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    [LV.8]狂热吧粉

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    发表于 2020-2-12 00:04:20 377 浏览 7 回复

    [数据分析] Python课程-A+学位 数据分析和案例课程

    ├── 1.客户购买行为分析
    │   ├── code
    │   │   └── 客户购买行为分析.ipynb
    │   ├── data
    │   │   ├── rawdata_1.csv
    │   │   └── rawdata_2.csv
    │   ├── 客户购买行为分析-1-业务背景与客户需求.mp4
    │   ├── 客户购买行为分析-2-当前及历史销售情况分析.mp4
    │   ├── 客户购买行为分析-3-客户复购与回购分析.mp4
    │   ├── 客户购买行为分析-4-不同产品和客户画像分析.mp4
    │   ├── 客户购买行为分析-5-客户画像迁移与桑基图.mp4
    │   └── 数值型变量profiling.mp4
    ├── 2.客户转化分析
    │   ├── ChannelAttribute1.csv
    │   ├── 客户转化分析.mp4
    │   ├── 客户转化分析.pdf
    │   └── 客户转化分析(归因分析模型).ipynb
    ├── 3.营销活动效果分析
    │   ├── 3.1 营销活动效果分析-案例背景介绍以及Test可比性验证.mp4
    │   ├── 3.2 营销活动效果分析之总体效果分析以及Creative Test的结果分析.mp4
    │   ├── code
    │   │   └── Campaign Post Mortern Analysis.ipynb
    │   └── data
    │       ├── Camp_Results.csv
    │       └── Holdout Validation.csv
    ├── 4.logistic 回归模型帮助选取最佳营销活动人群
    │   ├── 1_传统营销精准营销逻辑回归简介.mp4
    │   ├── 2_通用建模流介绍.mp4
    │   ├── 3_logistic建模1.mp4
    │   ├── 4_logistic 建模2.mp4
    │   ├──  5_模型应用.mp4
    │   └── 数据 & code
    │       ├── data_response_model.csv
    │       ├── logistic回归模型帮助选取最佳营销活动人群.pdf
    │       ├── logistic回归模型帮助选取最佳营销活动人群.pptx
    │       └── response model_logistic.ipynb
    └── Python视频课程数据挖掘
        └── 数据分析预备知识.rar


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    发表于 2020-2-15 22:30:22
    谢谢楼主,学习看看
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  • TA的每日心情
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    谢谢分享
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  • TA的每日心情
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    发表于 2020-3-24 11:29:59
    谢谢楼主,学习看看
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  • TA的每日心情
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    发表于 2020-5-25 21:53:03
    不管你信不信,反正我是信了。
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    [LV.5]初驻小吧

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    发表于 2020-8-27 08:12:34
    感谢楼主···········
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