[574] 构建数据工程师能力模型，实战八大企业级项目 - 基础够牢固，日常数据分析工作才能游刃有余！

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1. 数据分析实战-前奏

• 1-1 数据分析课程导学
• 1-2 数据分析工程师的进阶指南
• 1-3 课程的核心目标

2. 数据分析必备技能-开始

• 2-1 数据分析报告的关键组成部分
• 2-2 如何构建企业级数据分析报告？
• 2-3 Python还可以这样用（中高级）
• 2-4 快速处理数据不二选择-NumPy
• 2-5 数据探索工具-Pandas
• 2-6 高效处理带有时间序列数据（一）
• 2-7 高效处理带有时间序列数据（二）
• 2-8 实战：杭州市地铁流量时间序列数据处理（一）
• 2-9 实战：杭州市地铁流量时间序列数据处理（二）
• 2-10 实战：kaggle数据分析可视化实战（一）
• 2-11 实战：kaggle数据分析可视化实战（二）
• 2-12 实战：kaggle数据分析可视化实战（三）
• 2-13 实战：kaggle数据分析可视化实战（四）

3. 数据分析思维拓展-间奏一

• 3-1 对比分析和分类分析思路与应用场景
• 3-2 时间序列分析思路与应用场景
• 3-3 实战：淘宝电商商品销量数据分析
• 3-4 逻辑树分析思路与应用场景
• 3-5 多维度拆解分析思路与应用场景
• 3-6 假设检验分析思路与应用场景
• 3-7 多个变量间的相关性分析与应用场景
• 3-8 实战：互联网金融信贷数据分析
• 3-9 如何使用AARRR模型对用户进行分层？
• 3-10 RFM模型实现精细化用户运营
• 3-11 用户画像：如何真正了解用户需求？
• 3-12 抖音、QQ浏览器、百度APP的用户画像差异
• 3-13 推荐系统中的用户画像

4. 数据分析算法应用-间奏二

• 4-1 从决策树到GBDT的优化（一）
• 4-2 从决策树到GBDT的优化（二）
• 4-3 信用卡客户贷款违约预测实战–使用决策树（一）
• 4-4 信用卡客户贷款违约预测实战–使用决策树（二）
• 4-5 kmeans无监督聚类的强大
• 4-6 红楼梦文本聚类实战–使用kmeans
• 4-7 关联规则分析应用
• 4-8 经典模型支持向量积
• 4-9 超强拟合能力的神经网络
• 4-10 预测服装厂员工生产效率–神经网络（一）
• 4-11 预测服装厂员工生产效率–神经网络（二）

5. 京东电商用户行为分析（非模型）项目实战-副歌

• 5-1 如何提出分析问题？
• 5-2 数据获取和数据预处理
• 5-3 掌握流量和转化指标
• 5-4 用户行为路径分析应用
• 5-5 使用AARRR漏斗模型拆解用户行为
• 5-6 用户消费习惯分析及应对方式
• 5-7 从商品相关性中挖掘可用信息
• 5-8 使用RFM模型进行用户价值分析及应对方式（一）
• 5-9 使用RFM模型进行用户价值分析及应对方式（二）

6. 数据挖掘模型应用-主歌一

• 6-1 问题理解与评估指标
• 6-2 数据探索性分析（EDA）
• 6-3 特征工程的重要性
• 6-4 如何选择合适的模型？
• 6-5 进行模型高阶实践

7. APP活跃用户预测（模型）项目实战-主歌二

• 7-1 实战案例准备工作
• 7-2 数据获取和数据预处理.mp4
• 7-3 用户行为数据分析和可视化
• 7-4 滑窗法扩充训练集数据
• 7-5 构建描述用户的特征
• 7-6 构建描述拍客的特征
• 7-7 选择有价值的特征
• 7-8 使用树模型三剑客
• 7-9 构建模型差异性进行融合

8. 总结与展望-尾曲

• 8-1 整章课程回顾
• 8-2 数据分析工程师面试问题方向讲解
• 8-3 选择合适的意向领域及成长路线
• 8-4 学习完这个课程以后怎样继续深入数据分析的学习？