课程介绍
cda数据分析师-CDA一级二级考试视频课 是一份云计算/大数据学习资料，内容围绕 数据分析 展开。
内容涵盖：用户标签体系与用户画像、数据采集与处理、数据模型管理、统计分析、数据分析模型与应用、数字化工作方法与应用 等主题。
适合对 数据分析 有需求、希望一次性拿到完整资料的同学。
下方为完整资料与目录，可先看目录判断是否符合需要。
网盘截图： 课程目录： ├──CDA二级考试视频课 ├──第1章:用户标签体系与用户画像 ├──课时 10 1.1.1 如何定位用户.mp4 25.98M ├──课时 11 1.1.2 业务指标与用户标签的关系-1.mp4 49.31M ├──课时 12 1.1.2 业务指标与用户标签的关系-2.mp4 65.86M ├──课时 13 1.1.3 用户标签与用户画像的关系.mp4 60.88M ├──课时 14 1.1.4 用户标签的类型.mp4 32.19M ├──课时 15 1.1.5总结和例题讲解.mp4 9.34M ├──课时 16 1.2.1用户标签的制作方法.mp4 38.55M ├──课时 17 1.2.2总结和例题讲解.mp4 8.98M ├──课时 18 1.3.1 用Python做用户画像的基础知识-1(1).mp4 44.82M ├──课时 18 1.3.1 用Python做用户画像的基础知识-1.mp4 44.82M ├──课时 19 1.3.2 用户画像在诊断阶段中的应用.mp4 8.39M └──课时 20 1.3.3总结和例题讲解.mp4 40.94M ├──第2章:数据采集与处理 ├──课时 21 2.1.1市场研究中的数据.mp4 64.40M ├──课时 22 2.1.2 概率抽样方法-1.mp4 74.31M ├──课时 23 2.1.2 概率抽样方法-2.mp4 44.25M ├──课时 24 2.1.3 非概率抽样方法.mp4 42.55M ├──课时 25 2.1.4总结和例题讲解.mp4 10.81M ├──课时 26 2.2.1市场调研流程和目标设定.mp4 13.24M ├──课时 27 2.2.2市场调研前准备和实施.mp4 44.39M ├──课时 28 2.2.3总结和例题讲解mp4.mp4 7.87M ├──课时 29 2.3.0引言.mp4 20.84M ├──课时 30 2.3.1 单变量描述性统计.mp4 35.56M ├──课时 31 2.3.2 两变量描述性统计.mp4 19.01M ├──课时 32 2.3.3 制图原理_1.mp4 14.08M ├──课时 33 2.3.3 制图原理_2SPSS作图.mp4 25.64M ├──课时 34 2.3.3 制图原理-3Python作图.mp4 29.77M ├──课时 35 2.3.4总结和例题讲解.mp4 7.02M ├──课时 36 2.4.1 数据预处理基本步骤.mp4 20.12M ├──课时 37 2.4.2 错误和离群值数据识别与处理.mp4 29.00M ├──课时 38 2.4.3 分类变量概化处理.mp4 18.24M ├──课时 39 2.4.4 缺失值处理.mp4 20.89M ├──课时 40 2.4.5 噪声平滑.mp4 19.01M ├──课时 41 2.4.6 连续变量分布形态转换和标准化.mp4 18.40M ├──课时 42 2.4.7 变量降维和WoE.mp4 17.29M └──课时 43 2.4.8总结和例题讲解.mp4 11.82M ├──第3章:数据模型管理 ├──课时 44 3.1 数据分类.mp4 27.44M ├──课时 45 3.2 数据建模.mp4 43.12M ├──课时 46 3.3 数据仓库体系和ETL.mp4 28.92M └──课时 47 3.4总结和例题讲解.mp4 33.57M ├──第4章:统计分析 ├──课时 48 4.1.1 分析框架.mp4 49.26M ├──课时 49 4.1.2 样本与总体.mp4 81.58M ├──课时 50 4.1.3 参数估计-1(www.dmzshequ.com).mp4 53.90M ├──课时 51 4.1.3 参数估计-2(www.dmzshequ.com).mp4 40.23M ├──课时 52 4.1.4 总结和例题讲解.mp4 20.33M ├──课时 53 4.2.1 假设检验的示例.mp4 18.62M ├──课时 54 4.2.2 假设检验基本概念.mp4 28.28M ├──课时 55 4.2.3 假设检验的基本步骤和配对样本T检验.mp4 34.89M ├──课时 56 4.2.4 AB测试优化法.mp4 23.91M ├──课时 57 4.2.5 总结和例题讲解.mp4 15.17M ├──课时 58 4.3.1 两样本t检验.mp4 50.87M ├──课时 59 4.3.2 方差分析.mp4 63.76M ├──课时 60 4.3.3 相关分析.mp4 34.81M ├──课时 61 4.3.4 卡方检验.mp4 44.59M ├──课时 62 4.3.5 总结和例题讲解.mp4 18.76M ├──课时 63 4.4.1 一元线性回归模型.mp4 53.98M ├──课时 64 4.4.2线性回归的参数估计.mp4 16.42M ├──课时 65 4.4.3 一元逻辑回归模型.mp4 45.90M ├──课时 66 4.4.4 逻辑回归极大似然估计法.mp4 7.41M └──课时 67 4.4.5 总结和例题讲解.mp4 21.65M ├──第5章 数据分析模型与应用 ├──课时 68 5.1.1 矩阵分析法.mp4 88.46M ├──课时 69 5.1.2主成分分析的理论基础.mp4 251.25M ├──课时 70 5.1.3主成分分析的计算步骤.mp4 338.91M ├──课时 71 5.1.4 主成分分析的应用.mp4 704.63M ├──课时 72 5.1.5-8因子分析.mp4 547.64M ├──课时 73 5.1.9主成分题目讲解.mp4 150.43M ├──课时 74 5.1.10因子分析题目讲解(1).mp4 103.01M ├──课时 74 5.1.10因子分析题目讲解.mp4 103.01M ├──课时 75 5.2.1-3线性回归-1.mp4 785.20M ├──课时 76 5.2.4线性回归-2.mp4 529.06M ├──课时 77 5.2.5-5.2.7线性回归-3.mp4 445.27M ├──课时 78 5.2.8总结和试题讲解.mp4 282.26M ├──课时 79 5.3.1-5.3.4逻辑回归-1.mp4 348.45M ├──课时 80 5.3.5 逻辑回归-2.mp4 713.08M ├──课时 81 5.3.6逻辑回归-3试题讲解mp4.mp4 200.65M ├──课时 82 5.4.1 聚类方法的基本逻辑.mp4 374.25M ├──课时 83 5.4.2 系统聚类法.mp4 593.97M ├──课时 84 5.4.3-4k-means聚类-1.mp4 438.46M ├──课时 85 5.4.3-4k-means聚类-2.mp4 473.84M ├──课时 86 5.4.5聚类事后分析.mp4 173.01M ├──课时 87 5.4.6聚类试题讲解.mp4 199.68M ├──课时 88 5.5.1 宏观业务指标预测框架.mp4 560.41M ├──课时 89 5.5.2 趋势分解法.mp4 191.85M ├──课时 90 5.5.3 ARIMA方法-1.mp4 458.65M ├──课时 91 5.5.4 时间序列回归.mp4 140.25M └──课时 92 5.5.5时间序列考题讲解.mp4 90.35M ├──第6章 数字化工作方法与应用 ├──课时 100 6.3.5&6.3.6 知识库与策略库和基于业务流程的优化.mp4 324.47M ├──课时 93 6.0引言.mp4 183.64M ├──课时 94 6.1.1&6.1.2 启动程序阶段和业务事件还原工具.mp4 203.27M ├──课时 95 6.1.3 业务流程图及习题.mp4 184.86M ├──课时 96 6.2.1近因分析.mp4 205.22M ├──课时 97 6.2.2根本原因分析.mp4 218.34M ├──课时 98 6.2.3根因分析试题讲解.mp4 60.23M └──课时 99 6.3.1业务优化框架和运筹优化.mp4 352.82M ├──第7章 选修:python数据分析基础 ├──课时 102 分类模型的评估方法.mp4 247.24M ├──课时 103 数据科学的基本概念1.mp4 217.56M ├──课时 104 数据科学的基本概念2.mp4 307.14M ├──课时 105 数据挖掘的技术与方法1.mp4 263.54M ├──课时 106 数据挖掘的技术与方法2.mp4 398.31M ├──课时 107 数理统计技术.mp4 285.56M ├──课时 108 1Python介绍.mp4 109.76M ├──课时 109 2Python基础数据类型与表达式.mp4 543.98M ├──课时 110 3Python原生态数据结构.mp4 389.75M ├──课时 111 4Python控制流.mp4 267.50M ├──课时 112 5Python函数.mp4 274.41M ├──课时 113 6Python模块.mp4 185.30M ├──课时 114 7使用pandas读写数据.mp4 166.39M ├──课时 115 1背景介绍.mp4 56.20M ├──课时 116 2描述性分析-1对被解释变量进行描述.mp4 362.05M ├──课时 117 3描述性分析-2对解释变量进行描述1.mp4 353.94M ├──课时 118 4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp4 367.25M ├──课时 119 5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp4 586.91M ├──课时 120 6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp4 493.31M ├──课时 121 7建立预测模型-3有交互项的线性模型和预测.mp4 354.67M ├──课时 122 4统计推断与假设检验1.mp4 521.85M ├──课时 123 4统计推断与假设检验2.mp4 632.81M ├──课时 124 模板1预习课程1:线性回归算法概述与变量筛选.mp4 837.19M ├──课时 125 模板1预习课程2:线性回归优化与正则化.mp4 1.34G ├──课时 126 模板1预习课程3:逻辑回归变量筛选、编码.mp4 1.58G └──课时 127 案例 个人贷款信用风险评级全流程.mp4 2.79G ├──前言:level2课程导读 ├──1节:数据分析基础与二级总结介绍 ├──2节:前导选修课:数据分析指标体系 └──课时 1 张溪梦:从洞察到增长—数据分析的未来.mp4 6.13G ├──CDA二级考试视频课.exe 491.38M └──Python编程基础-课件和脚本.exe 21.84M ├──CDA一级考试视频课 ├──00、导读 数据分析前导通识课 ├──课时 1 1.1 数据这个行业.mp4 561.89M ├──课时 2 1.2 数据分析的商业应用.mp4 819.23M ├──课时 3 1.3 数据分析思维.mp4 632.71M ├──课时 4 1.4 数据分析常用方法.mp4 470.47M └──课时 5 1.5 实务中的数据分析师.mp4 362.89M ├──01、第1章 数据分析概述与职业操守 ├──课时 6 数据分析的基本概念.mp4 274.10M ├──课时 7 职业道德行为准则.mp4 267.73M └──课时 8 大数据立法安全隐私.mp4 195.02M ├──02、第2章 数据结构 ├──课时 10 常用函数（选修，考试不涉及）.mp4 1.53G ├──课时 11 查找引用函数（选修，考试不涉及）.mp4 825.94M ├──课时 12 表结构数据特征.mp4 668.61M ├──课时 13 表结构数据获取.mp4 511.85M ├──课时 14 表结构数据使用.mp4 808.05M └──课时 9 表格结构数据内容.mp4 1.29G ├──03、第3章 数据库应用 ├──课时 15 数据库应用第一部分.mp4 1.77G └──课时 16 数据库应用第二部分.mp4 2.54G ├──04、第4章 描述性统计分析 ├──课时 17 统计学的基本概念.mp4 332.13M ├──课时 18 集中趋势.mp4 266.79M ├──课时 19 离散趋势.mp4 165.46M ├──课时 20 分布形态的描述.mp4 210.24M ├──课时 21 二项分布和正态分布.mp4 294.99M ├──课时 22 抽样分布.mp4 211.15M ├──课时 23 参数估计基础知识.mp4 372.37M ├──课时 24 点估计.mp4 355.56M ├──课时 25 区间估计.mp4 216.11M ├──课时 26 （拓展学习）假设检验基础概念.mp4 354.09M ├──课时 27 （拓展学习）假设检验例题.mp4 140.43M └──课时 28 相关分析.mp4 160.62M ├──05、第5章 多维数据透视分析 ├──课时 29 1.多维透视分析前半部分.mp4 1.91G └──课时 30 2.透视分析后半部分.mp4 830.97M ├──06、第6章 业务数据分析 ├──课时 31 数据驱动型业务管理方法.mp4 1.15G ├──课时 32 指标的应用与设计1.mp4 502.77M ├──课时 33 指标的应用与设计2.mp4 1.20G ├──课时 34 指标的应用与设计3.mp4 415.80M ├──课时 35 业务数据分析方法.mp4 1.18G ├──课时 36 业务模型-用户模型.mp4 305.82M ├──课时 37 行为效果分析.mp4 540.07M └──课时 38 业务分析方法.mp4 507.34M ├──07、第7章 业务分析报告与数据可视化报表 ├──课时 39 可视化图表_1.1.mp4 119.31M ├──课时 40 可视化图表_1.2.mp4 113.08M ├──课时 41 撰写业务分析报告.mp4 1.02G └──课时 42 创建可视化报表.mp4 1.75G ├──level1一级课程课件资料.exe 442.94M └──电子书等.exe 221.96M └──刷题小程序.docx 100.90kb
课程目录
CDA二级考试视频课 第1章:用户标签体系与用户画像 课时 10 1.1.1 如何定位用户.mp4 25.98M 课时 11 1.1.2 业务指标与用户标签的关系-1.mp4 49.31M 课时 12 1.1.2 业务指标与用户标签的关系-2.mp4 65.86M 课时 13 1.1.3 用户标签与用户画像的关系.mp4 60.88M 课时 14 1.1.4 用户标签的类型.mp4 32.19M 课时 15 1.1.5总结和例题讲解.mp4 9.34M 课时 16 1.2.1用户标签的制作方法.mp4 38.55M 课时 17 1.2.2总结和例题讲解.mp4 8.98M 课时 18 1.3.1 用Python做用户画像的基础知识-1(1).mp4 44.82M 课时 18 1.3.1 用Python做用户画像的基础知识-1.mp4 44.82M 课时 19 1.3.2 用户画像在诊断阶段中的应用.mp4 8.39M 课时 20 1.3.3总结和例题讲解.mp4 40.94M 第2章:数据采集与处理 课时 21 2.1.1市场研究中的数据.mp4 64.40M 课时 22 2.1.2 概率抽样方法-1.mp4 74.31M 课时 23 2.1.2 概率抽样方法-2.mp4 44.25M 课时 24 2.1.3 非概率抽样方法.mp4 42.55M 课时 25 2.1.4总结和例题讲解.mp4 10.81M 课时 26 2.2.1市场调研流程和目标设定.mp4 13.24M 课时 27 2.2.2市场调研前准备和实施.mp4 44.39M 课时 28 2.2.3总结和例题讲解mp4.mp4 7.87M 课时 29 2.3.0引言.mp4 20.84M 课时 30 2.3.1 单变量描述性统计.mp4 35.56M 课时 31 2.3.2 两变量描述性统计.mp4 19.01M 课时 32 2.3.3 制图原理_1.mp4 14.08M 课时 33 2.3.3 制图原理_2SPSS作图.mp4 25.64M 课时 34 2.3.3 制图原理-3Python作图.mp4 29.77M 课时 35 2.3.4总结和例题讲解.mp4 7.02M 课时 36 2.4.1 数据预处理基本步骤.mp4 20.12M 课时 37 2.4.2 错误和离群值数据识别与处理.mp4 29.00M 课时 38 2.4.3 分类变量概化处理.mp4 18.24M 课时 39 2.4.4 缺失值处理.mp4 20.89M 课时 40 2.4.5 噪声平滑.mp4 19.01M 课时 41 2.4.6 连续变量分布形态转换和标准化.mp4 18.40M 课时 42 2.4.7 变量降维和WoE.mp4 17.29M 课时 43 2.4.8总结和例题讲解.mp4 11.82M 第3章:数据模型管理 课时 44 3.1 数据分类.mp4 27.44M 课时 45 3.2 数据建模.mp4 43.12M 课时 46 3.3 数据仓库体系和ETL.mp4 28.92M 课时 47 3.4总结和例题讲解.mp4 33.57M 第4章:统计分析 课时 48 4.1.1 分析框架.mp4 49.26M 课时 49 4.1.2 样本与总体.mp4 81.58M 课时 50 4.1.3 参数估计-1(www.dmzshequ.com).mp4 53.90M 课时 51 4.1.3 参数估计-2(www.dmzshequ.com).mp4 40.23M 课时 52 4.1.4 总结和例题讲解.mp4 20.33M 课时 53 4.2.1 假设检验的示例.mp4 18.62M 课时 54 4.2.2 假设检验基本概念.mp4 28.28M 课时 55 4.2.3 假设检验的基本步骤和配对样本T检验.mp4 34.89M 课时 56 4.2.4 AB测试优化法.mp4 23.91M 课时 57 4.2.5 总结和例题讲解.mp4 15.17M 课时 58 4.3.1 两样本t检验.mp4 50.87M 课时 59 4.3.2 方差分析.mp4 63.76M 课时 60 4.3.3 相关分析.mp4 34.81M 课时 61 4.3.4 卡方检验.mp4 44.59M 课时 62 4.3.5 总结和例题讲解.mp4 18.76M 课时 63 4.4.1 一元线性回归模型.mp4 53.98M 课时 64 4.4.2线性回归的参数估计.mp4 16.42M 课时 65 4.4.3 一元逻辑回归模型.mp4 45.90M 课时 66 4.4.4 逻辑回归极大似然估计法.mp4 7.41M 课时 67 4.4.5 总结和例题讲解.mp4 21.65M 第5章 数据分析模型与应用 课时 68 5.1.1 矩阵分析法.mp4 88.46M 课时 69 5.1.2主成分分析的理论基础.mp4 251.25M 课时 70 5.1.3主成分分析的计算步骤.mp4 338.91M 课时 71 5.1.4 主成分分析的应用.mp4 704.63M 课时 72 5.1.5-8因子分析.mp4 547.64M 课时 73 5.1.9主成分题目讲解.mp4 150.43M 课时 74 5.1.10因子分析题目讲解(1).mp4 103.01M 课时 74 5.1.10因子分析题目讲解.mp4 103.01M 课时 75 5.2.1-3线性回归-1.mp4 785.20M 课时 76 5.2.4线性回归-2.mp4 529.06M 课时 77 5.2.5-5.2.7线性回归-3.mp4 445.27M 课时 78 5.2.8总结和试题讲解.mp4 282.26M 课时 79 5.3.1-5.3.4逻辑回归-1.mp4 348.45M 课时 80 5.3.5 逻辑回归-2.mp4 713.08M 课时 81 5.3.6逻辑回归-3试题讲解mp4.mp4 200.65M 课时 82 5.4.1 聚类方法的基本逻辑.mp4 374.25M 课时 83 5.4.2 系统聚类法.mp4 593.97M 课时 84 5.4.3-4k-means聚类-1.mp4 438.46M 课时 85 5.4.3-4k-means聚类-2.mp4 473.84M 课时 86 5.4.5聚类事后分析.mp4 173.01M 课时 87 5.4.6聚类试题讲解.mp4 199.68M 课时 88 5.5.1 宏观业务指标预测框架.mp4 560.41M 课时 89 5.5.2 趋势分解法.mp4 191.85M 课时 90 5.5.3 ARIMA方法-1.mp4 458.65M 课时 91 5.5.4 时间序列回归.mp4 140.25M 课时 92 5.5.5时间序列考题讲解.mp4 90.35M 第6章 数字化工作方法与应用 课时 100 6.3.5&6.3.6 知识库与策略库和基于业务流程的优化.mp4 324.47M 课时 93 6.0引言.mp4 183.64M 课时 94 6.1.1&6.1.2 启动程序阶段和业务事件还原工具.mp4 203.27M 课时 95 6.1.3 业务流程图及习题.mp4 184.86M 课时 96 6.2.1近因分析.mp4 205.22M 课时 97 6.2.2根本原因分析.mp4 218.34M 课时 98 6.2.3根因分析试题讲解.mp4 60.23M 课时 99 6.3.1业务优化框架和运筹优化.mp4 352.82M 第7章 选修:python数据分析基础 课时 102 分类模型的评估方法.mp4 247.24M 课时 103 数据科学的基本概念1.mp4 217.56M 课时 104 数据科学的基本概念2.mp4 307.14M 课时 105 数据挖掘的技术与方法1.mp4 263.54M 课时 106 数据挖掘的技术与方法2.mp4 398.31M 课时 107 数理统计技术.mp4 285.56M 课时 108 1Python介绍.mp4 109.76M 课时 109 2Python基础数据类型与表达式.mp4 543.98M 课时 110 3Python原生态数据结构.mp4 389.75M 课时 111 4Python控制流.mp4 267.50M 课时 112 5Python函数.mp4 274.41M 课时 113 6Python模块.mp4 185.30M 课时 114 7使用pandas读写数据.mp4 166.39M 课时 115 1背景介绍.mp4 56.20M 课时 116 2描述性分析-1对被解释变量进行描述.mp4 362.05M 课时 117 3描述性分析-2对解释变量进行描述1.mp4 353.94M 课时 118 4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp4 367.25M 课时 119 5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp4 586.91M 课时 120 6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp4 493.31M 课时 121 7建立预测模型-3有交互项的线性模型和预测.mp4 354.67M 课时 122 4统计推断与假设检验1.mp4 521.85M 课时 123 4统计推断与假设检验2.mp4 632.81M 课时 124 模板1预习课程1:线性回归算法概述与变量筛选.mp4 837.19M 课时 125 模板1预习课程2:线性回归优化与正则化.mp4 1.34G 课时 126 模板1预习课程3:逻辑回归变量筛选、编码.mp4 1.58G 课时 127 案例 个人贷款信用风险评级全流程.mp4 2.79G 前言:level2课程导读 1节:数据分析基础与二级总结介绍 2节:前导选修课:数据分析指标体系 课时 1 张溪梦:从洞察到增长—数据分析的未来.mp4 6.13G CDA二级考试视频课.exe 491.38M Python编程基础-课件和脚本.exe 21.84M CDA一级考试视频课 00、导读 数据分析前导通识课 课时 1 1.1 数据这个行业.mp4 561.89M 课时 2 1.2 数据分析的商业应用.mp4 819.23M 课时 3 1.3 数据分析思维.mp4 632.71M 课时 4 1.4 数据分析常用方法.mp4 470.47M 课时 5 1.5 实务中的数据分析师.mp4 362.89M 01、第1章 数据分析概述与职业操守 课时 6 数据分析的基本概念.mp4 274.10M 课时 7 职业道德行为准则.mp4 267.73M 课时 8 大数据立法安全隐私.mp4 195.02M 02、第2章 数据结构 课时 10 常用函数（选修，考试不涉及）.mp4 1.53G 课时 11 查找引用函数（选修，考试不涉及）.mp4 825.94M 课时 12 表结构数据特征.mp4 668.61M 课时 13 表结构数据获取.mp4 511.85M 课时 14 表结构数据使用.mp4 808.05M 课时 9 表格结构数据内容.mp4 1.29G 03、第3章 数据库应用 课时 15 数据库应用第一部分.mp4 1.77G 课时 16 数据库应用第二部分.mp4 2.54G 04、第4章 描述性统计分析 课时 17 统计学的基本概念.mp4 332.13M 课时 18 集中趋势.mp4 266.79M 课时 19 离散趋势.mp4 165.46M 课时 20 分布形态的描述.mp4 210.24M 课时 21 二项分布和正态分布.mp4 294.99M 课时 22 抽样分布.mp4 211.15M 课时 23 参数估计基础知识.mp4 372.37M 课时 24 点估计.mp4 355.56M 课时 25 区间估计.mp4 216.11M 课时 26 （拓展学习）假设检验基础概念.mp4 354.09M 课时 27 （拓展学习）假设检验例题.mp4 140.43M 课时 28 相关分析.mp4 160.62M 05、第5章 多维数据透视分析 课时 29 1.多维透视分析前半部分.mp4 1.91G 课时 30 2.透视分析后半部分.mp4 830.97M 06、第6章 业务数据分析 课时 31 数据驱动型业务管理方法.mp4 1.15G 课时 32 指标的应用与设计1.mp4 502.77M 课时 33 指标的应用与设计2.mp4 1.20G 课时 34 指标的应用与设计3.mp4 415.80M 课时 35 业务数据分析方法.mp4 1.18G 课时 36 业务模型-用户模型.mp4 305.82M 课时 37 行为效果分析.mp4 540.07M 课时 38 业务分析方法.mp4 507.34M 07、第7章 业务分析报告与数据可视化报表 课时 39 可视化图表_1.1.mp4 119.31M 课时 40 可视化图表_1.2.mp4 113.08M 课时 41 撰写业务分析报告.mp4 1.02G 课时 42 创建可视化报表.mp4 1.75G level1一级课程课件资料.exe 442.94M 电子书等.exe 221.96M 刷题小程序.docx 100.90kb
