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课程目录：
0 q/ d. z8 G: q! o第一讲： 数据科学家的武器库（对应图书第1章） ---免费试听# H. i# l& n, M: e* c
1、数据科学的基本概念
R0 {* h; F5 E7 a5 {2、数理统计技术
" \2 A0 R2 ` Q0 J: s3、数据挖掘的技术与方法
0 p3 U, d8 F$ H6 e+ R; {% o+ F4、分类模型的评估方法
9 j0 O h: B9 z$ g8 ^
0 ?3 F/ I: v7 j. |1 D第二讲：python基础（对应图书第2、3章） ---免费试听 X5 g: W& O! D0 d# }5 F; V
1、Python简介与安装Anaconda% p: u: Z7 t$ x3 R2 H$ U$ O
2、Python基础数据类型与表达式
* ^# ~* v6 O# m, T) I! k3 Y3、Python原生态数据结构
$ B& ^; m' Q$ V. S4、Python控制流、函数与模块& N! V; d/ s1 I: a) A+ A
0 G( G; ?+ N1 }1 z第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步（对应图书第4、5章）2 [' i- M+ m8 C" T! a
1、使用描述性统计进行数据探索0 l1 b2 ?' N9 G1 U2 Z N5 f
2、制作报表与统计制图
1 u4 G A3 _6 c6 |3、数据可视化原则与报告PPT制作
% p2 k! s7 G& H8 p4、讨论题目-化妆品销售数据的可视化分析：内容涉及业务报告的故事构思、对比分析、趋势分析、产品画像、客户画像与可视化
6 g8 M) m' v5 P5 e* P# h2 M) L, C, |
第四讲：二手房价格分析报告（对应图书第6、7章）
* f. I7 j- {. d" I7 e! l1、统计推论——大胆假设与小心求证
0 w! n/ @" Q7 ^4 W: E- i, r c6 A2、方差分析与相关分析——影响房价的单因素探索
8 M* V- r- p: Y% |) M: G3、线性回归——影响房价因素的系统性分析
' O: j6 a6 d) ]! q3 o- v4、业务分析报告的标准模板
, v6 M) w' |0 a5 J4 o5、讨论题目-建立上市公司绩效预测模型：基于企业的历史经营信息预测未来的营收状况。
- Y$ Q, J! j( Z3 E: K
, K4 n% O) ~( g6 b1 {. l第五讲：汽车贷款信用评分卡制作（对应图书第6、8章）; O) w7 r* a1 `0 \
2、卡方检验——影响违约的单因素探索
& e k: A( W0 R' w6 ?: @3 p3、逻辑回归——建立违约预测模型0 Z; K! M# { P; Z
4、数据挖掘报告的标准模板' d, R0 I2 g, J- I
5、讨论题目-信用评分卡模型：内容涉及变量筛选、WOE转换、建立模型、模型检验(ROC与KS)与评分卡制作
$ A+ E f' k2 e- W! C' `1 q- S3 W3 C- ]
第六讲：电信客户流失预警（对应图书第9、10章）
3 Z9 }) K0 \$ n$ k1、建立决策树——判别流失类型 t/ f) ?3 z2 V1 M" C
2、构建神经网络——建立分类型的流失预警模型! m; h4 h- k- ~; Q
3、讨论题目-量化选股模型：基本面与动量选股策略、制作因子指标、建立神经网络预测模型1 b6 a+ {# o V' m0 w
9 B! }, D8 \) o第七讲：信用卡行为反欺诈模型(对应图书第11、12、16、17章)
- z% c; z5 I" C1、集成学习在反欺诈模型的适用性( d E5 b+ @1 Q; Q
2、反欺诈模型的数据特征与不平衡数据处理
# \# q4 |& ^& @4 u& k7 x3、甜点：使用抽样调整、组合算法提升宽带营销预测模型的预测能力3 i: ?& y2 X2 B j% M K; G: Y9 [
4、讨论题目-信用卡行为反欺诈模型：稀疏数据问题、神经网络反欺诈模型的难点、深度随机森林的优势
. {; H; Y& a# X' S) r! P: k$ i5 h
第八讲：慈善机构精准营销案例(对应图书第13章)
& @) j/ p( h0 @1、特征工程需要解决的问题/ j& _8 z8 w' y- K& d& K: Z
2、连续变量压缩技术" C; p( s! ]$ U1 ?8 V: F
3、分类变量压缩技术1 k- i6 G% ^9 b) m2 Z9 T4 Y- C
4、讨论题目-信用卡客户流失预警模型：CRISP_DM建模流程、数据清洗、变量压缩、模型开发与评估) Y1 `; \+ l9 T/ R
$ d& l A2 j* |7 U. ^# s# c9 D第九讲：银行客户渠道使用偏好洞察案例(对应图书第14章) ) _/ K& Z! u$ Q& i$ t4 p8 G
1、客户智能与客户画像 D7 S: A8 ]; H5 | _+ j, C1 i
2、客户360视图与标签体系
( f% R i/ O9 D- }' N9 r) z3、聚类模型与客户细分
7 M( c1 |: m' W* L) b8 E' W4、聚类模型与分类模型的螺旋式发展- [4 ]9 C1 W. a3 i5 i3 h. E. t5 V7 l
5、分类模型算法进阶-凸优化、朴素贝叶斯、SVM、GBDT推导与分类模型评估
- U' _; ]* o% @% g6 r6、讨论题目-电信客户消费行为聚类：变量主题相关性分析、信息压缩、分布形式转换与客户分群描述6 R0 X! V1 }! M0 _* ]( n' ]
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. X: Q9 Q% w' S+ {0 G; t: D9 t第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐(对应图书第15章) & U, F% P5 z/ N D0 ^
1、推荐系统设计
Z0 Q# {9 ]5 t4 A: S2、推荐算法适用性分析
7 i! I4 J: N* ^, y: h' u/ M3、购物篮分析与关联规则3 U. N6 [3 _8 e0 d8 o1 @" n
4、讨论题目-电信公司产品捆绑销售策略制定：产品互补性分析与购物篮在捆绑销售中的实操% E/ R' i: p* z9 A; \, I
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资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见
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发表于 2022-6-27 04:24:01
