03.二元Logitic回归
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02.抽样误差和非抽样误差
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02.Logitic回归的原理
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08.曲线估计和非线性回归实操
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03.CSV文件处理
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03.绘制学习曲线
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04.t分布
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02.回归方法选择
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03.统计学基本概念：变量测量尺度
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03.Panda查看操作
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07.因果关系ARIMA模型的SPSS操作
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04.多元Logitic回归
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11.埋点类型
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03.Hive表数据插入
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03.指标体系作用
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09.确定指标口径
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02.Quick BI 简单上手
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01.Logitic回归的应用场景
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02.Python 样本量计算
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11.归一化
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01.用户留存和裂变
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05.参数估计
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02.NumPy数组创建
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05.因子分析的SPSS操作
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02.时间序列分析的原理
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02.平台内容指标分析
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01.Hive创建数据库&Hive数据类型
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01.大屏可视化
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03.Celery环境搭建与入门案例
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03.其他分析方法的选择
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Python批量操作Excel+pandas实战
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04.自相关性和序列图
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02.Matplotlib极坐标图
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07.Matplotlib3D图形