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B0616《数据分析师Python进阶视频教程》javazx.com 数据分析师Python进阶视频教程 2019全 最新 javazx点com java自学网整理 & r+ y0 B% e( o4 i
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Java视频教程目录：
[( Q, M9 f4 I' g
* Z% C. Z; |) S; N& d* s
│ ├─【非常重要】项目资料 1 S7 o7 n4 I1 J# g4 }1 l
│ │ 考核项目01_基于Python的算法函数创建_资料.zip7 B9 C9 n9 F7 K
│ │ 考核项目02_视频网站数据清洗整理和结论研究.zip8 {9 p1 \9 ^2 e$ k" f4 f# j8 K
│ │ 考核项目03_多场景下的算法构建.zip* H* q$ ?! _; d+ g; X9 B
│ │ 考核项目04_多场景下的图表可视化表达.zip8 z- M6 x& q% ~9 B3 d* r
│ │ 考核项目05_国产烂片深度揭秘.zip" c# w+ _4 C) T& }6 r. R9 x K
│ │
" M$ U3 Y1 a3 s│ ├─数据团所有付费&免费课程+免费课资料
, k6 z2 X( J K5 a0 }% P0 F& d│ │ 01-城市数据团所有免费课（干货0116）.docx. l8 N7 S% h( w1 d
│ │ 01【体验课】数据分析师python体验课资料.zip
6 M9 }7 Y. i9 q7 o1 U ?* i│ │ 02-城市数据团所有系统课程（付费）.docx, F9 L. G8 P* X6 d
│ │ 《城市空间研究专题（Python）体验课》课程资料.txt
* k9 s( D# Z! v* i z; ^* P% r│ │ 【地产数据分析师体验课】课程及上课资料链接.txt4 j t1 _3 i! @4 B
│ │ 数据可视化微专业-体验课资料.rar
& j4 L4 x i: v7 ]6 F│ │ 4 T# c5 ~; J) W2 I5 Z" p
│ └─每周干货
. F9 P3 E3 d; L( J" e7 A- _3 S9 z8 a│ 01每周干货分享_藏在excel中的可视化大杀器.docx
" ^$ U+ r! u. a+ w│ 02每周干货分享_饼图可以这样玩-双坐标轴的妙用.docx
& A7 d. G% W5 T- ?% {1 |│ 03每周干货分享_还在烦手动复制粘贴表格？来看看这个！.docx+ r- L. z* y N W
│ 04每周干货分享_如何用150秒完成1000个Excel表格的合并.pdf
X9 U( A2 W4 O w& [' ^9 k( z│ 05.5【学员分享】 百度热力图的基础用法.pdf4 b, A; ]: N) B! j6 t: T- o& z$ T
│ 06每周干货分享_哪一个统计量是真的.pdf" \2 C& e: J3 K0 J+ u( f D
│ 07每周干货分享_从零代码爬虫到Python函数式编程.pdf; H$ g% ~) |( ^, d$ L
│ 08每周干货分享_大数据告诉你，哪里的吃货对各种小吃来者不拒？.pdf0 K' C8 y& q# d9 Q7 L L6 X
│ 09 每周干货分享_“还完花呗，再也不用吃土！”是真的吗？.pdf
* R4 @: I# r# Y. B7 z! u│ 10 每周干货_没想到你竟然是这样的全职高手 -从文本挖掘聊起.pdf
3 C& F; Z% k0 N: |) r│ 11_每周干货_从负基础学编程，这样的思维方式你知道吗？（学霸秘籍）.pdf
1 x# W2 O# C) j: M│ 12_每周干货_刚刚，我用微信“验证”了六度区隔假说.pdf
1 X6 D; S& ]9 P│ 13_每周干货_数据下的奥运百年-Kaggle数据研究.pdf
- s# C; N, } U- G" Q│ 14_每周干货_感谢百度，我再也不用手动抓经纬度了！.pdf& @* A Q ]7 N1 M
│ 15_每周干货_面对喜欢的人，该表达还是等待？.pdf
5 E5 R( @. }! G│ 16_每周干货_Python数据分析初体验，需要解答的三大问题.pdf
* P5 V) G0 `% O: v( g- L1 D/ ^8 u; ^, O│ 17_每周干货_Python下无处遁形的赌场套路.pdf
/ T' }+ y: ^/ u- t2 j│ 18_每周干货_女朋友的情绪难以捉摸，作为程序员我应该？.pdf
& ]6 t8 b; W- M7 h+ c6 q/ B│ 19_每周干货_大佬，您的选房系统已上线.pdf
4 e* C5 d4 m7 ]│ 20_每周干货_收藏-这份可视化神器安利请收好！.pdf9 ~. O3 ?# u$ I
│ 21_每周干货_每天都有新老婆上线？教你如何用python把玩守望先锋新英雄.pdf- @! T8 `0 o, Y& |. T# E8 r2 E
│ 22_每周干货_Geopandas――从“可视化”到“字母化”的空间数据分析.pdf
) _! G' n, s! p4 i0 }│ 23_每周干货_面试官让用5种python方法实现字符串反转？对不起我有16种…….pdf: e/ e/ `+ y; M: P$ Y; D3 y
│ 24_每周干货_学Python好还是学R好？.pdf/ w, E9 [- E0 p, Y4 `
│ 25_每周干货_如何利用机器学习甄别淘宝优质店铺.pdf9 B0 w1 z; t& ?1 ?& P
│ 26_每周干货 学会-精湛-应用，一个数据分析师的养成手册.pdf% f$ g; j: d2 K
│ 27_每周干货_拒绝调包，如何用python推导线性回归模型.pdf
4 k; b4 j4 Z1 {9 U0 U│ 28_每周干货_情人节选花神器_深度学习指南.pdf
: w' \" C9 k9 Q' V5 x% C│ 29_每周干货_蒙特卡罗随缘猜数法求解四宫格.pdf3 {* {5 V: U k- B0 A; T" v
│ 30_每周干货_这是一篇让人脸红的python数据分析.pdf6 `5 `) C, g5 g; ?9 B G0 g
│ 31_每周干货_数据分析师最不能错过的数据是什么？.pdf
+ o1 X: n% _7 ?6 ~! D│ 32_每周干货_如何在上海租房，数据有话说.pdf
% Y9 l* h: C. P! s0 |0 {+ l. k1 {; ^│
- c: u* N! v, ^" }4 |' z* p├─00-00 课前直播! X2 u9 a$ W1 \% z
│ 课时01寒冬下数据分析师的去向如何？.mp43 ~8 _5 ~& L7 P0 G5 Q
│ 课时02数据工作者如何升级赋能？.mp4* f+ _2 J' w' a" ^
│ 课时03数据分析师如何转型玩算法？.mp45 ?+ F3 T# I; G4 s
│ 课时04一小时就能入门python爬虫：想当数据分析师就自己爬数据！.mp4
3 [0 ^; H. @; C│ 课时05用Pandas快速搞定数据清洗，从此告别Excel.mp4
" ^/ p2 f; L" g* N9 q" Z│ 课时06企业实战中的爬虫问题详解.mp4
, R; P: M7 n- D+ r│ 课时07商业数据挖掘：用Python完成描述性统计分析.mp4
4 \7 }, ~+ R+ f9 ]│ 课时08Python机器学习入门：教你使用sklearn进行房价预测.mp4
$ ^! Z: L5 d" R) C│ 课时09数据门槛太高？那就用随机数模拟算法！.mp4: I5 {; e. E* i. Q0 R1 s
│ 课时10数据分析师面试技巧解析_10分钟搞定你的面试官.mp4" ~9 @3 w% B7 Q9 L, V
│ 课时11想要准确预测未来趋势？这些因素你不能漏掉！.mp4+ `! z2 ?, \! S; r5 Z7 o
│ * |+ b# c# A& B! r/ |1 q7 P1 L
├─00-1【预备课】数据思维导论
7 |* ~* _2 k# r! Q/ h; e. u. L│ 00课程须知：课程服务和软件下载（重要！必看！）.mp4
; D" c3 D) P2 X9 `4 _& |" A│ 01第一章 数据能做什么？.mp42 C/ }5 K/ H6 R% e6 R/ j
│ 02第二章 避免对数据可视化的误解2(1).mp4. Q- j+ e; c3 n% h+ r: J z% k
│ 02第二章 避免对数据可视化的误解2.mp4. u, n* m, G7 k. c% A V3 N( Z
│ 03第三章 机器学习是什么.mp4* `" ~0 Y. C% I
│ 04第四章 用数据改变未来.mp4$ g' ]' O1 [/ V: T. u! o1 l
│
" Y3 T4 i0 M F├─00-2【预备课】基础语言入门4 ]* c& ]- P5 }4 x
│ 练习01：商铺数据加载及存储.mp4
9 {+ M p/ Z- S3 H│ 课程1.1 重新认识你的电脑.mp4: J' X* w. p. y3 d" X
│ 课程1.2 为什么选择Python？.mp4
: X7 u6 C0 e/ ^" V7 T+ y: w& l│ 课程1.3 集成开发环境及Python运行逻辑.mp4
# ]; ]) q7 |& x+ I0 l% X- t│ 课程1.4 JupyterNotebook与Spyder.mp4
5 R6 }4 ?4 b; i2 W# ]│ 课程2.1 数值类型概述.mp4
# |9 x- \3 t2 }│ 课程2.2 认识变量.mp4
# A) s' U+ l1 J' h: k ~' t3 Q) D│ 课程2.3 运算符.mp4
, z3 o, m. m3 K│ 课程2.4 注释.mp4
; y! A2 B* a% x* s5 t! Z│ 课程3.1 什么是序列？.mp4
! o; }* Y2 \4 B5 c; ^/ {0 A│ 课程3.2 序列通用操作.mp4
# l, N; k7 ^- j' S. o5 ]9 t│ 课程3.3 列表list常用操作.mp44 J x8 @! e, N! H
│ 课程3.4 文本序列str常用操作.mp4% [0 |- A7 v2 ^( K
│ 课程4.1 字典dict基本概念.mp4
( f9 S4 y1 G: U, k, }) P! [7 g# C│ 课程4.2 字典常用操作.mp4# O8 C: E2 g/ H$ {4 z
│ 课程4.3 字典的元素访问及遍历.mp4
& b2 U! t5 }: |1 E2 Q3 J│ 课程5.1 什么是语句？.mp4
1 ?" D0 U, B2 `) w3 `│ 课程5.2 条件判断：if语句.mp4
$ I/ S- {9 ?# u" p7 D# B│ 课程5.3 循环语句：for循环.mp4# g' K& ?; B$ j+ C
│ 课程5.4 循环语句：while循环.mp41 g' R& m/ @& f+ e+ V, M4 L
│ 课程5.5 循环控制语句.mp4
, b% u% y7 D, ^' L. q6 y" ]% @│ 课程6.1 函数的基本概念.mp49 j/ n& a( {9 }( M, K2 O
│ 课程6.2 自定义函数.mp4
8 X* X. ^+ f& R T# ~│ 课程6.3 局部变量及全局变量.mp4- x. M; k; e" N- h) @; ]
│ 课程6.4 匿名函数lambda.mp4
* f( W1 y2 x# P, A* f ^: n3 ~│ 课程7.1 什么是模块？.mp4
5 B7 K2 m5 M# J, I2 c V' l# h│ 课程7.2 模块创建及import指令运用.mp4
5 [) e m9 l+ B9 M& u$ o│ 课程7.3 “包”的概念及python包管理工具：pip.pptx.mp4$ ~/ g( Z! `" ] k" f9 @
│ 课程7.4 windows环境下的代码运行.mp4
9 U) h; }7 m0 `4 {) ]" _$ h- }- v/ Y│ 课程8.1 文件对象声明及基本操作.mp4" ]# `, I9 x( Z; E9 t; e: g. F, U- |9 a: a
│ 课程8.2 系统模块下的路径操作.mp4% A5 P$ I) ?3 I8 X r1 k$ Z$ W$ e) y
│ 课程8.3 文件的读取与写入（上）.mp4
4 t% {# {* W3 E' |% q' h4 h: S│ 课程8.4 文件的读取与写入（下）.mp4# R- t" Q+ s0 P+ X' T
│ 课程8.5 pickle模块的运用.mp4
/ p ?: |# o" s w7 d2 n│ 3 G; f7 Z( y2 [; N
├─00-3【预备课】重点工具掌握
0 e; t7 b: N9 _' _7 s│ 练习02：知乎数据清洗整理和结论研究.mp44 _8 d% V0 ?: {8 R+ ?
│ 课程1.1 什么是Numpy？.mp4
1 v1 G2 E* H Y: d( d│ 课程1.2 Numpy基础数据结构.mp4
6 c& I5 m; X$ i: U│ 课程1.3 Numpy通用函数.mp4
0 E" E) M* j" x: V! Q9 V│ 课程1.4 Numpy索引及切片.mp4
* k5 k2 S8 \, c9 E│ 课程1.5 Numpy随机数.mp4
- p6 A; S l0 C│ 课程1.6 Numpy数据的输入输出.mp4
% b; k z/ @( x+ t; @$ c│ 课程2.01 什么是Pandas.mp4
3 i% q; C4 j }' h; T+ y7 V│ 课程2.03 数据结构Series：索引.mp4" o0 u, N9 s- I: U! Q
│ 课程2.04 数据结构Series：基本技巧.mp4# W% h" }- Y3 e F! a
│ 课程2.05 数据结构Dataframe：基本概念及创建.mp4: U, \3 t. _, ?& _
│ 课程2.06 数据结构Dataframe：索引.mp4
4 i0 P z& v) U7 {│ 课程2.07 数据结构Dataframe：基本技巧.mp4- L( w0 N9 H A+ [$ z- G% ~+ z
│ 课程2.08 时间模块.mp4/ C6 s- N4 h7 C) }8 m3 |6 _
│ 课程2.09 时刻数据.mp4
) t/ y, d& J/ M! |3 C! {+ ~│ 课程2.10 时间戳索引.mp4 Q6 m4 y8 z, I/ G3 ~- g6 l( r( S
│ 课程2.11 时期.mp4
% B$ }5 R5 W+ W│ 课程2.12 时间序列 - 索引及切片.mp4, e/ t1 a9 d3 r. O
│ 课程2.13 时间序列 - 重采样.mp4
) G/ O& d: H( ~' i" C│ 课程2.14 数值计算和统计基础.mp4
9 d$ Q( r( U* C2 j5 G│ 课程2.15 文本数据.mp4: ~& r, x. y# J9 }4 V- b* g
│ 课程2.16 合并.mp4& d; i+ U6 T, I8 Q: F
│ 课程2.17 连接与修补.mp4+ f0 M$ m+ D. W- U2 {4 L2 g
│ 课程2.18 去重及替换.mp40 N# ^' F: H7 ?$ ]4 v4 p# \
│ 课程2.19 数据分组.mp4
0 x) X; d4 A, o( {│ 课程2.20 分组转换及一般性“拆分-应用-合并”(1).mp4
/ j/ q6 Q h; ~& f1 z7 ~+ [6 X/ F│ 课程2.20 分组转换及一般性“拆分-应用-合并”.mp4
/ p) w+ A6 p% S. C# e- L│ 课程2.21 透视表及交叉表.mp4
4 F) T. d5 b6 j6 K6 z│ 课程2.22 文件读取.mp48 ~: B! A( c/ ^: P
│ 课程3.01 Matplotlib简介及图表窗口.mp4
, y/ ] [2 N% t s│ 课程3.02 图表的基本元素.mp4
' J. `' b% C) ~9 V! H) _│ 课程3.03 图表的样式参数.mp41 {, y6 [0 s" W! i& C( P6 s, S
│ 课程3.04 刻度、注解、图表输出.mp4& z6 _9 P) s2 D( S7 C( ?; o6 h
│ 课程3.05 子图.mp4
+ k# E! f5 D- G2 e: _, P/ K4 u│ 课程3.06 基本图表绘制.mp4
5 Z+ ~1 Z" p% q& z; i8 t, I+ T│ 课程3.07 柱状图、堆叠图.mp4# Y. s) K6 |. t0 x
│ 课程3.08 面积图、填图、饼图.mp4
1 u- P U y+ h+ V0 P│ 课程3.09 直方图.mp4+ Q+ D# y1 T. V
│ 课程3.10 散点图、矩阵散点图.mp4
. V. x: ~) D/ B9 F! \9 ]) P3 ~│ 课程3.11 极坐标图.mp4
2 i, Z. v1 l9 G. Z& O q│ 课程3.12 箱型图.mp4" l2 f& l2 }8 q8 _9 L+ Y" T
│ 课程3.13 表格样式创建.mp4
9 Y3 M' S$ l7 C m│ 课程3.14 表格显示控制.mp4
0 G; b7 T7 L. C$ @2 I8 H# B│ 课程3.15 表格样式调用.mp4# ]& O3 l6 o, L1 i4 E
│ 课程4.1 什么是空间数据.mp4
1 E- L9 n8 c6 Y3 R& ^│ 课程4.2 GIS软件基本操作及数据加载.mp4) n1 y# U" V# q5 V
│ 课程4.3 坐标系.mp40 F* _' c* j, p. a& l9 u: ?
│ 课程4.4 空间数据基本处理.mp4% \3 O6 K4 T3 D, y0 d( P
│ 课程4.5 空间数据几何计算.mp4
. T8 f3 f3 B( o- U│ 课程4.6 空间可视化制图.mp4
3 S" a" N$ {3 I5 ]│ 课程4.7 空间划分.mp4
7 X8 ]' i% s. x│ 课程4.8 空间统计.mp4
2 Z5 L, Y9 w% p, e# q* v: Q- t│
8 `4 r. m) L/ s5 J. k├─01 数据分析方法0 J/ c. u% G) U! k
│ ├─1数据特征分析
7 |( }) ?- ?# k* H+ A│ │ 课程1.1 数据特征分析.mp47 Q n- e& Z0 I; p5 `
│ │ 课程1.2 分布分析.mp4
: C) W9 y, o( g1 ^( S% j* U- K│ │ 课程1.3 对比分析（上）.mp4; L; [ `2 `5 d7 h7 z
│ │ 课程1.3 对比分析（下）.mp4/ o/ I2 y9 a- N# L: w; T! V
│ │ 课程1.4 统计分析.mp4
6 _2 S8 i+ l# A, z$ c( j│ │ 课程1.5 帕累托分析.mp4
" k( ~, ~3 }( R; L% V# M4 G# H│ │ 课程1.6 正态性检验（上）.mp4
3 ]+ W/ W! ^/ p│ │ 课程1.6 正态性检验（下）.mp4
. ]* \2 W5 T: V1 A. s│ │ 课程1.7 相关性分析.mp4
: K- I) H5 k6 T; G9 t│ │ 3 W) F0 c. X! x- q
│ ├─2数据处理
, i0 w7 w6 d7 W│ │ 课程2.1 缺失值处理.mp4
- g' h; b2 v: m$ v) a- T│ │ 课程2.2 异常值处理.mp4, v" R( v2 P% m7 \+ F! T0 D
│ │ 课程2.3 数据归一化.mp42 r7 n$ ?6 F) [ Z
│ │ 课程2.4 数据连续属性离散化.mp4
" D! q, C% f* ]│ │ . r, M$ D U( S7 C& ~
│ └─3数学建模
2 C9 G2 i' N( w5 F/ @1 h│ 课程3.1 数学建模概述.mp4
' l8 I& ~# [$ k2 Q i│ 课程3.2.1 线性回归理论概述.mp4! Q: }- x. G2 b6 L i
│ 课程3.2.2 线性回归的python实现方法.mp4
9 G( @+ J" @7 }* l. x│ 课程3.2.3 线性回归模型评估.mp4
/ S( Q0 ?( }9 D3 |3 w│ 课程3.3.1 KNN最邻近分类理论概述.mp4$ v4 c( f6 w* L$ C. W
│ 课程3.3.2 KNN最邻近分类的python实现方法.mp43 ]9 l2 T# d0 [
│ 课程3.4.1 PCA主成分分析理论概述.mp49 e9 d/ S8 A/ ]* O/ a# ?/ y0 N9 w
│ 课程3.4.2 PCA主成分的python实现方法.mp4" ]3 r& W, u( D3 F. c
│ 课程3.4.3 K-means聚类理论概述及python实现.mp4
. n; q5 B: J& [, X# Q│ 课程3.5.1 蒙塔卡罗模拟理论概述.mp4
- b4 ^2 |( T9 S7 I: Z│ 课程3.5.2 蒙塔卡罗模拟案例解读.mp4: r& Z# n1 t+ ^1 _
│
" O9 k V p9 A5 c: Y├─02 数据表达逻辑
7 Z; V Z: ?' {7 y* f│ ├─第1章 数据可视化整体概述3 l. O# Q* F4 R+ B% C& r
│ │ 课程1.1 什么是数据可视化？.mp4: i' Y% _( Y" L" B
│ │ 课程1.2 数据可视化技术体系及方向.mp4
# e$ J" W# b5 P# B" g2 l, u w0 b0 r│ │ 课程1.3 数据图表表达的逻辑原理.mp4% k) A; q; N4 H
│ │ 课程1.4 设计美学.mp4
# E+ C' C- c- z# u- `9 X& I│ │ ; k2 d. @! q0 Y/ o% j# a
│ ├─第2章 Python图表数据可视化：Seaborn* l( X; p1 }" C% y6 i, B6 F0 b$ }
│ │ 课程2.01 为什么选择Seaborn做图表可视化？.mp4
@+ |9 Q1 t; p8 z│ │ 课程2.02 整体风格设置.mp4
. m" G. K+ I6 t( J+ ~│ │ 课程2.03 调色盘.mp4
4 G3 f9 \& p. G+ f│ │ 课程2.04 分布数据可视化 - 直方图与密度图.mp4
( z* h7 k& V# K& V& W0 |$ A│ │ 课程2.05 分布数据可视化 - 散点图.mp4" I; f! r' f- I) y( n5 h: p
│ │ 课程2.06 分类数据可视化 - 分类散点图.mp4
# ?5 b/ N% z. W* S& O│ │ 课程2.07 分类数据可视化 - 分布图.mp40 K% Q+ J9 O1 @/ j0 |1 B
│ │ 课程2.08 分类数据可视化 - 统计图.mp4! a0 q( ~$ |3 d% f( K0 b, J6 q
│ │ 课程2.09 线性关系数据可视化.mp4
8 d5 G) y7 |* S- s; J# ~1 h/ w! w│ │ 课程2.10 时间线图表、热图.mp4) W! h+ e; ` G3 d
│ │ 课程2.11 结构化图表可视化.mp4
, C* \8 c$ x; d6 J4 r* y4 M│ │
! T9 J! l4 M+ I+ f; q+ D│ ├─第3章 关系网络数据可视化1 _# e$ l, x% S
│ │ 课程3.1 什么是关系网络图？.mp4
& ~8 f' i' s' v8 T+ l: l( e0 Z│ │ 课程3.2 Gephi软件安装及配置.mp4- I/ Z) O% Q1 }4 v' J; T1 K
│ │ 课程3.3 Gephi基本操作.mp4
d8 f1 _5 l' z│ │ 课程3.4 Python数据预处理.mp4& D( c/ y. H. X* W9 S
│ │ 课程3.5 案例研究一：公司职员关系图表.mp44 N- m2 x# T" h
│ │ 课程3.6 案例研究二：导演演员关系网络可视化.mp42 O9 I' Z5 m5 L0 ?( }/ z0 w
│ │ 3 m; l* U1 b: ]4 P) n) V
│ ├─第4章 空间数据可视化" n, O, }4 a4 ^
│ │ 课程4.1 空间数据可视化工具概述.mp49 Y5 r% N5 N. r! M6 W# q: m
│ │ 课程4.2 3D图表.mp45 n; z, `0 M- D3 |* s1 [
│ │ 课程4.3 空间柱状图（1）.mp4
0 ?1 p7 o8 C: D* }% J2 V1 h1 B! @% h' x│ │ 课程4.4 空间柱状图（2）.mp4
( Q& ~6 q9 I/ `% n6 I% |0 `' `│ │ 课程4.5 空间线性轨迹图（1）.mp45 J* t! u* L6 H6 `; t! |, M
│ │ 课程4.6 空间线性轨迹图（2）.mp40 Z i# `4 Y: b, [0 k. _: |
│ │ 课程4.7 空间热力图.mp4
- g1 d+ ?* b& _/ O% G u( L- N( ?│ │ ( z. D; ]- X6 I+ G3 o0 ]% o
│ └─第5章 Python交互图表可视化：Bokeh
/ M7 W- B* i3 I4 W1 p. W9 l- J5 s│ 课程5.1 什么是Bokeh及其可视化交互原理？.mp4' Y0 L0 S5 _) H7 g" m$ C) g
│ 课程5.2 绘图空间基本操作.mp4
! r6 D$ Q9 p0 U' V│ 课程5.3 图表辅助参数设置.mp49 n. C; {! M( Y$ ?; z% n
│ 课程5.4 散点图.mp4- y7 e8 B9 O8 a1 s
│ 课程5.5 折线图 面积图.mp49 k x1 Q1 H+ [, V3 G- ]& D5 r' F
│ 课程5.6 柱状图 堆叠图 直方图.mp46 |9 z) G. L7 b! V+ S0 `
│ 课程5.7 绘图表达进阶操作.mp4, q9 d* b* _# p7 s. L) p
│ 课程5.8 ToolBar工具栏设置.mp4
6 \& c) q+ h4 i% r│ 课程5.9 其他交互工具设置.mp4
, y' v6 S+ q8 C│
! W) K- p' S c" x├─03数据分析项目实战
: s5 o$ h# n" T2 f" i* D A: }│ 1项目介绍：准备工作 → 现在开始启动spyder视频视频.mp4
- D ]0 t5 P" ]' _│ 2练习03介绍 城市餐饮店铺选址分析视频.mp4, g% D$ Z0 U6 i: o8 [
│ 2练习03讲解01视频.mp4
3 H/ P" w) f: a$ V- i│ 2练习03讲解02视频.mp4
& u" b% K8 R. S2 H* z3 @$ W│ 3练习04介绍 电商打折套路解析视频.mp4& x8 U0 u% o$ R9 E7 |6 Y6 x5 Z& P
│ 3练习04讲解01视频.mp4- R. T/ P" U" R( B) m. H; b
│ 3练习04讲解02视频.mp4
. c' i/ h0 `$ v: \│ 3练习04讲解03视频.mp43 o7 l5 V9 O4 H% F9 \4 |5 g, n
│ 3练习04讲解04视频.mp4% m0 {; i- n4 t* k9 B, H
│ 4练习05介绍 中国姓氏排行研究视频.mp4/ |) n2 @( j1 P* m. _
│ 4练习05讲解01视频.mp4; w6 _$ ?2 o+ K' Z5 ^
│ 4练习05讲解02视频.mp4. f( W, s% |# R% r7 f
│ 4练习05讲解03视频.mp49 J& y& e: m$ w% D$ ` o
│ 5练习06介绍 房价影响因素挖掘视频.mp4
4 } o* H* _/ q: q( r/ ]0 s0 Z* ~; F│ 5练习06讲解01视频.mp4
. n: B/ T& G! R, j( I2 d│ 5练习06讲解02视频.mp4
9 P' ?% \& h- @8 }; H) w: C│ 5练习06讲解03视频.mp4" n! @! ^% ?$ ]
│ 5练习06讲解04视频.mp4% l% D: J: N/ \
│ 6练习07介绍 中国城市资本流动问题探索视频.mp4
8 b/ t& e3 l# h/ i4 {; M7 \│ 6练习07讲解01视频.mp4
" D! b$ N( k2 @7 e( ?. Y│ 6练习07讲解02视频.mp4" g, w4 w, l w, x$ V) p0 x6 o
│ 6练习07讲解03视频.mp4
2 l# i. t1 x. c│ 7练习08介绍 社会财富分配问题模拟视频.mp4; J. t1 L- R$ l X" v% [( l5 P
│ 7练习08讲解01视频.mp4* P$ |5 L4 }! V& B% R9 `
│ 7练习08讲解02视频.mp42 C4 S: x; k0 t5 J
│ 7练习08讲解03视频.mp4
; m% N- \; d) {│ 7练习08讲解04视频.mp4
+ ?0 R+ ?( N9 f1 r# a│ 8练习09介绍 泰坦尼克号获救问题视频.mp46 ^4 y7 x: h9 ]% ^) y, w
│ 8练习09讲解01视频.mp4
5 v/ J0 t4 @+ }& s/ ^# d1 F8 Z2 L│ 8练习09讲解02视频.mp42 Y6 U; q% @3 U; b% H; \# E
│ 9考核01介绍 国产烂片深度揭秘视频.mp4. ?# p- M$ I. i
│ 9考核02介绍 婚恋配对实验视频.mp4
7 t7 u8 v- x1 A9 L) n; x1 |│ : |: d! d& x5 Q1 J; m
├─04数据分析企业实战
6 ]/ L0 ~6 |3 n6 p' Y- w( X! z│ ├─第1章 网易游戏：数据时代的网络游戏设计与运营) . t: N1 }6 l& r) S$ b: S# u
│ │ 1.1网易游戏：数据时代的网络游戏设计与运营.mp4
; k+ R! T2 T/ ?* u# s8 j+ f# J│ │ 6 D+ w9 g; w, z! w
│ ├─第2章 网易严选：用户增长实践经验分享8 B; i6 b! b) ^9 L" h
│ │ 2.1第一节 严选数据分析实践经验分享1.mp4! x9 z2 f( K1 f5 [# o
│ │ 2.2第二节 严选数据分析实践经验分享2.mp44 [! I1 Y$ {4 `# O- m
│ │ 2.3第三节 严选数据分析实践经验分享3.mp4' k* `# ]2 @# U# q
│ │ 2.4第四节 严选数据分析实践经验分享4.mp4
7 T' i, m. X% z1 ?/ I/ A c: x│ │ . x, g0 b; V3 O9 E$ c5 z0 e' C0 ^
│ ├─第3章 网易教育：如何高效构建业务指标体系9 }! l5 A. U' `/ w5 A9 J* M
│ │ 3.1第一节 指标体系建设.mp4
$ q" t, B z4 t/ e│ │ 3.2第二节 指标类型及常见的指标.mp4
$ a+ Z9 i3 H# }% g9 F- ~│ │ 3.3第三节 如何确定业务指标体系.mp4% f( c* ]7 p I1 ^. D
│ │ 3.4第四节 指标体系落地.mp4! z/ {+ Y- ?! N. J- u( Z4 V$ U. q
│ │ 8 N9 R; `7 ~$ g9 D' b& k- @
│ ├─第4章 网易有数：数据平台在汽车行业中的应用! b4 E7 Q! M- L! g0 K8 n
│ │ 4.1第一节 网易有数整体介绍视频.mp4
9 g. H4 |8 j* O, P- q│ │ 4.2第二节 整车销售业务分析.mp4
5 Z0 K8 Q) j4 v# w) s5 H│ │ 4.3第三节 整车售后配件业务分析.mp4
t8 [/ g! G4 i( L" i3 E│ │
; c$ V9 j+ H5 E( e/ |) G( P; I│ ├─第5章 网易实战：电商营销活动数据复盘. o' L: @1 O0 J5 L& `7 l. ^
│ │ 5.1 1.0 课程简介.mp4
: ]" M k+ d. O- E( J" Q |│ │ 5.2 1.1 电商活动核心数据指标解析.mp44 \2 R5 [, a2 J! j; C
│ │ 5.3 1.2 电商营销活动数据案例解析视.mp4
- B, F; u O. U3 j0 O│ │ 4 m( H) G3 C3 f' s2 G- t
│ └─第6章 硅谷实战：消费者行为分析机器预测8 S/ V) f% K* B
│ 6.1第一节 消费者行为分析01-02.mp4' E- O4 `6 e( o, j9 s
│ 6.2第二节 消费者行为分析03.mp4
* |" {9 j: ]$ V│ 6.3第三节 消费者行为分析04.mp4) U7 N0 g' t1 v
│ 6.4第四节 消费者行为分析05.mp4
" H: A$ H! K; v, E- S8 h│
/ \% U& Q, n Q├─05数据爬虫技巧
1 k/ M5 _, L: S5 u│ ├─1学会看懂网页
% K8 _0 z P, P1 S( x& M+ l│ │ 课程1.1 读懂网页结构.mp4: s& i/ B# Y7 J+ _
│ │ 课程1.2 网页结构剖析.mp4$ F% H5 ^& `$ l2 n; d9 {/ x
│ │
! k% R7 H3 P) s( Y! t│ ├─2网络资源访问工具：requests! v+ S0 J% O/ f- n- x- l
│ │ 课程2.1 requests基础学习.mp40 j) u( ^% F: q+ F" D$ t
│ │
; ]! M! \: Q! O, L2 o1 y+ y│ ├─3网页信息解析方法：Xpath与BeautifulSoup
3 U% }; u, I. O, G( `│ │ 课程3.1 BeautifulSoup基本语法.mp4" t0 q2 Z* s( g2 \
│ │ 课程3.2 Xpath与lxml包.mp4
0 s$ ^% K# p8 o- z│ │ 课程3.3 网页标签解析.mp4
! O- z* q' M5 R│ │ 课程3.4 搜索文档树.mp4
* I4 U4 \! [- p3 z│ │ 课程3.5 遍历文档树.mp4, X% s' \# `; [# Z/ L! U- w2 u3 p+ i
│ │
4 V0 `$ I- M9 J/ d$ k│ ├─4-爬虫练习项目
- ]( s. X4 [" U7 C0 h* S│ │ 案例1：豆瓣图书数据采集part1.mp4) E4 u. i5 H% j8 f: g
│ │ 案例1：豆瓣图书数据采集part2.mp4: w1 I( k& }: s$ H
│ │ 案例2：豆瓣图书数据采集.mp4- T- _/ q% N' a/ N
│ │ 案例3：豆瓣图书图片数据采集.mp43 `/ h0 V* z% v4 [# ?7 C, j8 W
│ │ 案例4：去哪儿网景点数据采集.mp45 v% s6 Q& }/ z; K$ G7 p" j
│ │ ; ]. W7 m0 f; m' P6 ?: R
│ ├─4正则表达式' Z" L3 K4 i, h" ^
│ │ 课程4.1 正则表达式快速上手.mp4( v! e. t8 O2 r; l6 p
│ │ 课程4.2 正则表达式模式.mp4
6 l0 w4 Y& k- ?& x1 n% z2 k│ │ 课程4.3 字符搜索.mp4. O: r* q) L& d4 t9 |3 s
│ │ 课程4.4 字符替换与分割.mp4
" g* W+ N& r, b9 ?. p& q│ │ 课程4.5 爬虫中正则的用处.mp4
' O& O' d1 p1 R; G9 d ]│ │
0 r$ a _3 N% @│ ├─5数据库：MongoDB22 A! j* v% O. U7 S& a& E) B/ l
│ │ 课程5.1 MongoDB快速入门.mp4
, h9 G6 m7 D8 s- b│ │ 课程5.2 MongoDB基本语法.mp4) t6 K, Z) |9 q Q' w9 V0 L
│ │ 课程5.3 如何使用Robo3T？.mp49 N1 @5 `7 V$ ^2 E" }9 Z; d+ c
│ │ 课程5.4 如何通过python使用MongoDB.mp4
% r- X5 c2 s$ p% g0 ^5 ?│ │ ) z- o" j6 g( ~% ~# J
│ ├─6-爬虫练习项目（二）
- r, ?* c( R6 [7 e│ │ 案例五：blibli弹幕数据采集.mp4. B& @1 \' I9 u& C, r
│ │
( J2 R8 i( g( D5 \) U. l$ Z9 B│ └─6第六章 浏览器测试框架：Selenium% ~8 l4 l0 B! f( T
│ 课程6.1 什么是Selenium-.mp4
" t2 D/ l3 ]. c, L. z│ 课程6.2 如何用Selenium快速访问网页.mp4' y) o. u! @! ~7 i
│ 课程6.3 提取网页数据.mp4
3 [- [, g( ]& b, n6 S% T/ b; ~│ 课程6.4 实现网页的账号登陆.mp4
, {. `& d' E) k│ 课程6.5 如何协调selenium与requests+bs的方法.mp4: p3 u1 h( t, M, V1 M& ?/ @2 X% u/ y
│
6 E4 F+ T3 H) z├─06数据爬虫项目实战
: ~& Y$ b: b: P0 a \│ └─1爬虫练习项目（三）% p+ r _8 Y& o* y' t) k3 C* o
│ 01.案例六：拉钩网数据采集（1）.mp4
5 Z9 l7 U& R7 H& o│ 02.案例七：拉钩网数据采集（2）.mp4* Y8 j; A9 h6 R( M( b9 ^& ]8 r
│ ; h& F$ D7 D8 E5 c2 f# g5 _
├─07.数据爬虫企业实战
Z/ Y8 l* l5 |$ A* r/ q│ ├─01如何从零开始构建数据采集工作流
1 w9 ?7 X5 i6 _' r, K) s o4 R│ │ 01.企业层面数据爬虫的核心要点.mp4# c' a. I/ J! B: I" A& h
│ │ & l% E1 \3 m' `3 Q; W" ~
│ ├─02.第一步：数据需求文档整理
0 r! s2 Q% ~1 ?' _" g. Q) e│ │ 01.如何构建需求文档.mp48 G: L$ K% H% b+ ]1 {$ {. O O z
│ │
- r$ G. Y8 m) d2 D- A│ ├─03第二步：网页访问及反爬处理
N& x+ X2 ?1 u9 R, q. R1 F│ │ 01.二手房源数据采集_爬虫.mp4
/ B5 B3 N" B$ ]5 [$ `3 e│ │ 02.动态IP代理设置.mp4+ J+ t i: Q# _4 ~# O P
│ │ $ ^8 A. v- o& T f2 X9 I
│ └─04.第三步：数据存储及清洗逻辑6 U C, |! t3 O" G0 t( I& U
│ 01.构建函数噪音处理.mp4
' ? l) u2 a/ f6 Z! y│
. T; H" K- r2 B1 }+ K( ?├─08.机器学习算法
/ r ~7 N5 S; O G│ ├─01.第一章 机器学习简介
& ]! v, a5 i: N) Y8 O0 |│ │ 01.课程1.1 什么是机器学习.mp4& ~- Z) a& E' X. Q, v
│ │ 02.课程1.2 监督学习与非监督学习.mp4# T( C' R/ j$ N" B" G7 S
│ │ 03.课程1.3 回归与分类.mp4; o0 m7 q+ S" ]1 |
│ │ 04.课程1.4 模型评估.mp4: ~6 t# T# u. X; z1 V- Q) K
│ │
0 G- m( k) D6 |: F2 ]( i( M* N" @│ ├─02.第二章 模型基础：线性模型
) l' `" O) ~" c1 e│ │ 01.课程2.1 线性回归.mp48 M% d- {; L- ]# t, b. M4 h0 S* @
│ │ 02.课程1.2 监督学习与非监督学习.mp4
9 q7 F) o1 ?+ |0 h│ │ 03.课程2.3 线性回归：最小二乘法.mp4
9 p, R* S8 h9 q! X+ M0 m│ │ 04.课程2.4 多元线性回归.mp4: q; n) u1 Z) c8 |# l) U. C+ t
│ │ 05.课程2.5 多元线性回归代码实现.mp4* ?- f1 G w2 Q& T# D
│ │ 06.课程2.6 逻辑回归.mp4' H4 j ?, x N9 `3 a0 ~7 o
│ │ 07.课程2.7 逻辑回归：损失函数.mp4
* u" v- \; i( `: @│ │ 08.课程2.8 逻辑回归与梯度下降调优.mp49 ^' [% ~& y3 l# ~+ R
│ │ 09.课程2.9 惩罚模型.mp4
8 \5 p8 S& @" ~! H│ │ 10.课程2.10 sklearn实现线性模型.mp4
! _" Z" d* W9 i│ │
1 O, D# r& _' p7 p/ q3 k│ ├─03.第三章 数据预处理与特征工程
- l5 z3 ?3 z: Q' J( I6 F9 M6 p│ │ 01.课程3.1特征工程介绍.mp4
' P, n! S# G+ O8 X│ │ 02.课程3.2 数据处理操作：预处理，标准化，纠偏.mp4, X4 a& H$ b1 p9 i9 _! K) g; j8 U7 \
│ │ 03.课程3.3 特征工程操作，共线性、降维、拓展.mp4
4 r% {' A+ O0 ]+ _" [0 x |! f│ │ 04.课程3.4 回归模型常用指标评价.mp43 m. D, r) N {
│ │ 05.课程3.5分类模型常用指标评价.mp43 V; D6 F. z; }; N, f8 u; N
│ │ 06.课程3.6 数据集划分方法.mp4
9 u( ^/ I7 G1 ?6 D' v! R, C0 K│ │ ! q s; V' _" m+ j- l
│ └─04.第四章 模型进阶：非线性模型% s+ B5 l" [7 C3 ]! E# e" `
│ 01.课程4.1 模型进阶概述.mp4
$ n- g5 L3 D: y8 x8 k/ ?│ 02.课堂4.2 模型进阶CART模型理论.mp4# ?+ K% T A: R" ^+ V3 n
│ 03.课程4.3 决策树模型代码演示.mp43 S' W, r' K5 J% ?
│ 04.课程4.4 模型进阶集成学习模型.mp49 w$ _1 J: X, ^+ l3 R
│ 05.课程4.5 模型进阶 随机森林模型.mp4* Y8 |! |- h3 q7 X. _4 n7 H& h
│ 06.课程4.6 模型进阶――xgboost模型.mp4
' D/ F1 X) S( Y& o│ 07.课程4.7 模型进阶_参数搜索.mp48 S$ r. A0 T5 Z' @/ p
│
% T; r- h7 y, o- Q4 |: g& \├─09.Kaggle算法实战&
% ^8 H! e8 h& d3 W4 }( A│ ├─01.纽约出租车车程用时预测
# y) T7 o9 b8 A. }5 V2 J9 [1 V│ │ 01.Pandsa 读取和处理多种类型格式数据.mp4
5 N# x& f4 T* r5 V+ S3 e│ │ 02.Matplotlip 花样数据库可视化 用Kmeans Clustering 增添效果.mp4
! S; c3 Z# G0 f- n! |5 @│ │ 03.Sklean 花样特征工程.mp4) m2 n4 Y1 E/ Q5 k
│ │ 04.One-hot encode 处理所有类型特征.mp4; J' g' v+ E6 z
│ │ 05.使用模型中战斗机XGBOOST训练模型预测结果.mp4
1 D4 b) _+ a4 j5 l& }8 ]5 g│ │ 06.用柱状图呈现特征重要性.mp4
/ z. _9 f" ?/ x3 k│ │ # S# G: O4 m3 e# e$ D
│ ├─02.共享单车需求量预测
) v( l: ?. x' c; y4 ~; D│ │ 01.Pandas 读取和观察数据.mp4! n) p, c; ]3 K5 z
│ │ 02.Seabom边画边提取特征.mp4
1 ^3 ?- B) K/ K│ │ 03.五个回归模型Lasson Ridge SVR Random Forest XGR regressor.mp4
6 a, X- O9 a2 B6 H│ │ 04.提升模型神器，五个回归模型自动调参.mp4
5 Y k! v1 O4 `; U5 G│ │ 05.搭建super模型： 堆砌五个回归模型，取长补短搭建二层回归模型.mp4
/ a3 I9 U1 F# y+ R7 B# k│ │ 06.二层回归模型自动调参，得分再上一层楼.mp4
( F9 K2 h1 O7 u& e; a }│ │ # D$ T6 m7 K. T' O
│ ├─03.手机用户识别" D5 b6 H( L0 B
│ │ 01.Pandas读取多张关联表格，正确设置index.mp42 P' q& D' N$ N& i" B% g, K8 S
│ │ 02.Basemap 在地图张做数据可视化，观察用户特征.mp4+ X2 J9 N+ ]8 t/ Q
│ │ 03.对类别数据做Label encoding 并展开.mp4
, s( f3 c$ `. Y! O│ │ 04.小电脑带不动两万多个特征值？学习压缩稀疏矩阵.mp4
" g& [' d$ H/ y% x* O, ?& C│ │ 05.对八个稀疏矩阵分别进行压缩.mp4; M& ` R: R6 V' n5 s. E( b: i X
│ │ 06.堆叠多个稀疏矩阵并使用XGBOOST训练模型预测结果.mp4) d4 G/ y C7 |- Z6 A6 a
│ │ ( `2 J6 w+ M, e9 r4 {* ]
│ └─04.项目10 租金预测项目- C6 ! r' l3 F- b1 w; ^; c) h1 n! w9 ~4 R
│ 01.租金预测项目介绍.mp41 P7 \# ^5 z, x4 S" _' q
│ 02.租金数据探索.mp4
- J1 q' u: ^9 U, t+ S' e- p/ W│ 03.租金数据清洗.mp4# t# h# P7 C# ?5 O& E
│ 04.租金数据特征补充.mp4
0 T7 V' K0 S9 B$ l│ 05.地理数据处理介绍.mp4
/ p, h% K" V& d( h! q; }/ e" C│ 06.租金数据预处理.mp4* P- B! y' m7 [5 j, \8 k& w9 N9 F
│ 07.训练并优化模型.mp4
" m: @+ L+ B. J0 s1 }9 n│ & g2 O9 c! P' n- \3 I s, k. P0 C1 U" {
└─10.数据挖掘企业实战#
U3 c8 w5 a% d │ 04.信用评分建模：课件1 z. S) `9 | x& n! M& E
│
8 Y7 i9 y" p- |5 ^; f7 G3 p ├─01.信用评分建模案例：基础知识!$ M h2 Z. g+ d
│ 1.1.信用评分建模基础知识.mp4
: M9 e' l' n3 r! g ]9 I% ] │ javazx.com3 ?3 D* ~+ ~% B* O
├─02.信用评分建模：案例与操作.
9 m5 ?' k. A0 \! ^1 q8 ^ │ 2.1信用评分建模间接和分箱简介.mp4
+ x. B' j: U9 h1 a+ o4 ~% j' J+ E: l │ 2.2卡房分箱原理.mp4
" h. _& }- Q$ S2 Z │ 2.3卡房分箱实现步骤.mp49 L2 k( O' I: @( c; v0 u! e
│ 2.4分箱输出需要满足的条件.mp4
, Z- d: E7 j, E4 D) b4 \# [ │ 2.5数据介绍：UCI信用评分数据.mp4! V# n8 H: D. g% L" C
│ 2.6初步筛选数据.mp41 _4 v, @/ u+ |# d, Q1 u7 |
│ 2.7类别型变量和数据型变量.mp4
. W0 p* N( b! t* d- W- K. w9 F9 F1 v6 P │ 2.8对取值少的离散型变量分箱.mp4+ h! w; P; V3 @: |4 D
│ 2.9对取值多的离散型变量分箱.mp4
, O8 w3 k$ I' ` V' [0 v/ N" `5 |! j │ 2.10对连续型变量和类别型变量分箱.mp42 n4 e5 S9 c% |3 b& N5 x9 d. V! Z
│ 2.11测试分箱和存储.mp4+ ?* h9 a% i u3 W2 x; l
│ 2.12非数值变量转变方法简介：WOE编码.mp4
9 w/ H9 d+ w( _3 K/ g' g8 x │ 2.13WOE编码公式.mp45 C) H5 @2 z5 ?! N: y! M
│ 2.14变量重要性：信息值IV分析简介.mp44 b) R7 W. N1 a4 W
│ 2.15利用单变量分析进行特征值筛选.mp4
) s4 F7 \' j1 r* j+ B │ 2.16信用评分建模模型学习：以逻辑回归为例子.mp4
- N! e! L1 g* J. A& ~2 k │ 2.17模型检验.mp4: V0 [% F: T$ K. C0 D8 k
│ 2.18操作：信用评分模型学习.mp44 e& L9 `8 `# w
│ 2.19章节小节.mp47 r. h9 W; d+ j3 g' Z8 u: m
│ , I: ]/ Y6 t6 W1 d+ i
├─03.信用评分建模：迁移学习
7 |. s1 A! Y2 E/ B5 i4 P7 Z │ 3.1逻辑回归和其他分类器对比.mp4( E5 q9 ~' Z' K( [
│ 3.2拒绝挂断.mp4
5 Q$ e& s- R( g" W$ {0 P& r+ G │ 3.3迁移学习项目拓展推荐.mp4. I7 J5 h% j) F& I
│
4 S+ Z" q) z7 T ├─05.分仓规划案例介绍
, k$ g# ^: `/ L" j) Y# I% ]) r │ 5.1分仓规划：建模思考.mp4
8 p7 B/ Y# n# N8 ?# z. A, ?9 A │ 5.2分仓规划：问题的抽象模型.mp46 c% g4 E+ J5 K& ]
│ 5.3分仓规划：数据预处理的主要任务.mp4# l! t. @: a% V- {$ I# T. ?$ ^
│ 5.4特征的构造和时间颗粒度的选取.mp4. J& a* @4 s/ {4 o- U5 |5 J8 p1 A' M
│ 5.5机器学习建模和分析.mp46 A' v& W* Y# v0 s+ X% `
│ 5.6模型优化汇总.mp4
U% J! }$ V3 W1 o% ~ │ ( b6 e* z3 q4 o: M
└─06.分仓规划案例实操;% o0 |$ E* s- S2 S7 n% \
6.1分仓规划操作：数据预处理.mp4
/ _- k1 z2 J/ o 6.2分仓规划操作：模型训练.mp4" t9 W: D: x8 u; p
1 B" Y' `" l V7 `! j% r# ?
6 S: q D3 r, `) ?6 x P3 Q R
9 ?3 s4 R$ Q4 W7 r& t& l
! t$ [0 x3 q3 k- H s5 u# v
% w8 A- i; v7 ^5 f" s |
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发表于 2019-12-6 01:52:04
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