2022数据分析培训课程:所有人都能学的数据分析课(python R语言)

2022-04-15 471
VIP免费
2022数据分析培训课程:所有人都能学的数据分析课(python R语言)

2022数据分析培训课程:所有人都能学的数据分析课(python R语言)

资源编号 30476 最近更新 2022-04-15
¥ 0 知币 VIP免费 升级VIP

课程点评:无
课程简介:

这是一门覆盖各行各业的数据分析师课程,最大的特点在于:

完善的课程体系、丰富的课程内容、新型的分析工具、
贴近工作场景的案例分析的学习理论以及人性化的可选择学习

讲师介绍

曾津
  • 去哪儿网数据产品经理
  • 机票数据产品团队负责人、产品委员会成员
  • 中央财经大学财政学硕士,CDAIII数据科学家
钱兵
  • 二级建模师
  • 中国电信北京研究院新兴信息技术研究所网络AI研究中心技术总监
  • 中国人民解放军总医院“创伤医疗大数据算法黑马大赛”三等奖

课程知识

掌握数据分析,提高职场竞争力
你将收获

快速根据业务场景和需求进行数据可
视化过程,做出表达精准的数据图

掌握数据清洗、数据规范化等数据预
处理的操作流程

学会使用Excel、SQL、modeler 、
SPSS、R语言、 Python语言进行数
据分析和数据挖掘

独立完成数据建模分析,诊断各环节
运营数据情况,支持决策、提供策略
并推动落地

从入门到实操,
11大章节全覆盖学习平滑效率高
30大行业经典案例呈现学即能用,快速提升
1、根据手机的相似度判断各自竞争力
多维尺度分析

根据具有很多维度的样本或变量之间的相似性或非相似性来对其进行分类的一种统计学研究方法,用空间和距离来体现各个点之间的关系,是研究品牌竞争力的常用分析方法。

2、漂族用户模型
线性回归

最基本的描述点与点之间关系的算法,描述影响某些现象的变量是怎么如何影响,是各领域最经典的分析方法,常用来预测消费支出、固定投资支出等。

用气泡图展示全国机场吞吐量数据

3、用户流失的影响因素及新用户预测
Logistic

逻辑回归算法是数据分析中常用的经典统计学方法,在SPSS软件中可以简单便捷实现该算法。常用于医疗、金融等业务场景的分类预测问题。

4、用贝叶斯网络进行建模
贝叶斯网络

在Modeler软件中进行贝叶斯网络建模,导入预测数据对用户流失率进行预测。

5、手写数字识别
朴素贝叶斯算法

该算法应用广泛,逻辑性简单,且较为稳定,当数据呈现不同的特点时,该算法的分类性能不会有太大差异。
此算法在现实生活中应用广泛,常用于文字识别、图像识别、文本分类、垃圾邮件分类、信用评估、钓鱼网站检测等。

6、超市销售额影响因素预测
时间序列分析

当下流行的分析方法,常用于判断未来的趋势变化以及分析历史数据的变化规律的影响因素,常用于企业经营管理、市场潜量预测、气象预报、环境污染控制等方面。

7、通过年龄和收入对人群进行聚类
聚类算法

层次聚类、K-means聚类、二阶聚类、多维尺度分析、对应分析,以及结合因子分析方法对比选择人群分类的方法。

2022数据分析培训课程目录

2022数据分析培训课程目录-1

2022数据分析培训课程目录-2

├──第10章 python入门及基础分析

|   ├──第1节 概述与基本操作

|   |   ├──1. 课程与开发环境简介【】.mp4  80.21M

|   |   ├──2. 帮助文档的获取&基础操作【】.mp4  233.12M

|   |   ├──3. 基础操作:整数、小数、复数&列表、字符串、字典【】.mp4  120.83M

|   |   ├──4. 自定义函数【】.mp4  119.88M

|   |   ├──5.Jupyte常用快捷键以及自动补全功能的实现r【】.mp4  59.68M

|   |   └──6. 本节小结【】.mp4  9.36M

|   ├──第2节 Numpy

|   |   ├──1. 从头创建一个数组【】.mp4  229.17M

|   |   ├──2. 案例实践——如何实现99乘法表和老虎机【】.mp4  113.51M

|   |   ├──3. 数组的操作【】.mp4  140.81M

|   |   ├──4. 数组的计算【】.mp4  82.27M

|   |   ├──5. 数组的广播【】.mp4  173.75M

|   |   └──6. 比较、掩码和布尔逻辑【】.mp4  113.62M

|   ├──第3节 Pandas

|   |   ├──1. 序列和数据库【】.mp4  97.49M

|   |   ├──10. 本节小结【】.mp4  11.00M

|   |   ├──2. 索引和切片【】.mp4  105.54M

|   |   ├──3. 通过索引运算和生成新的列【】.mp4  44.28M

|   |   ├──4. 文件的读取和写入【】.mp4  65.34M

|   |   ├──5. 缺失值处理【】.mp4  106.17M

|   |   ├──6. 数据连接【】.mp4  146.06M

|   |   ├──7. 分组和聚合【】.mp4  92.31M

|   |   ├──8. 数据透视表【】.mp4  125.17M

|   |   └──9. 字符串的处理【】.mp4  46.98M

|   ├──第4节 Matplotlib与python作图

|   |   ├──1. 基础作图——折线图和散点图【】.mp4  194.72M

|   |   ├──2. 基础作图——直方图和饼图【】.mp4  97.31M

|   |   ├──3. 子图和图例【】.mp4  93.82M

|   |   ├──4. 图标设置——标签,表格样式和cmap【】.mp4  206.03M

|   |   ├──5. 高级作图【】.mp4  171.01M

|   |   └──6. 本节小结【】.mp4  2.47M

|   ├──第5节 Sklearn与机器学习基础

|   |   ├──1. 线性回归【】.mp4  109.61M

|   |   ├──10. 支持向量机——核函数【】.mp4  144.52M

|   |   ├──11. 支持向量机是如何防止过拟合的【】.mp4  96.29M

|   |   ├──12. 如何使用Python实现PCA降维算法【】.mp4  227.79M

|   |   ├──13. 如何使用Python实现Kmeans聚类【】.mp4  82.86M

|   |   ├──14. 本节小结【】.mp4  30.34M

|   |   ├──2. 逻辑回归的原理、模型实现与正则化【】.mp4  222.63M

|   |   ├──3. 逻辑回归的评估以及最优迭代次数【】.mp4  204.19M

|   |   ├──4. 贝叶斯分类器的实现过程【】.mp4  66.48M

|   |   ├──5. 朴素贝叶斯算法案例——手写数字识别【】.mp4  44.47M

|   |   ├──6. 数据预处理【】.mp4  307.24M

|   |   ├──7. 决策树和随机森林——熵和决策树【】.mp4  86.67M

|   |   ├──8. 决策树和随机森林算法对比【】.mp4  100.04M

|   |   └──9. 随机森林的调参【】.mp4  222.12M

|   └──课后练习

|   |   └──课后练习【】.txt  0.40kb

├──第11章 课程总结图谱

|   └──课程总结【】.mp4  94.43M

├──第1章 数据分析师的职业概览

|   ├──01.数据分析师的“钱景”如何【】_[3].mp4  6.73M

|   ├──02.什么人适合数据分析【】_[3].mp4  12.88M

|   ├──03.数据分析师的临界知识【】_[3].mp4  29.00M

|   └──04.数据分析师的主要职责【】_[3].mp4  20.53M

├──第2章 数据分析和数据挖掘的概念和理念

|   ├──第1节 基础概念

|   |   ├──01. 数据分析及数据挖掘定义【】.mp4  129.84M

|   |   ├──02. 数据分析与数据挖掘的层次【】.mp4  63.23M

|   |   ├──03. 数据分析及数据挖掘三要素【】.mp4  227.60M

|   |   └──04. 本节小结【】.mp4  41.26M

|   ├──第2节 探索性数据分析

|   |   ├──01. 如何描述业务量数据【】.mp4  204.77M

|   |   ├──02. 可视化展示的原则【】.mp4  19.76M

|   |   └──03. 本节小结【】.mp4  26.48M

|   ├──第3节 预测和分类

|   |   ├──01. 预测和分类的概念模型、流程【】.mp4  86.96M

|   |   ├──02. 分类和预测:线性回归【】.mp4  135.27M

|   |   ├──03. 逻辑回归【】.mp4  223.56M

|   |   ├──04. 决策树算法【】.mp4  123.97M

|   |   ├──05. 支持向量机【】.mp4  105.02M

|   |   ├──06. 朴素贝叶斯【】.mp4  88.09M

|   |   └──07. 本节小结【】.mp4  25.67M

|   └──第4节 分群和降维

|   |   ├──01. 聚类算法的基本概念【】.mp4  100.03M

|   |   ├──02. 层次聚类【】.mp4  87.75M

|   |   ├──03. K-means聚类【】.mp4  74.07M

|   |   ├──04. 降维模型-PCA【】.mp4  61.39M

|   |   └──05. 本节小结【】.mp4  2.09M

├──第3章 统计学基础和SPSS软件应用

|   ├──第1节 描述性统计描述

|   |   ├──01. 统计分析的目的【】.mp4  39.55M

|   |   ├──02. 统计分析的关键概念【】.mp4  17.87M

|   |   ├──03. 四种测量尺度【】.mp4  151.19M

|   |   ├──04. 集中趋势-均值【】.mp4  58.37M

|   |   ├──05. 集中趋势-中位数和众数【】.mp4  36.09M

|   |   ├──06. 离散趋势-极差和方差【】.mp4  132.17M

|   |   ├──07. 案例操作-如何实现离中趋势和集中趋势【】.mp4  137.74M

|   |   └──08. 本节小结【】.mp4  7.17M

|   ├──第2节 假设检验_统计判断

|   |   ├──01. 统计学本质【】.mp4  39.38M

|   |   ├──02. 统计学两大定理【】.mp4  46.25M

|   |   ├──03. 统计判断-抽样误差与标准误差【】.mp4  61.21M

|   |   ├──04. 统计推断-t分布【】.mp4  85.45M

|   |   ├──05. 统计推断-参数估计【】.mp4  72.04M

|   |   ├──06. 统计推断-假设检验【】.mp4  127.01M

|   |   └──07. 本节小结【】.mp4  20.65M

|   ├──第3节 抽样方法

|   |   ├──01. 统计过程【】.mp4  8.54M

|   |   ├──02. 抽样的概念【】.mp4  6.76M

|   |   ├──03. 抽样方法与非抽样方法【】.mp4  93.74M

|   |   ├──04. 抽样调查与普查的特点【】.mp4  39.46M

|   |   ├──05. 非抽样调查【】.mp4  67.05M

|   |   ├──06. 非抽样调查的三种类型【】.mp4  236.90M

|   |   ├──07. 无回答误差的处理【】.mp4  15.60M

|   |   ├──08. 抽样过程【】.mp4  43.66M

|   |   ├──09. 抽样单元与抽样框【】.mp4  25.90M

|   |   ├──10. 抽样形式【】.mp4  166.45M

|   |   ├──11. 概率抽样-简单抽样和系统抽样【】.mp4  49.66M

|   |   ├──12. 概率抽样-pps抽样【】.mp4  115.64M

|   |   ├──13. 概率抽样-分层抽样【】.mp4  21.92M

|   |   ├──14. 非概率抽样-区域抽样、时间抽样和电话抽样【】.mp4  61.72M

|   |   └──15. 总结【】.mp4  22.57M

|   └──第4节 一般性模型

|   |   ├──实操题

|   |   |   ├──截图1【】.png  20.91kb

|   |   |   └──作业数据【】.rar  47.68kb

|   |   ├──1. t检验【】.mp4  19.03M

|   |   ├──2. t检验-案例实践【】.mp4  181.30M

|   |   ├──3. F检验【】.mp4  34.88M

|   |   ├──4. F检验-案例实践【】.mp4  93.22M

|   |   ├──5. 相关分析【】.mp4  21.54M

|   |   ├──6. 相关分析-案例实践【】.mp4  44.77M

|   |   ├──7. 线性回归【】.mp4  40.72M

|   |   ├──8- 线性回归-案例实践【】.mp4  89.28M

|   |   └──9. 本节小结【】.mp4  46.97M

├──第4章 数据预处理基础

|   ├──第1节 数据分析前的准备工作

|   |   ├──1. 统计工作流程【】.mp4  24.75M

|   |   ├──2. 统计准备工作【】.mp4  100.17M

|   |   ├──3. 数据检查要点【】.mp4  153.28M

|   |   ├──4. 开放题的准备【】.mp4  173.21M

|   |   └──5. 本节小结【】.mp4  11.26M

|   ├──第2节 数据清洗

|   |   ├──1. 数据清洗的概念和流程【】.mp4  38.96M

|   |   ├──2. 字段选择和数据质量报告【】.mp4  100.57M

|   |   ├──3. 数据清洗主要工作【】.mp4  108.20M

|   |   ├──4. 错误值和异常值处理方法【】.mp4  142.36M

|   |   ├──5. 缺失值处理方法【】.mp4  233.90M

|   |   ├──6. 异常值和缺少值的处理操作【】.mp4  169.75M

|   |   └──7. 本节小结【】.mp4  11.42M

|   ├──第3节 数据规范化

|   |   ├──1. 数据转化【】.mp4  236.76M

|   |   ├──2. 数据离散化与数据扩充【】.mp4  153.53M

|   |   ├──3. 数据合并与拆分【】.mp4  210.51M

|   |   └──4. 本节小结【】.mp4  5.69M

|   └──课后题【】.txt  0.06kb

├──第5章 mysql教程

|   ├──第1节 sql简介

|   |   ├──1. sql简介【】.mp4  81.99M

|   |   ├──2. 建立数据库【】.mp4  71.78M

|   |   ├──3. 建立数据表和约束条件【】.mp4  101.46M

|   |   ├──4. 插入和更改【】.mp4  108.75M

|   |   └──5. 本节小结【】.mp4  9.69M

|   ├──第2节 基本查询语句

|   |   ├──1. 基本查询语句【】.mp4  158.61M

|   |   └──2. 本节小结【】.mp4  6.61M

|   ├──第3节 交叉查询和子查询

|   |   ├──1. 聚合函数和交叉查询:group by【】.mp4  119.34M

|   |   ├──2. 子查询(in、not in)&模糊匹配 Like【】.mp4  144.80M

|   |   └──3. 本节小结【】.mp4  3.05M

|   ├──第4节 练表查询

|   |   ├──1. 连表查询【】.mp4  247.00M

|   |   └──2. 小结【】.mp4  14.20M

|   └──课后练习

|   |   ├──题目【】.txt  0.35kb

|   |   └──作业素材【】.rar  144.33kb

├──第6章 Excel分析及可视化

|   ├──第1节 Excel简介

|   |   └──1. Excel简介【】.mp4  55.90M

|   ├──第2节 Excel函数技巧

|   |   ├──1. 函数的简介【】.mp4  84.24M

|   |   ├──2. 查找函数-vlookup和hlookup【】.mp4  208.24M

|   |   ├──3. 查找函数-INDEX和MATCH【】.mp4  45.36M

|   |   ├──4. 统计函数【】.mp4  252.16M

|   |   ├──5. 逻辑函数(上)-if、anda和or【】.mp4  123.52M

|   |   ├──6. 逻辑函数(下)【】.mp4  113.55M

|   |   ├──7. 日期函数和文本函数【】.mp4  190.01M

|   |   └──8. 本节小结【】.mp4  21.47M

|   ├──第3节 Excel快速处理技巧

|   |   ├──1. 宏的技巧【】.mp4  262.55M

|   |   ├──2. 数据透视表和选择性黏贴【】.mp4  184.93M

|   |   ├──3. 格式调整技巧【】.mp4  149.08M

|   |   ├──4. 查找和定位&数据有效性技巧【】.mp4  276.46M

|   |   ├──5. 快捷键相关技巧【】.mp4  64.08M

|   |   └──6. 本节小结【】.mp4  24.27M

|   ├──第4节 Excel可视化技巧

|   |   ├──1. 如何制作一张图【】.mp4  153.96M

|   |   ├──2. 组合图的做法【】.mp4  151.25M

|   |   ├──3. 条形图的变体【】.mp4  132.15M

|   |   ├──4. 数据起跑地图的做法【】.mp4  95.55M

|   |   └──5. 本节小结【】.mp4  7.42M

|   └──课后练习

|   |   ├──课后练习【】.docx  412.69kb

|   |   ├──哪吒【】.png  129.28kb

|   |   ├──作业素材 (1)【】.rar  144.33kb

|   |   └──作业素材【】.rar  144.33kb

├──第7章 进阶学习

|   ├──第1节 多变量分析方法选择思路

|   |   ├──1. 无监督分析和有监督分析【】.mp4  31.88M

|   |   └──2. 无监督分析的原则【】.mp4  38.32M

|   ├──第2节 因子分析

|   |   ├──1. 因子分析使用场景【】.mp4  26.91M

|   |   ├──2. 因子的概念及分析过程【】.mp4  72.79M

|   |   ├──3. 因子数的推定【】.mp4  65.82M

|   |   ├──4. 因子轴的旋转【】.mp4  59.04M

|   |   ├──5. 因子解释及因子得分计算【】.mp4  53.53M

|   |   ├──6. 案例实践【】.mp4  118.92M

|   |   └──7. 如何用因子分析做评价【】.mp4  89.27M

|   ├──第3节 聚类分析

|   |   ├──1. 聚类分析使用场景【】.mp4  120.46M

|   |   ├──2. 聚类分析算法【】.mp4  79.87M

|   |   ├──3. 费层次聚类 K-means【】.mp4  112.87M

|   |   ├──4. K-means案例实践【】.mp4  222.99M

|   |   └──5. 二阶聚类【】.mp4  32.91M

|   ├──第4节 对应分析

|   |   ├──1. 对应分析使用目的及结果解读【】.mp4  97.99M

|   |   └──2. 对应分析案例实践【】.mp4  128.87M

|   ├──第5节 多维尺度分析

|   |   ├──1. 概念和使用场景【】.mp4  80.98M

|   |   ├──2. 多维尺度分析举例【】.mp4  130.57M

|   |   ├──3. 案例1:根据学生评分进行分座位【】.mp4  54.67M

|   |   ├──4. 案例2:根据学生考试成绩进行分座位【】.mp4  26.08M

|   |   ├──5. 案例3:根据手机的相似度判断竞争力【】.mp4  27.87M

|   |   └──6. 多维尺度的不足及替代方法【】.mp4  30.81M

|   ├──第6节 时间序列分析

|   |   ├──1. 时间序列使用场景【】.mp4  6.41M

|   |   ├──2. 两种类型的时间序列【】.mp4  6.34M

|   |   ├──3. 时间序列模型ARIMA【】.mp4  10.08M

|   |   ├──4. 时间序列中的处理办法【】.mp4  97.11M

|   |   └──5. 案例实践-某连锁超市销售额影响因素预测【】.mp4  152.95M

|   ├──第7节 Logistic

|   |   ├──1. 使用场景和理论背景【】.mp4  96.28M

|   |   └──2. logistic案例实践-用户流失的影响因素及新用户预测【】.mp4  288.47M

|   └──课后练习

|   |   ├──进阶统计学方法作业数据【】.xlsx  11.05kb

|   |   └──题目【】.txt  0.14kb

├──第8章 经典数据挖掘算法

|   ├──第1节 数据挖掘基础及数据分层抽样

|   |   ├──1. 生活中熟悉的数据挖掘案例【】.mp4  31.12M

|   |   ├──2. 数据准备及数据分割方式【】.mp4  12.19M

|   |   ├──3. 数据分析与数据挖掘的联系与区别【】.mp4  84.78M

|   |   ├──4. Modeler软件介绍【】.mp4  43.91M

|   |   └──5. 如何在Modeler实现数据分层抽样【】.mp4  143.64M

|   ├──第2节 朴素贝叶斯

|   |   ├──1.朴素贝叶斯原理【】.mp4  77.17M

|   |   ├──2. 朴素贝叶斯算法过程【】.mp4  34.29M

|   |   ├──3. 朴素贝叶斯算法举例【】.mp4  58.40M

|   |   ├──4. 朴素贝叶斯算法优点及不足【】.mp4  114.37M

|   |   └──5. 案例实践-使用贝叶斯网络建模【】.mp4  96.37M

|   ├──第3节 决策树

|   |   ├──1. 决策树使用场景【】.mp4  3.84M

|   |   ├──2. 决策树算法(1)——ID3【】.mp4  19.36M

|   |   ├──3. 决策树算法(2)——C4.5【】.mp4  45.45M

|   |   ├──4. 决策树算法(3)——回归树CART【】.mp4  50.13M

|   |   ├──5. 决策树算法(4)——CHAID【】.mp4  11.00M

|   |   ├──6. 防止过度拟合的问题【】.mp4  6.33M

|   |   └──7. 使用Modeler如何做决策树【】.mp4  141.19M

|   ├──第4节 神经网络

|   |   ├──1. 神经网络的组成【】.mp4  87.70M

|   |   ├──2. 计算误差函数,修正出事权重【】.mp4  30.25M

|   |   ├──3. 神经网络与其他分析的关系【】.mp4  17.90M

|   |   └──4. 案例实践【】.mp4  28.35M

|   ├──第5节 支持向量机

|   |   ├──1. 支持向量机原理介绍【】.mp4  21.11M

|   |   ├──2. 线性可分与线性不可分【】.mp4  10.96M

|   |   └──3. 案例实践【】.mp4  60.82M

|   ├──第6节 集成算法和模型评估

|   |   ├──1. 集成算法的目的与方式【】.mp4  15.15M

|   |   ├──2. Bagging与Bosting的计算原理【】.mp4  170.18M

|   |   ├──3. 根据混淆矩阵进行模型评估【】.mp4  40.08M

|   |   ├──4. 在Modeler中画出GAIN曲线图和Lift曲线图【】.mp4  19.90M

|   |   └──5. 学习资料拓展【】.mp4  27.73M

|   └──课后练习

|   |   ├──课后练习【】.txt  0.18kb

|   |   └──作业素材【】.rar  313.64kb

├──第9章 R语言入门及基础分析

|   ├──第1节 R语言基础操作

|   |   ├──1. 初识R语言【】.mp4  124.05M

|   |   ├──10. 离散随机变量分布和连续随机变量分布【】.mp4  274.81M

|   |   ├──2. R语言的基本操作【】.mp4  146.14M

|   |   ├──3. R语言的数据结构介绍【】.mp4  100.32M

|   |   ├──4. 向量和矩阵的基本操作【】.mp4  281.93M

|   |   ├──5. 数据框的操作【】.mp4  341.34M

|   |   ├──6. 循环控制流——for&while【】.mp4  108.94M

|   |   ├──7. 条件选择控制流——if【】.mp4  68.26M

|   |   ├──8. 自定义函数【】.mp4  77.04M

|   |   └──9. R语言关于概率分布的函数以及应用介绍【】.mp4  206.40M

|   ├──第2节 R语言描述性数据分析

|   |   ├──1. 探索性数据分析——集中趋势和离中趋势【】.mp4  220.02M

|   |   ├──2. 探索性数据分析——相关系数及函数介绍【】.mp4  244.88M

|   |   └──3. 探索性数据分析——假设检验【】.mp4  41.18M

|   ├──第3节 R语言回归算法

|   |   ├──1. 回归基本算法及相关哈数介绍(上)【】.mp4  363.67M

|   |   ├──2. 回归基本算法及相关哈数介绍(下)【】.mp4  272.50M

|   |   ├──3. 模型选择【】.mp4  206.04M

|   |   └──4. 回归诊断【】.mp4  375.50M

|   ├──第4节 R语言分类算法

|   |   ├──1. 逻辑回归(上)【】.mp4  336.59M

|   |   ├──2. 逻辑回归(下)【】.mp4  431.86M

|   |   ├──3. 决策树算法【】.mp4  65.30M

|   |   ├──4. 决策树的剪枝【】.mp4  224.02M

|   |   └──5. 随机森林【】.mp4  341.88M

|   ├──第5节 R语言聚类和降维

|   |   ├──1. 使用R如何实现层次聚类【】.mp4  468.56M

|   |   ├──2. 使用R如何实现Kmeans聚类法【】.mp4  99.37M

|   |   ├──3. 如何判断聚类的好坏【】.mp4  171.66M

|   |   └──4. 使用R如何实现PCA降维【】.mp4  342.00M

|   └──课后练习

|   |   ├──黄牛明细数据【】.rar  215.68kb

|   |   └──课后练习【】.txt  0.34kb

└──资料

|   ├──课程练习材料【】.RAR  1.69M

|   ├──所有人都能学的数据分析课–总结图谱【】.RAR  107.20kb

|   └──所有人都能学的数据分析师-授课讲义(pdf)【】.RAR  21.22M

试看
下载链接:链接: https://pan.baidu.com/s/1Dh7ZDCfLqP1GCyPQ0LRuaw?pwd=xp9n 提取码: xp9n 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦
–来自百度网盘超级会员v1的分享

注N4:如果资源失效请加客服获取资源(hlxjq1314)。

资源下载链接: https://pan.baidu.com/s/1S3J3sV-FoOStfh3bh8KgJg?pwd=qrpv 提取码: qrpv 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦
–来自百度网盘超级会员v1的分享

注N4:如果资源失效请加客服获取资源()。

版权声明:本资源均通过网络等合法渠道获取,本资源仅作为学习交流所用,其版权归出版社或者原作者所有,本站不对所涉及的版权问题负责。本站提供的付费项目绝对不是商品价格,而是一种用户赞助打赏给站长整理资源的回馈,如原作者认为侵权请联系立即删除文章下架资源。

相关文章