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课程目录：" m7 s4 c" |4 h/ I- ^
第一讲： 数据科学家的武器库（对应图书第1章） ---免费试听
6 |! T& i: U7 f- N# e6 j1、数据科学的基本概念
* r5 V4 F* _) Q. Q! K- W. W1 `! w* v2、数理统计技术: o' v; D. V3 U0 E1 Q9 a$ v
3、数据挖掘的技术与方法0 ~, r% ^0 ]9 H6 N
4、分类模型的评估方法
4 s6 c Z4 p3 }( a" A1 U1 T
4 ^; ?/ X' M' O第二讲：python基础（对应图书第2、3章） ---免费试听+ h+ J/ z: O$ H. \
1、Python简介与安装Anaconda
6 O1 U9 B. ]. @& ?( H* i4 x2、Python基础数据类型与表达式 a6 M. Z" Z7 w
3、Python原生态数据结构7 t3 ?- s* \: I( y; }5 }( f" w5 f
4、Python控制流、函数与模块3 N9 J5 v v; y. Y' M& P* s
7 ~' @5 `, O; I7 O9 R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）
' H2 @8 C! u1 W+ w/ t) u# `3 i1、使用描述性统计进行数据探索; n& J$ H( l( u
2、制作报表与统计制图
; i& l8 ^$ g" g0 Y) W Z4 J3、数据可视化原则与报告PPT制作
; L: q) U8 A7 q; q& z5 x8 M4、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
; o& v; f( g* k" m, S0 ? {' W6 R& c7 g1 ~* v! @. k$ v3 }. Q
第四讲：二手房价格分析报告（对应图书第6、7章）( O3 c& r* v5 m9 \
1、统计推论——大胆假设与小心求证
; G4 N" Y: u% @2 \4 J2、方差分析与相关分析——影响房价的单因素探索1 ^6 B* u& s" C' Y4 C( p& i
3、线性回归——影响房价因素的系统性分析# i3 p) f% i& }" C
4、业务分析报告的标准模板: r4 ^; |7 v5 Y" f) K8 C5 _
5、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。
; w# N: u7 C w4 M& n
3 |' g8 ^3 U4 _% w6 }! m第五讲：汽车贷款信用评分卡制作（对应图书第6、8章）5 W3 x+ G. ^" z; c' l& n L
2、卡方检验——影响违约的单因素探索3 n$ c) b1 @& M. d1 W# S6 M
3、逻辑回归——建立违约预测模型% ?' V0 q+ [6 g: Y
4、数据挖掘报告的标准模板
! u0 ~6 N) j' \2 W5、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
* ~* ?! G& J0 ^5 }& l! O6 B4 [
9 C" {& u+ ]7 r8 S第六讲：电信客户流失预警（对应图书第9、10章）
3 r- c# B+ g6 o1 `% f1、建立决策树——判别流失类型( s1 z1 j9 C1 h$ ~ a( ?0 s
2、构建神经网络——建立分类型的流失预警模型$ C& n$ s6 i( s% m- u
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% @2 n) H* w5 q6 K: ]( s* f9 f# f
6 Y$ D. _/ D R+ b! B0 B第七讲：信用卡行为反欺诈模型(对应图书第11、12、16、17章)
8 U, A+ S. U& D! ]7 g) B0 w1、集成学习在反欺诈模型的适用性5 j) Z/ {: Z8 V7 n' F
2、反欺诈模型的数据特征与不平衡数据处理( S! t5 N; @0 h
3、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' Z/ I( p' B# \# r5 \
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
4 a5 G& I& Y" i0 L+ s- r1 M4 i3 l) n
第八讲：慈善机构精准营销案例(对应图书第13章) ( ^2 T' a* d3 { X/ {- U9 ^, z8 G
1、特征工程需要解决的问题
: V0 L: q/ }$ q% \+ Z( z2、连续变量压缩技术
0 R4 a4 a7 i3 i7 @3、分类变量压缩技术
3 m" U$ e, G- |+ }8 p" o7 p% {/ K4、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
( Y8 g1 t7 J1 ?5 {( u6 l) m7 h r. K/ f5 q! m; h* `* ]
第九讲：银行客户渠道使用偏好洞察案例(对应图书第14章)
# m# o* J2 `, W7 Y1、客户智能与客户画像/ P; |1 O8 V3 a+ b2 v5 E; l( R
2、客户360视图与标签体系" N3 C; I5 s7 Z9 _( m+ J
3、聚类模型与客户细分
6 w# j) Q8 d" H `+ c. d' `) ~4、聚类模型与分类模型的螺旋式发展
- l6 z% ?8 [/ c {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' k8 l/ n6 A! R" [ q- i
6、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4 L9 W% ]7 }6 o p
" u5 }# }+ b9 s% J
$ D+ w8 L- j9 Z* W D第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐(对应图书第15章)
3 U: Y! B# A0 r' e3 x1、推荐系统设计
) X. y8 N! h. \, w0 i! o3 y; \2、推荐算法适用性分析& A0 Y0 y. {) g. X0 k
3、购物篮分析与关联规则1 x0 Z1 m1 Y+ K; y
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
3 s0 m0 A% E; O. Y& H% C& n9 J* h, P8 e& {3 U
$ J. g3 L |+ x# v6 E& V/ A1 S
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发表于 2022-6-27 04:24:01
