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• file:课时 1 张溪梦：从洞察到增长—数据分析的未来.mp4
• file:课时 39 2.4.4 缺失值处理.mp4
• file:课时 41 2.4.6 连续变量分布形态转换和标准化.mp4
• file:课时 23 2.1.2 概率抽样方法-2.mp4
• file:课时 34 2.3.3 制图原理-3Python作图.mp4
• file:课时 28 2.2.3总结和例题讲解mp4.mp4
• file:课时 26 2.2.1市场调研流程和目标设定.mp4
• file:课时 118 4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp4
• file:课时 119 5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp4
• file:课时 104 数据科学的基本概念2.mp4
• file:课时 121 7建立预测模型-3有交互项的线性模型和预测.mp4
• file:课时 124 模板1预习课程1：线性回归算法概述与变量筛选.mp4
• file:课时 109 2Python基础数据类型与表达式.mp4
• file:课时 127 案例 个人贷款信用风险评级全流程.mp4
• file:课时 122 4统计推断与假设检验1.mp4
• file:课时 115 1背景介绍.mp4
• file:课时 114 7使用pandas读写数据.mp4
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• folder:前言：level2课程导读
• folder:第2章：数据采集与处理
• folder:第7章 选修：python数据分析基础
• folder:第6章 数字化工作方法与应用
• folder:第1章：用户标签体系与用户画像
• folder:第4章：统计分析
• folder:05、第5章 多维数据透视分析
• folder:07、第7章 业务分析报告与数据可视化报表
• folder:01、第1章 数据分析概述与职业操守
• folder:00、导读 数据分析前导通识课
• folder:1节：数据分析基础与二级总结介绍
• folder:2节：前导选修课：数据分析指标体系