目录
├─课程
│ ├─1.10数据粒度（四）.mp4
│ ├─1.11答疑（二）.mp4
│ ├─1.12答疑（三）.mp4
│ ├─1.13答疑（四）.mp4
│ ├─1.1商业数据分析引入.mp4
│ ├─1.2什么是商业数据分析？.mp4
│ ├─1.3所需技能.mp4
│ ├─1.4基本分析流程及供应链各个环节.mp4
│ ├─1.5商业理解.mp4
│ ├─1.6答疑（一）.mp4
│ ├─1.7数据粒度（一）.mp4
│ ├─1.8数据粒度（二）.mp4
│ ├─1.9数据粒度（三）.mp4
│ ├─10.10Zip.mp4
│ ├─10.11Mutable，Immutable.mp4
│ ├─10.12Traversal Sequence Data Structure.mp4
│ ├─10.13函数进阶（一）.mp4
│ ├─10.14函数进阶（二）.mp4
│ ├─10.15函数也可以传递、Lambda.mp4
│ ├─10.16修饰.mp4
│ ├─10.17List Comprehensions（一）.mp4
│ ├─10.18List Comprehensions（二）.mp4
│ ├─10.1答疑—strip的功能.mp4
│ ├─10.2List（一）.mp4
│ ├─10.3List（二）.mp4
│ ├─10.4List（三）.mp4
│ ├─10.5Tuple.mp4
│ ├─10.6Dictionary（一）.mp4
│ ├─10.7答疑回顾.mp4
│ ├─10.8Dictionary（二）.mp4
│ ├─10.9Set.mp4
│ ├─11.10Advanced Python（三）.mp4
│ ├─11.11Advanced Python（四）.mp4
│ ├─11.1Modules，Packages，and Programs（一）.mp4
│ ├─11.2Modules，Packages，and Programs（二）.mp4
│ ├─11.3Python Standard Library.mp4
│ ├─11.4Python System（一）.mp4
│ ├─11.5Python System（二）.mp4
│ ├─11.6Python System（三）.mp4
│ ├─11.7Python System（四）.mp4
│ ├─11.8Advanced Python（一）.mp4
│ ├─11.9Advanced Python（二）.mp4
│ ├─12.10Crawl—BOSS直聘（四）.mp4
│ ├─12.11Crawl—BOSS直聘（五）.mp4
│ ├─12.12Crawl—BOSS直聘（六）.mp4
│ ├─12.13作业：英雄列表整合（一）.mp4
│ ├─12.14作业：英雄列表整合（二）.mp4
│ ├─12.15作业：英雄列表整合（三）.mp4
│ ├─12.1计算机网络基础.mp4
│ ├─12.2网站.mp4
│ ├─12.3示例分析.mp4
│ ├─12.4知识回顾及预习.mp4
│ ├─12.5HTML，CSS，Browser（一）.mp4
│ ├─12.6HTML，CSS，Browser（二）.mp4
│ ├─12.7Crawl—BOSS直聘（一）.mp4
│ ├─12.8Crawl—BOSS直聘（二）.mp4
│ ├─12.9Crawl—BOSS直聘（三）.mp4
│ ├─13.1课程简述及小测试.mp4
│ ├─13.2自然科学vs数学.mp4
│ ├─13.3随机试验.mp4
│ ├─13.4古典概型（一）.mp4
│ ├─13.5古典概型（二）.mp4
│ ├─13.6条件概率.mp4
│ ├─13.7贝叶斯公式（一）.mp4
│ ├─13.8贝叶斯公式（二）.mp4
│ ├─13.9独立性.mp4
│ ├─14.1随机变量.mp4
│ ├─14.20-1分布和伯努利实验（一）.mp4
│ ├─14.3伯努利实验例题讲解（一）.mp4
│ ├─14.4伯努利实验例题讲解（二）.mp4
│ ├─14.5随机变量分布函数（一）.mp4
│ ├─14.6随机变量分布函数（二）.mp4
│ ├─14.7随机变量分布函数（三）.mp4
│ ├─14.8随机变量分布函数（四）.mp4
│ ├─14.9随机变量分布函数（五）.mp4
│ ├─15.10正态分布例题讲解（三）.mp4
│ ├─15.1分布函数例题及贝叶斯公式回顾.mp4
│ ├─15.2贝叶斯公式例题（一）.mp4
│ ├─15.3贝叶斯公式例题（二）.mp4
│ ├─15.4贝叶斯定理思想归纳.mp4
│ ├─15.5贝叶斯定理应用总结及分布函数.mp4
│ ├─15.6正态分布例题讲解（一）.mp4
│ ├─15.7正态分布例题讲解（二）.mp4
│ ├─15.8离散型分布函数.mp4
│ ├─15.9连续型分布函数.mp4
│ ├─16.1离散型分布函数的数学期望.mp4
│ ├─16.2连续型分布函数的数学期望.mp4
│ ├─16.3例题讲解（一）.mp4
│ ├─16.4例题讲解（二）.mp4
│ ├─16.5例题讲解（三）.mp4
│ ├─16.6正态分布的标准差定义.mp4
│ ├─16.7数学期望及例题讲解.mp4
│ ├─16.8方差及例题讲解.mp4
│ ├─17.1二维随机变量（一）.mp4
│ ├─17.2二维随机变量（二）.mp4
│ ├─17.3二维随机变量（三）.mp4
│ ├─17.4N维随机变量（一）.mp4
│ ├─17.5N维随机变量（二）.mp4
│ ├─17.6中心极限定理（一）.mp4
│ ├─17.7中心极限定理（二）.mp4
│ ├─17.8随机样本与箱线图.mp4
│ ├─17.9SPSS数据分析.mp4
│ ├─18.10单因素方差分析（二）.mp4
│ ├─18.11两因素方差分析.mp4
│ ├─18.12卡方检验（一）.mp4
│ ├─18.13卡方检验（二）.mp4
│ ├─18.14卡方检验（三）.mp4
│ ├─18.15简单线性回归（一）.mp4
│ ├─18.16简单线性回归（二）.mp4
│ ├─18.1T检验理论推导和前提.mp4
│ ├─18.2单样本t检验（一）.mp4
│ ├─18.3单样本t检验（二）.mp4
│ ├─18.4独立样本t检验（一）.mp4
│ ├─18.5独立样本t检验（二）.mp4
│ ├─18.6配对样本t检验（一）.mp4
│ ├─18.7配对样本t检验（二）.mp4
│ ├─18.8方差分析.mp4
│ ├─18.9单因素方差分析（一）.mp4
│ ├─19.10统计、排序和存储array.mp4
│ ├─19.11Pandas简单介绍和Series.mp4
│ ├─19.12Series.mp4
│ ├─19.13DataFrame.mp4
│ ├─19.14Titanic example.mp4
│ ├─19.15Index object、Reindex.mp4
│ ├─19.16Drop Data、Slice Data.mp4
│ ├─19.17Data Alignment、Rank and Sort.mp4
│ ├─19.1NumPy简单介绍.mp4
│ ├─19.2创建矩阵（一）.mp4
│ ├─19.3创建矩阵（二）.mp4
│ ├─19.4算术操作和矩阵计算.mp4
│ ├─19.5Several Useful Operations.mp4
│ ├─19.6一维矩阵.mp4
│ ├─19.7多维矩阵（一）.mp4
│ ├─19.8多维矩阵（二）.mp4
│ ├─19.9Generate Grid、NumPy where function.mp4
│ ├─2.1数据质量与形式.mp4
│ ├─2.2数据隐性.mp4
│ ├─2.3案例分析.mp4
│ ├─2.4不同类型的分析.mp4
│ ├─2.5数据可视化.mp4
│ ├─2.6典型数据驱动开发团队的人员.mp4
│ ├─2.7答疑.mp4
│ ├─20.10Data-ink ratio举例（一）.mp4
│ ├─20.11Data-ink ratio举例（二）.mp4
│ ├─20.12Seaborn：Regression plot.mp4
│ ├─20.13Bar plot、FacetGrid.mp4
│ ├─20.14Pair Plot、Joint Plot与Line Plot.mp4
│ ├─20.15Plotly（一）.mp4
│ ├─20.16Plotly（二）.mp4
│ ├─20.1数据可视化引入（一）.mp4
│ ├─20.2数据可视化引入（二）.mp4
│ ├─20.3什么是Data Visualization.mp4
│ ├─20.4Matplotlib简单介绍.mp4
│ ├─20.5Data-ink ratio.mp4
│ ├─20.6一次性画图和重复性画图的关系.mp4
│ ├─20.7Matplotlib及其元素.mp4
│ ├─20.8Mode.mp4
│ ├─20.9Basic elements及画图介绍.mp4
│ ├─21.10切片器连接多个数据透视表.mp4
│ ├─21.11分组.mp4
│ ├─21.12设置数值计算方式与自定义计算项.mp4
│ ├─21.13例题练习.mp4
│ ├─21.1数据透视表课程引入.mp4
│ ├─21.2观察数据及创建数据透视表.mp4
│ ├─21.3透视表简单练习.mp4
│ ├─21.4如何设置数据透视表的格式、风格.mp4
│ ├─21.5报表布局、分类汇总、总计.mp4
│ ├─21.6排序与筛选（一）.mp4
│ ├─21.7排序与筛选（二）.mp4
│ ├─21.8刷新、更改数据源.mp4
│ ├─21.9切片器操作及简单练习.mp4
│ ├─22.10饼状图答疑.mp4
│ ├─22.11练习（一）.mp4
│ ├─22.12练习（二）.mp4
│ ├─22.13练习（三）.mp4
│ ├─22.14练习（四）.mp4
│ ├─22.15练习（五）.mp4
│ ├─22.1课前回顾.mp4
│ ├─22.2柱状图（一）.mp4
│ ├─22.3柱状图（二）.mp4
│ ├─22.4柱状图（三）.mp4
│ ├─22.5柱状图（四）.mp4
│ ├─22.6饼状图、线状图.mp4
│ ├─22.7图表结合.mp4
│ ├─22.8数据透视图（一）.mp4
│ ├─22.9数据透视图（二）.mp4
│ ├─23.10创建Dashboard（一）.mp4
│ ├─23.11创建Dashboard（二）.mp4
│ ├─23.12创建Dashboard（三）.mp4
│ ├─23.13课程内容回顾（一）.mp4
│ ├─23.14课程内容回顾（二）.mp4
│ ├─23.1课前回顾.mp4
│ ├─23.2mini图和时间轴.mp4
│ ├─23.3数据仪表盘示例及创建仪表盘的步骤.mp4
│ ├─23.4创建仪表盘的注意事项与演示.mp4
│ ├─23.5创建数据仪表盘：观察整理数据.mp4
│ ├─23.6建立数据透视表和图表（一）.mp4
│ ├─23.7建立数据透视表和图表（二）.mp4
│ ├─23.8建立数据透视表和图表（三）.mp4
│ ├─23.9建立数据透视表和图表（四）.mp4
│ ├─24.10金融数据分析与人力资源数据分析.mp4
│ ├─24.11医疗健康数据分析.mp4
│ ├─24.12供应链数据分析与体育数据分析.mp4
│ ├─24.13互联网数据分析.mp4
│ ├─24.14数据清理—数据分析前必不可少的步骤.mp4
│ ├─24.15Case 1：数据质量控制（一）.mp4
│ ├─24.16Case 1：数据质量控制（二）.mp4
│ ├─24.17数据分析流程及分类.mp4
│ ├─24.18描述性、预测性、指导性数据分析.mp4
│ ├─24.19Case 2：如何使用数据解答商业问题.mp4
│ ├─24.1商业数据分析的驱动力.mp4
│ ├─24.20答疑及大数据简述.mp4
│ ├─24.2什么是商业数据分析（一）.mp4
│ ├─24.3什么是商业数据分析（二）.mp4
│ ├─24.4不同部门的应用场景及流程综述.mp4
│ ├─24.5市场推广数据分析（一）.mp4
│ ├─24.6市场推广数据分析（二）.mp4
│ ├─24.7新业务开发.mp4
│ ├─24.8销售管理和其他应用场景.mp4
│ ├─24.9不同行业的应用场景及答疑.mp4
│ ├─25.10Marketing Analytics Landscape及答疑.mp4
│ ├─25.11Marketing Mix Model.mp4
│ ├─25.12MMM模型例题分析.mp4
│ ├─25.13市场反应度、线性模型及指数模型.mp4
│ ├─25.14Contribution与Optimization.mp4
│ ├─25.15Digital Marketing.mp4
│ ├─25.16Attribution及举例.mp4
│ ├─25.17Linear Attribution及两-模型-较分析.mp4
│ ├─25.1市场漏斗模型Marketing Funnel（一）.mp4
│ ├─25.2市场漏斗模型Marketing Funnel（二）.mp4
│ ├─25.3Samples.mp4
│ ├─25.4Marketing vs Marketing Analytics（一）.mp4
│ ├─25.5Marketing vs Marketing Analytics（二）.mp4
│ ├─25.6Marketing Analytics（一）.mp4
│ ├─25.7Marketing Analytics（二）.mp4
│ ├─25.8Segmentation及举例.mp4
│ ├─25.9Acquisition Model与Analytics Cycle.mp4
│ ├─26.1ROI—投资回报率.mp4
│ ├─26.2MER—推广成本营收-.mp4
│ ├─26.3CAC—顾客获取成本及其他重要指标.mp4
│ ├─26.4STP框架.mp4
│ ├─26.5STP举例：地毯纤维.mp4
│ ├─26.6市场细分需要收集的数据.mp4
│ ├─26.7市场细分的主要步骤及聚类分析举例.mp4
│ ├─26.8Case Study：应当选择-个细分市场？.mp4
│ ├─26.9目标市场、市场定位及行业前瞻.mp4
│ ├─27.10Missing Data与Transformation.mp4
│ ├─27.11Web Data Preparation.mp4
│ ├─27.12Data Cleaning：Airbnb Listings（一）.mp4
│ ├─27.13Data Cleaning：Airbnb Listings（二）.mp4
│ ├─27.14Data Cleaning：Airbnb Listings（三）.mp4
│ ├─27.1数据处理方法引入.mp4
│ ├─27.2Data Source：Excel.mp4
│ ├─27.3Data Source：Delimited format与Fixed length.mp4
│ ├─27.4Data File与Web Data.mp4
│ ├─27.5Data Source：RDBMS.mp4
│ ├─27.6Data Types（一）.mp4
│ ├─27.7Data Types（二）.mp4
│ ├─27.8Missing Data与Data Quality Issues.mp4
│ ├─27.9Data Preparation与Data Cleansing.mp4
│ ├─28.10Feature Extraction（一）.mp4
│ ├─28.11Feature Extraction（二）.mp4
│ ├─28.12答疑：Sklearn安装.mp4
│ ├─28.13Feature selection.mp4
│ ├─28.14Learning algorithm（一）.mp4
│ ├─28.15Learning algorithm（二）.mp4
│ ├─28.16Extreme Example.mp4
│ ├─28.17Model evaluation&selection及回顾.mp4
│ ├─28.1Sklearn介绍.mp4
│ ├─28.2什么是机器学习.mp4
│ ├─28.3General Learning Models-Supervised（一）.mp4
│ ├─28.4General Learning Models-Supervised（二）.mp4
│ ├─28.5General Learning Models-Unsupervised.mp4
│ ├─28.6Part1.Feature Extraction.mp4
│ ├─28.7Part2.Learning Algorithms.mp4
│ ├─28.8Sklearn安装.mp4
│ ├─28.9Dataset.mp4
│ ├─29.10模型的诊断（二）.mp4
│ ├─29.11线性回归分析步骤.mp4
│ ├─29.12Python实例：利用数据点建立模型.mp4
│ ├─29.13如何求线性方程斜率与截距.mp4
│ ├─29.14如何评价模型的好坏.mp4
│ ├─29.15Linear Regression on Boston housing dataset.mp4
│ ├─29.16Method 1：sklearn package.mp4
│ ├─29.17Method 2：statsmodels package.mp4
│ ├─29.1课程引入.mp4
│ ├─29.2什么是模型？.mp4
│ ├─29.3什么是回归分析及其分类.mp4
│ ├─29.4什么是线性回归？.mp4
│ ├─29.5自变量与因变量.mp4
│ ├─29.6线性回归模型及所需满足的条件.mp4
│ ├─29.7线性回归前提假设.mp4
│ ├─29.8残差Residual及系数的估计.mp4
│ ├─29.9模型的诊断（一）.mp4
│ ├─3.10查找和替换（一）.mp4
│ ├─3.11查找和替换（二）.mp4
│ ├─3.12答疑.mp4
│ ├─3.1Excel简介.mp4
│ ├─3.2Excel基本操作（一）.mp4
│ ├─3.3Excel基本操作（二）.mp4
│ ├─3.4Excel基本操作（三）.mp4
│ ├─3.5行列及区域（一）.mp4
│ ├─3.6行列及区域（二）.mp4
│ ├─3.7数据及数据类型（一）.mp4
│ ├─3.8数据及数据类型（二）.mp4
│ ├─3.9数据及数据类型（三）.mp4
│ ├─30.10过拟合vs欠拟合与交叉验证.mp4
│ ├─30.11逻辑回归分析流程.mp4
│ ├─30.12数据导入.mp4
│ ├─30.13Data Exploratory.mp4
│ ├─30.14Create dummy variables & Feature Selection.mp4
│ ├─30.15Implementing the model & Logistic Regression Model Fitting.mp4
│ ├─30.16Cross Validation & Confusion Matrix.mp4
│ ├─30.1课程引入.mp4
│ ├─30.2监督式vs非监督式机器学习.mp4
│ ├─30.3分类vs聚类.mp4
│ ├─30.4分类算法vs回归分析.mp4
│ ├─30.5为什么线性模型不适用？.mp4
│ ├─30.6逻辑回归的前提假设.mp4
│ ├─30.7逻辑回归的公式及问题.mp4
│ ├─30.8混淆矩阵与ROC曲线.mp4
│ ├─30.9模型永远都不是完美的.mp4
│ ├─31.10Growth hacking-0304.mp4
│ ├─31.11Growth hacking-0304.mp4
│ ├─31.12MySQL 1 -0305.mp4
│ ├─31.13MySQL 1-0305.mp4
│ ├─31.14MySQL2 -0306.mp4
│ ├─31.15NoSQL Database in Big Data-0307.mp4
│ ├─31.16Power BI-0307.mp4
│ ├─31.17E-Commerce-0309.mp4
│ ├─31.18E-Commerce-0310.mp4
│ ├─31.19Gaming Analytics-0312.mp4
│ ├─31.1Classification & Clustering Classification vs. Clustering-0223.mp4
│ ├─31.20Gaming Analytics-0314.mp4
│ ├─31.21感官分析1-0316.mp4
│ ├─31.22感官分析2-0316.mp4
│ ├─31.23感官分析3-0317.mp4
│ ├─31.24感官分析4-0317.mp4
│ ├─31.25A-B Testing-0319.mp4
│ ├─31.26A-B Testing-0320.mp4
│ ├─31.27Capstone-0323.mp4
│ ├─31.28Capstone-0324.mp4
│ ├─31.2顾客体验Customer Experience-0224.mp4
│ ├─31.3定价Pricing-0225.mp4
│ ├─31.4SPSS与问卷分析-0226.mp4
│ ├─31.5市场研究的基础知识-0227.mp4
│ ├─31.6市场营销的研究应用-0228.mp4
│ ├─31.7CRM & RFM- 0301.mp4
│ ├─31.8CRM & RFM -0302.mp4
│ ├─31.9新业务开发及销售运营管理-0303.mp4
│ ├─4.1答疑回顾.mp4
│ ├─4.2排序.mp4
│ ├─4.3排序插入.mp4
│ ├─4.4筛选（一）.mp4
│ ├─4.5筛选（二）.mp4
│ ├─4.6答疑.mp4
│ ├─5.10报名统计.mp4
│ ├─5.11SUMIF.mp4
│ ├─5.12SUMIF练习.mp4
│ ├─5.1分类汇总（一）.mp4
│ ├─5.2分类汇总（二）.mp4
│ ├─5.3公式与函数（一）.mp4
│ ├─5.4公式与函数（二）.mp4
│ ├─5.5公式与函数（三）.mp4
│ ├─5.6逻辑判断IF（一）.mp4
│ ├─5.7逻辑判断IF（二）.mp4
│ ├─5.8COUNTIF.mp4
│ ├─5.9重复.mp4
│ ├─6.1VLOOKUP.mp4
│ ├─6.2菜单、Join Two Tables.mp4
│ ├─6.3记录多匹配、跨表.mp4
│ ├─6.4跨表、跨文件薄.mp4
│ ├─6.5示例：王者荣耀、打标签.mp4
│ ├─6.6文本vlookup、Hlookup.mp4
│ ├─6.7Match&Index.mp4
│ ├─6.8返回多列.mp4
│ ├─6.9认识数组、记录多匹配.mp4
│ ├─7.1商务智能含义（一）.mp4
│ ├─7.2商务智能含义（二）.mp4
│ ├─7.3数据仓库系统.mp4
│ ├─7.4常见BI.mp4
│ ├─7.5Power BI（一）.mp4
│ ├─7.6Power BI（二）.mp4
│ ├─7.7答疑.mp4
│ ├─8.10Python for basic data type（一）.mp4
│ ├─8.11Python for basic data type（二）.mp4
│ ├─8.12Python for basic data type（三）.mp4
│ ├─8.13Python for basic data type（四）.mp4
│ ├─8.14Python for basic data type（五）.mp4
│ ├─8.15Python for basic data type（六）.mp4
│ ├─8.16Python for basic data type（七）.mp4
│ ├─8.17Python for basic data type（八）.mp4
│ ├─8.1Python基础课程.mp4
│ ├─8.2Python能做什么.mp4
│ ├─8.3Python20载.mp4
│ ├─8.4Python简单介绍.mp4
│ ├─8.5工具安装及环境配置（一）.mp4
│ ├─8.6工具安装及环境配置（二）.mp4
│ ├─8.7计算机与程序思维.mp4
│ ├─8.8Jupyter notebook（一）.mp4
│ ├─8.9Jupyter notebook（二）.mp4
│ ├─9.10王者荣耀case function（三）.mp4
│ ├─9.11Quiz—基本语法及变量.mp4
│ ├─9.12Way to Function（一）.mp4
│ ├─9.13Way to Function（二）.mp4
│ ├─9.14Quiz—Code Structure（一）.mp4
│ ├─9.15Quiz—Code Structure（二）.mp4
│ ├─9.16Python basic data structure（一）.mp4
│ ├─9.17Python basic data structure（二）.mp4
│ ├─9.18Python basic data structure（三）.mp4
│ ├─9.1答疑.mp4
│ ├─9.2Python for basic data type（一）.mp4
│ ├─9.3Python for basic data type（二）.mp4
│ ├─9.4Quiz—字符串.mp4
│ ├─9.5Python Code Structure.mp4
│ ├─9.6While Loop.mp4
│ ├─9.7For Loop.mp4
│ ├─9.8王者荣耀case function（一）.mp4
│ ├─9.9王者荣耀case function（二）.mp4
├─课件
│ ├─0220.zip
│ ├─0221.zip
│ ├─0222.zip
│ ├─0223-分类与聚类.zip
│ ├─0224.zip
│ ├─0225.zip
│ ├─0226—SPSS与问卷数据分析.zip
│ ├─0227—市场调查的基础知识V1.pdf
│ ├─0301-CRM & RFM.zip
│ ├─0302-CRM & RFM .zip
│ ├─0303-BA I BD and Sales Chn.pdf
│ ├─0304-GrowthHacking-V3.pdf
│ ├─0305-MySQL 1.zip
│ ├─0306-代码及数据.zip
│ ├─0307-大数据与Power BI.zip
│ ├─0309-E-Commerce-V4.pdf
│ ├─0310-E-Commerce-2-V4.pdf
│ ├─0312-Gaming Analytics.zip
│ ├─0314-Gaming Analytics.zip
│ ├─0316-感官分析.zip
│ ├─0317-感官分析.zip
│ ├─0319 0320-AB Testing.zip
│ ├─0323-Capstone.zip
│ ├─0324-Capstone.zip
│ ├─1-3讲 商业数据分析综述及Excel Basic.zip
│ ├─12讲 网络数据获取.zip
│ ├─13-15讲 概率论基本概念；随机变量及其分布（上 下）.zip
│ ├─16-17讲 随机变量的数字特征；多维随机变量.zip
│ ├─18讲 数理统计及SPSS应用.zip
│ ├─19讲 Python Numpy，Pandas.zip
│ ├─20讲 Matplotlib, Seaborn .zip
│ ├─21讲 Excel数据透视表.zip
│ ├─22讲 数据可视化.zip
│ ├─23讲 数据仪表盘Excel Dashboard.zip
│ ├─24讲 商业流程综述Business Process Overview.zip
│ ├─25讲 Marketing Analytics.zip
│ ├─26讲 市场推广分析Marketing Analytics.zip
│ ├─27讲 Best practice in data processing.zip
│ ├─4-7讲 Excel Basic；分类汇总、函数与公式；Vlookup；商务智能.zip
│ ├─8-11讲 Python基础上 中 下及进阶和面向对象.zip
![机器学习中的概率统计应用实践[完结]](https://www.feimaoke.com/wp-content/uploads/2024/11/2-16.jpg)
请先 ！