课程简介：
- 仅掌握基础的数据分析技能，早已无法满足高薪岗位的需求，所以进阶成为中高级数据工程师势在必行。本课程通过一系列企业级数据分析项目实战，带你夯实数据分析必备技能、拓展数据分析思维、学习数据分析算法应用，让你快速掌握中级数据工程师必备的核心技能，叩开大厂之门！
目录：
/构建数据分析工程师能力模型，实战八大企业级项目/
├──{1}–第1章数据分析实战-前奏
| ├──[1.1]–1-1数据分析课程导学.mp4 12.86M
| ├──[1.2]–1-2数据分析工程师的进阶指南.mp4 38.26M
| └──[1.3]–1-3课程的核心目标.mp4 43.88M
├──{2}–第2章数据分析必备技能-开始
| ├──[2.10]–2-10实战：kaggle数据分析可视化实战（一）.mp4 117.27M
| ├──[2.11]–2-11实战：kaggle数据分析可视化实战（二）.mp4 78.25M
| ├──[2.12]–2-12实战：kaggle数据分析可视化实战（三）.mp4 87.10M
| ├──[2.13]–2-13实战：kaggle数据分析可视化实战（四）.mp4 121.10M
| ├──[2.1]–2-1数据分析报告的关键组成部分.mp4 113.79M
| ├──[2.2]–2-2如何构建企业级数据分析报告？.mp4 94.19M
| ├──[2.3]–2-3Python还可以这样用（中高级）.mp4 84.70M
| ├──[2.4]–2-4快速处理数据不二选择-NumPy.mp4 44.76M
| ├──[2.5]–2-5数据探索工具-Pandas.mp4 88.91M
| ├──[2.6]–2-6高效处理带有时间序列数据（一）.mp4 93.11M
| ├──[2.7]–2-7高效处理带有时间序列数据（二）.mp4 85.55M
| └──[2.8]–2-8实战：杭州市地铁流量时间序列数据处理（一）.mp4 103.39M
├──{3}–第3章数据分析思维拓展-间奏一
| ├──[3.10]–3-10RFM模型实现精细化用户运营.mp4 59.20M
| ├──[3.11]–3-11用户画像：如何真正了解用户需求？.mp4 78.30M
| ├──[3.12]–3-12抖音、QQ浏览器、百度APP的用户画像差异.mp4 21.24M
| ├──[3.13]–3-13推荐系统中的用户画像.mp4 28.83M
| ├──[3.1]–3-1对比分析和分类分析思路与应用场景.mp4 58.54M
| ├──[3.2]–3-2时间序列分析思路与应用场景.mp4 73.01M
| ├──[3.3]–3-3实战：淘宝电商商品销量数据分析.mp4 135.86M
| ├──[3.4]–3-4逻辑树分析思路与应用场景.mp4 46.24M
| ├──[3.5]–3-5多维度拆解分析思路与应用场景.mp4 38.02M
| ├──[3.7]–3-7多个变量间的相关性分析与应用场景.mp4 28.93M
| └──[3.9]–3-9如何使用AARRR模型对用户进行分层？.mp4 50.17M
├──{4}–第4章数据分析算法应用-间奏二
| ├──[4.10]–4-10预测服装厂员工生产效率–神经网络（一）.mp4 78.82M
| ├──[4.11]–4-11预测服装厂员工生产效率–神经网络（二）.mp4 53.86M
| ├──[4.1]–4-1从决策树到GBDT的优化（一）.mp4 72.92M
| ├──[4.2]–4-2从决策树到GBDT的优化（二）.mp4 91.65M
| ├──[4.4]–4-4信用卡客户贷款违约预测实战–使用决策树（二）.mp4 67.88M
| ├──[4.5]–4-5kmeans无监督聚类的强大.mp4 69.34M
| ├──[4.6]–4-6红楼梦文本聚类实战–使用kmeans.mp4 116.57M
| ├──[4.7]–4-7关联规则分析应用.mp4 48.33M
| ├──[4.8]–4-8经典模型支持向量积.mp4 42.65M
| └──[4.9]–4-9超强拟合能力的神经网络.mp4 58.47M
├──{5}–第5章京东电商用户行为分析（非模型）项目实战-副歌
| ├──[5.1]–5-1如何提出分析问题？.mp4 36.68M
| ├──[5.2]–5-2数据获取和数据预处理.mp4 128.29M
| ├──[5.3]–5-3掌握流量和转化指标.mp4 80.45M
| ├──[5.4]–5-4用户行为路径分析应用.mp4 76.11M
| ├──[5.5]–5-5使用AARRR漏斗模型拆解用户行为.mp4 114.95M
| ├──[5.6]–5-6用户消费习惯分析及应对方式.mp4 129.68M
| ├──[5.7]–5-7从商品相关性中挖掘可用信息.mp4 98.02M
| ├──[5.8]–5-8使用RFM模型进行用户价值分析及应对方式（一）.mp4 71.19M
| └──[5.9]–5-9使用RFM模型进行用户价值分析及应对方式（二）.mp4 57.54M
├──{6}–第6章数据挖掘模型应用-主歌一
| ├──[6.1]–6-1问题理解与评估指标.mp4 125.33M
| ├──[6.2]–6-2数据探索性分析（EDA）.mp4 23.93M
| ├──[6.3]–6-3特征工程的重要性.mp4 66.77M
| ├──[6.4]–6-4如何选择合适的模型？.mp4 69.38M
| └──[6.5]–6-5进行模型高阶实践.mp4 69.94M
├──{7}–第7章APP活跃用户预测（模型）项目实战-主歌二
| ├──[7.1]–7-1实战案例准备工作.mp4 5.82M
| ├──[7.2]–7-2数据获取和数据预处理.mp4.mp4 22.93M
| ├──[7.3]–7-3用户行为数据分析和可视化.mp4 55.77M
| ├──[7.4]–7-4滑窗法扩充训练集数据.mp4 105.99M
| ├──[7.5]–7-5构建描述用户的特征.mp4 97.53M
| ├──[7.6]–7-6构建描述拍客的特征.mp4 73.53M
| ├──[7.7]–7-7选择有价值的特征.mp4 70.75M
| ├──[7.8]–7-8使用树模型三剑客.mp4 101.25M
| └──[7.9]–7-9构建模型差异性进行融合.mp4 113.83M
├──{8}–第8章总结与展望-尾曲
| ├──[8.1]–8-1整章课程回顾.mp4 19.82M
| ├──[8.2]–8-2数据分析工程师面试问题方向讲解.mp4 49.44M
| ├──[8.3]–8-3选择合适的意向领域及成长路线.mp4 31.95M
| └──[8.4]–8-4学习完这个课程以后怎样继续深入数据分析的学习？.mp4 32.84M
└──资料
| ├──数据分析中级项目数据
| | ├──第二章
| | ├──第七章
| | ├──第三章
| | ├──第四章
| | └──第五章
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