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[数据分析] 人人都能学会数据分析2021年

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  • TA的每日心情

    2021-3-10 01:42
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    [LV.2]小吧熟人

    发表于 2021-7-4 00:06:00 | 显示全部楼层 |阅读模式

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    : v2 C" [" N" z7 E) l$ ^├─第1周 走进数据分析
    1 F  s5 I5 T) W9 h│      1-1 互联网数据分析通用课程-导学.mp4
    4 p0 H0 v, S9 N4 B5 f" w. X│      1-2 从互联网数据分析说起.mp4
    # l# `0 n+ E" E# R2 W' R3 W5 {│      2-1 什么是数据.mp4
    - N; a7 X& U: ~/ H! Q7 L│      2-2 什么是统计指标.mp4! F4 b9 I, x& p9 N( V& l
    │      2-3 统计指标:集中趋势.mp4
    - }0 \0 Y) ]: f1 U& ~9 Z9 I5 ?│      2-4 统计指标:离散趋势.mp4
    . a0 m. o# r" U1 M$ z' \│      2-5 统计指标:分布形态.mp4
    " W; e! T- `, q2 e2 _8 i│      2-6 识别异常值.mp4
    " P1 }6 H, x. Z% z- {: c│      2-7 处理异常值.mp46 }9 a; p7 j  B. [* W/ Z) _) q
    │      2-8 数据分析流程.mp4- |; O/ |5 x& J1 D% a7 |
    │      2-9 本章小结.mp48 e* ~, }( y3 Q. r. n5 k
    3 Z4 V( M' K( c  A
    ├─第2周 Excel从入门到表格分析
    + b% B! e" ]6 N│      1-1 Excel基本功能.mp4* {2 g+ k. ?/ b5 M$ I9 N( M1 j
    │      1-2 文本函数.mp4
    6 D$ D, J; N9 Y' B  _│      1-3 数学函数.mp48 a, I; l0 i8 L7 h! `( v" S
    │      1-4 处理重复数据.mp4. s7 C* m4 f. z$ L
    │      1-5 拆分列数据.mp4
    + }+ p" _. ]5 v0 K! C│      1-6 数据排序和筛选.mp4
    . O' _+ k8 q- U: b7 N& x# Q7 L9 Y8 T│      2-1 逻辑函数.mp4
    * g) G8 O3 k. v3 P! g* {│      2-2 条件聚合函数.mp4' `3 m5 i+ S) k9 T* ?2 L5 B
    │      2-3 查找与引用函数.mp40 G5 L# F6 \( [0 h( Z5 q
    │      2-4 数据透视表.mp4
    9 G- h  z- r4 D6 b, `8 l│      2-5 认识图表.mp4
    8 m( c/ V- O: X, s9 v( B│      2-6 制作可视化图表.mp4
    * z( P% J7 J! O0 ]. D. a, l9 A│      2-7 大数据岗人才需求分析报告.mp4
    6 X7 _2 A- T& ~5 `9 v9 U│      2-8 本章小结.mp49 j, _" s$ G' W

    " q! y0 D; ]8 p. Y1 q! y2 L├─第3周 从0开始学SQL
    ! d/ X) U1 ^: C7 Z& v4 Y0 x1 Y│      1-1 什么是SQL.mp4
    , J0 f+ Z, L- T# a! x4 |) @│      1-2 认识数据表结构.mp4
    + L- x. W8 }( j6 W│      1-3 MySQL安装及配置.mp4
    : l* o2 i8 e6 U# \│      1-4 安装Navicat.mp4! [- @* k. H; o: I  s: t! ^  P+ o* p
    │      1-5 基础语法.mp4
    ( |: T5 \( R+ f+ b: H/ G5 o│      1-6 数据排序与筛选.mp4( F8 P/ t7 N+ e/ N
    │      2-2 对数据进行分类汇总.mp4
    4 ~7 \  W+ t1 F4 ?7 c& h! Q│      2-3 联表查询.mp49 m! H/ G$ k* e
    │      2-4 导出数据.mp4' I- D0 i& j9 E7 H# v
    │      2-5 本章小结.mp4& M5 s$ B  q% d( ~( c' D) t; Q6 ^; S
    & F3 ^: t$ I3 H$ p- V% F: a' d
    ├─第4周 数据可视化利器 Tableau+ ]/ u+ h" N, q2 y1 c4 C
    │      1-1 什么是Tableau.mp4
    ( A7 P  p* m% n; z: ?/ a; u1 d│      1-2 安装Tableau.mp4
    ; v! q. N8 i4 q, M2 N$ ^* _, C0 o* _+ ~│      1-3 准备数据.mp4. ]7 K& `# @: m8 A
    │      1-4 构建图表.mp4
    % m  l" H% h! T2 }5 |│      1-5 创建仪表板.mp4
    5 _  s0 g; l1 z$ V│      1-6 创建故事.mp4
    ) u" |2 }/ o! D$ `1 z│      1-7 保存与发布.mp4) |/ V* l* t' v/ j1 D  u" @  I5 A
    │      1-8 可视化练习:美妆产品销售分析.mp4
    5 ]# @+ [. @7 H) h: _9 R│      1-9 本周小结.mp4
    + _2 E+ |. U# S+ s0 ~8 p
    : |' {/ e- p; o! e' o5 |8 S├─第5周 Python基础语法9 J/ G9 H$ ?# M3 q( e( p
    │      1-1 学习编程的几个建议.mp48 b+ y9 S: W, d" I: q6 w0 p
    │      1-2 什么是Python.mp4
    # {  \8 }; O9 d) c; U│      1-3 运行环境.mp4
    / q* c' Q9 ~! ~; D" ~( d: @4 i" F│      1-4 开发环境.mp4- J0 |; W; G9 u: d8 G- O
    │      1-5 运算符.mp4' a7 l5 ]. s2 w" `" f6 y* W$ I0 L
    │      2-1 数据类型.mp4
    / h( j. w6 n' @│      2-2 数据容器.mp4; x5 N; \* \: O( C/ q
    │      2-3 条件判断语句:if、else、elif.mp4. O, Q, W4 J, N, ?. i0 ~3 C
    │      2-4 循环语句:for、while.mp40 V( g6 i1 u: u7 S4 N
    │      2-5 循环中止:break,continue.mp41 ^  ]5 e8 n, F9 m
    │      2-6 编写一个函数.mp4/ c+ x, r+ T' G9 e' J/ F3 N4 Y
    │      2-7 练习:计算销售额.mp4- ~! F9 A. V: o' }( m5 T* T
    │      2-8 本章小结.mp4
    9 U2 S2 f# \  w$ f! ?$ \( N
    ) ^) g% o+ R& A* x4 ~6 x# o├─第6周 Python实现网络爬虫3 z; O) p: b" q  l5 @6 b
    │      1-1 什么是爬虫.mp4
    5 b0 d4 |6 j- a/ u* p" p│      1-2 Requests库入门.mp4
    7 W8 v1 t# A+ M! Z0 [9 g  W, K│      1-3 认识HTML网页结构.mp4; v; ~0 `% }, \' E8 l
    │      1-4 BeautifulSoup库入门.mp4
    8 q6 M9 Z1 M; t│      2-1 获取目标信息.mp4) o* K* y) \& f7 M  I
    │      2-2 连续获取多个页面信息.mp4, e! e" n6 l. p: D9 S( K! y
    │      2-3 整合爬虫功能函数.mp4
      }" X" v3 g: u5 k6 L4 F0 Y1 X│      2-4 数据存储与代码优化.mp4
      c8 p' M6 Q0 T6 s/ S5 y│      3-1 通过API接口获取数据.mp4( [: Q+ ^' h) q$ a, Q! }; V4 |6 d+ g
    │      3-2 练习:爬取全部电影数据.mp48 O7 Z+ F9 V* o9 ?% ^
    │      3-3 练习:爬取全部电影数据.mp4
    3 F5 Z( D: p, ^│      3-4 本章小结.mp4# @  C/ b& H* i0 `9 R
    + T5 ~( q0 \) g$ ~. R7 F
    ├─第7周 更高效的数据处理与可视化绘图0 i) G' l6 f: J
    │      1-1 Pandas库入门.mp4- e  [# \; g3 P4 \+ ]- }
    │      1-2 什么是DataFrame.mp48 }4 t% n0 b& Q& m- V
    │      1-3 案例介绍:电影数据分析.mp4
    " h8 V( a4 R, P% M- ^4 U# @│      2-1 读取数据.mp4$ W+ l6 I: j% A+ t, N
    │      2-2 清理数据重复值、缺失值、拆分.mp4
    ) @6 ?& E+ e& @" V. k7 o9 ~) h│      2-3 数据运算:按年统计、时间聚合.mp4' P/ `! m, i& q) ]# {
    │      2-4 数据运:算多类型统计.mp4" C( K- c* X- f
    │      2-5 数据运算:评分统计.mp4( |, [! d; J  F2 ?5 F3 V
    │      2-6 排序与筛选.mp4
    7 L* b. X+ @/ W8 R) b│      3-1 练习1:各国每年电影产量.mp4
    + G- }7 z4 b- H3 s% T4 Z3 _│      3-2 练习3:电影语言频数统计.mp4& O6 k7 m* a( c+ z  D0 o" n
    │      3-3 练习2:各国评分数据.mp4
    ! [: ~! ]$ @& _  e: T. y6 P│      3-4 练习:TOP电影排行榜.mp4+ ?2 S2 _/ G; _
    │      3-5 本章小结.mp48 {4 J* r. m. e  A& U
    │      4-1 Matplotlib入门.mp4
    5 i$ {$ Y% G7 L+ c1 Z& ~, V│      4-2 什么是画布.mp4
    5 `0 q! }8 t; c$ b5 Z6 C│      4-3 调整视觉元素.mp4
    7 g8 G. ]4 F  c! |  e! J2 b│      5-1 直方图:电影年产量.mp4
    8 k# L( h  h/ R6 ?% w│      5-2 折线图:各国电影年产量.mp4' H6 k; w1 ~1 i8 T
    │      5-3 饼图:电影语种统计.mp47 L# s. H! ?: i
    │      5-4 散点图:评分分值与人数.mp49 w" B- G3 T$ `) V$ Q2 \5 g
    │      5-5 热力图:电影类型、评分、数量.mp4
    6 P) R3 N/ e8 Z4 ^. U' f│      5-6 箱线图:每年电影评分变化.mp4  I) x* X1 J+ D& R; L
    │      5-7 词云图:电影类型频数统计.mp4
    , j1 {6 d2 K4 s) |$ v% c2 u9 T│      5-8 案例2:豆瓣电影数据分析报告.mp44 P9 ^4 M" @- Q: U* k
    │      5-9 本章小结.mp4
    ) @. ]. n4 J8 X5 m, j5 l6 e+ U% i6 a
    ├─第8周 初始互联网商业模式
    ; F2 g, Q% I* ?( N$ N) h2 l│      1-1 阶段引导:从数据分析工具,到商业分析思维.mp4( a, M) |* c* C  Y( U
    │      1-2 互联网行业简介.mp4
    : i4 v4 C8 N- w/ [/ l7 n1 ?│      1-3 如何做行业分析.mp4
    7 }) H3 `, h; D  `0 Z, V│      1-4 市场规模:直播电商发展时间线.mp4
    * v) g0 E0 O0 l- P1 ?│      1-5 市场规模:直播电商成交额.mp4' t" k" q* T0 O. b
    │      1-6 竞争分析:波特五力模型.mp4
    8 {: l# v2 |7 J3 J│      1-7 价值链:直播生态产业图谱.mp4' Z1 A, f# s4 G3 ]% L
    │      1-8 趋势预测:PEST分析法.mp4) o- I( S" t4 v4 r
    │      1-9 案例3:直播电商行业分析报告.mp4" L+ }; ]0 u9 c" H7 O' V+ ^) [: x, W6 w
    │      2-1 互联网岗位解析.mp42 @( k) D5 G( R. ^
    │      2-2 数据职能岗发展通道.mp4
    2 z  |9 u- o8 ?( e│      2-3 本章小结.mp4
    . l- Z) _6 j/ u6 X" X- I
    1 ~2 R$ L0 E2 o4 f0 h0 H: V3 G" v├─第9周 解析数据指标体系1 f; x# u# W- r( c) _5 O
    │      1-1 用户生命周期、AARRR、RFM.mp4) _- Y% R9 i% y# b* c
    │      1-2 5W2H、逻辑树、AB测试.mp4
    " F' @" K" M& X8 u6 R│      1-3 SWOT、PEST、波特五力.mp4
    6 ]2 K3 G* V3 Q- n│      2-1 互联网业务分析指标一览.mp4
    2 k% ^4 G% W+ D* [( ^4 y) b7 u│      2-2 拉新(获客)指标.mp4
    , p, |; M8 _' a( s│      2-3 活跃指标.mp4$ ^8 L) o) }+ j1 r- u
    │      2-4 留存指标.mp4
    5 ^1 t; g! G3 J4 l, z│      2-5 转化(变现)指标.mp4
    % k1 J1 Y) a3 q& w8 z0 g8 {│      2-6 传播指标:K因子.mp49 q/ p, |/ \$ w  v% K0 h) o+ p
    │      2-7 案例4:搭建商业化指标体系.mp4
    3 v% t3 f0 ]: _8 h, F( ~' G  D- f│      2-8 本章小结.mp4
    4 _, R' p$ n7 S9 R( G$ v& T
    . \; ^7 r# F/ C  U├─第10周 构建用户画像
    ' X6 Z8 Z/ [6 o/ U│      1-1 什么是流量.mp4' L( g* u1 k" h; u$ T  r6 j
    │      1-2 拓展:流量数据指标.mp42 e& {8 ?7 S* ?- l
    │      1-3 大流量分析模型:波动、特征、预测.mp4# F9 q4 {- `/ x  c  ]5 S  t
    │      2-1 案例:背景与目标.mp4; b! e# B3 U6 A# K
    │      2-2 利用Python预处理数据.mp4( d+ u3 H  Y; ]1 {4 K
    │      2-3 计算相关性指标.mp4
    + @- y, p0 W" b% g1 M# Y│      2-4 数据标准化:Min-Max.mp4
    9 Q9 T! ~- W/ _$ m& {│      2-5 字符串分类:OneHot编码.mp4
    ) J) D% k- z5 d% H4 s* g│      2-6 KMeans建模:利用轮廓系数确定K.mp4
    9 K7 _- H* X) N: g, Z7 n, H│      2-7 练习:最佳KMeans聚类模型.mp4
    0 S3 T: @  c) Y' `! t│      2-8 聚类结果分析:样本量与占比.mp4
    ) Z5 U+ v# A# t* ?│      2-9 聚类结果分析:特征均值、众数.mp4
    * p: k- g8 N8 j/ S- i5 F│      2-10 数值特征对比:雷达图.mp4
    , V% L5 p$ T+ G  ]8 M* D  ?5 n8 d│      2-11 案例6:基于Kmeans的广告效果聚类分析.mp4
    " M2 z( V6 k2 M/ J3 `& r│      3-1 什么是漏斗分析模型.mp4
    " l4 q/ z# f9 \) e& I8 N│      3-2 漏斗分析有哪些应用场景.mp4
    1 l/ e# c9 z, e6 }( r& T│      3-3 用户下单流程分析.mp44 b% r' Z7 u  `4 j$ p* H
    │      3-4 案例7:利用Excel绘制转化漏斗图.mp40 V) x9 _* I- m0 w$ ?
    │      3-5 本章小结.mp4
    3 i7 R( f0 D4 m- Q9 ]
    3 l/ n* R" @, u4 l) d├─第11周 用户引流与转化/ W) I  k, g( v$ c6 X* i4 k
    │      1-1 什么是用户画像.mp4
    # \  R; W: P3 s│      1-2 数据标签系统:背景介绍.mp43 q/ m+ I4 t: l( c' L4 n0 ~
    │      1-3 数据标签系统:数据采集、埋点.mp4
    3 i+ k3 |* Z3 }$ d4 J│      1-4 数据标签系统:构建用户画像.mp4; L0 m( u' t$ s4 s, v/ l
    │      1-5 练习:使用SQL提取用户数据.mp4, q  j. f) ?" V. ~# Z) R  H4 d
    │      1-6 数据标签系统:构建商品画像.mp4
    ) D8 a" _2 X' U│      1-7 练习:使用SQL提取商品数据.mp4
    * `; |9 X0 C* V( M│      2-1 什么是RFM模型.mp46 H% `$ E0 S% Z" e" a! Z, L
    │      2-2 利用Excel计算R、F、M分值.mp4. s; y: F! [. {8 J- y
    │      2-3 设置R、F、M评分标准.mp4
    , O! P+ E9 I% K$ T' d│      2-4 计算R、F、M得分.mp4  \5 J  L6 Y+ e, y
    │      2-5 给用户贴标签.mp4
    * r4 m6 L# n2 i$ B( E' E│      2-6 RFM评分卡优化:使用K-Means进行数据分组.mp4
    ; t; c7 c" ^  R% e5 m% r) L│      2-7 模型展示与可视化.mp40 J( k3 v) T) {6 N* F" {* G- U
    │      2-8 案例5:基于RFM的用户精细化管理.mp4/ V! `: L+ n; W" Y; u) Y
    │      2-9 本章小结.mp4  e+ U3 P% l* ?

    # z& b! L& q( b( E4 p3 J5 H├─第12周 分析消费行为
    " b; f9 ^, p5 j, V  b# ]1 O% r" G│      1-1 什么是消费行为.mp4
    ) y6 h0 w( P/ Z9 h' I' b' N│      1-2 消费行为模式的变迁.mp4
    # A9 A+ q4 F. F  O│      2-1 案例说明:某电商交易数据.mp4+ P/ @2 u0 K5 i" H6 I1 Z4 s2 ~0 v
    │      2-2 趋势分析:金额、频次、人数、产品数.mp4
    ' q- C% N3 C8 A9 Y  U7 d: r│      2-3 趋势分析:销售额 vs 产品数.mp4! ^  ]0 c# _$ E' G% D
    │      2-4 趋势分析:消费时间段偏好.mp4" Y* d$ \) j+ D( p7 M+ a
    │      2-5 个体分析:消费金额.mp4
    ( h! X. A7 Y' Z: ~* \! _│      2-6 个体分析:消费频次、商品数.mp4
    ; X1 ~1 X  |1 p. a' A- g& K( |9 z│      2-7 商品分析:销售情况、价格分布.mp4
    5 S. w" D  s: W1 X│      2-8 使用SQL计算复购率.mp45 N3 E  Q& {$ O- o' q
    │      2-9 使用SQL计算回购率.mp4
    6 l3 v1 d8 P5 J* W/ {$ K│      3-1 使用SQL计算头部用户贡献额.mp4% ~8 C0 Z& U. w
    │      3-2 使用SQL用户平均购买周期.mp4( ?8 U0 z# b- ^! A2 i3 x8 R+ S1 i
    │      3-3 案例8:基于电商的用户消费行为分析.mp4, ^& X1 L6 U6 G% t5 V6 _4 t/ T

    / p9 k) P, D3 A├─第13周 预售销售额、调整运营策略; ~$ z& |2 z# J6 f! z8 z7 `2 V8 s$ s
    │      1-1 为什么要预测销售额?.mp4& n5 I3 G  C; u0 O: Q
    │      1-2 如何拆解GMV:流量、转化、客单价?.mp4
    1 \  `. ]' k& a8 F│      2-1 测模型的定义与分类.mp4
    - n/ L6 N+ H" `$ j, H, `│      2-2 练习:使用Excel预测销售额.mp4; t/ @4 a6 c, R4 O* c7 W
    │      2-3 Python回归分析:数据预处理.mp4
    7 ]( ^  G; i, p/ _9 k│      2-4 Python回归分析:多项式回归模型.mp4
    7 z) M, r8 Q1 O: m1 E│      2-5 Python回归分析:绘图、预测.mp4
    6 v- D% y/ m* y3 @  s# s) `│      2-6 案例9:预测2020天猫双11销售额.mp4
    ! h2 k$ g  Q. N. Q│      3-1 什么是商品分析?.mp4
    2 r3 j4 ?, [6 v6 I+ d│      3-2 什么是层次分析法AHP?.mp4' O$ D4 d6 y0 {) [/ G/ \
    │      3-3 Excel层次分析法:构建层次结构.mp4
    , v. a( |6 c. e- p$ H) a│      3-4 Excel层次分析法:构造成对比较矩阵.mp4
    % d  {9 O6 M  O. _# G2 c5 I) |. W5 l│      3-5 Excel层次分析法:构造方案判断矩阵.mp4
    " f8 |; a; S: b0 X" ?% y│      3-6 Excel层次分析法:总排序权重计算与决策.mp4
    ( ^( Y+ Z  G4 o0 D" Z$ J7 s+ T% _  R│      3-7 案例10:选择最优商品进行推广.mp4: ^0 r8 w- k4 H
    │      4-1 15.16什么是运营策略:摩拜红包车.mp4& U) m4 @) A% r5 ^/ {
    │      4-2 15.17如何策划一场活动.mp4- s* {2 l6 n9 o: ?* x
    │      4-3 15.18案例11:设计内容运营方案.mp40 u& Q2 g5 j! u/ L  T2 n
    │      4-4 15.19本章小结.mp4/ }/ ~# y3 k3 R) B0 p
    8 {0 d: i  U6 {3 }. M2 @
    ├─第14周 促进用户活跃度、提升用户留存0 c; N9 T% i5 a5 l3 r8 V
    │      1-1 如何提升产品活跃度?.mp4
    : s( y  p7 e# A) E* C4 p│      1-2 用户活跃度模型(RFE).mp4
    0 x2 O3 g5 _% y4 N7 Z# H, U$ X│      1-3 练习:使用Excel构建RFE模型.mp4) [4 Q, M$ C; x  f5 g* j
    │      2-1 什么是产品的 Aha Moment?.mp4
    8 ^- i0 o; Y( q6 R│      2-2 练习:使用Excel计算用户留存率.mp4
    ( g0 B2 {, B. R) v5 N9 h0 U7 N│      2-3 练习:使用Excel计算用户生命周期.mp4& g  X6 V5 C, l: p0 g9 T4 P& k( f0 \
    │      2-4 案例8补充:基于电商的用户留存与价值分析.mp4) e4 V( g: z/ @+ f
    │      2-5 本章小结.mp47 v" L+ W) }  [; k. Z

    & i" F( M! P0 `& F" a7 c5 g├─第15周 使用AB实验迭代功能
    6 s  {, D. G0 Y: z: x) X│      1-1 什么是AB测试.mp4
    + T8 A: X, y" p* i) x+ K+ m% R│      1-2 AB测试的基本流程.mp42 R: ?  W" j$ V
    │      1-3 统计学基础:假设检验.mp4
    5 D2 f5 J6 m2 _$ N│      1-4 练习:Python计算点击率CTR.mp4
      @' B) m+ f& d1 \' z2 A) f: Y│      1-5 练习:Python计算p值.mp4. Q- u' Z" ~* z1 w) h+ a0 k
    │      1-6 案例13:利用AB测试优化产品设计.mp4
    7 @, i6 t/ n6 C1 r  J) w9 D& D9 w│      2-1 什么是异常监测.mp4" P) V3 g# U8 B
    │      2-2 练习:Python孤立森林异常检测.mp4
    8 c& a& }6 l/ I( k; z% ?; Z│      2-3 本章小结.mp4
    9 R% v6 r9 O' ^) r$ |) d* I* \. @3 b/ K2 I! ~, S' w$ L
    ├─第16周 撰写数据报告、面试指导" ^" ]; ]0 O7 b2 q" f7 B* B: {
    │      1-1 18.1如何撰写数据分析报告.mp4
    + _6 Z, F' |0 x+ t  m/ J│      1-2 18.2演讲技巧与PPT模板分享.mp42 L8 r$ E0 D8 U1 u
    │      2-1 18.3如何撰写简历.mp4( J) U( }" R2 \0 w- d; g
    │      2-2 18.4面试经验分享.mp4" }& h7 ?  j3 B4 e1 W
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  • TA的每日心情

    15 小时前
  • 签到天数: 149 天

    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2021-7-4 01:08:33 | 显示全部楼层
    均具备还不不
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  • TA的每日心情
    奋斗
    2021-7-21 22:48
  • 签到天数: 221 天

    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2021-7-4 01:08:34 | 显示全部楼层
    感谢分享
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  • TA的每日心情
    开心
    14 小时前
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    [LV.5]初驻小吧

    发表于 2021-7-4 02:33:54 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
    擦汗
    6 天前
  • 签到天数: 40 天

    [LV.5]初驻小吧

    发表于 2021-7-4 02:34:28 | 显示全部楼层
    人人都能学会数据分析202
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  • TA的每日心情
    奋斗
    15 小时前
  • 签到天数: 776 天

    [LV.10]以吧为家

    发表于 2021-7-4 06:31:27 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情

    7 小时前
  • 签到天数: 49 天

    [LV.5]初驻小吧

    发表于 2021-7-4 07:05:38 | 显示全部楼层
    66666666666
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  • TA的每日心情
    奋斗
    昨天 00:09
  • 签到天数: 991 天

    [LV.10]以吧为家

    发表于 2021-7-4 07:11:21 | 显示全部楼层
    RE: 人人都能学会数据分析2021年
    8 H$ L) @; z, Y8 c8 _5 |
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  • TA的每日心情
    擦汗
    2021-6-25 15:20
  • 签到天数: 37 天

    [LV.5]初驻小吧

    发表于 2021-7-4 07:59:55 | 显示全部楼层
    谢谢分享,不错的资料,给楼主点赞
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  • TA的每日心情
    奋斗
    前天 09:18
  • 签到天数: 203 天

    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2021-7-5 09:11:30 | 显示全部楼层
    FDFGDF
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