基于Python+Spark的数据科学与商业实践（金融风控 客户预警 信用评分卡 企
资源目录├──1 数据科学概述.mp423.77M
├──10 数据科学家的角色及功能.mp448.69M
├──11 数据科学家的能力范畴.mp411.80M
├──12 CRM 数据分析涉及的技术与业务.mp453.84M
├──13 CRM 数据挖掘常用分类算法举例（上）.mp449.35M
├──14CRM 数据挖掘常用分类算法举例（下）.mp465.67M
├──15 金融行业客户生命周期价值在企业中的实际应用.mp413.08M
├──16 金融行业客户获取与价值预测在企业中的实际应用.mp422.49M
├──17 金融行业初始和行为信用评级在企业中的实际应用.mp431.83M
├──18 金融行业客户洞察原理及在企业中的实际应用.mp438.80M
├──19 金融行业交叉销售原理及在企业中的实际应用.mp445.45M
├──2 数据科学的应用场景.mp429.33M
├──20 金融行业复杂网络反欺诈原理及在企业中的实际应用.mp429.75M
├──21 金融行业客户流失预测与挽留在企业中的实际应用.mp425.51M
├──22 基于客户生命周期的数据分析代码案例（上）.mp435.61M
├──23 基于客户生命周期的数据分析代码案例（下）.mp463.73M
├──24 案例：实战个人贷款违约预测模型（一）.mp444.76M
├──25 案例：实战个人贷款违约预测模型（二）.mp437.32M
├──26 案例：实战个人贷款违约预测模型（三）.mp439.89M
├──27 案例：实战个人贷款违约预测模型（四）.mp425.32M
├──28 案例：实战个人贷款违约预测模型（五）.mp446.62M
├──29 案例：实战个人贷款违约预测模型（六）.mp473.59M
├──3 数据科学与客户智能.mp428.68M
├──30 案例：实战个人贷款违约预测模型（七）.mp471.06M
├──31 案例：实战个人贷款违约预测模型 - 基于PySpark的实现 （上）.mp420.89M
├──32 案例：实战个人贷款违约预测模型 - 基于PySpark的实现 （下）.mp432.48M
├──33 案例：实战银行零售产品的交叉营销 - 场景、原理与企业应用 .mp444.07M
├──34 案例：实战银行零售产品的交叉营销 - 关联规则挖掘算法.mp421.02M
├──35 案例：实战银行零售产品的交叉营销 - 购物车算法分析.mp422.13M
├──36 案例：实战银行零售产品的交叉营销 - Python+Spark大数据开发环境搭建（上）.mp440.08M
├──37 案例：实战银行零售产品的交叉营销 - Python+Spark大数据开发环境搭建（下）.mp437.13M
├──38 案例：实战银行零售产品的交叉营销 - 关联规则算法代码实现（基于PySpark）.mp439.54M
├──39 案例：实战银行零售产品的交叉营销 - 关联规则算法详解.mp429.15M
├──4 数据科学基本概念.mp445.59M
├──40 案例：实战银行零售产品的交叉营销 - Apiri算法原理及代码实现（基于PySpark）.mp437.86M
├──5 案例：利用RFM营销模型代码演示分析流程（一）.mp432.69M
├──6 案例：利用RFM营销模型代码演示分析流程（二）.mp437.72M
├──7 案例：利用RFM营销模型代码演示分析流程（三）.mp447.29M
├──8 案例：利用RFM营销模型代码演示分析流程（四）.mp467.79M
├──9 案例：利用RFM营销模型代码演示分析流程（五）.mp460.46M
└──课程配套资料.rar0.14kb
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