【完结】Python数据科学-技术详解与商业实践

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├──章节01： 第一讲： 数据科学家的武器库
| ├──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
| ├──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
| ├──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
| ├──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
| ├──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
| ├──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
| ├──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
| ├──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
| ├──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
| ├──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 12.67kb