]
┃ ┃ ┣━━case.rar [20.4M]
┃ ┃ ┗━━case.zip [21.4M]
┃ ┣━━电商数据处理案例 [4.1M]
┃ ┃ ┣━━基础知识提高 [231.2K]
┃ ┃ ┃ ┣━━链接 [938B]
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━━链接语句.sql [870B]
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━━t1.csv [29B]
┃ ┃ ┃ ┃ ┗━━t2.csv [39B]
┃ ┃ ┃ ┣━━存储过程.pptx [213.7K]
┃ ┃ ┃ ┣━━存储过程1.sql [2.4K]
┃ ┃ ┃ ┣━━存储过程2.sql [1.7K]
┃ ┃ ┃ ┣━━连接数据库.sql [339B]
┃ ┃ ┃ ┗━━链接结果演示.xlsx [12.2K]
┃ ┃ ┣━━rawdata [3.6M]
┃ ┃ ┃ ┣━━GoodsBrand.csv [1.5K]
┃ ┃ ┃ ┣━━GoodsColor.csv [72K]
┃ ┃ ┃ ┣━━GoodsInfo.csv [2M]
┃ ┃ ┃ ┣━━GoodsSize.csv [6.8K]
┃ ┃ ┃ ┣━━OrderDetail.csv [475.7K]
┃ ┃ ┃ ┣━━OrderInfo.csv [210.5K]
┃ ┃ ┃ ┣━━RegionInfo.csv [107.5K]
┃ ┃ ┃ ┣━━UserAddress.csv [695.3K]
┃ ┃ ┃ ┗━━UserInfo.csv [90.4K]
┃ ┃ ┣━━表结构信息.xlsx [33.1K]
┃ ┃ ┣━━电商数据处理案例 学习指南.docx [15.4K]
┃ ┃ ┣━━电商数据处理案例.pptx [224.6K]
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┃ ┣━━Excel Powr BI内容 [13.5M]
┃ ┃ ┣━━Excel初级应用案例学习指南 [900.9K]
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┃ ┃ ┃ ┣━━Power Pivot 搭建多维数据集 [696K]
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━━创建多维透视表练习.xlsx [155.3K]
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┃ ┃ ┣━━Excel Power BI学习指南.docx [15.7K]
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┃ ┣━━mysql两天讲义 [25.9M]
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┃ ┃ ┃ ┣━━._MySQL安装.pdf [228B]
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┃ ┣━━MySQL前两天课程资料 – 学员用 [23.2M]
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┃ ┣━━python基础测试题 [44.8K]
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┃ ┣━━python课件 [124.2M]
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┃ ┃ ┃ ┣━━距离计算及其python实现.ipynb [30K]
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┃ ┃ ┃ ┣━━在Python中连接数据库.ipynb [42.8K]
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┃ ┃ ┃ ┣━━正则表达式图片.png [185.5K]
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┃ ┃ ┃ ┣━━Python__ProgrammingBasics.pdf [1.6M]
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┃ ┃ ┃ ┃ ┣━━1.pandas初识数据-checkpoint.ipynb [2.9K]
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━━2.pandas过滤和排序-checkpoint(2).ipynb [10.7K]
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┃ ┃ ┃ ┃ ┣━━3.pandas 分组-checkpoint(2).ipynb [4.6K]
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┃ ┃ ┃ ┣━━Linear code [9.4M]
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┃ ┃ ┃ ┣━━Logistic Model [27.4M]
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┃ ┃ ┃ ┗━━回归模型课程手册.docx [15.8K]
┃ ┃ ┣━━如何利用客户分群实现保险行业中潜在客户的精准定位 [24.7M]
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