【完结】Python数据科学-技术详解与商业实践（八大案例，配套书籍）(1)

280_Ben_八大直播八大案例配套课件[183.66M]

案例[62.60M]

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案例1：个人贷款违约预测模型.pdf[1.22M]

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贷款违约预测的数据构建.py[6.11K]

商业取数逻辑.xlsx[10.71K]

第八章[4.45M]

提交-第八讲：特征工程与慈善机构精准营销案例.zip[4.45M]

第二章[2.21M]

test【123资料网，网站：123zlw.com】[0.04K]

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第2章Python介绍.pdf[922.53K]

第3章Python语言编程.pdf[1.21M]

第九章[8.70M]

材料.zip[5.90M]

提交1-第14章：银行客户渠道使用偏好洞察案例.zip[2.80M]

第六章[35.78M]

提交-第六讲：使用决策树和神经网络预测客户流失倾向.zip[35.78M]

第七章[6.54M]

提交-第七讲：使用集成算法建立个人银行反欺诈模型.zip[6.54M]

第三章[38.72M]

第三讲作业-信用卡客户画像.zip[16.33M]

提交-第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步.zip[22.39M]

第十章[2.08M]

提交-第10讲：推荐系统设计与银行产品推荐.zip[2.08M]

第四章[5.78M]

sndHsPr.zip[110.54K]

第四讲作业-二手房房价影响因素分析.zip[840.80K]

提交-第四讲：统计建模与分析报告-二手房价格分析报告.zip[4.85M]

第五章[13.54M]

第五讲作业-电信客户流失预警.zip[10.86M]

提交-第五讲：Logistic回归构建初始信用评级和分类模型检验.zip[2.68M]

第一章[3.26M]

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第1章数据科学家的武器.pdf[2.06M]

章节01：第一讲：数据科学家的武器库[899.88M]

1.数据科学的概念.mp4[113.69M]

2.以示例讲解数据建模和数学建模.mp4[127.61M]

3.数据科学的统计基础.mp4[195.82M]

4.面向应用的数据挖掘算法分类.mp4[145.39M]

5.各类算法的适用场景讲解.mp4[185.72M]

6.面向应用的分类模型评估.mp4[131.65M]

章节02：第二讲：Python基础[165.23M]

10.Python原生态数据结构(下).mp4[19.30M]

11.Python控制流.mp4[27.27M]

12.Python函数.mp4[14.51M]

13.Python模块的使用.mp4[11.35M]

7.Python介绍.mp4[13.18M]

8.Python基础数据类型和表达式.mp4[52.64M]

9.Python原生态数据结构(上).mp4[26.99M]

章节03：第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步[513.32M]

14.描述性统计与探索型数据分析（上）.mp4[56.85M]

15.描述性统计与探索型数据分析（下）.mp4[55.93M]

16.描述性方法大全与Python绘图（上）.mp4[98.51M]

17.描述性方法大全与Python绘图（下）.mp4[53.82M]

18.统计制图原理.mp4[20.50M]

19.数据库基础.mp4[9.51M]

20.数据整合和数据清洗.mp4[97.29M]

21.数据整理.mp4[24.03M]

22.课后答疑.mp4[32.39M]

23.第三讲作业-信用卡客户画像作业讲解1.mp4[31.62M]

24.第三讲作业-信用卡客户画像作业讲解2.mp4[32.87M]

章节04：第四讲：二手房价格分析报告[511.60M]

25.两变量关系检验方法综述.mp4[32.99M]

26.参数估计简介及概念介绍(上）.mp4[42.96M]

27.参数估计简介及概念介绍(下）.mp4[18.38M]

28.假设检验与单样本T检验(上).mp4[29.58M]

29.假设检验与单样本T检验(下).mp4[13.48M]

30.两样本T检验.mp4[45.02M]

31.方差分析.mp4[23.32M]

32.相关分析.mp4[16.10M]

33.相关知识点答疑.mp4[16.47M]

34.简单线性回归(上).mp4[44.31M]

35.简单线性回归(下).mp4[11.66M]

36.多元线性回归.mp4[33.74M]

37.课后作业与课程答疑.mp4[23.56M]

38.第四讲作业-二手房房价影响因素分析讲解1背景介绍.mp4[3.85M]

39.作业讲解2描述性分析-1对被解释变量进行描述.mp4[28.43M]

40.作业讲解3描述性分析-2对解释变量进行描述1.mp4[23.37M]

41.作业讲解4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp4[21.52M]

42.作业讲解5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp4[30.71M]

43.作业讲解6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp4[30.16M]

44.作业讲解7建立预测模型-3有交互项的线性模型和预测.mp4[21.99M]

章节05：第五讲：汽车贷款信用评分卡制作[802.18M]

45.课程答疑1.mp4[6.09M]

46.线性回归检验（上）.mp4[68.96M]

47.线性回归检验（中）.mp4[98.43M]

48.线性回归检验（下）.mp4[83.15M]

49.逻辑回归基础（上）.mp4[74.23M]

50.逻辑回归基础（下）.mp4[124.77M]

51.课程答疑2.mp4[124.77M]

52.第五讲作业-电信客户流失预警作业讲解1总体介绍.mp4[6.21M]

53.作业讲解2矩估计1.mp4[24.34M]

54.作业讲解3矩估计2.mp4[16.78M]

55.作业讲解4极大似然估计.mp4[23.63M]

56.作业讲解5线性回归的极大似然估计.mp4[24.62M]

57.作业讲解6逻辑回归的极大似然估计.mp4[15.47M]

58.作业讲解7模型调优.mp4[41.15M]

59.作业讲解8流失预警模型的调优.mp4[46.93M]

60.作业讲解9最近邻域法的参数调优.mp4[22.65M]

章节06：第六讲：电信客户流失预警[347.59M]

61.课前答疑.mp4[4.89M]

62.决策树建模思路（上）.mp4[19.98M]

63.决策树建模思路（下）.mp4[60.22M]

64.决策树建模基本原理.mp4[7.12M]

65.Quinlan系列决策树建模原理-ID3.mp4[45.75M]

66.06Quinlan系列决策树建模原理-C4.5.mp4[12.05M]

67.CART决策树建模原理.mp4[4.77M]

68.模型修剪-以CART为例.mp4[8.93M]

69.案例讲解1.mp4[55.86M]

70.神经网络基本概念.mp4[9.77M]

71.人工神经网络结构.mp4[5.65M]

72.感知器.mp4[35.28M]

73.案例讲解2.mp4[25.30M]

74.BP神经网络.mp4[31.24M]

75.课后答疑.mp4[20.77M]

章节07：第七讲：个人银行反欺诈模型[322.57M]

76.不平衡分类概述.mp4[75.74M]

77.欠采样.mp4[5.90M]

78.过采样.mp4[8.05M]

79.综合采样.mp4[6.00M]

80.案例讲解.mp4[35.92M]

81.集成学习概述.mp4[66.97M]

82.随机森林.mp4[55.39M]

83.Adaboost算法.mp4[30.15M]

84.提升树、GBDT和XGBoost.mp4[38.44M]

章节08：第八讲：慈善机构精准营销案例[506.47M]

085.多元统计基础与变量约减的思路.mp4[21.74M]

086.主成分分析理论基础1.mp4[21.01M]

087.主成分分析理论基础2.mp4[39.55M]

088.主成分分析理论基础3.mp4[21.18M]

089.主成分分析案例1.mp4[42.31M]

090.主成分分析案例2.mp4[21.59M]

091.因子分析1.mp4[46.66M]

092.因子分析2.mp4[9.59M]

093.稀疏主成分分析.mp4[14.37M]

094.变量聚类原理.mp4[15.08M]

095.变量聚类操作.mp4[23.58M]

096.答疑1.mp4[16.59M]

097.案例2：精准营销的两阶段预测模型1.mp4[50.57M]

098.案例2：精准营销的两阶段预测模型2.mp4[50.66M]

099.案例2：精准营销的两阶段预测模型3.mp4[43.09M]

100.案例2：精准营销的两阶段预测模型4.mp4[58.77M]

101.答疑2.mp4[10.12M]

章节09：第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察[620.67M]

102.凸优化基本概念.mp4[28.57M]

103.凸集的概念.mp4[7.80M]

104.凸函数.mp4[13.97M]

105.无约束凸优化计算.mp4[18.77M]

106.有约束凸优化计算.mp4[44.08M]

107.朴素贝叶斯分类器.mp4[33.94M]

108.支持向量机引论.mp4[15.64M]

109.线性可分的支持向量机.mp4[43.50M]

110.线性不可分的支持向量机.mp4[15.59M]

111.支持向量机使用案例.mp4[14.60M]

112.GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4[35.57M]

113.GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4[32.78M]

114.GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4[36.37M]

115.GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4[33.02M]

116.客户画像与标签体系.mp4[25.49M]

117.客户细分.mp4[27.97M]

118.聚类的基本逻辑.mp4[9.99M]

119.系统聚类(上).mp4[51.52M]

120.系统聚类(下).mp4[38.44M]

121.K-means聚类.mp4[51.01M]

122.使用决策树做聚类后客户分析.mp4[24.24M]

123.课后答疑.mp4[17.82M]

章节10：第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐[337.35M]

124.智能推荐（上）.mp4[39.67M]

125.智能推荐（下）.mp4[82.30M]

126.购物篮分析与运用.mp4[19.52M]

127.关联规则（上）.mp4[31.76M]

128.关联规则（中）.mp4[48.46M]

129.关联规则（下）.mp4[15.00M]

130.序贯模型.mp4[20.00M]

131.相关性在推荐中的运用.mp4[27.19M]

132.答疑.mp4[53.45M]

Python数据科学-配套课件及作业链接.docx[12.67K]