| 资源(33) | 时长( 00:00:00) | 播放量(65443) |
|---|---|---|
6.1 什么是商务数据分析报告 |
/ | 1784 |
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6.2 如何撰写规范的商务数据分析报告 |
/ | 1805 |
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5.1 为什么商务数据需要可视化 |
/ | 1980 |
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5.2 什么是商务数据可视化 |
/ | 1869 |
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5.3 商务数据可视化基本流程 |
/ | 1905 |
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5.4 数据可视化基本原则 |
/ | 1778 |
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5.5 比较类商务数据如何实现可视化 |
/ | 1832 |
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5.6 分布类商务数据如何实现可视化 |
/ | 1781 |
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5.7 占比类商务数据如何实现可视化 |
/ | 1763 |
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5.8 关联类商务数据如何实现可视化 |
/ | 1780 |
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5.9 商务数据可视化如何优化 |
/ | 1742 |
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1.1 为什么学习商务数据分析 |
/ | 2813 |
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1.2 什么是商务数据分析 |
/ | 2501 |
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1.3 如何实现商务数据分析 |
/ | 2302 |
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1.4 如何优化商务数据分析 |
/ | 2201 |
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1.5 如何规避商务数据分析的陷阱 |
/ | 2146 |
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1.6 商务数据分析的常用工具 |
/ | 2097 |
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3.2 回归分析—逻辑回归 |
/ | 1841 |
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3.3 回归分析—线性回归其它话题 |
/ | 1798 |
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3.4 回归分析—时间序列分析 |
/ | 1826 |
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4.1聚类分析—k means |
/ | 1927 |
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4.2聚类分析—分层聚类 |
/ | 1827 |
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4.3分类技术—决策树 |
/ | 1793 |
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4.4 分类技术—SVM |
/ | 1790 |
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4.5数据挖掘分析—关联规则 |
/ | 1800 |
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3.1回归分析—线性回归 |
/ | 1938 |
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1.7 商务数据分析的常用模型 |
/ | 1889 |
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2.1 如何理解商务数据 |
/ | 2431 |
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2.2 什么是商务数据采集 |
/ | 2037 |
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2.3 如何实现商务数据采集 |
/ | 1980 |
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2.4 为什么商务数据需要处理 |
/ | 2072 |
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2.5 如何清洗商务数据 |
/ | 2237 |
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2.6 如何高效清洗商务数据 |
/ | 2178 |