京东 11.11 红包
第六章-数据分析-假设检验-实践
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第五章-数据分析-假设检验-理论
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第八章-数据分析-方差分析-实践
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第十五章-数据分析-数据预处理-实践
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第二章-时间序列预处理2-平稳时间序列的性质
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第九章-数据分析-相关性分析-理论
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第三章-数据分析-描述性统计分析-实践
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第十二章-数据分析-一元线性回归分析-实践
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第二章-时间序列预处理1-时间序列的平稳性
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第十一章-数据分析-一元线性相关分析-理论
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第十六章-数据分析-对比分析+平均分析+结构分析+分组分析-理论
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第六章-redis之列表数据类型
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第二章-SPSS绘制时序图与自相关图
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第六章-Python列表
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狭义数据分析理论+实践
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第三十六章-Python之多进程-进程间通信
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第六章-数据查询-基础
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第三章-平稳AR模型的统计性质
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第一章-环境搭建
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第二章-时间序列预处理3-时序图和自相关图
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第三章-MA模型的统计性质之均值、方差、自协方差、自相关系数
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第六章-numpy之数组的索引和切片
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第三章-AR模型的平稳性检验
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第六章-数据挖掘与机器学习-pandas-DataFrame数据查询
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全程干货｜从文献检索到论文写作，研究生核心科研工具、思路分享
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第三十三章-Python之多进程-Process创建进程
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第一章-数据分析-概论-理论
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第七章-数据查询-进阶
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第十章-nump之数组的叠加
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第一章-数据挖掘与机器学习-数据挖掘概述
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第十四章-Python之random函数
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第八章-redis之有序集合类型
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第九章-数据挖掘与机器学习-pandas-分组与聚合
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第十八章-数据挖掘与机器学习-数据预处理-数据清洗-实践
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第八章-查询性能优化-索引
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第三章-redis的key的操作
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第十一章-数据挖掘与机器学习-matplotlib可视化
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第三十九章-Python之多线程-线程间通信
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第九章-视图
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模糊综合评价法-理论
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大三总结+数据分析师求职攻略