03.算法优缺点及算法变种
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03.抽样误差与标准误
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03.绘制学习曲线
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03.统计学基本概念：变量测量尺度
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02.抽样误差和非抽样误差
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05.频谱分析
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03.Celery环境搭建与入门案例
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02.统计学的本质和目的
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01.时间序列分析背景及特点
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03.ARIMA模型
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03.案例实战：如何提高付费转化
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02.Python 样本量计算
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06.PPS抽样
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02.商品分析
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博彩数据指向-决战宾州
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01.添加数据源
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03.Hive表数据插入
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09.交叉验证
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02.Hive创建数据表
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04.脚本编程与交互式编程
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08.绘制学习曲线
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03.案例实战：产品优化分析
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03.NumPy数组属性与Jupyter插件
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06.普通ARIMA模型的SPSS操作
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03.其他分析方法的选择
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09.确定指标口径
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02.平台内容指标分析
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02.管理数据集
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11.埋点类型
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06.方差检验两种主要场景
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09.通过Panda运行SQL语句
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08.曲线估计和非线性回归实操
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04.渠道追踪的构建
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01.核心目标
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01.用户付费分析
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03.消费者旅程和时刻
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01.用户活跃指标分析
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03.排序
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4. MySQL视图及作用
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02.Quick BI 简单上手
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02.需求拆解与Celery原理