9_09-Tableau安装教程.mp4
99_PART4.7-使用python对原数据集进行清洗并建模.mp4
98_PART4.6-使用极坐标图绘制不同分组的分布情况.mp4
97_PART4.5-对比RFM分组效果与聚类效果.mp4
96_PART4.4-聚类算法的评估指标：簇内平方和&轮廓系数.mp4
95_PART4.3-KMeans聚类算法重要参数详解.mp4
94_PART4.2-Kmeans基本原理与sklearn实现.mp4
93_PART4.1-无监督聚类算法及其应用场景.mp4
92_PART3.5-数据处理的先后顺序及KNN算法优缺点.mp4
91_PART3.4-KNN中距离的相关讨论：常用距离衡量方式、数据归一化.mp4
90_PART3.3-KNN算法调优：选取最优的K值.mp4
8_08-Excel2016的安装教程.mp4
89_PART3.2-使用sklearn实现KNN算法建模.mp4
88_PART3.1-sklearn建模流程及KNN算法原理.mp4
87_PART2-初识机器学习算法库Scikit-Learn.mp4
86_PART1-数据分析师为什么要懂算法.mp4
85_58.2【案例3】QQ群聊天内容词云图.mp4
84_58.1【案例3】QQ群聊天记录描述性分析.mp4
83_57【案例2】熟食电商高价值用户挖掘.mp4
82_56【案例1】欧洲人口结构探索性分析.mp4
81_55-Python中的可视化图形绘制方法.mp4
80_54-数据清洗：文本数据的常用处理方法.mp4
7_07-数据分析的价值及必备能力.mp4
79_53-数据清洗：数据探索及数据处理.mp4
78_52-Pandas读取外部数据的基本方法.mp4
77_51-数据分析基础包Numpy.mp4
76_50-异常与错误.mp4
75_49-Python中的函数.mp4
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73_47-Python复合数据类型：列表、元组、字典、集合.mp4
72_46-Python常用数据类型.mp4
71_45-Python基础语法.mp4
70_【SQL带刷】5-力扣进阶SQL查询精讲（下）.mp4
6_06-数据分析师的日常工作.mp4
69_【SQL带刷】4-力扣进阶SQL查询精讲（上）.mp4
68_【SQL带刷】3-力扣7大题型精讲（下）.mp4
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66_【SQL带刷】1-基础语法回顾和总结.mp4
65_44【加餐2】SQL进阶之路.mp4
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59_38-开窗函数.mp4
58_37-几种常见的嵌套查询（子查询）.mp4
57_36-基于CASE-WHEN的常用查询.mp4
56_35.3-MySQL的数据查询功能_03.mp4
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53_34-MySQL的数据导入：批量导入数据.mp4
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4_04-数字、数据、数据分析.mp4
49_30-数据库简介.mp4
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37_23.2【案例】使用Excel搭建RFM模型_02.mp4
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