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01.非参数检验基本介绍
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第六阶段 数据分析必备理论基础-统计学知识
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联合利华《供应链数据分析(供应链管理和分析、数据分析、实施,1、2、3课/共4课)|Unilever Supply Chain Data Analyst》
01.Hue使用介绍
01.用户活跃指标分析
01.Matplotlib介绍安装
01.Panda介绍安装
01.时间序列分析背景及特点
01.会假设检验就够了吗
01.函数定义与参数
10.交叉分析中卡方检验的原理介绍
02.Quick BI 简单上手
01.抽样的概念和意义
01.前言:机器学习理论基础
01.统计推断理论简介
01.有监督分析方法的选择
03.抽样误差与标准误
08.曲线估计和非线性回归实操
02.目标确认与拆解
02.商品分析
02.平台内容指标分析
01.Hive模块介绍
03.算法优缺点及算法变种
02.需求拆解与Celery原理
01.Hive内置运算符&内置函数
05.游程检验
10.带交叉验证的学习曲线
01.知识图谱
11.分类模型评估指标(混淆矩阵)
01.文件操作
2. 分析流程
02.HDFS装载数据
07.卡方检验的SPSS软件操作
14. Excel在在线教育经营分析中的实战 - 漏斗分析
09.确定指标口径
02.单样本t检验
03.因子旋转的目的
02.Excel的写入
03.相关分析的SPSS软件操作
01.Logitic回归的应用场景
01.利用ABTet寻求电商流量分配的最优解
06.市场机会点分析-业务逻辑及数据清洗