01.因子分析的目的和使用场景
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01.时间序列分析背景及特点
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02.埋点方案设计
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01.如何描述用户行为
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01.有监督分析方法的选择
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04.t分布
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01.Logitic回归的应用场景
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06.普通ARIMA模型的SPSS操作
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01.统计推断理论简介
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05.因子分析的SPSS操作
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11.埋点类型
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07.划分训练集与测试集
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02.Hive创建数据表
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01.线图&组合图
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02.NumPy广播机制
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05.确定核心指标
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04.回归分析前的SPSS操作
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01.Matplotlib介绍安装
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06.PPS抽样
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9.18大乐透24109期数据分析预测推荐
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01.总体介绍
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01.业务背景1
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01.添加数据源
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06.线性回归的SPSS操作
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03.绘制学习曲线
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02.因子分析原理和过程
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8. 活跃用户留存率指标核心实现
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13.数据埋点实现
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06.用户路线梳理及设计指标模型
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01.NumPy形状操作
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02.用户全生命周期管理
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02.管理数据集
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05.统计学基本概念：中位数和众数
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02.时间序列分析的原理
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01.Hive数据仓库简介（1）
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01.HDFS和MapReduce原理
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6. 提升毛利额方案业务拆解
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01.基础原理(python实现)
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3. 优化现状 - 数据分析对化妆品销售的优化作用（2）
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02.统计学的本质和目的
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4. 电商销售分析看板实战