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Java视频教程名称：Python数据科学-技术详解与商业实践八大案例视频教程 Python视频教程
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A0299《Python数据科学-技术详解与商业实践八大案例视频教程》python商业实战视频教程配套数据 2018年最新视频教程" f+ K& ^& r; T, s: [ K7 t/ K
! N; _# \( ~8 P6 VJava视频教程目录：
9 _* h) b* w9 s7 B2 L├─章节01： 第一讲： 数据科学家的武器库" f6 |" U1 q. C0 B. `+ N
│ 2. 以示例讲解数据建模和数学建模.mp4! s6 V+ K. k4 Y7 S- d% I
│ 3. 数据科学的统计基础.mp4
; W5 n1 I) L& z% W│ 4. 面向应用的数据挖掘算法分类.mp4
- q" W, y2 @5 M3 j│ 5. 各类算法的适用场景讲解.mp4
7 p: P8 m+ \* G9 f5 k4 \4 h' w8 U│ 6. 面向应用的分类模型评估.mp4; }0 {6 V: L7 ~1 U" b
│
; Q$ A0 ]' L- K L3 ?) m* ~├─章节02： 第二讲：Python基础 u! Q& l+ z1 j# z. \
│ 10. Python原生态数据结构(下).mp4
: K3 w i1 @8 J/ x2 o│ 11. Python控制流.mp4 _% Z8 [1 _5 k# {7 A' Z
│ 12. Python函数.mp4
% p' F/ z3 }/ k- g2 [. ?3 J│ 13. Python模块的使用.mp4
5 j2 J# o9 e) E9 x- s' e" Z; B│ 7. Python介绍.mp4: Y; m) b! y/ @0 W6 C' w" V
│ 8. Python基础数据类型和表达式.mp42 Z1 @ y# v2 K+ \
│ 9. Python原生态数据结构(上).mp4! g" {/ b# v+ V8 |
│
% i M! |! z# Y0 ~+ u C& p$ `├─章节03： 第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步
' [/ z0 @& h: H$ R# L L$ H2 K* \│ 14. 描述性统计与探索型数据分析（上）.mp4' Z" N4 m# M( F6 A" k( V
│ 15. 描述性统计与探索型数据分析（下）.mp4
& k; M& I: O( Z* l0 u│ 16. 描述性方法大全与Python绘图（上）.mp4
& {+ G1 t3 d! }, `( {, s$ c│ 17. 描述性方法大全与Python绘图（下）.mp4
3 s, {4 u N( P) P8 q* t2 X) O" W│ 18. 统计制图原理.mp4
" G& I0 Y( _/ _; s5 Q│ 19. 数据库基础.mp4. `$ K+ N/ N; ^! [; ]8 |+ e( E8 |- }3 p
│ 20. 数据整合和数据清洗.mp4
6 M2 t6 I2 \. p3 W; n│ 21. 数据整理.mp42 X( r, _6 I% x6 {- \( \) N
│ 22. 课后答疑.mp4
0 ]: H4 c9 [ z0 t- D% N│ 23. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解1.mp4
$ s# F4 {" G& R│ 24. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解2.mp4
2 k8 ]7 _2 ]5 p3 @# I J4 t/ F│
' i2 S: e% |' i7 Z1 P/ a2 J├─章节04： 第四讲：二手房价格分析报告
, L# ]3 U: \7 W│ 25. 两变量关系检验方法综述.mp4) t2 C$ f# D! e# e9 N3 |# f
│ 26. 参数估计简介及概念介绍(上）.mp4
1 t9 j; w0 Z0 i│ 27. 参数估计简介及概念介绍(下）.mp4" a$ P+ t9 y5 d2 V
│ 28. 假设检验与单样本T检验(上).mp4
% |" w) ^1 {: p/ u* C+ Y│ 29. 假设检验与单样本T检验(下).mp4
8 P# p( a4 ^, G/ Z. d2 `│ 30. 两样本T检验.mp4% C5 D `: [& T2 ]" l
│ 31. 方差分析.mp4$ \5 Z1 `% Q& n. m- ^
│ 32. 相关分析.mp4
% O3 G% k% C# L' W│ 33. 相关知识点答疑.mp4
4 o$ B5 v0 T! `! E& R│ 34. 简单线性回归(上).mp4
9 i' J! j$ z! p) \│ 35. 简单线性回归(下).mp4& o% [- ^1 r; |; }# O- ^) P& W
│ 36. 多元线性回归.mp4. T4 L0 X# S% I" N# R+ v8 U/ {, N
│ 37. 课后作业与课程答疑.mp4
; g7 r9 ?) l9 @% Q│ 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
2 \9 W& ~7 `8 q/ A* w( i│ 39. 作业讲解2描述性分析-1对被解释变量进行描述.mp4
) f+ g9 h! J. O│ 40. 作业讲解3描述性分析-2对解释变量进行描述1.mp4
" n' x& i% V, H6 O Z│ 41. 作业讲解4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp48 C* O* n+ P J7 V* z
│ 42. 作业讲解5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp4; t6 z/ b/ m O: N# w
│ 43. 作业讲解6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp4
& B( L2 a" E, M) J: y+ z│ 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.mp47 ~3 A4 E- d' b& j" {3 k
│
1 ?( C3 p# X ]5 g) b! n├─章节05： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作+ z T/ n% y+ I: I
│ 45. 课程答疑1.mp45 J) W3 o" g/ Y/ H. y
│ 46. 线性回归检验（上）.mp45 F( g" i) ^) S2 {. }2 q+ N
│ 47. 线性回归检验（中）.mp4
8 w3 [7 T/ S, @, j│ 48. 线性回归检验（下）.mp42 H& u$ c/ C7 h0 l' u
│ 49. 逻辑回归基础（上）.mp4
S. W5 p4 W' r* p, Q│ 50. 逻辑回归基础（下）.mp4. j P3 f( ^3 U. G1 }" f/ K
│ 51. 课程答疑2.mp4
! [9 n5 W5 N( X% Q6 f! P# K│ 52. 第五讲作业-电信客户流失预警 作业讲解1总体介绍.mp4: Q4 ^: z7 w& x. ~1 q( M
│ 53. 作业讲解2矩估计1.mp4
/ e0 l* ?/ J: h# i3 _│ 54. 作业讲解3矩估计2.mp4
( c9 }& [' u! R* z. v2 w│ 55. 作业讲解4极大似然估计.mp4& h. m( Q- o% ?/ T/ k7 L/ D
│ 56. 作业讲解5线性回归的极大似然估计.mp4$ N5 _. e: t! ^. U
│ 57. 作业讲解6逻辑回归的极大似然估计.mp4
7 M* T9 I! [5 D4 Y4 F( H# {9 N( \│ 58. 作业讲解7模型调优.mp4
0 U# F' Y n5 S* P│ 59. 作业讲解8流失预警模型的调优.mp4
! i, X: z5 r) z" S) `│ 60. 作业讲解9最近邻域法的参数调优.mp4% u* v- o; ]1 S: F- Y/ O* D1 p) a
│
$ m- }2 a7 |+ S ^/ H├─章节06： 第六讲：电信客户流失预警
1 Q- L. }4 X9 d, V5 D│ 61. 课前答疑.mp4
s( a+ v7 N1 I│ 62. 决策树建模思路（上）.mp42 R% F' e% w4 B1 K
│ 63. 决策树建模思路（下）.mp4
/ y+ ?$ x l+ z& B- n│ 64. 决策树建模基本原理.mp4
3 B) v% O" y* {" M+ n( I│ 65. Quinlan系列决策树建模原理-ID3.mp41 l/ d6 s( v8 p% |! ^& R9 Q
│ 66. 06Quinlan系列决策树建模原理-C4.5.mp4
: P; \5 {) ?8 p* a6 j0 m$ U9 x│ 67. CART决策树建模原理.mp4! z7 g% ]2 i/ t
│ 68. 模型修剪-以CART为例.mp4
4 m! d B; X& u5 s6 G│ 69. 案例讲解1.mp4 X$ J. G. \* q* ~" N9 O( S
│ 70. 神经网络基本概念.mp4- K% D' |8 g. F5 q8 J# I
│ 71. 人工神经网络结构.mp4
# j: }7 S) q. T) C& W" w, ^│ 72. 感知器.mp4% x% r) b* m1 ~; [
│ 73. 案例讲解2.mp4. w6 m7 i, X+ p8 a" o( q; W6 ^
│ 74. BP神经网络.mp4: M/ i0 d( J' a" F
│ 75. 课后答疑.mp4
1 D$ s( q' M9 S3 c% |│
R. f0 g p. h/ Q/ T├─章节07： 第七讲：个人银行反欺诈模型& n' _. y6 R2 K8 ]! Q1 [
│ 76. 不平衡分类概述.mp44 L) T) s( M# h& a
│ 77. 欠采样.mp4
8 x7 ?; K6 z. j& E4 a│ 78. 过采样.mp4( v# q: P% m1 k( J7 J* b- I- S
│ 79. 综合采样.mp4' `& O+ ]2 g" I* u+ b0 V- J' j, L
│ 80. 案例讲解.mp4- c$ W- Y3 e( z* ]# M
│ 81. 集成学习概述.mp4
+ g. T/ @% M. _6 d- R6 P│ 82. 随机森林.mp4: ], R4 t2 s7 B! k
│ 83. Adaboost算法.mp4
0 M0 @) w$ G& x1 S1 l8 J│ 84. 提升树、GBDT和XGBoost.mp4( w e3 M1 y! N
│
) A/ m6 P$ `6 y2 w% V, u├─章节08： 第八讲：慈善机构精准营销案例1 q3 b$ z/ g/ c9 i( l) V' }
│ 085. 多元统计基础与变量约减的思路.mp4
" X# y; B' `" N│ 086. 主成分分析理论基础1.mp42 m/ e1 z0 C0 Y6 [( r" H
│ 087. 主成分分析理论基础2.mp4
4 M, e, ~9 [& b8 c7 ?9 f; `│ 088. 主成分分析理论基础3.mp4 X. O8 o) G) k6 q+ S( |! Y# P
│ 089. 主成分分析案例1.mp4
8 {1 d/ _4 D! {5 c3 T5 l: l│ 090. 主成分分析案例2.mp4
g/ a6 M; T$ W│ 091. 因子分析1.mp4- e6 }6 f, p4 F& p. N8 @9 _& v' m% @
│ 092. 因子分析2.mp4# J# v! R. W8 c8 b3 W
│ 093. 稀疏主成分分析.mp4
3 q5 H" O5 h/ t) l6 Y, F/ u4 O0 c I│ 094. 变量聚类原理.mp4' f2 p4 R+ }( K+ l6 x4 e" ]
│ 095. 变量聚类操作.mp4/ ]4 M" W" m0 |# O$ l2 ?7 b; O
│ 096. 答疑1.mp47 X3 ^9 n, i& F1 [; ?, f [
│ 097. 案例2：精准营销的两阶段预测模型1.mp43 I/ r1 W, G. m
│ 098. 案例2：精准营销的两阶段预测模型2.mp4, w( t( i8 C p. V( A9 u
│ 099. 案例2：精准营销的两阶段预测模型3.mp4
% N) }' b8 ^" ~/ X: Q0 I! I2 s│ 100. 案例2：精准营销的两阶段预测模型4.mp4! q2 L% F6 S0 Z; @) Z
│ 101. 答疑2.mp4. u1 V# R* i n( u+ O$ e
│ * u' B& a8 ^% q7 b
├─章节09： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察
1 G4 a( b" {, N1 b│ 102. 凸优化基本概念.mp4
; y. L X' r# d$ }│ 103. 凸集的概念.mp4+ _7 s' i% g) P7 v7 p: q
│ 104. 凸函数.mp4! [( A- W, A0 \2 o3 \1 n2 V
│ 105. 无约束凸优化计算.mp4! i$ L9 S# r: w6 F, a
│ 106. 有约束凸优化计算.mp4
$ @, q' s7 z, `( f7 o, t7 {│ 107. 朴素贝叶斯分类器.mp4" [4 [& e# S; q+ f
│ 108. 支持向量机引论.mp4
7 B; k! `" _/ A+ z! C│ 109. 线性可分的支持向量机.mp4
* t/ e2 k% }: o5 w. o9 p2 I( I│ 110. 线性不可分的支持向量机.mp4' ^6 Z) q ]! c& B( x1 H9 W! h& J h( ~
│ 111. 支持向量机使用案例.mp4
' l- q; V w/ N( g3 p+ r│ 112. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4
, |( L; H& a" {/ N+ r│ 113. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4
! d5 M6 q' D+ u% [: n! q8 R│ 114. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4& n: X# A# q3 R- `" w$ K: N( a1 ^
│ 115. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4
6 K7 Y3 e+ K4 ?4 j8 i* W│ 116. 客户画像与标签体系.mp4. O8 N9 z. l- E. G# s5 O& M
│ 117. 客户细分.mp4" ?' t/ P( b: P1 T) Q: n3 r
│ 118. 聚类的基本逻辑.mp4
" L/ R6 L5 {9 }* M* |3 U│ 119. 系统聚类(上).mp4
+ j+ V! _' M+ w: E3 h- |│ 120. 系统聚类(下).mp4$ p: _5 \. I' ~( _, a
│ 121. K-means聚类.mp47 B) S5 }7 i1 q( v/ x
│ 122. 使用决策树做聚类后客户分析.mp4+ @% P, l6 m8 ~ s. a4 z
│ 123. 课后答疑.mp4
: X# y; I2 r- z3 }+ c% z# R0 Z" U│
$ }9 ^& L) \6 h├─章节10： 第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐0 a* {9 n; X2 a+ N8 q7 ~
│ 124. 智能推荐（上）.mp4
" P9 `5 d6 Y3 c) B│ 125. 智能推荐（下）.mp4
" ~ m9 Q* M6 [/ o│ 126. 购物篮分析与运用.mp42 p5 ]1 n; P% X! v( }
│ 127. 关联规则（上）.mp4
) I2 s* q6 Q' A5 U/ h4 F5 l│ 128. 关联规则（中）.mp4" X. S0 s# J2 W' X9 }- q1 I
│ 129. 关联规则（下）.mp4
+ j. H/ K; R i0 u& v% u" p│ 130. 序贯模型.mp4
$ |. z3 D* @7 A# E" @7 C/ o% I$ i│ 131. 相关性在推荐中的运用.mp4! Y1 {+ b3 z. o! H0 ?2 j
│ 132. 答疑.mp4% Y9 H1 i- J. v" O ~' Q
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# N- d; C; Q9 O6 r) m- M1 l└─课程配套资料/ q! n" g; Y: o' u9 P
└─280_Ben_八大直播八大案例配套课件. O1 N+ s1 j+ L/ A' s
; f$ d) j7 Q# l, w4 R6 o* \
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发表于 2018-12-28 01:08:18
发表于 2018-12-28 07:35:11
