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开课吧数据分析高薪培养计划就业班

开课吧数据分析高薪培养计划就业班

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发布日期:25/04/2022
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开课吧数据分析高薪培养计划就业班插图

开课吧数据分析高薪培养计划就业班
│    
├─就业指导
│    ├─第十四章  就业指导课-上
│    │    ├─第1节  分析师工作与项目介绍
│    │    │            就业指导1.pdf
│    │    │            第1节  分析师工作与项目介绍.mp4
│    │    │            课后资料.zip
│    │    │            
│    │    └─第2节  数据分析师入行指导
│    │                    就业指导2.pdf
│    │                    第2节  数据分析师入行指导.mp4
│    │                    
│    └─第十四章  就业指导课-下
│            ├─第十四章  课件资料
│            │            20201207就业指导1.pdf
│            │            20201207就业课数据.zip
│            │            
│            └─第十四章  课程视频
│                            第一十三章第1节:  就业指导1_ev.ts
│                            
├─第1层  数据分析之术
│    ├─第一章  预备工具安装
│    │    ├─第一章视频课程
│    │    │            第一章第1节:  anaconda  for  mac__ev.ts
│    │    │            第一章第2节:  anaconda  for  windows__ev.ts
│    │    │            第一章第3节:  mac  下安装mysql__ev.ts
│    │    │            第一章第4节:  win下安装mysql__ev.ts
│    │    │            
│    │    └─第一章课件资料
│    │                    Anaconda3-2019.03-MacOSX-x86_64安装包_.zip
│    │                    Anaconda3-2019.07-Windows-x86_64_.zip
│    │                    Mac安装anaconda_.pdf
│    │                    Mac环境下安装MySQL_.pdf
│    │                    mysql-5.7.17-macos10.12-x86_64_.zip
│    │                    mysql-installer-community-5.7.27.0_.zip
│    │                    Windows10系统下,彻底删除卸载MySQL——如果安装出错,需要卸载使用该课件_.pdf
│    │                    win系统下安装MySQL_.pdf
│    │                    win系统安装anaconda_.pdf
│    │                    
│    ├─第三章  Python基础了解
│    │    ├─第三章  视频课程
│    │    │            第三章第1节:  人生苦短,我用Python——用编程处理数据__ev.ts
│    │    │            第三章第2节:  以电商模型为例,分析企业价值——数据分析案例报告__ev.ts
│    │    │            
│    │    └─第三章  课件资料
│    │                    当代孔明的破敌之策_.pdf
│    │                    课件-随机生成电话号_.pdf
│    │                    课后资料_.zip
│    │                    
│    └─第二章  Excel基础预备
│            ├─第二章  课件资料
│            │            Excel函数由浅入深作业以及答案_.zip
│            │            Excel函数由浅入深课件  _.zip
│            │            Excel常规操作作业-答案_.zip
│            │            Excel常规知识_.pdf
│            │            Excel数据透视表操作课件_.pdf
│            │            Excel的常规操作_.pdf
│            │            数据透视表数据_.zip
│            │            电商视频课件_.zip
│            │            短租课件与数据源_.zip
│            │            第3节  Excel数据集及材料准备_.zip
│            │            
│            └─第二章  课程视频
│                            第二章第1节:  Excel知识回顾__ev.ts
│                            第二章第2节:  Excel案例分析__ev.ts
│                            第二章第3节:  Excel案例答疑.mp4
│                            第二章第4节:  Excel常规操作__ev.ts
│                            第二章第5节:  Excel公式与函数__ev.ts
│                            第二章第6节:  Excel数据透视表操作__ev.ts
│                            第二章第7节:  电商视频__ev.ts
│                            第二章第8节:  短租完整__ev.ts
│                            
├─第2层  数据分析之法
│    ├─第七章  Python操作学习
│    │    │    第七章第10节:  科学计算库Numpy_ev.ts
│    │    │    第七章第11节:  科学计算库Pandas上_ev.ts
│    │    │    第七章第12节:  科学计算库Pandas下_ev.ts
│    │    │    第七章第13节:  电影数据分析-项目_ev.ts
│    │    │    第七章第14节:  电商销售数据分析_1_ev.ts
│    │    │    第七章第15节:  电商平台用户画像分析_ev.ts
│    │    │    第七章第16节:  RFM模型评分制算法_ev.ts
│    │    │    第七章第1节:  开启Python大门&Python基础语法_ev.ts
│    │    │    第七章第2节:  Python数据容器_ev.ts
│    │    │    第七章第3节:  Python函数与异常处理_ev.ts
│    │    │    第七章第4节:  Python面向对象与模块_ev.ts
│    │    │    第七章第5节:  Python基础作业讲解_ev.ts
│    │    │    第七章第6节:  Python文件操作  excel,word_ev.ts
│    │    │    第七章第7节:  数据爬虫的基本原理_ev.ts
│    │    │    第七章第8节:  数据爬取常用库的使用_ev.ts
│    │    │    第七章第9节:  Python可视化matplotlib_ev.ts
│    │    │    
│    │    └─第七章
│    │                    1.课后文件Python文件操作  excel,word.zip
│    │                    2.课后文件xmind.zip
│    │                    20200803-奖学金作业(8月5日12:30前提交).txt
│    │                    20200803-提升作业.txt
│    │                    20200805-奖学金作业(8月7日12:30前提交).txt
│    │                    20200805-提升作业.txt
│    │                    20200805Python数据容器课件.pdf
│    │                    20200805python数据容器课后资料.zip
│    │                    20200807-奖学金作业(8月10日12:30前提交).txt
│    │                    20200807-提升作业.txt
│    │                    20200807课后资料.zip
│    │                    20200810-奖学金作业(8月12日12:30前提交).txt
│    │                    20200810-提升作业.txt
│    │                    20200810课后资料.zip
│    │                    20200812-奖学金作业(8月14日12:30前提交)  .txt
│    │                    20200812-提升作业  .txt
│    │                    20200814-奖学金作业(8月17日12:30前提交)  .txt
│    │                    20200814课后资料.zip
│    │                    20200817-奖学金作业(8月19日12:30前提交).txt
│    │                    20200817爬虫第二节内容.pdf
│    │                    20200817课后文件.zip
│    │                    20200819-奖学金作业(8月21日12:30前提交)  .txt
│    │                    20200819-提升作业  .txt
│    │                    20200821-奖学金作业(8月24日12:30前提交).txt
│    │                    20200821-提升作业.txt
│    │                    20200821NumPy课件.pdf
│    │                    20200824-奖学金作业(8月26日12:30前提交).txt
│    │                    20200824-提升作业.txt
│    │                    20200824科学计算库Pandas课件.pdf
│    │                    20200824课后文件.zip
│    │                    20200826-奖学金作业(8月28日12:30前提交).txt
│    │                    20200826-提升作业.txt
│    │                    20200826科学计算库Pandas课件  (和24号相同).pdf
│    │                    20200826课后代码.zip
│    │                    20200828-奖学金作业(8月31日12:30前提交).txt
│    │                    20200828-提升作业.txt
│    │                    20200828案例电影分析.zip
│    │                    20200828案例电影数据分析.pdf
│    │                    20200828课后资料.zip
│    │                    20200831-奖学金作业(9月2日12:30前提交)本次无提升作业.txt
│    │                    20200831数据源.zip
│    │                    20200831案例电商数据分析代码文件.zip
│    │                    20200831案例电商数据分析课件.pdf
│    │                    20200831课后资料.zip
│    │                    20200902-奖学金作业(9月4日12:30前提交).txt
│    │                    20200902html基于电商平台用户画像分析.zip
│    │                    20200902案例基于电商平台用户画像分析.pdf
│    │                    20200902课前数据.zip
│    │                    20200902课后代码用户行为分析案例.zip
│    │                    20200903RFM评分算法代码文件.zip
│    │                    20200904-奖学金作业(9月7日12:30前提交).txt
│    │                    20200904mysql数据库(一)课件.pdf
│    │                    20200904mysql数据库(一)资料.zip
│    │                    20200904课后材料.zip
│    │                    numpy的html文件.zip
│    │                    Pandas思维导图  xmind文件.zip
│    │                    Python可视化matplotlib.pdf
│    │                    python基础代码.zip
│    │                    Python数据分析第一天.zip
│    │                    xmind官网下载地址.txt
│    │                    作业代码.zip
│    │                    开启Python大门&Python基础语法.pdf
│    │                    思维导图.png
│    │                    提升作业第2题数据.txt
│    │                    提升作业第二题涉及一小段数据集.txt
│    │                    数据爬虫的基本原理.pdf
│    │                    课前文件Python函数与异常处理.zip
│    │                    课前文件Python文件操作excel  word.zip
│    │                    课前文件Python面向对象与模块.zip
│    │                    课后资料numpy.zip
│    │                    配置安装包.docx
│    │                    
│    ├─第九章  大数据平台学习
│    │    ├─第九章  课件资料
│    │    │            1.Hadoop&Hive入门  .pdf
│    │    │            20200914作业(9月16日12:30前提交).txt
│    │    │            20200914安装资料.zip
│    │    │            20200914平台Hive实验手册  (1).pdf
│    │    │            20200914平台Hive实验手册.pdf
│    │    │            20200916-奖学金作业(9月18日12:30前提交).txt
│    │    │            20200916HiveSQL核心技能-基本操作课件.pdf
│    │    │            20200916HiveSQL核心技能-基本操作资料.zip
│    │    │            20200916Hive表结构汇总.xlsx
│    │    │            20200916课后资料.zip
│    │    │            20200916阿里SQL代码编码原则与规范.pdf
│    │    │            20200918-奖学金作业(9月21日12:30前提交).txt
│    │    │            20200918HiveSQL核心技能-表连接.pdf
│    │    │            20200918课后资料.zip
│    │    │            20200918资料.zip
│    │    │            20200921-奖学金作业(9月23日12:30前提交)  .txt
│    │    │            20200921HiveSQL核心技能-窗口函数(1).pdf
│    │    │            20200921课后资料.zip
│    │    │            20200923-奖学金作业(9月25日12:30前提交).txt
│    │    │            20200923HiveSQL常用优化技巧代码.zip
│    │    │            20200923HiveSQL常用优化技巧课件.pdf
│    │    │            20200923课后资料.zip
│    │    │            20200925-奖学金作业(9月28日12:30前提交).txt
│    │    │            20200925大数据分析综合案例课件.pdf
│    │    │            hive进入流程.docx
│    │    │            html  HiveSQL核心技能-窗口函数.zip
│    │    │            vim简介.pdf
│    │    │            大数据分析之hive.png
│    │    │            大数据分析综合案例.pdf
│    │    │            完全分布式资料.zip
│    │    │            课堂资料.zip
│    │    │            
│    │    └─第九章  课程视频
│    │            │    第九章第1节:  Hadoop原理与概念&Hive入门_ev.ts
│    │            │    第九章第3节:  HiveSQL核心技能-基本操作_ev.ts
│    │            │    第九章第4节:  HiveSQL核心技能-表连接_ev.ts
│    │            │    第九章第5节:  HiveSQL核心技能-窗口函数_ev.ts
│    │            │    第九章第6节:  HiveSQL常用优化技巧_ev.ts
│    │            │    第九章第7节:  大数据分析综合案例_ev.ts
│    │            │    第九章第8节:  MySQL5.7的安装_ev.ts
│    │            │    第九章第8节:  创建3台虚拟机_ev.ts
│    │            │    第九章第8节:  安装CentOS7系统_ev.ts
│    │            │    第九章第8节:  完全分布式集群的搭建_ev.ts
│    │            │    第九章第8节:  注意事项与总结_ev.ts
│    │            │    第九章第8节:  虚拟机设置与免密登录_ev.ts
│    │            │    第九章第8节:  课程介绍_ev.ts
│    │            │    第九章第8节:  集群基准测试与使用_ev.ts
│    │            │    
│    │            ├─第2节  数据分析Hive实验VNC版
│    │            │            Hive表结构汇总.xlsx
│    │            │            云平台实验手册(v2.0).pdf
│    │            │            
│    │            └─第3节  Hadoop原理与概念
│    │                            1.Hadoop原理与概念.pdf
│    │                            第3节  Hadoop原理与概念.mp4
│    │                            
│    ├─第五章  奖学金班学习计划表
│    │            mysql图形可视化基础.pdf
│    │            第一周学习计划书(7.31-8.7).pdf
│    │            第三周学习计划书(8.17-8.21).pdf
│    │            第二周学习计划书(8.10-8.14).pdf
│    │            第四周学习计划书(8.24-8.28).pdf
│    │            
│    ├─第八章  SQL操作学习
│    │    ├─第八章  课件资料
│    │    │            20200907-奖学金作业(9月9日12:30前提交).txt
│    │    │            20200907-提升作业.txt
│    │    │            20200907mysql数据库(二)课件.pdf
│    │    │            20200907mysql数据库(二)课前资料.zip
│    │    │            20200907课后文件.zip
│    │    │            20200909-奖学金作业(9月11日12:30前提交).txt
│    │    │            20200909-提升作业.txt
│    │    │            20200909mysql数据库(三)代码文件.zip
│    │    │            20200909mysql数据库(三)课件.pdf
│    │    │            20200909课后文件.zip
│    │    │            20200911-奖学金作业(9月14日12:30前提交).txt
│    │    │            20200911-提升作业.txt
│    │    │            20200911MySQL案例课件.pdf
│    │    │            20200911mysql案例课前资料.zip
│    │    │            20200914sql语句.txt
│    │    │            可复制作业题代码-用sublime打开,复制代码运行即可.zip
│    │    │            
│    │    └─第八章  课程视频
│    │                    第七章第17节:  mysql数据库(一)_ev.ts
│    │                    第八章第1节:  MySQL数据库(二)_1_ev.ts
│    │                    第八章第2节:  MySQL数据库(三)_ev.ts
│    │                    第八章第3节:  MySQL案例_ev.ts
│    │                    第八章第4节:  mysql面试题讲解_ev.ts
│    │                    
│    ├─第六章  开班典礼之数据分析概览
│    │    ├─第六章  视频课程
│    │    │            第六章第1节:  开班典礼之快速认知数据分析_1_ev.ts
│    │    │            第六章第1节:  开班典礼之快速认知数据分析_2_ev.ts
│    │    │            第六章第1节:  开班典礼之快速认知数据分析_3_ev.ts
│    │    │            第六章第1节:  开班典礼之快速认知数据分析_ev.ts
│    │    │            
│    │    └─第六章  课件资料
│    │                    01_Python简介与环境安装  .pdf
│    │                    20200731-作业(8月3日12:30前提交).txt
│    │                    开班典礼.pdf
│    │                    数据分析师课程体系介绍(1)(1).pdf
│    │                    课后课件.zip
│    │                    
│    ├─第十章  可视化学习
│    │    ├─第一十章  课件资料
│    │    │    └─资料
│    │    │                    15期国庆作业说明.docx
│    │    │                    20200928-奖学金作业(10月9日12:30前提交).txt
│    │    │                    20200928excel基础图形.pdf
│    │    │                    20200928excel基础图形数据源_课上.xlsx
│    │    │                    20200928可视化概述.pdf
│    │    │                    20201009-奖学金作业(10月12日12:30前提交).txt
│    │    │                    20201009excel动态图数据源_课上.xlsx
│    │    │                    20201009excel进阶课件.pdf
│    │    │                    20201009数据源  –  课上.xlsx
│    │    │                    20201012-奖学金作业(10月14日12:30前提交).txt
│    │    │                    20201012常规图表.pdf
│    │    │                    20201012示例  –  超市.xlsx
│    │    │                    20201012课后文件.zip
│    │    │                    20201014-奖学金作业(10月16日12:30前提交).txt
│    │    │                    20201014课前文件.zip
│    │    │                    20201014课后资料.zip
│    │    │                    20201014高级图表.pdf
│    │    │                    20201016-奖学金作业(10月19日12:30前提交).txt
│    │    │                    20201016PREP及作业总结课件.pdf
│    │    │                    20201016数据源.zip
│    │    │                    20201016课前资料.zip
│    │    │                    20201016课后资料.zip
│    │    │                    20201019-奖学金作业(10月21日12:30前提交).txt
│    │    │                    20201019mac版Mysql驱动说明.zip
│    │    │                    20201019新零售行业决策分析.pdf
│    │    │                    20201019课前资料.zip
│    │    │                    20201019课后文件.zip
│    │    │                    DAY1公式.txt
│    │    │                    tableau  prep下载链接.txt
│    │    │                    tableau  prep版本参考图.png
│    │    │                    tableau下载链接.txt
│    │    │                    国庆大作业不强制.txt
│    │    │                    地图源.zip
│    │    │                    
│    │    └─第一十章  课程视频
│    │                    第一十章第1节:  Excel常用图形可视化1_ev.ts
│    │                    第一十章第2节:  Excel常用图形可视化2_ev.ts
│    │                    第一十章第3节:  tableau常用可视化图形讲解_ev.ts
│    │                    第一十章第4节:  tableau高级可视化讲解(上)_ev.ts
│    │                    第一十章第5节:  tableau  prep_ev.ts
│    │                    
│    └─第四章  MySQL基础预备
│            ├─第四章  课件资料
│            └─第四章  课程视频
│                            第四章第1节:  Mysql图形化界面操作_ev.ts
│                            
├─第3层  数据分析之道
│    ├─第十一章  数据分析方法论(重点学习)
│    │    ├─第十一章  课件资料
│    │    │            20201021-奖学金作业(10月23.pdf
│    │    │            20201021业务目标拆解课件.pdf
│    │    │            20201023-奖学金作业(10月26日12:30前提交)  .txt
│    │    │            20201023èˉèμ.zip
│    │    │            20201023业务目标拆解.pdf
│    │    │            20201023数据指标体系.pdf
│    │    │            20201023课前资料.zip
│    │    │            20201026-奖学金作业(10月28日12:30前提交).txt
│    │    │            20201026数据分析方法论.pdf
│    │    │            20201028-奖学金作业(10月30日12:30前提交).txt
│    │    │            20201028数据分析报告.pdf
│    │    │            20201030-奖学金作业(11月2日12:30前提交).txt
│    │    │            20201030产品功能分析.pdf
│    │    │            20201030流量分析和产品功能分析.pdf
│    │    │            20201102-奖学金作业(11月04日12:30前提交).txt
│    │    │            20201102更新文件.zip
│    │    │            20201102用户分析.zip
│    │    │            20201102用户和留存分析.pdf
│    │    │            20201102行业案例分析之六.zip
│    │    │            20201104-奖学金作业(11月6日12:30前提交)  .txt
│    │    │            20201104运营与经营分析.pdf
│    │    │            20201104运营与经营分析.zip
│    │    │            20201106-奖学金作业(11月9日12:30前提交)  .txt
│    │    │            20201106复盘分析.pdf
│    │    │            20201106复盘分析.zip
│    │    │            xdmgoogleplaybrowsercrx.zip
│    │    │            经营与运营分析报告模板.zip
│    │    │            获客渠道.zip
│    │    │            
│    │    └─第十一章  课程视频
│    │                    第十一章第4节:  如何进行产品功能分析_ev.ts
│    │                    第十一章第5节:  如何进行用户分析_1_ev.ts
│    │                    第十一章第5节:  如何进行用户分析_ev.ts
│    │                    第十一章第7节:  如何搭建经营分析看板_ev.ts
│    │                    第十一章第8节:  如何进行节假日复盘分析_ev.ts
│    │                    第十一章第一节:如何进行业务目标拆解_ev.ts
│    │                    第十一章第三节:如何进行流量分析_ev.ts
│    │                    第十一章第二节:如何进行行业分析_ev.ts
│    │                    
│    └─第十二章  行业案例分析
│            ├─第1节  分析前预备知识
│            │            第1节  分析前预备知识(1).mp4
│            │            第1节  分析前预备知识(2).mp4
│            │            第一节——分析前的预备知识.pdf
│            │            
│            ├─第2节  DAU-举足轻重的地位
│            │            第2节  DAU-举足轻重的地位.mp4
│            │            第二节——DAU的举足轻重地位.pdf
│            │            
│            ├─第3节  如何进行用户分层?
│            │            第3节  如何进行用户分层.mp4
│            │            第三节——如何进行用户分层.pdf
│            │            
│            ├─第4节  行研如何进行竞对分析?
│            │            第4节  行研如何进行竞对分析.mp4
│            │            第四节——行研是如何进行竞对分析的.pdf
│            │            
│            ├─第5节  互联网的下半场-TO  B  分析
│            │            第5节  互联网的下半场-TO  B  分析.mp4
│            │            第五节——互联网的下半场—TO  B分析.pdf
│            │            行业案例分析结课报告.zip
│            │            
│            ├─第6节  如何做好大促的复盘
│            │            第6节  如何做好大促的复盘(1).mp4
│            │            第6节  如何做好大促的复盘(2).mp4
│            │            第六节——如何做好大促的复盘.pdf
│            │            
│            ├─第7节  常用异动分析方法
│            │            第7节  常用异动分析方法.mp4
│            │            第七节——常用异动分析方法.pdf
│            │            
│            └─第8节  撰写分析报告的关键技巧
│                            电商交易数据分析报告.pdf
│                            第8节  撰写分析报告的关键技巧.mp4
│                            第八节——撰写分析报告的关键技巧.pdf
│                            
└─第4层  数据分析之禅
        └─第十三章  数据分析之数理统计与算法建模
                ├─第十三章  课件资料
                │            20201109-奖学金作业(11月11日12:30前提交)  .txt
                │            20201109描述性统计分析-代码.zip
                │            20201109描述性统计分析课件.pdf
                │            20201111(课上代码).zip
                │            20201111-奖学金作业(11月13日12:30前提交).txt
                │            20201111推断统计分析-参数估计作业答案.zip
                │            20201111推断统计分析-参数估计课件.pdf
                │            20201113-奖学金作业(11月16日12:30前提交).txt
                │            20201113代码.zip
                │            20201113推断统计分析——假设检验课件.pdf
                │            20201113课后作业答案.zip
                │            20201116常用假设检验(一)  .pdf
                │            20201118-奖学金作业(11月20日12:30前提交).txt
                │            20201118常用假设检验作业答案(二)(1).zip
                │            20201118课后资料.zip
                │            20201120-奖学金作业(11月23日12:30前提交).txt
                │            20201120线性回归.pdf
                │            20201120线性回归作业参考答案.zip
                │            20201120课后资料.zip
                │            20201123-奖学金作业(11月25日12:30前提交).txt
                │            20201123AQI分析与预测.pdf
                │            20201123课前文件.zip
                │            20201125-奖学金作业(11月27日12:30前提交).txt
                │            20201125课后文件.zip
                │            20201127-奖学金作业(11月30日12:30前提交).txt
                │            20201127时间序列分析.pdf
                │            20201127时间序列分析最新更新.pdf
                │            20201127课上工具.zip
                │            20201130-作业  (1).txt
                │            20201130-作业.txt
                │            20201130时间序列分析  (1).pdf
                │            20201130时间序列分析.pdf
                │            20201130课后资料.zip
                │            20201202-作业.txt
                │            20201202数据源.zip
                │            20201202新闻分类.pdf
                │            K-Means.pdf
                │            Kmeans参考答案.zip
                │            KNN.pdf
                │            KNN代码.zip
                │            KNN课后作业参考答案.zip
                │            stopword.txt
                │            决策树代码.zip
                │            决策树作业参考答案.zip
                │            决策树课件.pdf
                │            分类模型评估-代码.zip
                │            分类模型评估作业参考答案.zip
                │            啤酒销量资料汇总.zip
                │            朴素贝叶斯.pdf
                │            朴素贝叶斯代码.zip
                │            朴素贝叶斯课后作业参考答案.zip
                │            线性回归.pdf
                │            辅助视频.txt
                │            逻辑回归.zip
                │            逻辑回归参考答案.zip
                │            
                └─第十三章  课程视频
                                第一十二章第10节:  时间序列(二)_ev.ts
                                第一十二章第11节:  新闻分类_ev.ts
                                第一十二章第12节:  新闻分类(二)_ev.ts
                                第一十二章第13节:  逻辑回归_ev.ts
                                第一十二章第14节:  分类模型评估_ev.ts
                                第一十二章第15节_ev.ts
                                第一十二章第16节:  朴素贝叶斯_ev.ts
                                第一十二章第17节:  决策树_ev.ts
                                第一十二章第18节:  KMeans_ev.ts
                                第一十二章第19节:  啤酒销量时序分析_ev.ts
                                第一十二章第1节:  描述性统计分析_ev.ts
                                第一十二章第2节:  推断统计分析——参数估计  哈哈  片段详情  _ev.ts
                                第一十二章第3节:  推断统计分析——假设检验_ev.ts
                                第一十二章第4节:  常用假设检验(一)_1_ev.ts
                                第一十二章第4节:  常用假设检验(一)_ev.ts
                                第一十二章第6节:  线性回归_ev.ts
                                第一十二章第7节:  AQI分析与预测(一)_ev.ts
                                第一十二章第8节:  AQI分析与预测(二)_ev.ts
                                第一十二章第9节:  时间序列_ev.ts
                                

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资源发放:百度网盘
发布日期:25/04/2022

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